Apa Itu Teknik Analisis Data? Yuk Cari Tahu Melalui 4 Implementasinya di Sekitar Kita

Bagaimana teknik analisis data diimplementasikan untuk berbagai kebutuhan di era digital seperti sekarang? Ada berbagai contoh teknik analisis data di berbagai lini industri. Sebelum mengetahui hal tersebut, kita perlu mengetahui terlebih dahulu definisi dari teknik analisis data. Teknik analisis data merupakan metode atau cara yang digunakan untuk melakukan pengolahan data menjadi informasi yang dapat digunakan untuk berbagai hal seperti pemecahan masalah, analisa bisnis hingga prediksi masa depan bisnis.

Teknik analisis data menjadi salah satu hal penting bagi seorang praktisi data untuk mengolah data mentah. Umumnya, data yang baru dikumpulkan itu akan berupa data mentah yang masih kotor dan berantakan, serta belum siap untuk diolah. Sehingga, kita akan pasti akan membutuhkan beberapa proses tambahan untuk membersihkan data, baik dengan menghilangkan data yang tidak begitu penting, hingga menyamakan format yang digunakan dalam data tersebut.

Pada artikel kali ini, kita akan membahas bagaimana sih peran teknik analisis data dalam perusahaan sehingga proses ini menjadi komponen penting dan dibutuhkan untuk kemajuan perusahaan. Yuk, simak pembahasan berikut!

1. Sentiment Analysis

Contoh pertama penerapan teknik analisis data dalam bisnis adalah Sentiment Analysis.  Sentiment Analysis adalah teknik pemrosesan bahasa secara alami yang digunakan untuk menentukan apakah data tersebut positif, negatif, atau netral (polaritas). Tak hanya itu, Sentiment Analysis juga menghasilkan pengelompokan emosi (marah, senang, sedih dan lainnya), urgensi (mendesak atau tidak mendesak) serta niat konsumen (tertarik atau tidak tertarik).

Penting bagi perusahaan untuk tahu seperti apa konsumen emotions saat melakukan interaksi dengan bisnismu. Kamu bisa menggunakan hal ini untuk bisa meningkatkan kepuasan pelanggan. Teknik analisis data disini akan digunakan untuk menganalisis perasaan pelanggan kemudian memberikan gambaran perasaan yang jelas. 

Keunggulannya dari analisis sentimen adalah menghemat waktu dan tenaga dan bisa memberikan beberapa solusi untuk bisnis agar bisa lebih unggul dibandingkan dengan kompetitor. Karena banyak perusahaan besar menghabiskan banyak modal dan uang mereka untuk bisa membuat pelanggan mereka tetap senang sehingga loyal dengan perusahaan mereka.

Baca juga : 4 Contoh Teknik Analisis Data yang Populer Digunakan Data Scientist

2. Market Analysis & Customer Segmentation

Penerapan analisis data yang paling umum dilakukan yaitu dalam sektor pemasaran. Penerapan ini meliputi beberapa hal yang seperti:

• Analisis kebutuhan pelanggan, seperti mengidentifikasi produk terbaik untuk setiap kelompok pelanggan, memprediksi faktor yang menarik pelanggan baru, dan lain sebagainya.

• Profiling pelanggan, contohnya seperti mengelompokkan jenis pelanggan berdasarkan produk yang dibeli.

• Target pemasaran, contohnya dalam menentukan pola pembelian pelanggan dari waktu ke waktu atau menemukan kelompok pelanggan tertentu yang memiliki karakteristik yang sama seperti, minat, tingkat pendapatan, kebiasaan belanja, dan lain sebagainya. 

Proses penerapan analisis data ini dapat dilakukan dengan identifikasi produk yang tepat bagi kelompok pelanggan tertentu dan memprediksi faktor-faktor tertentu yang akan menarik pelanggan baru. Tidak hanya itu, analisis data juga dapat mendukung relasi antara produk dan asosiasi pasar terhadap produk tertentu.

3. Recommendation Engines

Di era digital seperti saat ini bisnis mencoba hyper personalisasi menggunakan engines yang direkomendasikan. Recommendation Engines adalah sebuah sistem yang dapat merekomendasikan produk, servis, atau informasi kepada user berdasarkan hasil analisis data. Rekomendasi bisa didapatkan dari berbagai faktor, seperti history user atau perilaku beberapa user yang mirip.

Sebagai contoh, Netflix. Apakah kamu termasuk orang yang menggunakan Netflix? Jika iya, maka kamu pasti pernah melihat di salah satu bagian di aplikasi tersebut ada bagian "best picks for ¦.". Mungkin kamu pernah bertanya, "Bagaimana Netflix mengetahui bahwa saya menyukai film Avengers? Bagaimana Netflix memberikan rekomendasi film lain sesuai kesukaan saya padahal saya belum pernah menontonnya dan memberikan rating terhadap film apapun?". Jawabannya adalah dengan Recommendation Engines.

Organisasi atau industri di bisnis ini akan mengambil keuntungan dari analisis data engines melalui cara ini. Perusahaan yang tidak menggunakan metode ini akan mungkin untuk kehilangan pelanggan dan mungkin bisa akan kehilangan peluang dalam penjualan.

4. Mengembangkan dan Menghasilkan Produk Relevan

Selain itu, peran analisis data dalam bisnis juga dapat menghasilkan produk yang relevan. Perusahaan dapat menemukan kapan dan di mana produk mereka dapat terjual dengan baik. Ini akan menjadi insight bagi perusahaan agar dapat mengetahui kapan akan menjual produk dengan waktu dan pasar yang tepat. Analisis data juga dapat membantu perusahaan untuk mengembangkan produk baru agar bisa memenuhi kebutuhan pelanggan mereka.

Contohnya dengan memahami tren pasar lebih awal menggunakan analisis data, perusahaan akan lebih cepat mengambil keputusan. Dengan adanya informasi tren pasar, perusahaan dapat mengembangkan produk yang sedang banyak digunakan dan disukai oleh konsumen. Seperti contoh, di saat pandemi seperti saat ini, tren penggunaan masker sedang meningkat drastis. Dengan bantuan analisis data, produsen masker dapat menganalisis model masker seperti apa yang lebih banyak digunakan oleh konsumen. Selain itu, perusahaan juga bisa menganalisis kekurangan dari produk pesaing sehingga perusahaan dapat mengembangkan model masker yang sesuai dengan keinginan pasar dan lebih berkualitas dari produk pesaing.

Baca juga : 4 Rekomendasi Jenis Teknik Analisis Data yang Wajib Pemula Kenali

Teknik analisis data merupakan salah satu bagian penting dalam proses pengolahan data. Terdapat berbagai macam teknik analisis data yang dapat digunakan sesuai dengan jenis data. Beragam teknik analisis data tersebut dapat dipelajari secara mendalam di DQLab. DQLab menyediakan materi berupa modul dan bisa langsung dipelajari menggunakan Live Code Editor, mulai dari belajar dasar-dasarnya sampai dengan mengerjakan mini project. Cara bergabungnya cukup mudah loh, yaitu langsung saja sign up di DQLab.id dan nikmati modul gratis di DQLab!

Penulis: Salsabila MR

Editor: Annissa Widya Davita