Yuk, Intip Implementasi Data Sekunder Dalam Bisnis

Data sekunder merupakan salah satu jenis data yang banyak digunakan untuk penelitian, baik dalam bidang akademik maupun dalam bisnis. Biasanya data sekunder digunakan bersamaan dengan data primer sebagai pelengkap yang meningkatkan kualitas penelitian. Ada beberapa keunggulan yang dimiliki data sekunder diantaranya yaitu lebih hemat waktu dan biaya serta mudah diperoleh datanya. Meski begitu peneliti harus kritis dalam memilah data sekunder karena data ini diperoleh dari pihak lain. Sehingga sangat mungkin jika data sudah tidak asli lagi. 

Di dalam dunia bisnis, suatu keputusan tidak diambil begitu saja melainkan harus berdasarkan data. Hal ini bertujuan agar keputusan tersebut nantinya berdampak baik terhadap usaha yang sedang berjalan. Selama aktivitas bisnis terus berjalan tentu data akan semakin meningkat. Namun ledakan data ini diimbangi dengan teknologi yang semakin maju. Sehingga untuk memproses data hingga menemukan informasi dapat dilakukan dengan lebih mudah. Seperti apa sih implementasinya dalam bisnis? Yuk, simak pembahasannya di bawah ini!

1. Customer Churn

Perusahaan yang menjalankan suatu bisnis tentu akan melakukan berbagai cara untuk memaksimalkan keuntungan. Namun kadangkala bisnis tidak berjalan dengan lancar atau mengalami penurunan performa seperti kehilangan para customer. Inilah yang disebut customer churn yaitu hilangnya pelanggan dari suatu bisnis. 

Churn dihitung dari berapa banyak pelanggan yang meninggalkan bisnis dalam kurun waktu tertentu. Customer churn penting diketahui bisnis sebagai gambaran kesuksesannya dalam mempertahankan pelanggan. Data sekunder yang diambil bisa dari data dalam kurun waktu tertentu untuk jumlah pelanggan. Perusahaan harus mengetahui alasan-alasan apa yang menyebabkan pelanggan meninggalkan bisnis sehingga perusahaan lebih cepat menanggulangi kondisi tersebut. Karena jika dibiarkan saja bisa menyebabkan kerugian yang besar. Misalnya dengan memperbarui strategi marketing atau meningkatkan kualitas produk dan kemasan produk. 

Baca juga : Teknik Pengumpulan Data Sekunder, Apa Saja Sumber Data yang Bisa Digunakan?

2. Customer Segmentation

Customer Segmentation merupakan metode analisis yang membagi pembeli dalam karakteristik tertentu. Pengelompokkan ini bertujuan untuk mengetahui karakteristik pelanggan atau pembeli agar perusahaan dapat memasarkan produknya kepada masing-masing kelompok secara efektif. Ada beberapa jenis customer segmentation yaitu demographic segmentation, geographic segmentation, behavioral segmentation, dan psychographic segmentation.

Metode bisa menggunakan data sekunder seperti data penjualan di setiap cabang. Customer segmentation ini penting dalam bisnis karena bisa memberikan insight yang impactful dalam menciptakan strategi marketing, untuk pengembangan produk, hingga membantu untuk menetapkan harga dari produk.

3. Market Basis Analysis

Market basis analysis merupakan metode yang sering digunakan oleh industri retail. Metode ini digunakan untuk menemukan pola yang ada pada suatu kumpulan data. Sesuai dengan namanya, market basis analysis akan menganalisa market bisa dengan data penjualan, data produk, dan data lain yang terkait. Dalam market basis analysis kita akan menganalisis produk yang biasanya dibeli bersamaan. Misalnya di sebuah minimarket customer yang membeli detergen juga akan membeli pewangi dan pelembut pakaian. 

Dengan menerapkan market basis analysis kita jadi dapat mengetahui pola pembelian konsumen tersebut. Nah, dengan mengetahui pola tersebut, pihak minimarket dapat menerapkan strategi penjualan yang efektif. Minimarket bisa membuat promo bundling. Jadi setiap pembelian detergen kemasan besar akan mendapatkan free pewangi dan pelembut pakaian kemasan sachet. Jadi selain penjualan yang akan meningkat, bisa juga memancing para pelanggan baru. 

4. Data Mining

Sahabat DQ pasti pernah mendengar tentang data mining. Istilah ini memang tidak asing di dunia data. Apa itu data mining? Data mining adalah proses pengumpulan informasi-informasi dari bank data atau database menggunakan metode AI, statistika, matematika, dan disiplin ilmu lainnya. Data mining juga dikenal dengan nama lain yaitu Knowledge Discovery in Database (KDD), Data/pattern Analysis, Data Archeology, dan masih banyak lainnya. Beberapa fungsi utama data mining di perusahaan yaitu sebagai berikut:

• Fungsi deskripsi untuk memahami lebih dalam mengenai data yang dianalisis. Dengan menggunakan fungsi ini praktisi data seperti Data Analyst dan Data Scientist akan menemukan pola tertentu yang terdapat di balik suatu data. Ini dapat digunakan untuk memperoleh gambaran trend bisnis yang sedang berkembang.

• Fungsi prediksi digunakan untuk menemukan pola tertentu dari suatu kumpulan data baik variabel-variabel yang ada maupun yang tidak ada di dalam data. Pola yang ditemukan ini dapat digunakan untuk melihat prediksi trend pasar yang berguna dalam keputusan bisnis. 

Baca juga : Metode Pengumpulan Data Sekunder, Bisa Menggunakan Apa Saja Sih?

5. Belajar Machine Learning untuk Prediksi Trend Pasar

Sampai sini kita menyadari ternyata data penting banget ya untuk bisnis. Data yang terkumpul jika diproses dengan benar dan menggunakan metode yang tepat akan menghasilkan informasi yang sangat berguna dalam perkembangan bisnis. Ada satu lagi nih, teknologi yang juga sedang populer digunakan dalam bisnis yaitu machine learning. Teknologi ini dianggap mampu memberikan impact yang bagus untuk kemajuan bisnis. 

Machine learning juga jadi salah satu skill yang dibutuhkan praktis data, loh. Mau belajar machine learning dengan kasus nyata di industri? Yuk, gabung di DQLab.id dan mulai belajar analisis data sekunder dengan machine learning bersama ahli data!

Penulis: Dita Kurniasari

Editor: Annissa Widya

Tags