Analisis prediktif menggunakan data, algoritme statistik, dan teknik pembelajaran mesin untuk mengidentifikasi kemungkinan hasil di masa depan berdasarkan data historis. Hal ini memungkinkan bisnis menganalisis data dalam jumlah besar untuk mengidentifikasi pola dan memprediksi tren dan perilaku di masa depan. Dengan memahami apa yang kemungkinan besar dilakukan pelanggan, perusahaan dapat mengambil keputusan bisnis yang lebih baik. Mereka dapat memprediksi perilaku pelanggan, serta memperkirakan penjualan dan permintaan dengan lebih akurat. Hal ini membantu perusahaan mengoptimalkan proses, meningkatkan keuntungan, dan mengurangi risiko. Mengambil sebuah Kursus Ilmu Data dapat membantu para profesional memperoleh keterampilan dalam analisis prediktif dan menerapkan teknik ini untuk memberikan keunggulan kompetitif bagi bisnis mereka di dunia berbasis data saat ini.
Teks Alt- > Bagaimana Analisis Prediktif Merevolusi Pengambilan Keputusan Bisnis
Perkenalan
Analisis prediktif adalah salah satu teknologi paling transformatif untuk bisnis dalam beberapa tahun terakhir. Dengan menganalisis data dalam jumlah besar menggunakan teknik statistik yang canggih, analisis prediktif memungkinkan perusahaan memperkirakan hasil dan perilaku di masa depan dengan akurasi yang jauh lebih tinggi dibandingkan sebelumnya. Hal ini memiliki implikasi besar terhadap cara bisnis mengambil keputusan di setiap aspek operasi mereka mulai dari pemasaran dan penjualan hingga manajemen rantai pasokan dan layanan pelanggan.
Dalam postingan blog ini, kita akan mengeksplorasi bagaimana analisis prediktif merevolusi pengambilan keputusan untuk bisnis. Kita akan melihat beberapa area utama di mana kemampuan prediktif mempunyai dampak besar, memberikan contoh perusahaan yang berhasil memanfaatkan wawasan prediktif, dan mendiskusikan peluang dan tantangan yang ditimbulkan oleh analisis prediktif bagi para pengambil keputusan.
Peramalan Pemasaran dan Penjualan
Salah satu penerapan analisis prediktif yang paling awal adalah dalam perkiraan pemasaran dan penjualan. Dengan menganalisis data penjualan masa lalu serta berbagai faktor eksternal seperti kondisi ekonomi, aktivitas pesaing, dan tren demografi, model prediktif dapat memperkirakan penjualan di masa depan dengan akurasi yang jauh lebih tinggi dibandingkan metode tradisional.
Misalnya, raksasa barang konsumen Procter & Gamble menggunakan analisis prediktif untuk memperkirakan penjualan hingga ke tingkat toko individual. Hal ini memungkinkan mereka mengoptimalkan tingkat distribusi dan inventaris untuk menghindari kehabisan stok sekaligus meminimalkan kelebihan stok. Pembuat pakaian olahraga Under Armour menganalisis media sosial dan sinyal digital lainnya untuk memprediksi permintaan produk baru sebelum diluncurkan. Hal ini membantu mereka merencanakan proses produksi dan distribusi dengan lebih baik untuk memenuhi permintaan.
Peramalan penjualan yang akurat memiliki banyak manfaat. Hal ini memungkinkan perusahaan merencanakan produksi berjalan lebih efisien, menghindari kelebihan atau kekurangan produksi yang memakan banyak biaya. Ini membantu perencanaan tenaga kerja untuk memastikan jumlah staf penjualan dan pendukung yang tepat. Dan hal ini memfasilitasi manajemen inventaris yang lebih tepat untuk meminimalkan kehabisan stok dan kelebihan biaya penyimpanan inventaris. Secara keseluruhan, bahkan perbaikan kecil dalam akurasi perkiraan dapat menghasilkan jutaan keuntungan tambahan setiap tahunnya bagi perusahaan besar.
Prediksi Churn Pelanggan
Analisis prediktif juga merevolusi cara perusahaan mengidentifikasi dan mempertahankan pelanggan yang berisiko. Dengan menganalisis pola data transaksi dan interaksi pelanggan di masa lalu, model prediktif dapat mengidentifikasi karakteristik pelanggan yang kemungkinan besar akan berhenti berbisnis dengan suatu perusahaan.
Misalnya, perusahaan telekomunikasi menggunakan analisis prediktif untuk mengidentifikasi pelanggan yang pola penggunaan dan pembayarannya menunjukkan bahwa mereka akan segera berpindah operator. Perusahaan jasa keuangan menganalisis aktivitas akun untuk memprediksi pelanggan mana yang berisiko lebih tinggi menutup akun berharga seperti kartu kredit.
Kemampuan untuk secara proaktif mengidentifikasi pelanggan yang berisiko memungkinkan perusahaan mengambil tindakan retensi yang ditargetkan seperti menawarkan promosi, menyelesaikan masalah layanan, atau menyesuaikan produk untuk mencegah pelanggan berharga berpindah ke pesaing. Penelitian menunjukkan program retensi yang dipandu oleh analisis prediktif dapat mengurangi tingkat churn pelanggan secara signifikan dibandingkan dengan pendekatan yang tidak ditargetkan. Hal ini berarti jutaan pendapatan berulang yang mungkin akan hilang.
Optimalisasi Rantai Pasokan
Rantai pasokan adalah area lain yang diubah oleh analisis prediktif. Dengan menganalisis pola permintaan, waktu tunggu, kinerja pemasok, dan faktor lainnya, model prediktif dapat memperkirakan kebutuhan dengan lebih akurat dan mengoptimalkan perencanaan di seluruh jaringan pasokan yang diperluas.
Misalnya, raksasa barang konsumen Kimberly-Clark menggunakan analisis prediktif untuk mengoptimalkan rantai pasokan globalnya. Dengan memperkirakan permintaan dan kebutuhan pengisian ulang hingga ke tingkat rak toko, mereka mencapai tingkat persediaan sebesar 99% sekaligus mengurangi tingkat persediaan sebesar 30%. Ini menghemat puluhan juta setiap tahunnya. Produsen elektronik Dell menganalisis kegagalan dari pengujian produk dan penggunaan awal oleh pelanggan untuk memprediksi keandalan komponen. Hal ini memungkinkan pengelolaan cadangan garansi dan pasokan suku cadang yang mengalami kegagalan tinggi secara proaktif.
Penginderaan permintaan yang akurat dan optimalisasi pasokan yang dimungkinkan oleh analisis prediktif adalah kunci untuk mencapai manajemen inventaris yang andal dan tepat waktu yang diperlukan dalam lingkungan ritel omnichannel saat ini. Hal ini membantu perusahaan menghindari gangguan pasokan yang merugikan sekaligus meminimalkan modal kerja yang terikat dalam persediaan.
Deteksi Penipuan
Analisis prediktif juga merevolusi cara perusahaan mendeteksi dan mencegah penipuan di seluruh industri mulai dari perbankan, asuransi, hingga e-commerce. Dengan menganalisis catatan transaksi masa lalu yang diberi label sebagai penipuan atau sah, model prediktif dapat mengidentifikasi pola halus yang menunjukkan karakteristik aktivitas penipuan.
Misalnya, perusahaan kartu kredit menganalisis miliaran transaksi masa lalu untuk membangun model prediktif yang mengidentifikasi transaksi dengan risiko penipuan yang sangat tinggi berdasarkan faktor-faktor seperti lokasi, jenis/jumlah pembelian, dan atribut lainnya. Model ini membantu mendeteksi secara otomatis dan memblokir sebagian besar transaksi penipuan secara real-time, sehingga menghemat jutaan kerugian setiap tahunnya.
Perusahaan asuransi menggunakan model prediktif untuk mendeteksi pola dalam profil pelanggan dan riwayat klaim yang mengindikasikan permohonan asuransi palsu dan permintaan pembayaran. Pengecer e-niaga menganalisis detail pesanan dan akun untuk mengidentifikasi akun yang terlibat dalam aktivitas pembelian dan pengembalian yang menipu.
Deteksi penipuan dini dan akurat yang dimungkinkan oleh analisis prediktif adalah kunci untuk mengurangi kerugian akibat masalah yang berkembang ini. Hal ini juga membantu memastikan pelanggan sah mendapatkan pengalaman yang lancar tanpa hambatan yang tidak perlu dari pemeriksaan keamanan.
Optimasi Pengalaman Pelanggan
Analisis prediktif juga digunakan untuk mengoptimalkan pengalaman pelanggan di seluruh industri. Dengan menganalisis interaksi pelanggan dan data sentimen di masa lalu, model prediktif dapat mengidentifikasi faktor-faktor yang berkorelasi dengan kepuasan pelanggan, retensi, dan nilai seumur hidup yang lebih tinggi.
Misalnya, perusahaan telekomunikasi menganalisis interaksi pusat panggilan dan rincian akun untuk memprediksi pelanggan mana yang paling berisiko mengalami ketidakpuasan karena masalah layanan, kesalahan penagihan, atau masalah lainnya. Hal ini memungkinkan resolusi proaktif untuk meningkatkan retensi.
Platform streaming seperti Netflix menganalisis perilaku menonton dan profil pengguna untuk memprediksi konten yang dipersonalisasi yang kemungkinan besar akan dinikmati setiap pelanggan. Hal ini meningkatkan keterlibatan dan mengurangi churn. Pengecer e-niaga menganalisis penggunaan situs web dan pembelian sebelumnya untuk memprediksi peluang upsell dan cross-sell bagi setiap pengunjung secara real-time.
Dengan mendapatkan pemahaman yang lebih mendalam tentang preferensi dan permasalahan masing-masing pelanggan, analisis prediktif memungkinkan pengalaman yang sangat dipersonalisasi dalam skala besar. Hal ini mendorong kepuasan pelanggan, loyalitas, dan pada akhirnya pendapatan yang lebih tinggi melalui peningkatan retensi dan pangsa dompet.
Tantangan dan Peluang
Meskipun analitik prediktif merevolusi pengambilan keputusan, ada juga tantangan yang harus diatasi oleh perusahaan untuk memanfaatkan potensinya sepenuhnya:
- Kualitas data – Model prediktif hanya akan sebaik data dasarnya. Sampah masuk berarti sampah keluar. Perusahaan harus berinvestasi dalam tata kelola data untuk memastikan sumber data berkualitas tinggi dan terstruktur dengan baik.
- Kompleksitas model – Model prediktif tingkat lanjut dapat berupa kotak hitam yang kompleks. Perusahaan harus menyeimbangkan kekuatan prediktif dengan interpretasi model untuk pengambilan keputusan berisiko tinggi.
- Mitigasi bias – Jika tidak hati-hati, model prediktif dapat secara tidak sengaja menyandikan dan bahkan memperkuat bias dalam data. Pemantauan berkelanjutan dan mitigasi bias sangatlah penting.
- Kekurangan keterampilan – Terdapat kekurangan talenta ilmu data dan analitik untuk mengembangkan dan mengoperasionalkan solusi prediktif dalam skala besar. Dibutuhkan keterampilan ulang yang signifikan.
- Privasi dan etika – Analisis prediktif menimbulkan masalah privasi, persetujuan, dan keadilan yang harus diatasi melalui praktik tata kelola data dan model yang bertanggung jawab.
Meskipun bukan tanpa tantangan, analisis prediktif menghadirkan peluang besar bagi perusahaan yang berhasil memanfaatkan kekuatannya. Mereka yang berinvestasi dalam mengembangkan kemampuan prediktif yang kuat dan mengintegrasikan wawasan ke dalam pengambilan keputusan akan memperoleh keunggulan kompetitif yang signifikan dalam lingkungan bisnis berbasis data saat ini. Analisis prediktif benar-benar merevolusi cara perusahaan yang berpikiran maju mengambil keputusan di setiap aspek operasinya.