Pernahkah Anda mendengar mengenai pentingnya analisis data atau data analysis? Ada berapa jenis data analysis? Lalu, bagaimana sebenarnya penjelasan dan contoh data analysis yang benar?

 

Ada beberapa jenis data analysis yang secara keseluruhan merupakan proses menyeleksi dan menganalisis data. Termasuk, proses menafsirkan serta memvisualisasikan data. Tujuannya, untuk membantu Anda menemukan wawasan atau insight, yang berguna dalam pengambilan keputusan bisnis secara cerdas dan efektif.

 

Mengapa Pebisnis Perlu Menggunakan Data Analysis?

Salah satu alasan, mengapa Anda sebagai pebisnis, perlu menggunakan data analysis adalah untuk meningkatkan kualitas produk dan layanan dalam berbisnis.  

 

Ketika melakukan analisis terhadap seluruh data yang ada (baik data terstruktur maupun tidak), Anda akan menemukan insight yang lengkap dan detail, sehingga dapat digunakan untuk memahami apa saja kebutuhan pelanggan.

 

Sebaiknya, jangan hanya mengandalkan pengalaman atau intuisi dalam berbisnis. Anda harus menggunakan berbagai metode data analysis sebagai bahan pertimbangan dan pendukung dalam setiap pengambilan keputusan. 

 

Aplikasikan data analysis ini mulai dari menentukan strategi efektif yang akan digunakan, melakukan pendeteksian untuk peluang pertumbuhan, bagaimana meningkatkan proses bisnis, dan di mana Anda bisa memfokuskan investasi.

 

 

6 Contoh Data Analysis

Untuk melakukan data analysis, sudah ada alat yang mempermudah Anda melakukannya. Penelitian kuantitatif dan kualitatif juga dapat Anda lakukan dengan memanfaatkan teknik data analysis yang berbeda, tergantung pada metode apa yang akan Anda gunakan. 

 

Nah, di bawah ini ada enam contoh data analysis utama yang harus Anda ketahui:

 

  1. Analisis Teks

Yang dimaksud analisis teks adalah penggalian data dengan memanfaatkan pembelajaran mesin (machine learning) melalui pemrosesan bahasa secara alami. Fungsinya, untuk mengatur data dalam bentuk teks yang tidak terstruktur agar dapat dianalisis dengan benar. 

 

Tujuan dari proses ini, untuk mendapatkan insight yang penting, seperti mendeteksi feedback yang diberikan pelanggan. Anda juga akan memahami aspek apa yang membuat brand Anda menjadi begitu penting bagi mereka. 

 

Sementara itu, analisis sentimen merupakan bentuk pendekatan lain dalam analisis teks. Bentuk analisis ini membuat pengguna mampu memilah dan mengurutkan, apakah feedback tersebut bersifat netral, positif, atau negatif.

 

  1. Analisis Deskriptif

Ketika Anda melakukan analisis secara kuantitatif, analisis deskriptif akan membimbing Anda untuk mencari tahu apa yang sedang terjadi. Ini merupakan bentuk data analysis yang paling umum dan mendasar. Data ini berhubungan dengan proses mendeskripsikan, meringkas, serta mengidentifikasi suatu pola lewat seluruh data yang ada.

 

Sebelum memulai data analysis lainnya, analisis deskriptif menjadi dasar yang digunakan untuk menghasilkan berbagai hal penting, seperti laporan pendapatan, dan dashboard Key Performance Indicator (KPI).

 

 

  1. Analisis Inferensial

Data analysis yang satu ini digunakan secara luas dalam riset pasar untuk membandingkan dua variabel dengan tujuan mencapai kesimpulan.

 

Contoh kesimpulannya, berapa uang yang dihabiskan oleh para pelanggan perempuan vs pelanggan pria atau di antara kelompok usia yang berbeda. Anda juga dapat menggunakan analisis ini untuk melakukan survei terhadap sekelompok sampel populasi untuk menemukan informasi tentang keseluruhan jumlah populasi yang ada. 

 

Oleh sebab itu, penting sekali melakukan perhitungan yang benar dan teliti karena sampel tersebut hanyalah perwakilan dari seluruh data yang ada.

 

  1. Analisis Diagnostik

Apabila Anda ingin mencari jawaban dari pertanyaan “Mengapa sesuatu dapat terjadi?” maka metode analisis diagnostik ini bisa Anda gunakan. Analisis ini juga dikenal sebagai analisis akar masalah. Cara kerjanya, dengan menggunakan insight yang berasal dari analisis statistik, sehingga dapat diketahui apa saja alasan yang terjadi di balik statistik tersebut. 

 

Adanya analisis diagnostik dapat membantu Anda memahami bagaimana perilaku pelanggan, dan untuk mengetahui campaign marketing mana yang meningkatkan nilai konversi. Selain itu, juga mampu mencari tahu mengapa terjadi penurunan penjualan.

 

  1. Analisis Prediktif

Analisis prediktif membantu memprediksi apa yang mungkin terjadi setelahnya berdasarkan seluruh data yang ada. Umumnya, metode ini digunakan dalam analisis penjualan, dengan menggabungkan data demografis dan data pembelian, sehingga dapat memprediksi tindakan yang akan dilakukan pelanggan di kemudian hari.

 

 

  1. Analisis Preskriptif

Dengan menggunakan analisis preskriptif, Anda dapat membuat keputusan tentang tindakan selanjutnya yang akan dilakukan. Jenis data analysis satu ini merupakan cara paling canggih dibandingkan jenis lain karena merupakan gabungan dari seluruh data analysis yang Anda miliki. 

 

Jadi, fungsi dari analisis preskriptif tak lain untuk melakukan analisis terhadap berbagai kemungkinan, memprediksinya, kemudian memutuskan apa tindakan yang paling tepat.

 

Ternyata, ada banyak sekali manfaat dan informasi penting yang dihasilkan dari aktivitas data analysis ini, bukan? Contohnya saja, sensus penduduk Sumeria (Babilonia) yang dilakukan sekitar 5000 tahun lalu. Beruntungnya, saat ini data analysis menjadi lebih mudah lagi dilakukan dengan bantuan teknologi. 

 

 

Anda membutuhkan bantuan untuk melakukan analisis data perkembangan bisnis atau hasil dari campaign yang Anda lakukan? Anda bisa menghubungi Tim Redcomm yang telah berpengalaman lebih dari 20 tahun dalam membantu 500 brand mengembangkan usaha, melakukan promosi, menerapkan digital marketing strategy, data analysis, data driven marketing, social media campaign, advertising agency, dan masih banyak lagi. Sebagai digital marketing agency Jakarta terpercaya, tagline Redcomm adalah “Impact to our people, clients, partners and society through creativity.”