Prediksi Masa Depan dengan Predictive Analytics Penting untuk Bisnis

Predictive Analytics

Dalam analitik terdapat 4 macam teknis analitik Data yang penting untuk marketing, yaitu Predictive Analytics, Descriptive Analytics, Prescriptive Analytics, dan Diagnostic Analytics

Kali ini kita akan membahas Predictive Analytics, dalam era digital ini, data menjadi aset yang sangat berharga. Perusahaan dan organisasi mengumpulkan data dalam jumlah besar setiap hari.

 

Apa Itu Predictive Analytics?

Predictive Analytics adalah cabang dari analitik yang berfokus pada penggunaan data dan statistik untuk membuat prediksi tentang masa depan. Ini bukanlah semacam ramalan yang dilakukan dengan bola kristal, melainkan pendekatan ilmiah untuk memahami pola dan tren dalam data untuk membuat perkiraan yang masuk akal.

 

Langkah-langkah dalam Predictive Analytics

 

  1. Pemilihan Data

Langkah pertama dalam Predictive Analytics adalah mengumpulkan data yang relevan. Data ini harus bersih, lengkap, dan relevan dengan masalah yang ingin Anda prediksi.

 

  1. Pemahaman Data

Setelah data terkumpul, langkah berikutnya adalah memahami data tersebut. Ini melibatkan analisis awal untuk mengidentifikasi pola dan tren yang mungkin ada.

 

  1. Pemodelan Statistik

Pada tahap ini, Anda akan memilih metode statistik yang sesuai untuk data Anda. Ini bisa berupa regresi, pohon keputusan, atau teknik lainnya. Model ini akan membantu Anda memprediksi hasil di masa depan.

 

  1. Validasi Model

Setelah model statistik dibuat, Anda perlu menguji sejauh mana model tersebut dapat memprediksi hasil dengan benar. Ini dilakukan dengan menggunakan data yang berbeda (data uji) yang tidak digunakan dalam pembuatan model.

 

  1. Implementasi Model

Jika model terbukti valid, maka Anda dapat mengimplementasikannya dalam situasi nyata untuk membuat prediksi yang bermanfaat.

 

Contoh Penggunaan Predictive Analytics

Misalkan Anda bekerja di perusahaan e-commerce. Anda dapat menggunakan solusi ini untuk memprediksi perilaku pembeli. Dengan mengumpulkan data pembelian sebelumnya, demografi pelanggan, dan faktor lainnya, Anda dapat membuat model yang memprediksi apa yang mungkin akan dibeli pelanggan di masa depan. Dengan informasi ini, Anda dapat mengoptimalkan persediaan dan penawaran produk.

 

Keuntungan Predictive Analytics

Mengurangi Risiko: Dengan prediksi yang akurat, perusahaan dapat mengurangi risiko bisnis. Misalnya, dengan mengidentifikasi pelanggan yang mungkin berhenti berlangganan layanan, perusahaan dapat mengambil tindakan yang sesuai.

 

Meningkatkan Efisiensi: Solusi ini membantu perusahaan mengalokasikan sumber daya dengan lebih efisien. Ini dapat menghasilkan penghematan biaya yang signifikan.

 

Peningkatan Keuntungan: Dengan pemahaman yang lebih baik tentang pelanggan dan pasar, perusahaan dapat mengoptimalkan penawaran produk dan harga untuk meningkatkan keuntungan.

 

Personalisasi: Solusi ini memungkinkan perusahaan untuk memberikan pengalaman yang lebih personal kepada pelanggan. Ini dapat meningkatkan loyalitas pelanggan.

 

 

Predictive Analytics adalah alat yang kuat yang dapat membantu perusahaan dan organisasi memahami masa depan dengan lebih baik. Dengan pengumpulan, analisis, dan pemodelan data yang tepat, kita dapat membuat prediksi yang bermanfaat. Dengan menggunakan informasi ini, perusahaan dapat mengurangi risiko, meningkatkan efisiensi, dan meningkatkan keuntungan. Solusi ini adalah salah satu cara terbaik untuk menggali potensi data dalam dunia yang semakin terhubung ini.

 

Berca Hardayaperkasa menyediakan solusi Predictive Analytics, solusi ini didukung AI/MLdengan proses data yang berasal dari informasi data elektronik.  Selengkapnya silahkan hubungi tim Berca di Marketing@berca.co.id atau WhatsApp