.svg)
.svg)
Media Intelligence
.svg)
Research Intelligence
.svg)
Location Intelligence
.svg)
News Analysis .svg)
Solution By Departement 
.svg)
Solution By Industry 
.svg)
Kazee Insight .svg)
Company .svg)
Benarkah Masa Depan Data Analytics Adalah Prescriptive Analytics?
Bayu Septian
31 March 2023 04:02
Data Analytics di era digital saat ini merupakan alat terpenting yang dimiliki suatu perusahaan untuk mendapatkan informasi berkaitan dengan wawasan pelanggan. Hal ini menyebabkan mengapa ruang Big Data diatur untuk mencapai lebih dari $273 Miliar pada tahun 2023.
Dilansir dari forbes, perkembangan Artificial Intelligence dan Machine Learning juga terus berkembang dan berubah. Berbeda dengan pada saat masa lalu, bisnis hanya fokus ke dalam pengumpulan data deskriptif terkait pelanggan dan produknya.
Jadi, apa perbedaan antara analitik deskriptif, prediktif, dan analitik preskriptif?
Baca Juga Apa Bedanya Data Analytics vs Data Analysis?
Jika baru memulai dalam bidang Data Analytics, berikut merupakan ringkasannya:
- Analitik Deskriptif merupakan data yang memberikan informasi berkaitan dengan apa yang terjadi di dalam perusahaan, seperti laporan penjualan, traffic website perusahaan, tarif kampanye pemasaran, dan yang lainnya.
- Analitik Prediktif adalah data yang memberikan informasi tentang apa yang akan terjadi di perusahaan. Hal itu didapatkan dari Machine Learning yang lebih kompleks dan proses algoritma Artificial Intelligence.
- Analitik Preskriptif yaitu data yang memberikan informasi tidak hanya tentang apa yang akan terjadi di perusahaan, melainkan bagaimana hal tersebut dapat terjadi dengan lebih baik jika melakukan planning x,y, atau z. Selain itu, analisis ini juga selangkah lebih maju dengan memberikan rekomendasi atas tindakan apa yang perlu diambil.
Tak hanya itu, masih terdapat beberapa kebingungan lainnya perihal analitik prediktif dan preskriptif. Terlepas dari itu, analitik deskriptif, prediktif, dan preskriptif berbasis data analytics, semuanya memainkan peran penting masing-masing dalam organisasi.
Pasalnya, ketiga analitik di atas digunakan dengan konsep situasional, sehingga tidak harus dan wajib digunakan sekaligus dalam waktu yang bersamaan. Ini semata-mata digunakan untuk meningkatkan efisiensi dan mengoptimalkan kinerja, analitik preskriptif memainkan peran yang semakin penting.
Analitik Preskriptif Memudahkan Marketing
Beberapa saat yang lalu, tim pemasaran akan membuat draf kampanye dan menggunakan analitik deskriptif untuk menargetkan siapa yang dirasa paling cocok untuk dijadikan target audiens. Dalam aspek usia, umur 20-30 mungkin mendapatkan pesan kampanye yang lebih kekinian dan seterusnya.
Hal ini umumnya akan menghasilkan kinerja kampanye yang lebih baik secara keseluruhan. Dan sejujurnya, masih banyak perusahaan yang memasarkan dengan cara ini. Namun jenis pemasaran ini masih belum efisien secara optimal.
Hal itu disebabkan oleh masih banyaknya unsur asumsi yang masuk, bahkan hasilnya seperti tingkat pembelian tinggi atau rendah, belum tentu memberikan informasi terkait apakah kampanye tersebut dinilai berhasil dengan baik atau tidak.
Ketika berpindah ke analitik prediktif, secara keseluruhan menjadi sedikit lebih jelas. Artificial Intelligence dan Machine Learning dapat memberikan informasi secara spesifik perihal kelompok pelanggan mana yang akan dituju hingga diskon yang akan dipilih berbasis data analytics.
Adapun analitik preskriptif, memiliki tiga unsur utama, yaitu pemasaran terpadu, penjualan terpadu, dan penetapan harga terpadu. Seluruhnya menggunakan Artificial Intelligence dan Machine Learning.
Baca Juga 10 Jenis Tools Data Analytics yang Perlu Diketahui
Keduanya berperan untuk menargetkan pembeli yang tepat, informasi konten yang tepat, dan sejenisnya.
Dalam hal ini, manfaat analitik prediktif dan preskriptif lebih mampu mengkonversi menjadi penjualan. Keduanya mampu mengemat waktu, efisiensi, biaya, dan lainnya. Analisis prediktif, saat otomatis, memungkinkan Anda membuat keputusan.
Manfaat dari analitik preskriptif bermuara pada kepemilikan teknologi, sistem, dan pengoptimalisasian data yang tersedia. Ini karena analitik preskriptif adalah tentang memercayai bahwa AI akan melakukan pekerjaan untuk memaksimalkan penjualan atas nama Anda, berdasarkan perhitungan yang dilakukannya.
Untuk mengetahui jenis data analytics mana yang harus diinvestasikan oleh perusahaan Anda, Anda harus mulai dengan pertanyaan besar: apa yang ingin Anda capai?
Analitik preskriptif sangat kuat, tetapi tidak diperlukan untuk setiap perusahaan, atau setiap kampanye yang Anda dorong ke pelanggan. Mereka juga akan membutuhkan banyak penyesuaian. Tidak ada algoritma yang dibuat dengan sempurna.
Related Articles
