Analisis mengacu pada pemeriksaan rinci terhadap materi pelajaran yang kompleks untuk mendapatkan pemahaman tentangnya. Menganalisis strategi pemasaran dan kinerjanya sangat penting dalam lingkungan bisnis. Ini memberikan informasi penting dan tinjauan ke belakang yang menunjukkan apa yang berhasil dan apa yang gagal.
Dengan informasi tersebut, perusahaan menjadi lebih terinformasi tentang berbagai hal seperti tren pasar, kebiasaan pelanggan, strategi efektif, dan lain-lain. Namun, melihat ke belakang saja akan membuat Anda tidak tahu apa-apa tentang masa depan. Jadi, penting juga untuk melihat ke depan.
Di sinilah prediktif analisis masuk. Berbeda dari jenis analisis lainnya, analisis prediktif bertujuan untuk menjelaskan tren masa depan. Dengan analisis prediktif, perusahaan dapat membuat asumsi yang masuk akal tentang masa depan dan mengatasinya untuk mencapai berbagai manfaat.
Baca Juga : Inilah Macam-Macam Bentuk Kepemilikan Bisnis di Indonesia
Bagaimana Analisis Prediktif Membantu Pertumbuhan
Mari kita lihat bagaimana analisis prediktif membantu pertumbuhan perusahaan.
1. Memberikan Wawasan Pelanggan
Pertumbuhan bisnis bergantung pada keuntungannya. Sumber keuntungannya adalah pelanggan. Baik bisnis Anda B2B atau B2C, Anda perlu mengetahui keputusan seperti apa yang akan diambil pelanggan Anda di masa depan dan membentuk produk/layanan Anda sesuai dengan itu.
Dengan analisis prediktif, dimungkinkan untuk memperoleh wawasan tentang kebutuhan dan kebutuhan pelanggan yang akan muncul dalam waktu dekat. Begini cara kerjanya:
- Analisis tersebut memeriksa berbagai hal seperti bagaimana, kapan, dan di mana pelanggan membeli produk/jasa.
- Berapa kali pelanggan membeli produk/jasa Anda selama periode waktu tertentu?
- Apakah pelanggan membeli layanan atau produk gratis/pelengkap?
Informasi seperti ini memberikan gambaran kapan pelanggan kemungkinan besar akan melakukan pembelian. Pemasar yang cerdas dapat menggunakan pengetahuan ini untuk mempersiapkan strategi pemasaran yang baik guna memaksa pelanggan berkomitmen terhadap pembelian potensial, sehingga meningkatkan peluang keberhasilan pemasaran.
Ini hanyalah salah satu contoh wawasan pelanggan.
Banyak data yang dapat digunakan untuk analisis, seperti titik kontak pelanggan yang paling sukses, bagaimana setiap titik kontak memengaruhi perjalanan pembeli, dll. Dengan semua informasi tersebut, analisis prediktif dapat membuat tebakan tentang bagaimana jenis pelanggan tertentu akan bertindak di masa depan. .
Perusahaan dapat mengantisipasi perilaku pelanggan dan bertindak sesuai dengan itu untuk mendapatkan hasil terbaik bagi pertumbuhan mereka.
2. Membantu Mengidentifikasi Faktor Risiko Terlebih Dahulu
Salah satu manfaat paling berguna dari analisis prediktif adalah identifikasi faktor risiko terlebih dahulu. Faktor risiko adalah segala sesuatu yang dapat menyebabkan organisasi/perusahaan kehilangan keuntungan atau mengakibatkan penutupan. Oleh karena itu, penting untuk menghindarinya.
Menghindari faktor risiko berkontribusi terhadap pertumbuhan. Masuk akal jika Anda tidak kehilangan keuntungan, maka Anda mungkin memperolehnya, dan memitigasi risiko berarti Anda tidak kehilangan modal atau sumber daya apa pun.
Jadi, bagaimana analisis prediktif mengidentifikasi faktor risiko? Hal ini bergantung pada jenis organisasi dan data yang mereka gunakan. Berikut beberapa contohnya.
- Bank dapat menggunakan analisis prediktif untuk melihat siapa yang akan gagal membayar pinjaman dan pembayaran.
- Rumah sakit dapat memperkirakan kapan pasien reguler tertentu akan menderita suatu penyakit atau kapan gejalanya akan memburuk.
- Pabrik dapat memasang sistem yang dapat memprediksi kapan mesin tertentu akan mengalami kegagalan serta mengidentifikasi titik kegagalan.
Identifikasi faktor risiko mempersiapkan Anda untuk mengambil tindakan pencegahan dan menghindari kerugian, sehingga dapat mempertahankan dan mendorong pertumbuhan perusahaan Anda.
3. Prakiraan Tren Pasar
“Pasar” adalah istilah umum yang mencakup penjual/pemasok (pesaing) dan pembeli suatu produk atau jasa. Memprediksi keadaan pasar, misalnya kapan permintaan dan penawaran akan berubah menjadi lebih baik atau lebih buruk, merupakan sebuah keuntungan besar.
Namun, meramalkan tren pasar tidaklah mudah karena:
- Ada terlalu banyak data untuk dianalisis
- Anda tidak dapat memprediksi faktor eksternal seperti bencana alam dan campur tangan pemerintah.
Meski begitu, masih lebih baik untuk memilikinya beberapa ide daripada TIDAK gagasan tentang keadaan masa depan. Jika prediksi tersebut menjadi kenyataan, perusahaan yang melakukan penyesuaian akan memperoleh keuntungan besar dan mendapatkan pangsa pasar yang lebih besar.
Perusahaan juga akan dapat merancang dan menggunakan teknik dan strategi pemasaran yang lebih berhasil karena pengetahuan mendalam tentang tren pasar.
Dengan demikian, perusahaan akan mencapai pertumbuhan lebih cepat dibandingkan pesaingnya karena keberhasilan strategi pemasarannya serta peningkatan penjualan dan keuntungan.
4. Meningkatkan Efisiensi Operasional
Bukan rahasia lagi bahwa semakin baik suatu perusahaan menjalankan operasinya, semakin baik keuntungannya dan, lebih jauh lagi, pertumbuhannya.
Analisis prediktif dapat membantu meningkatkan efisiensi operasional. Misalnya, dalam lingkungan dengan banyak peralatan otomatis, sistem yang dapat menganalisis kinerja mesin dan memprediksi kapan sesuatu akan gagal dapat memberikan hasil yang luar biasa.
Perusahaan dapat terlebih dahulu mengganti peralatan yang akan segera rusak dan menjaga efisiensi operasionalnya.
Kita telah membahas contoh ini di bagian sebelumnya, jadi inilah contoh uniknya juga. Sistem analisis prediktif dapat mengidentifikasi kapan karyawan tertentu mungkin mengambil cuti atau tidak bisa hadir.
Hal ini dapat membantu manajemen menemukan seseorang untuk menangani shift mereka dan mencegah hilangnya efisiensi.
Analisis prediktif dapat ditingkatkan dengan menggunakan alat seperti konverter gambar ke teks untuk mengumpulkan data dari media lain seperti survei cetak, umpan balik tertulis, dan gambar. Data tambahan dapat meningkatkan kinerja analisis prediktif.
Ada banyak kasus penggunaan analisis prediktif dalam hal produktivitas dan efisiensi. Mereka bervariasi tergantung pada industri dan lingkungan kerja tertentu. Jadi, dijamin Anda juga dapat menemukan kasus penggunaan yang tepat untuk perusahaan Anda.
5. Peramalan Keuangan yang Cukup Akurat
Peramalan keuangan adalah keuntungan kuat lainnya dari analisis prediktif. Seorang CFO (chief financial officer) dapat mengambil keputusan yang relatif bijaksana terkait anggaran perusahaan ketika mereka dapat memprediksi keadaan keuangan beberapa bulan sebelumnya.
Analisis prediktif terhadap keuangan perusahaan dapat menunjukkan kapan perusahaan akan mempunyai kelebihan modal dan kapan perusahaan akan memiliki modal yang relatif lebih sedikit untuk dikelola. Dengan menggunakan informasi tersebut, seorang CFO dapat memutuskan kapan harus berinvestasi dan kapan harus menahan diri untuk menjaga keuangan perusahaan tetap aman.
Hal ini membantu pertumbuhan karena organisasi dapat dengan aman merekrut karyawan baru atau memulai usaha baru selama periode kekayaan yang berlebihan.
Hal ini juga berperan dalam minimalisasi risiko karena membantu perusahaan menghindari pengambilan keputusan berisiko ketika tidak dapat menahan konsekuensi potensial. Hal sebaliknya juga berlaku, yaitu perusahaan dapat mengambil keputusan dengan risiko dan imbalan yang tinggi pada saat perusahaan dapat pulih secara finansial dari potensi kerugian.
Kesimpulan
Analisis prediktif untuk meningkatkan pertumbuhan dan kesuksesan pemasaran adalah ide bagus. Namun membutuhkan sumber daya atau modal yang besar karena besarnya jumlah pengolahan data.
Jika dilakukan dengan benar, hal ini berpotensi meminimalkan sebagian besar faktor risiko dan mempersiapkan perusahaan untuk memanfaatkan sepenuhnya semua peluang pertumbuhan. Kami membahas beberapa cara agar hal tersebut dapat terjadi, dan jika hal tersebut terdengar bagus bagi Anda, maka analisis prediktif cocok untuk Anda.
