Apa Itu Analytics?
Analytics adalah proses sistematis dalam mengumpulkan, mengolah, dan menganalisis data untuk menghasilkan wawasan yang bisa digunakan dalam pengambilan keputusan. Data yang semula hanya berupa angka atau informasi mentah, dengan teknik analytics dapat diubah menjadi insight berharga bagi bisnis, organisasi, maupun individu.
Dalam dunia digital marketing, analytics sangat penting karena membantu memahami perilaku pelanggan, efektivitas kampanye iklan, hingga potensi pasar yang belum tergarap. Misalnya, melalui Google Analytics, pemilik website bisa mengetahui dari mana pengunjung datang, halaman mana yang paling banyak dilihat, hingga berapa lama mereka bertahan. Semua informasi ini membantu pemilik bisnis mengambil keputusan berbasis data, bukan hanya asumsi.
Perlu dibedakan juga antara analytics, data analysis, dan data science. Analytics lebih fokus pada pemrosesan data untuk tujuan praktis sehari-hari, data analysis adalah aktivitas menganalisis data itu sendiri, sementara data science mencakup pendekatan yang lebih luas, termasuk machine learning dan artificial intelligence untuk prediksi jangka panjang.
Dengan kata lain, analytics adalah fondasi dari pengambilan keputusan modern di era digital yang serba data-driven.
Manfaat Analytics dalam Bisnis dan Organisasi
Analytics bukan sekadar tren, melainkan kebutuhan. Berikut beberapa manfaat utamanya:
Membantu pengambilan keputusan berbasis data
Alih-alih mengandalkan intuisi, analytics memungkinkan keputusan dibuat berdasarkan bukti nyata dari data yang ada. Misalnya, perusahaan retail dapat menentukan produk mana yang harus diprioritaskan dalam promosi dengan melihat tren pembelian sebelumnya.
Meningkatkan efisiensi dan produktivitas
Analytics membantu mengidentifikasi proses yang tidak efisien. Contohnya, dalam dunia manufaktur, data analitik bisa menunjukkan bagian rantai produksi yang sering mengalami hambatan sehingga perusahaan bisa melakukan perbaikan.
Mengurangi biaya operasional
Dengan analisis yang tepat, perusahaan bisa memangkas biaya yang tidak diperlukan. Misalnya, melalui analytics pada iklan digital, bisnis dapat mengetahui channel mana yang paling efektif sehingga anggaran bisa difokuskan ke sana.
Meningkatkan pengalaman pelanggan
Analytics memberikan pemahaman lebih dalam mengenai preferensi pelanggan. Hal ini memungkinkan personalisasi produk, layanan, maupun konten. Akibatnya, kepuasan pelanggan meningkat dan loyalitas pun terbentuk.
Memperkuat keunggulan kompetitif
Bisnis yang mampu membaca tren lebih cepat lewat analytics akan lebih unggul dibanding pesaing. Mereka bisa segera menyesuaikan strategi sebelum perubahan besar terjadi di pasar.
Tujuan Analytics
Setiap organisasi tentu memiliki tujuan berbeda dalam menggunakan analytics. Namun, secara umum, berikut adalah tujuan utamanya:
Memahami perilaku pelanggan
Dengan analytics, bisnis bisa melacak pola pembelian, kebiasaan browsing, atau interaksi di media sosial pelanggan mereka.
Mengidentifikasi tren dan peluang pasar
Analytics membantu menemukan peluang baru, misalnya produk yang sedang naik daun di kalangan anak muda.
Mengoptimalkan strategi pemasaran
Daripada menebak, perusahaan bisa mengukur efektivitas kampanye dengan jelas: iklan mana yang paling banyak menghasilkan konversi, atau channel mana yang mendatangkan traffic terbanyak.
Mendukung pengembangan produk
Feedback pelanggan yang dianalisis dengan baik bisa menjadi dasar inovasi produk. Misalnya, perusahaan software bisa menambahkan fitur baru berdasarkan permintaan pengguna yang terdeteksi dari data.
Mengurangi risiko bisnis
Analytics dapat digunakan untuk mendeteksi potensi masalah sejak dini, seperti penurunan penjualan di wilayah tertentu atau adanya tren komplain pelanggan.
Jenis-Jenis Analytics
Analytics terbagi menjadi beberapa jenis utama, masing-masing dengan fungsi yang berbeda:
Analisis Deskriptif (Descriptive Analytics)
Menjelaskan apa yang sudah terjadi. Misalnya, laporan bulanan yang menunjukkan total penjualan atau jumlah pengunjung website.
Analisis Diagnostik (Diagnostic Analytics)
Membantu memahami mengapa sesuatu terjadi. Contohnya, penjualan turun karena ada masalah dalam rantai distribusi atau karena kompetitor meluncurkan produk baru.
Analisis Prediktif (Predictive Analytics)
Memprediksi apa yang mungkin terjadi di masa depan berdasarkan data historis. Misalnya, memprediksi lonjakan permintaan tiket pesawat menjelang liburan panjang.
Analisis Preskriptif (Prescriptive Analytics)
Memberikan rekomendasi apa yang harus dilakukan setelah mengetahui prediksi. Misalnya, jika diprediksi permintaan meningkat, perusahaan bisa menambah stok lebih awal.
Proses Analytics (Langkah-langkah Analisis Data)
Agar analytics menghasilkan insight yang berguna, ada tahapan sistematis yang perlu diikuti:
Mendefinisikan pertanyaan atau tujuan
Setiap analisis harus dimulai dengan pertanyaan yang jelas, misalnya: “Mengapa tingkat konversi iklan menurun bulan ini?”
Mengumpulkan data
Data bisa berasal dari berbagai sumber: website, aplikasi, media sosial, sensor IoT, hingga transaksi pelanggan.
Membersihkan dan mempersiapkan data
Data mentah seringkali tidak rapi. Proses ini melibatkan penghapusan duplikasi, koreksi error, dan standarisasi format.
Menganalisis data
Pada tahap ini, metode statistik, machine learning, atau algoritma tertentu digunakan untuk menemukan pola atau insight.
Memvisualisasikan dan menginterpretasi hasil
Hasil analisis disajikan dalam bentuk grafik, dashboard, atau laporan agar lebih mudah dipahami.
Mengomunikasikan insight ke pemangku kepentingan
Hasil analisis hanya bermanfaat jika bisa diterjemahkan ke dalam keputusan nyata. Oleh karena itu, komunikasi yang jelas menjadi tahap terakhir yang sangat penting.
Contoh Penerapan Analytics di Berbagai Bidang
Analytics digunakan hampir di semua sektor. Berikut contoh penerapannya:
Bisnis dan keuangan
Bank menggunakan analytics untuk mendeteksi potensi fraud dalam transaksi. Retailer menggunakannya untuk mengatur stok sesuai pola pembelian.
Marketing dan penjualan
Digital marketer menganalisis data kampanye iklan untuk mengetahui ROI (Return on Investment) dan efektivitas channel pemasaran.
Kesehatan dan kedokteran
Analytics membantu dokter menganalisis data pasien untuk diagnosis lebih cepat dan akurat.
Manufaktur dan produksi
Analytics digunakan untuk memantau mesin produksi secara real-time sehingga kerusakan bisa dicegah lebih awal.
Pemerintahan dan kebijakan publik
Data analytics membantu pemerintah memetakan pola penyebaran penyakit atau merencanakan pembangunan infrastruktur berdasarkan kebutuhan masyarakat.
Perbedaan Analytics, Data Science, dan Data Analyst
Walaupun sering digunakan bergantian, ketiganya berbeda:
- Analytics → fokus pada penerjemahan data menjadi insight praktis untuk keputusan bisnis.
- Data Science → lebih luas, mencakup pengembangan model, machine learning, dan prediksi jangka panjang.
- Data Analyst → peran profesional yang bertugas mengolah, menganalisis, dan memvisualisasikan data untuk kepentingan organisasi.
Kesimpulan
Analytics adalah proses penting dalam mengolah data mentah menjadi informasi yang bermakna untuk mendukung pengambilan keputusan. Dalam bisnis, manfaatnya sangat luas: mulai dari meningkatkan efisiensi, memahami perilaku pelanggan, hingga mengurangi risiko.
Jenis analytics pun beragam, mulai dari deskriptif hingga preskriptif, dan masing-masing memiliki peran berbeda dalam strategi organisasi. Dengan proses yang sistematis serta penerapan yang tepat, analytics dapat menjadi fondasi utama dalam membangun keunggulan kompetitif di era digital.
Pertanyaan yang Sering Diajukan (FAQ)
- Apa yang dimaksud dengan analytics?
Analytics adalah proses menganalisis data untuk mendapatkan wawasan yang membantu pengambilan keputusan di berbagai bidang. - Apa tujuan utama analisis data?
Tujuannya adalah menemukan pola, mendukung pengambilan keputusan, mengurangi risiko, dan membuka peluang baru. - Bagaimana cara membuat analisis data yang baik?
Mulailah dengan pertanyaan yang jelas, kumpulkan data yang relevan, lakukan pembersihan, analisis, visualisasi, lalu komunikasikan hasilnya. - Apa saja tantangan dalam implementasi analytics?
Tantangan umum meliputi kualitas data yang buruk, kurangnya SDM ahli, keterbatasan anggaran, dan resistensi organisasi terhadap perubahan. - Karier apa yang relevan dengan analytics?
Beberapa di antaranya adalah Data Analyst, Business Analyst, Data Scientist, dan Digital Marketing Analyst.
Bagikan ke:
