Panduan Pemula Analisis Data untuk Pemasaran

Analisis Data adalah penerapan sistematis teknik logis dan statistik pada data mentah untuk mendapatkan informasi yang berguna. Melalui analisis data, Anda dapat memisahkan fenomena yang menarik dari 'kebisingan' dalam data.

Anda juga dapat menggunakan analisis data untuk mendeskripsikan, menyingkat, dan mengevaluasi data.

Proses analisis data dapat digunakan untuk memandu keputusan dan tindakan di segala bidang. Misalnya, di bidang real estat, alat dengan kemampuan analisis data dapat membantu mengotomatiskan evaluasi real estat, mengoptimalkan proses pemilihan pembeli, memantau tren, dan meningkatkan ROI.

AI (Kecerdasan Buatan) baru saja menambah potensi dan kemungkinan analisis data.

Masa depan analisis data tampak cerah karena meningkatnya penekanan pada keputusan dan strategi berbasis data di perusahaan serta kemajuan kecerdasan buatan dan data besar. Pasar analisis data global diperkirakan akan tumbuh pada CAGR sebesar 29,4% selama periode antara tahun 2023 dan 2032.

Analisis data dapat membantu Anda menghasilkan ide konten baru dan membuka peluang pemasaran.

Alasan Mempelajari Analisis Data

Meskipun permintaan yang tinggi dan prediksi permintaan yang tinggi merupakan alasan yang cukup untuk menimbulkan rasa ingin tahu, Anda mungkin masih ingin mengetahui mengapa Anda harus mempelajari analisis data dan bagaimana pengetahuan ini dapat bermanfaat bagi Anda.

Berikut adalah beberapa alasan (dari sekian banyak alasan) untuk mendalami analisis data:

• Dengan menggunakan analisis data, Anda akan dapat memahami preferensi dan keterlibatan audiens dengan lebih baik. Dengan pemahaman ini, Anda dapat membuat konten yang lebih disukai audiens target Anda, dan menjalankan kampanye pemasaran yang sangat efektif dan sukses.
  
• Anda dapat memperkirakan ROI kampanye pemasaran dengan analisis data. Perkiraan ini akan membantu Anda membuat keputusan yang lebih baik tentang anggaran pemasaran Anda. Anda juga dapat mengoptimalkan kampanye pemasaran untuk ROI yang lebih baik dengan analisis data.
  
• Perusahaan menggunakan analisis data untuk menemukan dan memilih influencer untuk kampanye pemasaran mereka. Analisis data juga membantu mengidentifikasi pemberi pengaruh asli.
  
• Anda bisa menjadi proaktif, bukan reaktif; analisis data dapat diintegrasikan dengan pendengaran sosial dan Anda dapat menggunakan wawasan untuk memandu strategi Anda. Menggabungkan pendengaran sosial dan analisis data akan membantu Anda mengidentifikasi, melibatkan, dan memelihara prospek secara efektif.

• Jika Anda memanfaatkan analisis data dengan baik, Anda bisa memperoleh keunggulan kompetitif yang signifikan.

Metode Utama Analisis Data

Metode analisis data berbeda-beda berdasarkan jenis data yang dikumpulkan. Metode-metode ini dapat digunakan secara kombinasi atau sendiri-sendiri, bergantung pada kebutuhan. Dua metode utama analisis data adalah analisis data kuantitatif dan analisis data kualitatif.

Analisis data kuantitatif melibatkan variabel numerik. Dalam konteks media sosial, analisis data kuantitatif mungkin berkisar pada metrik seperti basis, jangkauan, keterlibatan, dan konversi.

Basis dan jangkauan akan memandu strategi dan taktik Anda, sementara metrik keterlibatan dan konversi akan memberi Anda wawasan tentang tindakan Anda dan dampaknya.

Analisis data kualitatif lebih bernuansa dan sulit. Ini mungkin mencakup pelacakan dan analisis faktor-faktor seperti kualitas keterlibatan dan sentimen audiens.

Sebagian besar analisis data kualitatif masih dilakukan secara manual, meskipun perangkat lunak yang mudah digunakan dan kemajuan dalam pemrosesan bahasa alami (NLP) mengubah hal ini.

Pengumpulan dan Persiapan Data

Data tidak hanya membantu mengukur kinerja di masa lalu, namun juga memberikan informasi bagi kampanye di masa depan (dan saat ini).

Salah satu manfaat terbesar kemajuan teknologi bagi pemasar adalah kemampuan mengumpulkan data secara real-time. Dalam beberapa jam setelah peluncuran kampanye pemasaran, Anda akan dapat mengukur keberhasilan awalnya.

Dengan analisis data, Anda akan dapat memperoleh pemahaman menyeluruh tentang pasar yang dapat membantu Anda melakukan pivot jika diperlukan.

Sumber data

Saat ini kampanye pemasaran omnichannel adalah hal biasa. Ini berarti banyak sumber data dan banyak data. Untuk tetap mengikuti perkembangan terkini, pemasar harus memantau berbagai platform dan mengumpulkan data dari berbagai sumber.

Sebagai pemasar, Anda harus bekerja dengan Google Analytics, Google Search Console, platform periklanan, platform media sosial, dan alat CRM (Manajemen Hubungan Pelanggan). Tim penjualan dan tim dukungan teknis mungkin juga dapat memberi Anda data penting.

Anda juga harus memanfaatkan sumber data publik lainnya untuk memperoleh data yang akan membantu Anda lebih memahami konsumen, geografi, industri, dan perekonomian secara keseluruhan.

Pembersihan Data

Membersihkan data berarti menghapus atau memperbaiki data apa pun yang tidak lengkap, salah, duplikat, rusak, atau dalam format yang salah. Jika Anda menggabungkan beberapa sumber data, kemungkinan duplikasi data lebih besar, dan data tersebut dapat menyesatkan.

Karena data yang salah, algoritma dan hasil menjadi tidak dapat diandalkan. Proses pembersihan data akan bervariasi sesuai dengan kumpulan data, jadi Anda perlu membuat template untuk proses pembersihan yang sesuai dengan data Anda.

Eksplorasi Data

Eksplorasi data akan membantu Anda memahami sifat data. Bisa dibilang itu adalah langkah awal analisis data atau analisis data awal.

Untuk eksplorasi data, Anda dapat memfilter data ke dalam spreadsheet secara manual atau menulis skrip untuk memenuhi tujuan tersebut.

Opsi ketiga di depan Anda adalah menggunakan alat eksplorasi data otomatis. Eksplorasi data akan memudahkan Anda menetapkan dan mengkomunikasikan makna baris dan kolom data.

Jenis Dasar Analisis Data

Setiap jenis analisis data memiliki tujuan tertentu dan mengikuti metode yang berbeda. Berikut ini ikhtisar singkat tentang tipe dasar analisis data:

Analisis Deskriptif

Dengan analisis deskriptif, Anda mendapatkan gambaran menyeluruh tentang data, struktur, dan propertinya. Anda akan dapat memahami karakteristik utama dari suatu dataset.

Analisis Inferensial

Dalam analisis data inferensial, Anda akan menganalisis data dari suatu sampel untuk membuat kesimpulan tentang populasi yang lebih besar. Ini melibatkan pembuatan generalisasi yang hampir akurat berdasarkan bukti.

Analisis Prediktif

Analisis prediktif membantu Anda memprediksi peristiwa atau hasil berdasarkan data masa lalu. Anda akan dapat mengidentifikasi pola dalam data historis menggunakan model statistik dan algoritma. Algoritme pembelajaran mesin juga akan membuat prediksi yang cukup akurat berdasarkan hal ini

Analisis Preskriptif

Berdasarkan data pemasaran masa lalu, analisis preskriptif dapat merekomendasikan tindakan paling berdampak yang dapat Anda ambil saat ini dan masa depan. Anda dapat menggunakan alat analisis preskriptif bersama dengan alat otomatisasi pemasaran untuk memastikan penerapan rekomendasi secara instan.

Analisis Teks

Dengan analisis teks, Anda akan dapat memperoleh wawasan bermakna dari data teks tidak terstruktur. Analisis teks melibatkan penggunaan teknik seperti NLP (Natural Language Processing), pemodelan topik, dan penambangan teks.

Alat untuk Analisis Data

Microsoft Excel

Microsoft Excel masih menjadi yang terdepan dalam hal analisis data. Ini tetap menjadi aplikasi yang paling dicari untuk analisis data karena kesederhanaan dan fleksibilitasnya.

Dengan Microsoft Excel, Anda dapat dengan mudah mengimpor, membersihkan, menjelajahi, dan menganalisis data Anda. Bahkan jika Anda belum pernah bekerja dengan Excel sebelumnya, Anda dapat dengan mudah memperoleh keterampilan yang diperlukan melalui kursus pelatihan Excel online.

ular piton

Python adalah bahasa pemrograman yang relatif mudah dipelajari. Ini biasanya digunakan untuk analisis data dan visualisasi data karena skalabilitas, fleksibilitas, dan perpustakaannya yang mengesankan.

Pemahaman komprehensif tentang Python terbukti sangat bermanfaat untuk melakukan analisis data.

Pemrograman R

R adalah bahasa pemrograman sumber terbuka yang dapat Anda gunakan untuk menganalisis data. Paket R yang luar biasa dan kuat membuat komputasi, manipulasi, dan visualisasi data menjadi lebih mudah dan cepat.

Setelah Anda mulai menggunakan R, Anda akan menemukan bahwa R memiliki gaya pengkodean yang cukup mudah.

Perangkat Lunak Analisis Data

Berbagai macam perangkat lunak analisis data tersedia sekarang dengan berbagai kemampuan dan fitur. SAS, Jupyter Notebook, dan Tableau adalah beberapa perangkat lunak analisis data yang populer.

Jika Anda terjebak dengan sistem lama, layanan Door3 dapat membantu memodernisasi sistem, memigrasikan data, dan membangun fungsionalitas yang diperlukan dalam sistem baru.

Pertimbangan Etis dalam Analisis Data

Privasi data

Salah satu kekhawatiran utama seputar data dan analisis adalah perlindungan privasi. Anda perlu memastikan privasi data sensitif dan pribadi selama pengumpulan dan analisis. Perlu ada transparansi dalam permintaan data. Mulailah dengan kebijakan privasi yang kuat dan pastikan kepatuhan terhadap peraturan.

Bias dan Keadilan

Meskipun Anda tidak akan bisa menghilangkan bias dalam analisis data, Anda perlu menyadari bahwa bias tersebut ada (dalam data dan orang yang melakukan analisis) untuk secara aktif mencoba memitigasi masalah dan menghindari dampak buruknya terhadap pengambilan keputusan. Keadilan dalam analisis data berarti menggunakan data dengan cara yang tidak memperkuat atau menimbulkan bias.

Keamanan data

Keamanan data tidak sama dengan privasi data. Selama pengumpulan, pembersihan, penyimpanan, dan analisis data, Anda perlu memastikan bahwa data tersebut aman dari peretas dan ransomware. Serangan terhadap data berpotensi mengakibatkan hilangnya pendapatan, kepercayaan pelanggan, atau keduanya. Data adalah aset bagi bisnis, dan data harus dilindungi sebagaimana mestinya.

Kesimpulan

Data dianggap sebagai 'minyak baru'. Dan, jika data dianggap sama berharganya dengan minyak, maka analisis data dapat disamakan dengan ekstraksi, pemurnian, dan pemisahan minyak agar sesuai untuk berbagai kegunaan.

Dalam konteks pemasaran, perusahaan dapat menawarkan personalisasi pengalaman karena analisis data. Hal ini memberikan keuntungan baik bagi perusahaan maupun konsumen.

Untuk membuat keputusan bisnis yang lebih cerdas, Anda perlu memanfaatkan kekuatan analisis data. Di dunia yang didorong oleh data ini, analisis data telah menjadi keterampilan yang penting.