Apa itu analitik prediktif? Menghilangkan beberapa mitos umum

Setiap pemilik bisnis berharap untuk melihat ke masa depan dan mencari cara terbaik untuk menginvestasikan modal dan sumber daya sambil bekerja menuju kesuksesan jangka panjang perusahaan mereka. Ini telah menyebabkan munculnya teknik-teknik canggih seperti analitik prediktif di industri.

Analitik prediktif dapat diterapkan pada sejumlah besar data yang dikumpulkan bisnis setiap hari untuk membuat prediksi berharga tentang tindakan mereka saat ini atau di masa depan.

Ini menggunakan analitik canggih untuk menilai keberhasilan proyek. Ini lebih lanjut membantu Anda dalam membuat keputusan dengan memberikan rekomendasi cerdas untuk tindakan potensial di masa depan, yang semuanya didasarkan pada data Anda.

Dalam artikel ini, kita akan membahas mitos umum seputar analitik prediktif, tetapi sebelum kita membahasnya, mari kita lihat apa itu analitik prediktif dan apa manfaatnya bagi bisnis Anda.

Apa itu analitik prediktif?

Analisis prediktif adalah penggunaan data historis, teknik pembelajaran mesin, dan algoritme statistik untuk mengidentifikasi kemungkinan peristiwa di masa depan. Ini dapat membantu mengantisipasi kebutuhan pelanggan, memperkirakan tren pasar yang lebih luas, atau mengelola risiko, yang menawarkan keunggulan kompetitif dan pada akhirnya meningkatkan pendapatan.

Sesuai dengan laporan Riset dan Pasar, ukuran pasar analitik prediktif global dikatakan tumbuh menjadi USD 21,5 miliar pada tahun 2025 dari USD 7,2 miliar pada tahun 2020, dengan CAGR 24,5%.

Berbagai faktor seperti peningkatan penggunaan pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan , akuisisi, dan peluncuran produk di pasar ini diharapkan dapat mendorong adopsi perangkat lunak dan layanan analitik prediktif.

Sekarang mari kita lihat contoh untuk melihat cara kerja analitik prediktif.

Bisnis dihadapkan pada sejumlah keputusan setiap hari, dan pilihan mereka sangat memengaruhi kesuksesan perusahaan. Jadi, mari kita mulai dengan keputusan khas yang dihadapi oleh sebagian besar bisnis – memperkirakan penjualan.

Untuk perencanaan keuangan, perkiraan penjualan adalah langkah penting pertama. Ini berdampak pada hampir setiap aspek bisnis Anda, seperti mempekerjakan karyawan, membeli bahan mentah untuk memproduksi produk, menangani permintaan, dan banyak lagi.

Peramalan penjualan tidak hanya melibatkan memprediksi berapa banyak produk yang akan Anda jual di periode mendatang, tetapi juga melibatkan perkiraan siapa yang akan membeli, mengapa mereka akan membeli, dll. Tetapi semua tugas ini membutuhkan banyak waktu, sehingga sulit bagi Anda untuk memprioritaskan sumber daya. Tapi itu tidak terjadi jika Anda menggunakan alat analisis prediktif.

Alat analisis prediktif dapat digunakan untuk perkiraan penjualan yang akurat . Ini memprediksi perilaku masa depan berdasarkan perilaku masa lalu dan menggabungkan data historis dan saat ini untuk membantu Anda memahami apa yang dibutuhkan pelanggan Anda dan mengapa mereka membutuhkannya. Ini, pada gilirannya, mengarah pada pengalaman pengguna yang lebih baik.

Sekarang setelah kita melihat apa itu analitik prediktif , mari masuk ke manfaat utama analitik prediktif untuk bisnis Anda .

Mengapa analisis prediktif penting?

Analitik prediktif membantu organisasi mendeteksi risiko dan mengungkap peluang dengan menghasilkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti yang dapat digunakan untuk mencapai tujuan bisnis mereka. Jadi, berikut adalah beberapa manfaat utama analitik prediktif untuk bisnis Anda:

1. Mendeteksi penipuan: Menggabungkan beberapa metode analitik dapat mengidentifikasi perilaku mencurigakan dan meningkatkan deteksi pola. Ketika keamanan siber menjadi perhatian yang berkembang, analitik prediktif berkinerja tinggi memeriksa semua tindakan di jaringan secara real-time untuk menemukan kelainan yang mungkin mengindikasikan penipuan, kerentanan zero-day, dan ancaman persisten tingkat lanjut.

2. Meningkatkan operasi: Banyak organisasi menggunakan model prediktif untuk memperkirakan persediaan dan mengelola sumber daya. Misalnya, hotel mencoba memprediksi jumlah tamu setiap malam untuk memaksimalkan hunian dan meningkatkan pendapatan. Ini membantu secara proaktif meningkatkan proses produksi mereka dan mengambil tindakan yang tepat bila diperlukan.

3. Memprediksi churn pelanggan: Membuat perkiraan churn memerlukan pendeteksian sinyal yang mendahului permintaan pembatalan pelanggan Anda dan mengevaluasi kemungkinan dalam setiap kasus.

Anda dapat menggunakan model prediktif untuk membandingkan data seperti kepuasan pelanggan, kualitas layanan, dan tingkat penghentian untuk mengidentifikasi aspek mana yang menyebabkan pembatalan.

Ide utamanya adalah untuk mencari tahu apa yang menyebabkan kerugian pelanggan dan kemudian membalikkan prosesnya.

4. Mengoptimalkan kampanye pasar: Menggunakan analitik prediktif , Anda dapat melihat seluruh riwayat kampanye pemasaran untuk memperkirakan hasil yang lebih baik di masa mendatang.

Anda dapat menentukan bahasa yang paling efektif untuk setiap demografi target, saluran yang digunakan untuk kampanye pemasaran, dan faktor lain yang memengaruhi penerimaan konsumen. Akibatnya, ketika berinteraksi dan memenangkan audiens Anda, Anda menembak tepat sasaran.

5. Manajemen hubungan pelanggan (CRM): Model prediktif dapat digunakan untuk manajemen hubungan pelanggan untuk memahami klien di setiap tahap perjalanan pembelian mereka.

Dengan bantuan data yang tersedia, Anda dapat membangun model multivarian dan menilai rentang terluas kemungkinan hubungan antara riwayat pembelian, perilaku, profil, interaksi, dan persepsi konsumen.

Anda dapat membangun hubungan jangka panjang dengan pelanggan menggunakan konten, promosi, dan penawaran yang disesuaikan jika Anda memiliki informasi penting ini.

Sekarang setelah kita melihat pentingnya analitik prediktif, mari kita lihat beberapa penerapannya di industri yang berbeda.

Kasus penggunaan analitik prediktif

Industri dapat menggunakan analitik prediktif untuk mengoptimalkan operasi, mengurangi risiko, dan meningkatkan pendapatan. Berikut adalah beberapa aplikasi analitik prediktif dalam skenario kehidupan nyata.

Perawatan Kesehatan: Analisis prediktif sedang digabungkan dalam industri perawatan kesehatan karena tiga alasan penting – estimasi risiko, pemetaan geografis, dan perencanaan skenario bagaimana jika dalam hal operasi dan aliran masuk pasien di rumah sakit.

Menggunakan analitik mengarah pada hasil pasien yang lebih baik, perawatan yang lebih efektif, dan penghematan biaya di berbagai departemen.

Misalnya, perangkat untuk pasien asma yang menggunakan analitik prediktif dapat merekam dan menganalisis suara pernapasan pasien dan memberikan umpan balik waktu nyata menggunakan aplikasi ponsel cerdas untuk membantu pasien mengelola gejalanya dengan lebih baik dan bersiap menghadapi serangan.

E-niaga: Analisis prediktif dalam bisnis membantu penjual memahami harga tertinggi yang siap dibayar pelanggan untuk produk mereka, menganalisis perilaku pembeli, dan membuat rekomendasi produk yang dipersonalisasi.

Misalnya, raksasa e-niaga seperti Amazon dan eBay adalah contoh sempurna perusahaan yang menggunakan analitik prediktif untuk bisnis mereka . Mereka menggunakannya untuk memantau perilaku pelanggan dan tren pasar saat ini untuk memprediksi perubahan dan membuat keputusan real-time dan berdasarkan data.

[Baca Juga: Berapa Biaya Membangun Aplikasi Marketplace Seperti Amazon? ]

Layanan sesuai permintaan: Dalam ekonomi sesuai permintaan khusus untuk transportasi dan komunikasi, analitik prediktif berguna dalam hal memperkirakan area yang akan meminta permintaan armada maksimum, harga yang kemungkinan besar akan dibayarkan pengguna untuk tip , tahap di mana mereka membatalkan perjalanan, dll.

Asisten virtual: Dikombinasikan dengan kekuatan pembelajaran mendalam, analitik prediktif bekerja dengan sangat baik saat digunakan untuk asisten virtual. Siri, Ok Google, dan Alexa adalah contoh nyata penggunaan teknik inovatif dalam asisten virtual. Asisten ini belajar dari perilaku pengguna dan kemudian memberikan hasil yang akurat.

Manajemen rantai pasokan: Rantai pasokan yang tidak dioptimalkan dengan baik dapat memberikan efek jera pada setiap area bisnis Anda. Dengan demikian, menjadi penting bagi perusahaan untuk menggunakan teknologi canggih seperti analitik prediktif.

Informasi yang Anda kumpulkan menggunakan analitik prediktif akan selalu diperbarui karena dapat menggabungkan data waktu nyata. Anda juga bisa lebih gesit dalam proses pengambilan keputusan karena model akan menunjukkan dampak dari berbagai variabel pada efisiensi rantai pasokan Anda.

Layanan perbankan dan keuangan: Industri keuangan telah lama menggunakan analitik prediktif untuk pencegahan dan deteksi penipuan, mengukur risiko kredit, memaksimalkan peluang cross-sell/up-sell, dan mempertahankan pelanggan yang berharga.

Misalnya, Commonwealth Bank menggunakan analitik prediktif untuk memprediksi aktivitas penipuan atau perilaku mencurigakan untuk setiap transaksi tertentu sebelum disahkan, dalam waktu 40 milidetik sejak transaksi dimulai.

Mitos umum tentang analitik prediktif

Model analitik prediktif terbaik membutuhkan data, keahlian, dan upaya yang jauh lebih sedikit daripada yang Anda kira – dan memiliki lebih banyak keuntungan. Di bagian ini, kami akan menyanggah beberapa mitos yang paling umum sehingga membuat jalan Anda menuju pengambilan keputusan berdasarkan data menjadi lebih jelas.

1. Analitik prediktif hanya untuk perusahaan besar: Anda mungkin berpikir analitik prediktif hanya ditujukan untuk digunakan oleh perusahaan besar. Tetapi kenyataannya adalah bahwa itu dapat dan harus digunakan oleh bisnis besar dan kecil, terutama mereka yang ingin tumbuh.

Perusahaan yang menanamkan analitik prediktif dalam bisnis mereka cenderung lebih sukses dalam jangka panjang.

Wawasan analitis dapat membantu mengidentifikasi area masalah di organisasi Anda sekaligus memberikan gambaran yang akurat tentang harapan pelanggan. Ini memberi perusahaan Anda keunggulan kompetitif yang sangat dibutuhkan di pasar.

Misalnya, analisis pola retensi pelanggan dapat memberikan dasar yang berharga untuk merancang penawaran promosi yang ditargetkan. Dengan demikian, alat analisis prediktif ini berguna dan relevan di semua industri.

2. Dibutuhkan seorang ahli untuk menggunakan analitik prediktif: Mitos umum lainnya tentang analitik prediktif adalah bahwa ini hanya untuk para ahli yang paling berpengalaman. Namun, alat analisis prediktif yang berharga sekarang tersedia untuk siapa saja dan semua orang. Mungkin masih diperlukan beberapa keterlibatan dari anggota staf TI perusahaan Anda yang paling berpengalaman untuk memastikannya bekerja dengan benar.

3. Analitik prediktif adalah keuntungan, bukan keharusan: Mereka yang tidak terbiasa atau baru mengenal analitik prediktif mungkin menganggapnya sebagai keuntungan, daripada sesuatu yang seharusnya menjadi standar dalam setiap strategi data besar. Kenyataannya tidak bisa jauh dari kebenaran.

Menurut sebuah studi baru-baru ini yang disorot di Forbes , 86% eksekutif yang telah menggunakan laporan analitik prediktif melihat pengembalian yang cukup besar atas investasi mereka. Selain itu, hanya 13% dari perusahaan tersebut yang menganggap penggunaan teknologi analitik prediktif mereka sangat canggih.

Dengan kata lain, teknologi prediktif ini memberikan hasil jauh sebelum perusahaan memiliki waktu dan pengalaman untuk memanfaatkannya sepenuhnya. Tidak mengherankan bahwa 80% dari mereka yang disurvei memiliki rencana untuk meningkatkan pengeluaran mereka untuk teknologi pemasaran. Dengan demikian, analitik prediktif diperlukan untuk setiap perusahaan jika mereka ingin tumbuh dan meningkatkan produktivitas mereka.

4. Analisis prediktif membutuhkan anggaran miliaran dolar: Bertahun-tahun yang lalu, ini benar. Menerapkan model analitik prediktif dulu sulit dan mahal. Tapi keadaan sudah mulai berubah. Sampai hari ini, tidak semua upaya analisis data memerlukan investasi besar. Biayanya, pada kenyataannya, tergantung pada jenis solusi yang dipilih oleh perusahaan.

Dan berbicara tentang mendapatkan manfaat nyata, analitik prediktif memungkinkan perusahaan untuk membuat keputusan yang lebih tepat, sehingga memaksimalkan ROI.

Selain itu, dengan membuat pilihan infrastruktur yang lebih cerdas, perusahaan dapat mencegah membengkaknya biaya analitik prediktif. Salah satu cara untuk membatasi biaya infrastruktur adalah dengan menggunakan platform cloud publik untuk menjalankan dan menyimpan analitik. Ini membatasi biaya logistik dan penyimpanan yang biasanya dikeluarkan karena unit penyimpanan data yang terfragmentasi.

5. Model prediktif menggantikan penilaian manusia: Model prediktif tidak pernah dimaksudkan untuk menggantikan atau mengabaikan penilaian manusia. Faktanya, 99% dari waktu, pemodelan prediktif bertujuan untuk memperluas dan meningkatkan keahlian manusia dalam analisis data.

Bagaimanapun, dibutuhkan manusia untuk memutuskan kumpulan data apa yang perlu dipertimbangkan. Mereka menggunakan laporan berdasarkan data untuk membuat keputusan yang lebih cerdas berdasarkan data tersebut.

6. Analisis prediktif memberi Anda jaminan: Analisis prediktif harus menjadi bagian dari setiap strategi data besar, tetapi itu tidak berarti mereka peramal. Meskipun benar bahwa analitik prediktif dapat memperkirakan perilaku masa depan dengan lebih dekat, tidak ada platform analitik yang dapat sepenuhnya menghilangkan risiko perubahan yang tidak dapat diprediksi.

Dalam sebuah artikel untuk Harvard Business Review , Tom Davenport menunjukkan bahwa ada banyak tindakan pencegahan yang harus Anda ambil saat menggunakan teknologi ini.

Davenport merekomendasikan untuk mengetahui sumber data Anda dan seberapa representatif data tersebut dari populasi yang bersangkutan. Juga, periksa berapa banyak outlier yang mempengaruhi distribusi, dan yang paling penting, periksa asumsi di balik analisis Anda. Selain itu, Anda harus tetap mengetahui semua variabel kunci dalam model Anda.

7. Model prediktif tidak mengungkapkan sesuatu yang baru: Bahkan jika Anda mengetahui data Anda, pemodelan prediktif masih dapat membantu. Model prediktif dapat melakukan salah satu dari dua hal: mengonfirmasi apa yang selalu Anda yakini atau memunculkan wawasan baru. Model prediktif akan mengubah atau mengkonfirmasi hal-hal yang Anda anggap benar.

Sebagian besar waktu, model prediktif akan berbalik dan mengkonfirmasi. Anda berdua akan memvalidasi bukti anekdot yang mungkin Anda miliki, dan mempelajari variabel atau koneksi baru yang belum pernah Anda pahami sebelumnya.

Kesimpulan

Analisis prediktif adalah pendekatan analisis lanjutan untuk mengintip masa depan perusahaan Anda, memungkinkan Anda membuat keputusan yang lebih baik dan mengungguli pesaing Anda.

Organisasi dapat menggunakan analitik prediktif untuk mengambil tindakan pencegahan di berbagai bidang. Teknik ini juga memungkinkan deteksi penipuan di perbankan, perlindungan bencana bagi pemerintah, dan kampanye pemasaran yang luar biasa, itulah sebabnya ini akan menjadi aset nyata di masa depan.

Jika Anda ingin mempelajari lebih lanjut tentang apa itu analitik prediktif dan berhasil membangun produk dan bisnis Anda, Anda harus berkonsultasi dan menyewa perusahaan perangkat lunak berpengalaman seperti Appinventiv .

Anda juga harus mencari solusi analitik data baru di pasar. Anda dapat membuat peningkatan terus-menerus dan secara bertahap memperluas aplikasi Anda menjadi produk yang lebih baru dan lebih baik dengan fitur-fitur terbaru.