4 Contoh Implementasi Data Sekunder dalam Bisnis
Penggunaan data sekunder di berbagai bidang bukan lagi sesuatu yang asing, termasuk juga di bidang bisnis. Salah satu kelebihan dari data sekunder adalah kemudahan untuk mendapatkannya. Biasanya proses mendapatkan data sekunder akan lebih cepat dan lebih murah dari proses pengumpulan data primer. Bahkan di beberapa keadaan, kita bisa mendapatkannya secara gratis. Sayangnya data sekunder belum bisa dipercaya sepenuhnya karena kemungkinan dimanipulasi untuk kepentingan yang bersifat subjektif oleh peneliti sebelumnya sangat mungkin terjadi.
Dalam beberapa penelitian, peneliti akan mengkombinasikan penggunaan data sekunder dan data primer atau dikenal dengan mix method. Namun data sekunder hanya akan digunakan sebagai data pelengkap dari data primer yang ada. Data utama tetap akan menggunakan data primer yang kevalidan datanya lebih bisa dipercaya. Nah, hal ini juga berlaku di dunia bisnis. Data primer nya akan dikumpulkan secara langsung oleh praktisi datanya, sementara data sekunder bisa memanfaatkan data yang ada di website atau sumber-sumber data sekunder lainnya. Apa saja sih contoh pengaplikasian data sekunder? Yuk, simak artikelnya!
1. Segmentasi Pelanggan
Salah satu jenis analisis yang sering dilakukan oleh pelaku bisnis adalah membagi pelanggan ke dalam beberapa segmen atau dikenal dengan istilah segmentasi pelanggan. Hal ini dilakukan agar pelaku bisnis mampu mengenali karakteristik customernya. Dengan begitu, pelaku bisnis bisa terus berinovasi untuk mengembangkan bisnisnya sesuai dengan pelanggannya. Selain menggunakan data primer yang dikumpulkan dari history belanja pelanggan, pelaku bisnis juga bisa memanfaatkan data sekunder yang ada di berbagai jurnal yang sesuai dengan bisnis yang sedang dijalani.
Baca juga : Teknik Pengumpulan Data Sekunder, Apa Saja Sumber Data yang Bisa Digunakan?
2. Tingkat Kepuasan Pelanggan
Kepuasan pelanggan tentu menjadi aspek yang sangat penting diperhatikan oleh pelaku bisnis, baik itu bisnis yang fokusnya untuk menjual produk maupun jasa. Dengan mengetahui tingkat kepuasan pelanggan, pelaku bisnis tentu dapat mengetahui apa saja hal yang harus dikembangkan serta apa saja yang harus tetap dipertahankan. Semakin tinggi kepuasan pelanggan tentu membuat pelanggan akan semakin loyal. Namun jika kepuasan pelanggan ada di tingkat terendah, bisa jadi akan ada kemungkinan pelanggan berhenti membeli produk atau jasa yang ditawarkan oleh brand tersebut.
3. Menghitung Tingkat Customer Churn
Customer churn merupakan keadaan dimana pelanggan berhenti menggunakan atau berlanggan dari produk maupun jasa yang ada di bisnis tersebut serta berpindah ke kompetitornya. Keadaan ini tentu ada banyak sekali penyebabnya. Salah satunya adalah dengan adanya ketidakpuasan pelanggan akan produk atau layanan jasa yang diberikan oleh perusahaan tersebut. Sebelum customer churn terjadi, pelaku bisnis harus mampu mengukur tingkat churn yang akan terjadi dan mengantisipasinya, misalnya dengan cara memperbaiki pelayanan, memberikan bonus, dll.
4. Mengoptimalkan Posisi Peletakan Barang
Dalam bisnis retail, posisi peletakan barang menjadi salah satu faktor yang menyebabkan banyaknya barang yang bisa terjual dalam waktu yang bersamaan. Ingatan manusia akan barang yang ingin dibeli bisa saja terbatas, namun ketika pelanggan melihat barang tersebut secara visual berdampingan dengan barang yang sedang dibeli, bisa saja ia akan langsung memasukkan barang tersebut ke dalam keranjang belanjanya. Posisi peletakan barang juga bisa dikombinasikan dengan hasil customer segmentation sehingga hasilnya akan jauh lebih optimal.
Baca juga : Metode Pengumpulan Data Sekunder, Bisa Menggunakan Apa Saja Sih?
5. Apa Saja Tools yang Bisa Digunakan untuk Mengolah Data Sekunder? Belajar Bareng DQLab Yuk!
Data sekunder sebenarnya sama saja dengan data primer, sehingga kita bisa memanfaatkan tools yang sama, seperti R, Python, dan SQL. Kamu bisa mempelajari ketiga bahasa pemrograman ini dengan cara mengambil kursus dan menjadi member premium DQLab. Kamu cukup membayar 32.500 per bulan untuk mengakses semua modul yang ada di DQLab. Selain itu, kamu juga bisa memanfaatkan free modul dari DQLab yaitu œIntroduction to Data Science with R dan œIntroduction to Data Science with Python. Yuk, tunggu apa lagi? Buruan gabung menjadi member DQLab!
Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri