Bocoran 4 Contoh Implementasi Data Sekunder
Mencoba hal baru menyenangkan bukan? Well, setidaknya itu bisa kamu rasakan ketika pertama kali mencoba membuat portfolio data kamu dengan melakukan penelitian terhadap studi kasus sederhana. Data merupakan komponen terpenting terutama sebagai alat pengambilan keputusan dan untuk alternatif dalam melaksanakan kegiatan. Data sendiri dibagi ke dalam beberapa jenis, berdasarkan cara memperolehnya data dibagi atas dua jenis yaitu data primer dan sekunder. Dimana, masing-masing dari data tersebut memiliki kelebihan dan kekurangannya. Implementasi data sekunder cenderung lebih mudah dan cepat karena datanya sudah tersedia. Meskipun begitu, data sekunder juga sangatlah penting dalam penelitian yang sedang dilakukan.
Riset pasar adalah suatu aktivitas penelitian di bidang pemasaran yang dilakukan secara terstruktur dan sistematis mulai dari perumusan masalah, perumusan tujuan penelitian, pengumpulan data, pengolahan data dan interpretasi hasil penelitian dengan tujuan untuk mencapai target. Pada artikel kali ini, DQLab akan membahas khusus mengenai implementasi data sekunder untuk riset pasar. Jadi, jangan beranjak dan simak terus artikel ini sampai selesai, ya!
1. Sistem Rekomendasi
Penggunaan data sekunder sangat memungkinkan untuk diterapkan di berbagai bidang, salah satunya dalam bidang pemasaran yaitu dengan membuat sistem rekomendasi untuk konsumen yang dapat dilihat berdasarkan data kebiasaan belanja pelanggan tersebut. Misalnya, kamu dapat melihat kebiasaan ibu rumah tangga yang selalu membeli pasta gigi bersamaan dengan sikat giginya. Data tersebut dapat kamu gunakan untuk menata rekomendasi barang-barang yang sejenis lain seperti peralatan mandi meliputi sampo, sabun, dan lain sebagainya. Dengan menerapkan sistem rekomendasi maka selain pelaku bisnis tetapi konsumen juga memiliki keuntungan karena konsumen juga dapat menentukan produk yang paling cocok dan sesuai dengan kebutuhannya.
Baca juga : Teknik Pengumpulan Data Sekunder, Apa Saja Sumber Data yang Bisa Digunakan?
2. Analisa Feedback Customer
Analisis sentimen atau yang sering disebut dengan opinion mining merupakan salah satu proyek yang wajib kamu sertakan dalam portofolio kamu. Kamu bisa memulai dari dataset yang sudah tersedia di beberapa situs penyedia dataset open source seperti kaggle atau kamu juga bisa memulai dengan cara scraping atau crawling ulasan-ulasan ataupun opini dari media sosial. Dari setiap ulasan dan opini tersebut pasti ada yang suka, netral, dan tidak suka terhadap suatu produk tertentu. Biasanya dataset ulasan produk itu banyak dan untuk mengetahui apa saja yang menjadi kelebihan dan kekurangan dari produk kamu, untuk itu dibutuhkan teknik analisis sentimen ini agar kamu dapat membaca opini pelanggan dan mengklasifikasikan opini atau ulasan tersebut secara otomatis tanpa memerlukan waktu yang terbilang lama. Seiring dengan perkembangan teknologi konsumen lebih senang mengekspresikan atau memberi ulasan mereka melalui media sosial, e-commerce dan website. Oleh karena itu, analisis sentimen dilakukan pada platform-platform tersebut.
3. Customer Segmentation
Customer segmentation erat kaitannya dengan pemasaran atau marketing. Sebagai contoh kasus jika kamu bekerja disebuah restoran burger dan kamu kedapatan melayani 3 orang konsumen, dimana ketiga pelanggan tersebut memesan 3 paket burger yang sama lalu kamu menyajikannya. Setelah mereka selesai makan kamu membersihkan meja mereka dan kamu melihat di piring sang anak tersisa selada yang tidak dimakan, dan di piring si ibu tersisa beberapa porong kentang, sementara di piring sang ayah habis semua. Hal ini membuktikan bahwa setiap orang memiliki selera yang berbeda, kemudian kamu pun membuat sebuah menu baru dan ternyata menu baru kamu lebih banyak dibeli. Contoh kasus ini bisa disebut dengan customer segmentation, dimana kamu memetakan karakteristik pelanggan kamu berdasarkan usia, profesi, tempat tinggal dan lainnya, untuk menentukan bagaimana cara menangani kelompok tertentu.
4. Menambah Nilai Dari Segi Pelayanan
Dengan data sekunder kamu dapat menambah nilai dari sisi pelayanan untuk konsumen. Hal ini tidak hanya untuk sektor swasta, tetapi juga dapat diimplementasikan di sektor pemerintahan. Sama halnya seperti data sekunder berupa review, kritik, dan saran yang diberikan pelanggan atau konsumen. Data-data tersebut dapat kamu olah dan kamu gunakan untuk berbagai macam kebutuhan dalam rangka pengambilan keputusan bisnis atau melakukan prediksi serta melihat tren pasar dari tahun ke tahun. Tentu ini akan berdampak juga pada peningkatan penjualan.
Baca juga : Metode Pengumpulan Data Sekunder, Bisa Menggunakan Apa Saja Sih?
5. Yuk, Produktif dan Bangun Portfolio Data Kamu Bersama DQLab!
Selama PJJ kamu merasa sibuk tapi kurang produktif dan tidak berkembang? Ingin belajar skill baru seperti data science, machine learning, dan artificial intelligence tapi, bingung atur waktu dan harus mulai dari mana?
Join DQLab, dan kamu bisa langsung mengasah skill tanpa perlu mencari sumber data untuk berlatih atau membangun portfolio kamu. Selain itu, belajar kamu jadi lebih terarah dan kamu juga dapat terhindar dari overdosis informasi, selain itu kamu tidak perlu bingung dengan urusan waktu, karena dengan kursus data science online waktu belajar kamu bisa lebih fleksibel dan dapat diakses dimanapun dan kapanpun.
Materi-materi yang ditawarkan lengkap dan sesuai dengan kebutuhan industri, disusun oleh mentor-mentor yang kompeten di bidangnya dari perusahaan unicorn dan startup. Jadi, jangan khawatir, kamu bisa mulai kursus data science online bersama DQLab.id! Sign up sekarang di DQLab.id atau klik button dibawah ini untuk nikmati pengalaman belajar yang seru dan menyenangkan!
Penulis: Rian Tineges
Editor: Annissa Widya Davita