Contoh Teknik Analisis Data Terupdate dalam Bisnis 2022

Dalam suatu bisnis, data adalah komponen krusial. Perusahaan bisa mengolah dan menggali informasi dari balik data. Berbagai data yang ada di perusahaan dapat digunakan untuk tujuan tersebut. Misalnya untuk menerapkan strategi baru yang meningkatkan penjualan, bisa menggunakan data penjualan dalam kurun waktu tertentu sebagai evaluasi perusahaan. 

Atau perusahaan ingin memperbarui kultur perusahaan, bisa menggunakan data karyawan dan data lainnya untuk melengkapi. Jadi, perusahaan perlu membangun manajemen dan infrastruktur data yang canggih agar data dapat disimpan dengan baik dan mudah diakses di kemudian hari ketika dibutuhkan.

Teknik analisis data adalah cara yang diterapkan untuk mengolah suatu kumpulan data yang disesuaikan dengan karakteristiknya. Jika kita memiliki data kuantitatif, maka gunakanlah teknik analisis data kuantitatif, begitu juga dengan tipe data lainnya. Penggunaan teknik analisis data yang tepat akan menghasilkan informasi yang impactful dalam bisnis. 

Jika kamu perhatikan, praktisi data saat ini banyak dicari oleh perusahaan yang bergerak di berbagai lini bisnis. Dengan kemampuan yang dimiliki praktisi data, data di perusahaan akan diolah lebih efisien dan perusahaan dapat segera memperoleh informasi yang berguna bagi bisnisnya. 

Praktisi data seperti Data Analyst menerapkan teknik analisis data yang tentunya sesuai dengan tujuan analisisnya. Seperti apa contoh teknik analisis data yang diterapkan dalam bisnis? Yuk, simak pembahasannya dibawah ini!

1. Analisis Konten

Analisis konten adalah salah satu teknik analisis deskriptif yang umum digunakan untuk menganalisis data kualitatif. Tugas seorang Data Analyst adalah mengolah data untuk mendapatkan informasi yang berguna. Teknik analisis konten dapat digunakan Data Analyst untuk mengidentifikasi pola dalam berbagai bentuk komunikasi contohnya dalam wawancara. 

Tidak hanya itu, analisis konten juga dapat digunakan untuk menganalisis data atau informasi yang terdokumentasi dalam bentuk teks, media, atau benda fisik. Penggunaan teknik analisis ini tergantung pada pertanyaan dalam penelitian. Analisis konten dapat membantu menentukan makna atau maksud dari pembuat konten dan dampak terhadap target audiens. 

Baca juga: Tutorial Implementasi Teknik Analisis Data, Ini Dia Langkah-Langkahnya

2. Tingkatkan Performa Bisnis dengan Digital Marketing

Bagi marketer, data adalah komponen yang sangat penting dalam melakukan digital marketing. Dengan kemudahan akses informasi seperti sekarang, istilah digital marketing bukanlah istilah yang asing. Kita dapat dengan mudah menemukan pembahasan mengenai digital marketing. 

Digital marketing fokus mencari data yang diperlukan, memiliki pemahaman kontekstual, teliti, dan memahami apa yang sedang diukur serta bagaimana cara menghitungnya. Tidak sembarangan, ada beberapa jenis pengukuran yang digunakan dalam digital marketing yaitu sebagai berikut:

• Matriks bisnis untuk memberikan gambaran umum terkait analisis data penting sebelum melakukan pemasaran digital.

• Matriks konversi untuk mengetahui seberapa efektif dalam mengubah pengunjung menjadi pembeli.

• Matriks pemasaran untuk menunjukkan hal lainnya yang muncul sebelum konversi, misalnya banyaknya kunjungan, rasio klik tayang, dan lain sebagainya.

Hasil yang diperoleh dapat digunakan untuk meningkatkan performa bisnis di masa mendatang misalnya menentukan strategi bisnis yang baru, menentukan strategi pemasaran yang lebih up to date agar menyasar lebih banyak golongan pelanggan, dan lain sebagainya. 

3. Review Pengguna untuk Meningkatkan Performa Aplikasi

Pernahkah kamu membuat review untuk aplikasi yang kamu gunakan? Atau melihat review ketika hendak menginstall sebuah aplikasi? Review yang dituliskan pengguna aplikasi ini bermanfaat untuk bisnis, loh. 

Misalnya kamu bekerja di sebuah perusahaan yang bergerak di bisnis layanan IT dimana salah satu produknya adalah aplikasi transportasi online. Setiap beberapa bulan sekali mungkin kamu menyadari ada perubahan-perubahan pada aplikasi baik letak fitur yang berubah, penambahan menu, dan lainnya. 

Nah, ini termasuk dalam meningkatkan performa aplikasi. Data review yang diberikan pengguna bisa digunakan untuk tujuan tersebut. Perusahaan jadi dapat mengetahui penilaian pelanggan terhadap aplikasinya baik dalam bentuk saran maupun kritik. Terlihat sepele, namun ternyata review pelanggan penting dalam bisnis. 

4. CRM untuk Mengidentifikasi Pelanggan Potensial

Penggunaan media sosial saat ini bukanlah hal asing. Hampir semua orang memiliki akun media sosial bahkan lebih dari satu dan menggunakannya secara aktif. Dalam lini bisnis, media sosial dapat dimanfaatkan untuk membuat promosi produk atau jasa agar semakin dikenal dan juga memperluas target marketnya.

Promosi produk tentu tidak dilakukan sembarangan melainkan dengan menerapkan strategi. Salah satu strateginya yaitu dengan CRM. 

Customer Relationship Management (CRM) merupakan strategi yang dapat membantu perusahaan membangun komunikasi yang aktif ke dalam dan keluar perusahaan, melakukan analisis, serta mengatur berbagai data perusahaan yang berkaitan dengan pelanggan.

Dengan CRM perusahaan dapat mengidentifikasi pelanggan potensial yang bisa ditarik kembali perhatiannya seperti penawaran sehingga pelanggan akan membeli kembali produk di masa mendatang. Selain itu hal ini juga dapat memberikan pengalaman yang berkesan tentang brand perusahaan. 

Baca juga: Langkah-Langkah Menggunakan Teknik Analisis Data Kualitatif

Ternyata banyak juga, ya contoh teknik analisis data yang ada di sekitar kita. Dari berbagai contoh teknik analisis data yang sudah dibahas diatas sebenarnya tujuannya satu yaitu meningkatkan performa bisnis perusahaan dari berbagai sisi. 

Dalam suatu perusahaan, Data Analyst akan berkolaborasi dengan tim lain atau para stakeholder untuk menemukan strategi bisnis terbarukan yang memberikan dampak positif bagi jalannya bisnis. 

Ingin jadi Data Analyst handal? Yuk, gabung di DQLab.id! Tersedia module-module yang dapat meningkatkan skill data mu untuk bekal jadi Data Analyst yang mampu bersaing di bidang industri seperti Python, SQL, dan R. 

Penulis: Dita Kurniasari

Editor: Annissa Widya