Tutorial Implementasi Teknik Analisis Data di Bidang Marketing
Analisis data dalam marketing adalah teknik di mana bisnis akan mengambil semua informasi yang tersedia mengenai pasar untuk mendapatkan strategi atau rencana marketing. Teknik analisis data adalah bagian yang sangat penting dari segala jenis bisnis.
Analisis data juga menunjukkan kepada stakeholder seberapa baik aktivitas dan teknik marketing yang telah perusahaan lakukan di pasar saat ini. Dengan adanya analisis data, perusahaan bisa membandingkan peningkatan dari waktu ke waktu sebagai bentuk evaluasi untuk periode berikutnya.
Analisis data pada marketing berfokus pada faktor eksternal dan internal. Teknik analisis yang digunakan mempertimbangkan kekuatan dan kelemahan perusahaan serta bagaimana perusahaan bersaing di pasar. Analisis data akan mengumpulkan informasi dari semua channel pemasaran dan menggabungkannya ke dalam satu pandangan pemasaran secara umum.
Pertanyaannya, mengapa analisis data di bidang marketing sangat penting dan bagaimana langkah-langkah analisis data yang harus dilakukan? Well, yuk simak jawabannya berikut ini!
1. Pentingnya Analisis Data di Marketing
Pertama, sebuah perusahaan harus padam apa yang sedang dihadapi, terlebih ketika membutuhkan seorang investor. Perusahaan harus memiliki semua data untuk mendukung tujuan atau visi perusahaan. Oleh karena itu, perusahaan memerlukan analisis marketing.
Kedua, semua perusahaan baik yang menjual jasa atau produk harus memahami pelanggan mereka. Oleh karena itu, perusahaan harus melakukan analisis data pelanggan untuk mencari tahu produk atau jasa apa yang mereka inginkan. Last but not least, sebuah perusahaan yang memiliki pesaing harus bisa memantau pesaing dengan cara analisis kompetitor untuk melihat dimana posisi perusahaan tersebut dibanding kompetitornya.
Nah, setelah mengetahui beberapa alasan di atas, setuju bukan jika analisis data di bidang marketing sangat penting?
Baca juga : Langkah-Langkah Menggunakan Teknik Analisis Data Kualitatif
2. Langkah Pertama Analisis Data di Bidang Marketing
Langkah pertama yang harus dilakukan dalam analisis data marketing adalah reports of the past. Dengan menggunakan data historis, perusahaan bisa mengetahui project mana yang berjalan dengan baik. Perusahaan bisa menemukan strategi seperti apa yang bisa membantu menghasilkan lebih banyak laba bagi perusahaan.
Selain itu, perusahaan juga bisa melakukan evaluasi terhadap hal-hal yang kurang atau tidak berhasil. Dengan demikian, perusahaan tidak akan membuat kesalahan yang sama dua kali.
3. Langkah Kedua Analisis Data di Bidang Marketing
Langkah kedua yang harus dilakukan untuk analisis data marketing adalah menganalisis kondisi pasar saat ini. Dengan langkah ini perusahaan bisa memahami pasar dengan lebih baik dan membantu perusahaan untuk memahami metode mana yang bisa bekerja dengan optimal, misalnya untuk menjawab pertanyaan ‘bagaimana tanggapan konsumen terhadap rencana produk yang akan diluncurkan?’.
4. Langkah Ketiga Analisis Data di Bidang Marketing
Langkah terakhir yang harus dilakukan untuk analisis data marketing adalah predicting the future. Analisis data marketing dapat membantu perusahaan memberikan gambaran tentang masa depan, misalnya melihat tren dan pertumbuhan di pasar saat ini dan membuat asumsi berdasarkan hal tersebut.
Output dari memprediksi pasar di masa depan adalah untuk menetapkan rencana pemasaran di periode mendatang. Loyalitas pelanggan dan pengembalian investasi adalah hal-hal yang dapat disiapkan saat ini untuk mendapatkan hasil yang lebih baik di masa mendatang.
Baca juga : Contoh Teknik Analisis Data Dalam Penelitian Kuantitatif
Ingin belajar berbagai pengaplikasian analisis data untuk berbagai sektor industri? Yuk belajar dengan modul DQLab! Kita bisa belajar analisis data untuk telco, marketing, customer insight, retail, dan bidang lainnya serta nikmati live code editor dari DQLab sehingga kita bisa menulis script code tanpa install bahasa pemrograman. Klik button di bawah ini atau sign up melalui DQLab.id untuk mengakses FREE MODUL “Introduction to Data Science’ with R and Python.
Penulis: Galuh Nurvinda K