FAQ Tentang Data Analytics

Bismillah…

Mengumpulkan FAQ dan memunculkannya disini menjadi kesimpulan tersendiri, karena ada benarnya hal ini sering ditanyakan ke saya atau tim dan juga terkadang yang dirasakan client juga sama…

Intinya.. seberapa butuh dan dimulai kapan untuk penerapan urusan data ini?

Yuk kita mulai pelan-pelan ya dari awal 🙂 #Enjoy

1. Apa itu Data Analytics?

Data analytics adalah proses pengumpulan, pembersihan, analisis, dan interpretasi data untuk mendapatkan informasi yang bermanfaat bagi pengambilan keputusan.

Nahh dari penjelasan ini ada 2 point yang sangat kita BOLD atau tandailah
Pengumpulan, hampir semua ngumpulin data dan ada reporting… tapi yang sering terjadi saat kita handling klien, tersebar kemana-mana dan tidak tersusun sebagaimana data itu disusun… nah ini terkesan akan seperti berserakan, untuk mengnalisisnya menjadi satu dan dalam satu waktu tertenu akan kerepotan… hal ini dibawah juga di ebook disini

Kemudian pembersihan, ini menjadi PR. Karena terkadang “jorok” data yang kita punya. Misal aja :

• Tanggal yang belum sesuai standard penanggalan, suka-suka aja kasih tanggal misal : 12 Feb 24, ini kan susah nanti kalau mau ditandai sebagai tanggal, itu kan tanggal versimu.. wkwkwkwk bukan versi universal
• Penamaan produk berserta SKU nya… ini juga menjadi tantangan tersendiri, ada yang Typo atau yang pake strip atau malah polosan aja,, ini bikin pusing nanti kalau plentang plentong
• Dan lain-lainnya yang mana harus di rapihkan dulu kalau mau analisis data

2. Apa saja jenis-jenis Data Analytics?

Beberapa jenis data analytics yang umum adalah:

• Descriptive analytics: Menjelaskan apa yang terjadi di masa lalu.
• Diagnostic analytics: Mengapa sesuatu terjadi.
• Predictive analytics: Memperkirakan apa yang akan terjadi di masa depan.
• Prescriptive analytics: Memberikan rekomendasi tentang apa yang harus dilakukan.

Dari jenis-jenis data ini yang saya sebagai anak IPS, bakalan awam banget

Makanan jenis apa ini? hahahaha

yaaa begitulah kesan saya, taunya ya oleh aja data dan dan kumpulin
Tapi dari penjelasan singkat diatas kita jadi tau, data ini bisa sebagai apa dan kemana aja sih?

Nahh ini yang menjadi titik penting kita tau … ok gas lanjut!

3. Bagaimana cara memulai dengan Data Analytics?

Langkah-langkah untuk memulai dengan data analytics:

• Menentukan tujuan dan sasaran: Apa yang ingin Anda capai dengan data analytics?
• Mengidentifikasi data yang relevan: Data apa yang Anda perlukan untuk mencapai tujuan Anda?
• Memilih alat yang tepat: Ada banyak alat data analytics yang tersedia, pilihlah yang sesuai dengan kebutuhan dan anggaran Anda.
• Membangun tim yang kompeten: Anda membutuhkan tim yang memiliki keahlian dalam data science, statistik, dan pemrograman.

4. Apa saja manfaat Data Analytics?

Data analytics dapat membantu perusahaan dalam berbagai hal, seperti:

• Meningkatkan efisiensi dan efektivitas operasi: Data analytics dapat membantu Anda mengidentifikasi area yang dapat dioptimalkan untuk meningkatkan efisiensi dan efektivitas.
• Mengurangi risiko dan meningkatkan pengambilan keputusan: Data analytics dapat membantu Anda membuat keputusan yang lebih baik dengan memberikan informasi yang akurat dan terpercaya.
• Memperkuat hubungan dengan pelanggan dan mitra: Data analytics dapat membantu Anda memahami kebutuhan pelanggan dan mitra Anda dengan lebih baik, sehingga Anda dapat memberikan layanan yang lebih baik.
• Meningkatkan daya saing dan keunggulan kompetitif: Data analytics dapat membantu Anda mengidentifikasi peluang baru dan meningkatkan daya saing Anda di pasar.

Sebenernya bisa lebih luas lagi cakupannya…
Karena saya pribadi merasakan di tim perihal ini…
Sebagai contoh bisa lihat data dibawah ini ya…

Nahh bisa kita lihat dari gambar diatas adalah contoh Dashboard untuk tim CS

Kita bisa lihat seluruh performa CS disini :

• Lead berapa, dan bisa lihat pertumbuhannya berapa?
• Closing rate per produk berapa %?
• Misal maen banyak kanal, total lead kita tau kanal mana paling banyak mendatangkan leads
• Performa CS di tim CS, kita tau mana yang tertinggal… bisa kita munculkan dengan visual scatter
• Kita juga bisa lihat performa masing-masing CS dari CLosing rate, total produk yang terjual, dllnya
• Otomatis jumlah produk-produknya kita tau dari masing-masing CS
• Dan buanyakkk lagi bisa kita custom sesuai kebutuhan kita Dashboard seperti ini

Nahh ini lah salah satu Manfaat Data Analytics, memudahkan kita melihat pergerakan bisnis kita.. 🙂

5. Apa saja tantangan dalam menggunakan Data Analytics?

Beberapa tantangan dalam menggunakan data analytics:

• Ketersediaan dan kualitas data: Data yang Anda perlukan mungkin tidak tersedia atau berkualitas rendah.
• Keahlian dan sumber daya: Anda membutuhkan tim yang memiliki keahlian dalam data science, statistik, dan pemrograman.
• Budaya dan kepemimpinan: Penting untuk memiliki budaya yang mendukung penggunaan data analytics dan kepemimpinan yang berkomitmen untuk menggunakan data untuk membuat keputusan.

Untuk hal ini memang penting perihal Data literacy di tim, khususnya leader keatas sampai dengan owner… sangat saya sarankan bisa ikut kelas Harta Tahta & Data

6. Apa saja sumber daya untuk mempelajari Data Analytics?

Ada banyak sumber daya online dan offline untuk mempelajari data analytics, seperti:

• Kursus online: Banyak platform pembelajaran online menawarkan kursus data analytics untuk berbagai tingkatan.
• Buku dan artikel: Ada banyak buku dan artikel yang tersedia tentang data analytics.
• Webinar dan konferensi: Ada banyak webinar dan konferensi yang diadakan tentang data analytics.
• Komunitas dan forum online: Ada banyak komunitas dan forum online tempat Anda dapat belajar tentang data analytics dari para ahli.
• Ikut kelas di DIGITALYTICS ini, kelas Data Driven Digital Marketing for Team

7. Apa saja contoh penerapan Data Analytics?

Data analytics dapat diterapkan di berbagai industri, seperti:

• Keuangan: Untuk mendeteksi penipuan, mengelola risiko, dan membuat keputusan investasi yang lebih baik.
• Kesehatan: Untuk mendiagnosis penyakit, mengembangkan perawatan yang lebih efektif, dan meningkatkan hasil pasien.
• Ritel: Untuk memahami perilaku pelanggan, menargetkan penawaran yang tepat, dan meningkatkan penjualan.
• Manufaktur: Untuk meningkatkan efisiensi operasi, memprediksi kegagalan mesin, dan mengoptimalkan rantai pasokan.

Selain 4 diatas kalau di kalangan imers ada beberapa yang menarik
Terutama perihal performance dan historical data

Dari sini kita bisa men-tracking KPI tim kita juga
Sehingga finance dan bonus nanti bisa otomatis di berikan secara cepat 🙂

8. Apa masa depan Data Analytics?

Data analytics akan terus berkembang pesat di masa depan. Dengan semakin banyaknya data yang tersedia, perusahaan yang menggunakan data analytics akan memiliki keuntungan yang signifikan dibandingkan dengan yang tidak.

9. Apakah Data Analytics hanya untuk perusahaan besar?

Tidak, data analytics dapat digunakan oleh perusahaan dari semua ukuran. Bahkan, perusahaan kecil dapat menggunakan data analytics untuk meningkatkan efisiensi dan efektivitas operasi mereka.

10. Bagaimana cara mengetahui apakah Data Analytics tepat untuk perusahaan saya?

Jika Anda ingin meningkatkan efisiensi dan efektivitas operasi, mengurangi risiko dan meningkatkan pengambilan keputusan, memperkuat hubungan dengan pelanggan dan mitra, dan meningkatkan daya saing dan keunggulan kompetitif, maka data analytics mungkin tepat untuk perusahaan Anda.