4 Model Predictive Analytics, Jenis Analisis Bisnis, dan Contoh Penggunaan

4 Model Predictive Analytics yang Umum Digunakan

Beberapa model predictive analytics yang umum digunakan dalam dalam data science atau machine learning, antara lain: Decision Tree, Random Forest, Logistic Regression, dan Neural Networks. Berikut penjelasan lengkapnya:

1. Decision Tree

Decision tree adalah algoritma prediktif berbentuk struktur pohon, di mana setiap node internal mewakili pertanyaan atau kondisi berdasarkan fitur data.

Lalu ada bagian cabang yang mewakili hasil dari kondisi tersebut, dan daun mewakili prediksi atau hasil akhir.

Metode prediktif decision tree biasanya akan sangat berguna ketika Anda perlu menentukan apakah pelanggan bakal churn atau tidak berdasarkan aktivitas terakhir mereka.

Atau kalau bisnis bergerak di industri perbankan atau finansial, Anda bahkan bisa mengklasifikasikan tipe nasabah yang berpotensi mengajukan pinjaman.

2. Random Forest

Random forest adalah ensemble model yang terdiri dari banyak decision tree. Model ini menggabungkan prediksi dari beberapa pohon untuk menghasilkan hasil akhir yang lebih stabil dan akurat.

Model prediksi random forest bagus untuk memprediksi risiko kredit macet berdasarkan data keuangan nasabah atau untuk mendeteksi penipuan transaksi kartu kredit.

3. Logistic Regression

Logistic regression adalah model statistik yang digunakan untuk memprediksi probabilitas suatu peristiwa terjadi (output biner: 0 atau 1).

Meskipun namanya “regression”, model ini digunakan untuk klasifikasi menggunakan fungsi sigmoid untuk mengubah output menjadi nilai probabilitas antara 0 dan 1.

Contoh data yang bisa Anda dapatkan menggunakan metode yang satu ini, misalnya apakah seorang pasien berisiko terkena penyakit tertentu (ya/tidak)? Atau apakah pengguna akan klik iklan atau tidak?

4. Neural Networks (Jaringan Saraf Tiruan)

Neural networks terinspirasi dari cara kerja otak manusia. Model ini terdiri dari lapisan node, disebut neuron, yang mengolah input data melalui bobot dan fungsi aktivasi untuk menghasilkan output.

Cara kerjanya, input layer akan menerima data fitur. Lalu pada hidden layers, data yang masuk akan diproses. Prediksi akhir akan muncul pada output layer.

Model prediksi yang satu ini sangat powerful untuk memprediksi sentimen dari teks ulasan pelanggan, mendeteksi objek dalam gambar seperti dalam sistem pengawasan video, atau untuk rekomendasi produk di e-commerce.

Jenis Analisis Bisnis

Selain memahami arti dan model predictive analytics, Anda juga perlu mengenal jenis analisis bisnis agar dapat mengimplementasikannya dengan tepat.

Berikut beberapa jenis analisis bisnis berkaitan dengan predictive analytics beserta definisi singkatnya.

• Analisis deskripsi adalah tahap pertama dalam proses analisis bisnis. Di tahap ini, Anda dapat melihat data historis dan data kinerja.
• Analisis prediktif merupakan tahap lanjutan di mana Anda perlu menganalisis data lampau yang menggunakan algoritma untuk memprediksi hasil data di masa depan.
• Analisis preskriptif adalah tahap ketiga dari proses analisis bisnis di mana di tahap ini Anda perlu menentukan tindakan yang terbaik.

Contoh Penerapan Analitik Prediktif Dalam Strategi Pemasaran

Untuk memaksimalkan hasil dari pemanfaatan predictive analytics, Anda bisa mencoba seperti pada beberapa contoh berikut:

1. Lead Scoring (Skor Prospek Terperinci)

Berdasarkan pengalaman Redcomm sebagai digital marketing agency Indonesia yang sudah berpengalaman lebih dari 20 tahun, predictive lead scoring dapat meningkatkan peluang closing deal.

Ini artinya Anda bisa menggunakan analitik prediktif untuk mengidentifikasi prospek yang paling siap melakukan pembelian.

Cara kerjanya, Anda perlu memberi peringkat atau nilai setiap prospek berdasarkan posisi dan kesiapannya membeli.

Nanti dari hasil scoring tersebut, tim pemasaran dan penjualan bisa berkolaborasi menyusun strategi pemasaran yang paling tepat sasaran.

2. Lead Nurturing yang Efektif

Merancang prospek untuk pemeliharaan promosi menjadi hal yang perlu Anda lakukan selanjutnya. Prospek yang tepat bisa membawa keuntungan yang besar bagi bisnis.

Bisa dikatakan, pemeliharaan prospek menjadi tahap awal proses pembelian yang memerlukan perencanaan dan penyusunan strategi. 

Melalui penggunaan data demografis dan perilaku, analitik prediktif ini dapat membantu pelaku bisnis mengelompokkan prospek berdasar segmen, dan membuat kampanye pemeliharaan prospek yang telah disesuaikan secara khusus untuk melanjutkan proses ke tahap penjualan.

3. Distribusi Konten yang Ditargetkan

Selanjutnya adalah distribusi konten. Untuk menciptakan peluang konversi, pastinya Anda juga perlu mempertimbangkan jenis konten. Kira-kira jenis konten apa yang memiliki prospek paling baik?

Dengan menggunakan analitik prediktif, Anda bisa menemukan dan menentukan jenis konten yang efektif mendatangkan leads.

Tidak hanya mengetahui jenis konten yang cocok, namun menggunakan predictive analytics, Anda juga bisa menentukan saluran pemasaran mana yang paling baik dalam menjangkau target audiens sehingga bisa meningkatkan penjualan.

Sebagai contoh, e-commerce bisa mengetahui audiens perempuan berusia antara 25–34 tahun umumnya lebih tertarik dengan konten video di Instagram dibandingkan blog post.

4. Prediksi Churn Rate

Churn rate adalah tingkat gesekan. Gesekan ini maksudnya, persentase kemungkinan pelanggan atau pengguna yang berhenti berlangganan dalam jangka waktu tertentu.

Jika suatu bisnis ingin maju, tumbuh dan berkembang, tingkat pertumbuhan harus lebih tinggi daripada churn rate ini.

Dengan memanfaatkan predictive analytics, Anda bisa tahu pelanggan mana yang berisiko tinggi untuk churn.

Kemudian, Anda bisa mengambil langkah responsif untuk mencegahnya lebih awal, misalnya dengan memberikan promo eksklusif, meningkatkan layanan pelanggan, dan sebagainya.

Nah, sekarang Anda seharusnya sudah memahami model-model prediktif, jenis analisis bisnis, dan contoh penggunaannya. 

Maka manfaatkan semuanya untuk membuka peluang baru sehingga bisa meningkatkan efisiensi, konversi, dan kepuasan pelanggan.

Ingat, predictive analytics merupakan salah satu kunci penting yang dapat membantu bisnis memahami masa depan dan mengambil keputusan yang lebih cerdas, lebih cepat, lebih presisi, dan lebih strategis.