.svg)
.svg)
.svg)
.svg)
.svg)
.svg)
.svg)
.svg)
.svg)
.svg)
.svg)
.svg)
Analisis Prediktif
Analisis prediktif, yang sering disebut sebagai analisis prediktif, adalah praktik penggunaan data, algoritma statistik, teknik pembelajaran mesin, dan pemodelan untuk mengidentifikasi pola dan membuat prediksi tentang peristiwa atau tren di masa depan.
Ini adalah alat yang berharga bagi bisnis dan organisasi untuk memperoleh wawasan, mengambil keputusan yang terinformasi, dan meningkatkan operasional mereka.
Apa itu analisis prediktif?
Analitik prediktif pada dasarnya adalah penggunaan statistik dan metode pemodelan untuk membuat perkiraan yang terinformasi tentang apa yang mungkin terjadi di masa depan.
Hal ini melibatkan analisis data terbaru dan masa lalu untuk menentukan apakah tren atau pola serupa kemungkinan akan terjadi lagi. Hal ini bermanfaat bagi bisnis dan investor karena memungkinkan mereka mengalokasikan sumber daya mereka sebagai antisipasi terhadap peristiwa di masa depan.
Analisis prediktif tidak hanya tentang membuat prediksi, tetapi juga tentang menemukan cara untuk bekerja lebih efisien dan mengurangi risiko.
Bagikan satu contoh analisis prediktif.
Contoh analisis prediktif adalah dalam e-commerce, di mana bisnis menggunakan riwayat pembelian pelanggan untuk memprediksi perilaku pembelian di masa depan.
Misalnya, seorang pengecer mungkin memprediksi bahwa pelanggan yang membeli produk bayi kemungkinan besar akan membeli produk untuk balita selanjutnya, sehingga memungkinkan untuk melakukan kampanye pemasaran yang ditargetkan.
Contoh analisis prediktif ini menunjukkan bagaimana bisnis dapat meningkatkan pengalaman pelanggan dan meningkatkan pendapatan dengan memanfaatkan wawasan yang diperoleh dari data.
Apa peran analisis prediktif?
Analitik prediktif adalah teknologi yang membantu kita memprediksi peristiwa atau hasil di masa depan. Teknologi ini mengandalkan berbagai metode seperti kecerdasan buatan, penambangan data, pembelajaran mesin, pemodelan, dan statistik.
Sebagai contoh, penambangan data melibatkan penyaringan sejumlah besar data untuk mengidentifikasi pola, sementara analisis teks melakukan hal serupa tetapi dengan blok teks yang besar.
Model prediktif ini digunakan dalam berbagai bidang, seperti peramalan cuaca, pengembangan permainan video, konversi suara menjadi teks, peningkatan layanan pelanggan, dan pengambilan keputusan investasi. Semua model ini menggunakan model statistik yang didasarkan pada data yang ada untuk membuat perkiraan yang terinformasi tentang apa yang mungkin terjadi di masa depan.
Apa saja jenis-jenis model analitik prediktif?
Jenis-jenis model analitik prediktif meliputi
- Pohon keputusan
- Jaringan saraf
- Model peramalan
- Model deret waktu
- Model pengelompokan
Apakah analisis regresi dapat digunakan untuk memprediksi tren di masa depan?
Ya, analisis regresi adalah teknik statistik yang banyak digunakan dalam analisis prediktif.
Hal ini membantu memperkirakan hubungan antara variabel, menjadikannya ideal untuk meramalkan tren seperti pertumbuhan penjualan, harga saham, atau perilaku pelanggan.
Dengan memodelkan hubungan antara variabel independen dan dependen, analisis regresi memungkinkan prediksi masa depan yang didasarkan pada data.
Mengapa analitik prediktif penting?
Analisis prediktif penting karena alasan-alasan berikut:
- Peningkatan pengambilan keputusan:Analisis prediktifmenyediakan wawasan berbasis data, membantu organisasi mengambil keputusan yang terinformasi.
- Pengurangan biaya: Hal inimembantu mengoptimalkan operasi, mengurangi limbah, dan mengalokasikan sumber daya secara efisien.
- Keunggulan kompetitif: Perusahaan memperoleh keunggulan dengan mengantisipasi tren pasar, perilaku pelanggan, dan peluang yang muncul.
- Pengalaman pelanggan yang ditingkatkan:Analisis prediktifmemungkinkan pengalaman yang dipersonalisasi, yang mengarah pada kepuasan dan loyalitas pelanggan yang lebih tinggi.
- Mitigasi risiko: Hal inimembantu dalam mengidentifikasi dan mengurangi risiko potensial, seperti penipuan atau kegagalan peralatan, sebelum terjadi.
Bagaimana cara kerja analisis prediktif?
Analisis prediktif bekerja dengan mengumpulkan dan memproses data historis dan saat ini, mengidentifikasi variabel yang relevan, dan menerapkan model matematis untuk membuat perkiraan.
Model-model ini dilatih untuk mengenali pola dan korelasi, sehingga memungkinkan prediksi yang akurat tentang peristiwa di masa depan.
Teknik-teknik umum meliputi klasifikasi, pengelompokan, dan terutama analisis regresi, yang dapat digunakan untuk memprediksi tren masa depan berdasarkan variabel kontinu.
Bagaimana cara melakukan analisis prediktif?
Untuk melakukan analisis prediktif, ikuti langkah-langkah berikut:
- Tentukan tujuan: Nyatakan dengan jelas apa yang ingin Anda prediksi.
- Mengumpulkan data: Kumpulkan data historis dan real-time dari sumber-sumber yang relevan.
- Bersihkan dan olah data: Pastikan keakuratan dan konsistensi.
- Pilih model: Pilih algoritma yang sesuai (misalnya, regresi, pohon keputusan, jaringan saraf tiruan).
- Latih model: Gunakan sebagian data untuk melatih model.
- Uji dan validasi: Evaluasi akurasi menggunakan data uji.
- Deploy dan pantau: Terapkan model secara real-time dan perbarui sesuai kebutuhan.
Survei denyut nadi karyawan:
Ini adalah survei singkat yang dapat dikirim secara berkala untuk mengetahui pendapat karyawan Anda tentang suatu masalah dengan cepat. Survei ini terdiri dari lebih sedikit pertanyaan (tidak lebih dari 10) untuk mendapatkan informasi dengan cepat. Survei ini dapat diberikan secara berkala (bulanan/mingguan/triwulanan).
Pertemuan empat mata:
Mengadakan pertemuan berkala selama satu jam untuk mengobrol secara informal dengan setiap anggota tim adalah cara terbaik untuk mengetahui apa yang sebenarnya terjadi dengan mereka. Karena ini adalah percakapan yang aman dan pribadi, ini membantu Anda mendapatkan detail yang lebih baik tentang suatu masalah.
eNPS:
eNPS (skor Net Promoter karyawan) adalah salah satu cara yang paling sederhana namun efektif untuk menilai pendapat karyawan tentang perusahaan Anda. Ini mencakup satu pertanyaan menarik yang mengukur loyalitas. Contoh pertanyaan eNPS antara lain: Seberapa besar kemungkinan Anda akan merekomendasikan perusahaan kami kepada orang lain? Karyawan menjawab survei eNPS dengan skala 1-10, di mana 10 menunjukkan bahwa mereka 'sangat mungkin' merekomendasikan perusahaan dan 1 menunjukkan bahwa mereka 'sangat tidak mungkin' merekomendasikannya.
Berdasarkan jawaban yang diberikan, karyawan dapat ditempatkan dalam tiga kategori yang berbeda:
- Promotor
Karyawan yang memberikan tanggapan positif atau setuju. - Pengkritik
Karyawan yang bereaksi negatif atau tidak setuju. - Pasif
Karyawan yang bersikap netral dalam memberikan tanggapan.
