Analitik preskriptif adalah jenis analitik data yang melampaui penjelasan dan prediksi untuk merekomendasikan tindakan terbaik untuk bergerak maju. Ini adalah jenis analisis data yang paling canggih, dan membutuhkan pemahaman yang mendalam tentang data, kemampuan untuk menggunakan model statistik, dan kemampuan untuk membuat keputusan.
Analitik preskriptif dapat digunakan untuk merekomendasikan berbagai tindakan, termasuk:
- Kampanye pemasaran: Ini dapat mencakup merekomendasikan kampanye pemasaran mana yang paling mungkin berhasil, cara mengalokasikan anggaran pemasaran, atau cara menargetkan audiens tertentu.
- Pengembangan produk: Ini dapat mencakup merekomendasikan produk mana yang paling mungkin berhasil, cara meningkatkan produk yang sudah ada, atau cara meluncurkan produk baru.
- Manajemen rantai pasokan: Ini dapat mencakup merekomendasikan cara mengoptimalkan tingkat inventaris, cara mengurangi biaya transportasi, atau cara meningkatkan layanan pelanggan.
- Manajemen risiko: Ini dapat mencakup merekomendasikan cara memitigasi risiko, cara mencegah terjadinya masalah, atau cara menanggapi masalah saat terjadi.
Ada beberapa teknik yang dapat digunakan untuk analisis preskriptif, antara lain:
- Pembelajaran mesin: Teknik ini digunakan untuk membangun model yang dapat belajar dari data dan membuat rekomendasi.
- Pemodelan statistik: Teknik ini digunakan untuk membangun model yang dapat merekomendasikan tindakan berdasarkan data historis.
- Analisis keputusan: Teknik ini digunakan untuk membuat keputusan berdasarkan berbagai faktor, termasuk kemungkinan hasil yang berbeda, biaya tindakan yang berbeda, dan nilai hasil yang berbeda.
Analitik preskriptif dapat menjadi alat yang berharga untuk membuat keputusan dan meningkatkan hasil. Namun, penting untuk dicatat bahwa analitik preskriptif tidak selalu akurat. Keakuratan model preskriptif bergantung pada kualitas data, kompleksitas model, dan aplikasi spesifik.
Berikut adalah beberapa manfaat dari analisis preskriptif:
- Ini dapat membantu Anda membuat keputusan yang lebih baik.
- Ini dapat membantu Anda meningkatkan proses Anda.
- Ini dapat membantu Anda mencegah masalah terjadi di masa mendatang.
- Ini dapat membantu Anda mengidentifikasi peluang.
Berikut adalah beberapa keterbatasan analisis preskriptif:
- Ini bisa memakan waktu dan mahal.
- Ini membutuhkan pemahaman yang mendalam tentang data.
- Itu tidak selalu akurat.
Secara keseluruhan, analitik preskriptif adalah alat berharga yang dapat digunakan untuk membuat keputusan dan meningkatkan hasil. Namun, penting untuk dicatat bahwa analitik preskriptif tidak selalu akurat dan memerlukan pemahaman data yang mendalam.
Berikut adalah beberapa contoh analisis preskriptif:
- Sebuah bank mungkin menggunakan analitik preskriptif untuk merekomendasikan pelanggan mana yang paling mungkin gagal membayar pinjaman. Informasi ini kemudian dapat digunakan untuk menawarkan konseling keuangan kepada pelanggan ini atau bantuan lainnya.
- Pengecer mungkin menggunakan analitik preskriptif untuk merekomendasikan produk mana yang paling mungkin dibeli oleh pelanggan tertentu. Informasi ini kemudian dapat digunakan untuk mempersonalisasi pengalaman berbelanja pelanggan.
- Penyedia layanan kesehatan mungkin menggunakan analitik preskriptif untuk merekomendasikan pasien mana yang paling mungkin mengembangkan penyakit tertentu. Informasi ini kemudian dapat digunakan untuk memberikan pasien ini perawatan pencegahan atau pengobatan dini.
Ini hanya beberapa contoh bagaimana analisis preskriptif dapat digunakan. Karena jumlah data yang dihasilkan terus bertambah, pentingnya analisis preskriptif hanya akan meningkat.
Comments