Hidup di abad ke-21 benar-benar hidup di jalur cepat. Dunia kita telah berubah dengan cara yang belum pernah kita lihat sebelumnya. Salah satu contoh yang sangat baik adalah pandemi COVID-19, yang oleh banyak orang digambarkan sebagai "belum pernah terjadi sebelumnya" dan "tak terduga". Demikian pula, seiring dengan pandemi, perubahan iklim juga merupakan sesuatu yang harus ditanggapi dengan serius oleh bisnis. Pada saat yang sama, cara orang melakukan bisnis juga telah berubah secara dramatis dengan gangguan digital, yang juga telah mengubah pola perilaku konsumen.

Perubahan dan gangguan ini mungkin tidak menyenangkan untuk dilihat, namun untuk menyangga diri kita sendiri terhadap guncangan di masa depan, penting bagi kita untuk mempelajarinya dengan hati-hati. Selain itu, seiring dengan krisis, perubahan ini benar-benar menawarkan peluang secara bersamaan. Di sinilah analisis prediktif masuk: untuk menggunakan data besar untuk membantu bisnis memperkirakan risiko yang akan datang sehingga mereka dapat mengambil langkah-langkah pencegahan strategis yang memadai untuk mengurangi dampak dari risiko ini.

Mengapa analisis prediktif?

Kali ini, kumpulan data besar tentang perilaku manusia sebagian besar telah tersedia karena model bisnis yang digunakan oleh teknologi baru, yang memungkinkan pengumpulan set data digital yang sangat besar. Pasar online telah menyimpan catatan digital yang melimpah tentang preferensi demografi konsumen yang berbeda. Aplikasi ride-hailing memberi kita petunjuk tentang kepadatan lalu lintas, sementara platform teknologi fi0cial (fintech) menjaga jejak digital informasi transaksi individu. Tidak hanya itu, sistem pengawasan dan sensor telah memberi para ilmuwan akses ke tren dan pola.

Siapa yang akan mendapatkan manfaat dari analisis prediktif?

Catatan digital ini telah memberi para ilmuwan data akses terbuka untuk menambang segala jenis data yang mereka butuhkan untuk membantu bisnis dalam pengambilan keputusan strategis, termasuk perumusan rencana mitigasi risiko. Pada saat yang sama, analisis prediktif juga membantu bisnis meningkatkan efisiensi operasional mereka. Sebuah artikel dengan martech.com menguraikan beberapa fungsi analisis prediktif: untuk mengidentifikasi churn dan mengurangi pembelotan pelanggan, mengidentifikasi potensi penipuan, mengurangi gesekan karyawan, beradaptasi dengan perubahan, mengurangi risiko untuk bisnis baru serta manajemen risiko fi0cial. KDnuggets.com menerbitkan sebuah artikel yang menggambarkan bagaimana bisnis yang berbeda dapat menerapkan ini. Gerai makanan dan minuman dapat menggunakan analisis prediktif untuk mencegah pengiriman yang tertunda alih-alih melaporkan pengiriman yang tertunda. Supermarket dapat mencegah pembusukan alih-alih melaporkan pembusukan. Perusahaan dapat mencegah pergantian karyawan yang tinggi daripada melaporkan omset yang tinggi. Artikel tersebut kemudian menekankan bahwa dengan memprediksi kemungkinan risiko, kita dapat meresepkan beberapa tindakan untuk mencegah dampak negatif dari risiko yang akan datang.

Analisis prediktif apa yang dapat dilakukan untuk Anda?

Analisis prediktif dapat membantu Anda melakukan berbagai fungsi analisis risiko. Pertama-tama, ini membantu Anda mengidentifikasi dan mengurangi pembelotan pelanggan. Misalnya, American Express mengklaim dapat mengidentifikasi 24 persen akun yang akan ditutup di pasar Australia dalam empat bulan ke depan, berdasarkan wawasan tentang churn potensial yang diperoleh dari riwayat transaksi dan 115 variabel lainnya. Ini dapat membantu bisnis mencegah penipuan, proses yang telah lama ditarik yang, tanpa data besar, dapat melibatkan banyak orang yang bekerja berjam-jam mewawancarai orang-orang untuk mencari bukti. Perusahaan akuntansi dan audit nasional Amerika BDO, misalnya, mempersempit daftar ribuan vendor menjadi segelintir yang memiliki inkonsistensi paling signifikan. Dengan menggunakan teknologi yang sama, IRS telah memulihkan lebih dari US $ 2 miliar pajak, sambil menghentikan miliaran dolar penipuan di jalurnya.

Analisis prediktif juga dapat membantu Anda mengurangi gesekan karyawan, menentukan apakah lokasi geografis tertentu cukup menguntungkan untuk mendirikan bisnis baru, serta membantu perusahaan menyediakan layanan fi0cial bebas risiko.

Di Indonesia, Anda dapat menggunakan Telkom DWS sebagai mitra Anda untuk menganalisis data berdasarkan lokasi, demografi, dan perilaku pelanggan untuk menghasilkan perkiraan yang akan mempersenjatai Anda terhadap guncangan di masa depan yang tak terduga. Bersama-sama kita bisa beradaptasi dengan masa depan. Untuk informasi lebih lanjut, silakan kunjungi https://mycarrier.telkom.co.id/big-data