Data-Driven Decision Making dalam Bisnis

8 Juli 2023

Dalam dunia bisnis yang semakin kompetitif, pengambilan keputusan yang tepat dan cepat adalah kunci kesuksesan. Namun, bagaimana cara membuat keputusan yang tepat dalam situasi yang kompleks dan cepat berubah? Jawabannya adalah dengan menggunakan data-driven decision making.

Key Takeaways

• Data-driven decision making yang diterapkan dengan benar dapat membantu perusahaan untuk memenangkan persaingan.
• Selain itu, perusahaan bisa mengurangi risiko sekaligus  meningkatkan efisiensi dan produktivitas
• Dari sudut pandang pelanggan, pelanggan bisa lebih puas atas layanan atau produk yang diberikan.

Pengertian Data-Driven Decision Making dan Pentingnya dalam Bisnis

Dilansir dari Apiary, Data-Driven Decision Making adalah suatu proses pengambilan keputusan yang didasarkan pada analisis data dan informasi yang ada dibandingkan hanya dengan intuisi saja.

Dalam proses ini, data digunakan sebagai dasar untuk membuat keputusan yang tepat, efektif, dan efisien. Dengan mengumpulkan dan menganalisis data yang relevan, perusahaan dapat mengambil keputusan yang lebih baik dan lebih tepat sasaran.

Mengapa Data-Driven Decision Making Penting dalam Bisnis?

Data-driven decision making menjadi sangat penting bagi bisnis karena perannya sangat vital.

Sebuah keputusan yang tepat ataupun salah bisa bergantung pada data yang dimilikinya. Berikut merupakan alasan kenapa data-driven decision making sangat penting dalam bisnis:

1. Mengurangi Risiko

Dalam bisnis, pengambilan keputusan yang salah dapat menyebabkan kerugian besar, bahkan kegagalan bisnis.

Dengan menggunakan data-driven decision making, perusahaan dapat mengurangi risiko kesalahan dalam pengambilan keputusan, karena keputusan yang diambil didasarkan pada data yang terpercaya dan faktual.

2. Meningkatkan Efisiensi dan Produktivitas

Data-driven decision making memungkinkan perusahaan untuk mengoptimalkan proses bisnis dan meningkatkan efisiensi serta produktivitas.

Dengan mengumpulkan dan menganalisis data mengenai proses bisnis, perusahaan dapat mengidentifikasi area yang perlu ditingkatkan atau dioptimalkan untuk meningkatkan efisiensi dan produktivitas.

3. Meningkatkan Kepercayaan dan Kepuasan

Pelanggan Dalam era digital, pelanggan memiliki banyak pilihan dan mudah mencari alternatif jika mereka merasa tidak puas dengan produk atau layanan yang diberikan.

Dengan menggunakan data-driven decision making, perusahaan dapat memahami kebutuhan dan keinginan pelanggan dengan lebih baik, sehingga dapat meningkatkan kepuasan pelanggan dan memperkuat hubungan bisnis.

4. Meningkatkan Daya Saing

Dalam persaingan bisnis yang semakin ketat, perusahaan yang dapat mengambil keputusan dengan cepat dan tepat berdasarkan data akan memiliki keunggulan dalam persaingan.

Dengan menggunakan data-driven decision making, perusahaan dapat mengoptimalkan strategi bisnis dan mengambil keputusan yang lebih baik, sehingga dapat meningkatkan daya saing di pasar.

Baca juga: Big Data Implementation: Solusi Cerdas Mengembangkan Bisnis

Langkah-langkah dalam Implementasi Data-Driven Decision Making di Perusahaan

Data-driven decision making adalah suatu proses pengambilan keputusan yang didasarkan pada analisis data dan informasi yang ada.

Dalam proses ini, data digunakan sebagai dasar untuk membuat keputusan yang tepat, efektif, dan efisien. Namun, implementasi data-driven decision making tidak selalu mudah, terutama bagi perusahaan yang baru memulainya.

Berikut adalah langkah-langkah yang dapat diambil untuk mengimplementasikan data-driven decision making di perusahaan Anda.

1. Tentukan Tujuan dan Sasaran Bisnis

Dikutip dari digitalskola, langkah pertama dalam implementasi data-driven decision making adalah menentukan tujuan dan sasaran bisnis yang ingin dicapai.

Tujuan dan sasaran bisnis harus terukur dan spesifik, sehingga dapat dijadikan acuan dalam pengumpulan dan analisis data.

2. Identifikasi Data yang Dibutuhkan 

Setelah menentukan tujuan dan sasaran bisnis, langkah berikutnya adalah mengidentifikasi data yang dibutuhkan untuk mencapai tujuan dan sasaran tersebut.

Data yang dibutuhkan dapat berasal dari berbagai sumber, seperti database internal, data pelanggan, dan data pasar.

3. Pilih Alat Analisis Data yang Tepat 

Setelah mengidentifikasi data yang dibutuhkan, langkah selanjutnya adalah memilih alat analisis data yang tepat. 

Alat analisis data dapat berupa software atau aplikasi yang memungkinkan perusahaan untuk mengumpulkan, menganalisis, dan memvisualisasikan data dengan mudah.

4. Kumpulkan dan Analisis Data 

Setelah memilih alat analisis data yang tepat, langkah selanjutnya adalah mengumpulkan dan menganalisis data.

Data dapat dikumpulkan dari berbagai sumber, seperti database internal, data pelanggan, dan data pasar. Data kemudian diolah dan dianalisis untuk mendapatkan wawasan dan informasi yang dapat digunakan dalam pengambilan keputusan.

5. Buat Dashboard untuk Monitoring Data 

Dashboard adalah suatu tampilan visual yang menampilkan data dalam bentuk grafik atau tabel.

Dashboard dapat membantu perusahaan untuk memantau data secara real-time dan memberikan informasi yang diperlukan untuk pengambilan keputusan.

6. Buat Model Prediksi Bisnis 

Model prediksi bisnis adalah suatu model matematis yang digunakan untuk memprediksi hasil atau kinerja bisnis di masa depan.

Model prediksi bisnis dapat membantu perusahaan untuk mengambil keputusan yang lebih baik dan lebih akurat.

Baca juga: Statistical Analysis dan Cara Pemanfaatannya dalam Bisnis

Teknologi dan Alat yang Digunakan dalam Data-Driven Decision Making

Data-driven decision making adalah proses pengambilan keputusan yang didasarkan pada analisis data dan informasi yang ada. Dalam proses ini, data digunakan sebagai dasar untuk membuat keputusan yang tepat, efektif, dan efisien.

Namun, implementasi data-driven decision making membutuhkan alat analisis data yang tepat untuk dapat mengumpulkan, menganalisis, dan memvisualisasikan data dengan mudah.

Berikut adalah beberapa alat analisis data yang dapat digunakan dalam implementasi data-driven decision making di perusahaan Anda.

1. Google Analytics 

Google Analytics adalah alat analisis data gratis yang dapat digunakan untuk mengumpulkan data tentang pengunjung situs web perusahaan. Alat ini dapat membantu perusahaan untuk memantau perilaku pengunjung situs web dan mengidentifikasi area yang perlu ditingkatkan.

Google Analytics juga dapat membantu perusahaan untuk memonitor kampanye pemasaran digital dan mengoptimalkan hasilnya.

2. Tableau

Tableau adalah alat analisis data yang memungkinkan perusahaan untuk memvisualisasikan data dengan mudah dan cepat. Alat ini menyediakan berbagai jenis grafik dan tabel yang dapat digunakan untuk menganalisis data.

Tableau juga dapat diintegrasikan dengan berbagai sumber data, seperti database internal, data pelanggan, dan data pasar.

3. Microsoft Power BI 

Microsoft Power BI adalah alat analisis data yang memungkinkan perusahaan untuk mengumpulkan, menganalisis, dan memvisualisasikan data dengan mudah. Alat ini juga menyediakan fitur prediksi dan analisis data real-time.

Microsoft Power BI dapat diintegrasikan dengan berbagai sumber data, seperti database internal, data pelanggan, dan data pasar.

4. SEMrush

SEMrush adalah alat analisis data yang memungkinkan perusahaan untuk memantau performa situs web dan strategi pemasaran digital. Alat ini menyediakan informasi tentang kata kunci yang digunakan pesaing, analisis backlink, dan pemantauan ranking di mesin pencari.

SEMrush juga dapat membantu perusahaan untuk memantau performa kampanye pemasaran digital dan mengoptimalkan hasilnya.

5. SurveyMonkey 

SurveyMonkey adalah alat analisis data yang dapat digunakan untuk membuat dan mengirimkan survei kepada pelanggan atau karyawan perusahaan.

Alat ini memungkinkan perusahaan untuk mengumpulkan informasi dan masukan dari pelanggan atau karyawan perusahaan untuk meningkatkan layanan atau proses bisnis.

SurveyMonkey juga menyediakan analisis data yang dapat membantu perusahaan untuk membuat keputusan yang lebih baik.

Dalam kesimpulannya, alat analisis data yang tepat sangat penting dalam implementasi data-driven decision making di perusahaan.

Perusahaan dapat memilih alat analisis data yang sesuai dengan kebutuhan dan sumber data yang dimiliki perusahaan.

Dengan menggunakan alat analisis data yang tepat, perusahaan dapat mengumpulkan, menganalisis, dan memvisualisasikan data dengan mudah dan akurat, sehingga dapat membuat keputusan yang lebih tepat dan efektif.

Baca juga: Data Engineer: Definisi, Tugas, Skill, dan Teknologi Pendukungnya

Menerapkan Data-Driven Decision Making di Berbagai Bidang Industri

Berikut adalah beberapa contoh bagaimana data-driven decision making dapat diterapkan di berbagai bidang industri.

1. Industri Perbankan dan Keuangan 

Perusahaan di industri perbankan dan keuangan dapat menggunakan data-driven decision making untuk mengidentifikasi tren pasar dan mengambil keputusan investasi yang lebih cerdas.

Misalnya, bank dapat menggunakan data historis dan informasi pasar saat ini untuk membuat keputusan investasi yang lebih baik. Dalam industri ini, data-driven decision making juga dapat membantu perusahaan mengidentifikasi risiko keuangan dan mengambil tindakan preventif untuk mengurangi risiko tersebut.

2. Industri Kesehatan

Industri kesehatan dapat menggunakan data-driven decision making untuk meningkatkan efisiensi dan kualitas perawatan pasien.

Data yang dikumpulkan dari berbagai sumber dapat membantu dokter dan petugas medis dalam membuat diagnosis yang lebih akurat dan menyusun rencana perawatan yang lebih baik.

Selain itu, data-driven decision making juga dapat membantu dalam pengembangan obat dan pengujian klinis.

3. Industri E-commerce 

Perusahaan e-commerce dapat menggunakan data-driven decision making untuk memahami perilaku konsumen dan tren pasar. data-driven decision making memungkinkan perusahaan untuk mengumpulkan data tentang perilaku belanja konsumen dan memprediksi permintaan pasar.

Hal ini memungkinkan perusahaan untuk menyusun strategi pemasaran yang lebih efektif dan menawarkan produk yang lebih sesuai dengan kebutuhan pelanggan.

4. Industri Pemasaran dan Periklanan 

Data-driven decision making juga dapat digunakan di industri pemasaran dan periklanan.

Data yang dikumpulkan dari kampanye pemasaran dan iklan dapat digunakan untuk mengidentifikasi strategi pemasaran yang lebih efektif dan menargetkan pelanggan dengan lebih baik.

Selain itu, data-driven decision making dapat membantu dalam mengukur ROI (Return on Investment) dari kampanye pemasaran dan iklan.

Pentingnya Melakukan Analisis Data yang Mendalam untuk Meningkatkan Kinerja Bisnis

Dalam bisnis, membuat keputusan yang tepat dan efektif adalah suatu keharusan. Salah satu cara untuk mendapatkan keputusan yang baik adalah dengan memanfaatkan data yang ada.

Namun, pengambilan keputusan yang berbasis data tidak cukup hanya dengan mengumpulkan dan menganalisis data secara dangkal. Penting untuk melakukan analisis data yang mendalam agar keputusan yang diambil benar-benar efektif dan dapat meningkatkan kinerja bisnis.

Pertama-tama, analisis data yang mendalam dapat membantu bisnis untuk mengidentifikasi masalah yang sebenarnya.

Terkadang, masalah yang terlihat jelas pada permukaan sebenarnya bukan masalah yang sebenarnya mempengaruhi kinerja bisnis. Analisis data yang mendalam dapat membantu bisnis untuk memahami akar masalah yang mendasari masalah tersebut dan memperbaikinya dari sana.

Selain itu, analisis data yang mendalam dapat membantu bisnis untuk memahami perilaku pelanggan. Pelanggan dapat memberikan banyak data berharga bagi bisnis, seperti preferensi produk, kebiasaan pembelian, atau feedback.

Dengan melakukan analisis data yang mendalam, bisnis dapat memahami perilaku pelanggan dan menyesuaikan strategi pemasaran atau penjualan sesuai dengan kebutuhan dan keinginan pelanggan.

Tidak hanya itu, analisis data yang mendalam juga dapat membantu bisnis untuk meningkatkan efisiensi operasional. Dalam bisnis, efisiensi operasional sangat penting untuk mencapai kesuksesan jangka panjang.

Dengan melakukan analisis data yang mendalam, bisnis dapat mengidentifikasi area di mana mereka dapat meningkatkan efisiensi operasional mereka.

Misalnya, bisnis dapat melihat bagaimana mereka dapat mempercepat proses produksi atau mengurangi biaya produksi.

Kesimpulannya, melakukan analisis data yang mendalam sangat penting dalam meningkatkan kinerja bisnis. Bisnis harus memahami nilai data mereka dan melakukan analisis yang mendalam untuk mendapatkan wawasan yang lebih dalam tentang bisnis mereka. Dengan memahami masalah yang sebenarnya, perilaku pelanggan, dan efisiensi operasional, bisnis dapat mengambil keputusan yang lebih baik dan meningkatkan kinerja perusahaan.

Untuk membantu memiliki data-driven decision making kita harus banyak belajar mengenai data itu sendiri, Terralogiq memiliki solusi Location Intelligence yang bisa membantu memahami data dan membuat keputusan terbaik berdasarkan data lokasi.