Pengertian Predictive Modeling dan Keuntungannya dalam Bisnis

8 Juli 2023

Predictive modeling adalah teknik analisis data yang penting dalam era digital saat ini. Dengan menggunakan predictive modeling, perusahaan dapat membuat keputusan yang lebih baik, meningkatkan efisiensi operasional, dan meningkatkan keuntungan mereka. Perusahaan harus memahami pengertian dan penerapan predictive modeling untuk mencapai kesuksesan bisnis.

Key Takeaway

1. Predictive modeling dapat memberikan informasi yang akurat dan bermanfaat bagi perusahaan, di antaranya meningkatkan efisiensi operasional, meningkatkan keuntungan, meningkatkan pengambilan keputusan, meningkatkan akurasi, menemukan pola dan tren.
2. Predictive modeling telah diterapkan di berbagai bidang industri, seperti kesehatan, keuangan, logistik, pemasaran, hingga manufaktur.

Pengertian Predictive Modeling dan Bagaimana Cara Kerjanya

Dilansir dari Trivusi, Predictive modeling atau pemodelan prediktif adalah teknik analisis data yang digunakan untuk memprediksi kemungkinan hasil di masa depan berdasarkan data historis.

Dalam era digital ini, predictive modeling semakin banyak digunakan dalam berbagai industri, seperti keuangan, pemasaran, kesehatan, dan banyak lagi. Pemodelan prediktif dapat membantu organisasi membuat keputusan yang lebih baik dan meningkatkan efisiensi operasional.

Pada artikel ini, kita akan membahas pengertian predictive modeling dan pentingnya dalam bisnis.

Pengertian Predictive Modeling 

Predictive modeling adalah teknik analisis data yang digunakan untuk memprediksi kemungkinan hasil di masa depan berdasarkan data historis. Teknik ini dapat membantu organisasi dalam mengambil keputusan yang lebih baik dan memperbaiki efisiensi operasional.

Prediksi yang dihasilkan dari predictive modeling dapat berupa prediksi angka, klasifikasi, atau hasil lainnya.

Contoh sederhana dari predictive modeling adalah ketika bank menggunakan data historis kredit pelanggan untuk memprediksi kemungkinan pelanggan akan gagal bayar pada pinjaman yang baru.

Dengan menggunakan predictive modelling, bank dapat menetapkan batas kredit dan suku bunga yang sesuai dengan risiko yang dihadapi.

Pentingnya Predictive Modeling dalam Bisnis

Pemilihan strategi yang tepat dapat membuat perusahaan unggul dibandingkan pesaingnya. Namun, strategi yang tepat hanya dapat diambil dengan informasi yang akurat.

Dikutip dari dqlab, predictive modeling dapat memberikan informasi yang akurat dan bermanfaat bagi perusahaan.

Berikut adalah beberapa manfaat predictive modeling dalam bisnis:

1. Meningkatkan efisiensi operasional

Predictive modeling dapat membantu perusahaan meningkatkan efisiensi operasional dengan memberikan informasi akurat dan bermanfaat tentang peristiwa di masa depan.

2. Meningkatkan Keuntungan

Dengan menggunakan predictive modeling, perusahaan dapat membuat keputusan yang lebih baik dan meningkatkan keuntungan.

3. Meningkatkan Pengambilan Keputusan 

Predictive modeling dapat memberikan informasi yang akurat dan bermanfaat untuk pengambilan keputusan yang lebih baik dan cerdas.

4. Meningkatkan Akurasi

Predictive modeling dapat meningkatkan akurasi prediksi dibandingkan dengan metode manual atau berdasarkan pengalaman.

5. Menemukan Pola dan Tren

Predictive modeling dapat membantu perusahaan menemukan pola dan tren dalam data historis, sehingga dapat diambil tindakan untuk menghindari risiko dan memperbaiki keputusan di masa depan.

Langkah-langkah Penting dalam Membangun Model Prediksi yang Akurat

Dalam bisnis, memprediksi hasil suatu keputusan atau tindakan dapat menjadi faktor kunci keberhasilan. Namun, prediksi yang tepat dan akurat memerlukan kemampuan untuk menganalisis dan memproses data dengan benar.

Itulah sebabnya mengapa banyak perusahaan saat ini menggunakan predictive modeling untuk membantu mereka dalam mengambil keputusan yang lebih baik.

Predictive modeling adalah suatu teknik statistik yang menggunakan data dan algoritma untuk membangun model prediksi, yang memungkinkan pengguna untuk memprediksi hasil masa depan berdasarkan data historis dan tren.

Namun, sebelum perusahaan dapat mengimplementasikan predictive modeling, ada beberapa langkah yang perlu diambil untuk memastikan keberhasilan penggunaannya. Berikut adalah beberapa langkah penting dalam implementasi predictive modeling di perusahaan:

1. Tentukan Tujuan Bisnis yang Ingin Dicapai 

Sebelum memulai penggunaan predictive modeling, perusahaan harus memiliki tujuan bisnis yang jelas dan spesifik yang ingin dicapai. 

Misalnya, tujuan tersebut bisa berupa meningkatkan efisiensi operasional, memperluas pangsa pasar, atau mengoptimalkan strategi pemasaran.

Dengan memiliki tujuan yang jelas, perusahaan dapat menentukan data yang perlu dikumpulkan dan dianalisis, serta mengembangkan model prediksi yang sesuai.

2. Identifikasi Data yang Dibutuhkan 

Setelah menentukan tujuan bisnis, langkah selanjutnya adalah mengidentifikasi data yang diperlukan untuk membangun model prediksi.Data tersebut bisa diperoleh dari berbagai sumber, seperti data internal perusahaan, data eksternal dari pasar atau industri, atau data publik yang tersedia secara online.

Penting untuk memastikan bahwa data yang dikumpulkan berkualitas dan relevan dengan tujuan bisnis yang ingin dicapai.

3. Bersihkan dan Persiapkan Data 

Data yang dikumpulkan mungkin tidak selalu dalam format yang siap digunakan untuk model prediksi. Oleh karena itu, perusahaan perlu membersihkan dan mempersiapkan data dengan benar sebelum menggunakannya dalam model.

Langkah ini termasuk menghilangkan data yang tidak relevan atau duplikat, mengisi data yang hilang atau salah, serta menyesuaikan format data agar sesuai dengan model yang akan dibangun.

4. Pilih Algoritma yang Tepat

Setelah persiapan data selesai, perusahaan perlu memilih algoritma yang tepat untuk model prediksi mereka. Ada banyak algoritma yang tersedia, seperti regresi linier, pohon keputusan, dan jaringan saraf tiruan.

Pilihan algoritma harus didasarkan pada tujuan bisnis yang ingin dicapai dan karakteristik data yang dikumpulkan.

5. Validasi model 

Setelah model prediksi dibangun, perusahaan harus memvalidasi model tersebut untuk memastikan keakuratan dan kinerjanya.

Langkah validasi meliputi membagi data menjadi dua bagian, yaitu data pelatihan dan data pengujian, serta mengukur performa model pada data pengujian dengan menggunakan metrik seperti akurasi, presisi, dan recall.

Baca juga: Mengenal Apa Itu Enterprise Architecture dan Manfaatnya

Penerapan Predictive Modeling dalam Berbagai Industri

Predictive modeling adalah metode analisis data yang menggunakan statistik, machine learning, dan data mining untuk membuat model yang dapat digunakan untuk memprediksi hasil yang mungkin terjadi di masa depan.

Metode ini sangat berguna di berbagai bidang industri untuk membantu mengambil keputusan yang lebih baik dan memaksimalkan hasil bisnis.

Berikut ini adalah beberapa contoh bagaimana predictive modeling telah diterapkan di berbagai bidang industri:

1. Kesehatan: Predictive modeling digunakan untuk memprediksi risiko pasien terkena penyakit tertentu berdasarkan faktor-faktor seperti usia, riwayat kesehatan, dan gaya hidup. Hal ini memungkinkan para profesional kesehatan untuk melakukan intervensi sebelum kondisi pasien semakin buruk.
2. Keuangan: Predictive modeling digunakan untuk memprediksi peluang terjadinya penipuan, kebangkrutan, atau kemampuan membayar kembali utang dalam dunia keuangan. Hal ini membantu perusahaan untuk mengambil keputusan yang lebih baik dalam hal memberikan pinjaman atau menyetujui aplikasi kredit.
3. Pemasaran: Predictive modeling digunakan untuk memprediksi perilaku konsumen dan preferensi mereka dalam hal produk dan layanan tertentu. Hal ini memungkinkan perusahaan untuk mengoptimalkan strategi pemasaran mereka dan meningkatkan efektivitas kampanye pemasaran.
4. Logistik: Predictive modeling digunakan untuk memprediksi kapan mesin atau peralatan akan mengalami kerusakan atau kegagalan. Hal ini memungkinkan perusahaan untuk melakukan perawatan secara proaktif dan mencegah kerusakan yang lebih besar dan lebih mahal.
5. Manufaktur: Predictive modeling digunakan untuk memprediksi ketepatan waktu produksi, permintaan produk, dan kualitas produk. Hal ini memungkinkan perusahaan untuk mengoptimalkan rantai pasokan mereka dan meningkatkan efisiensi operasional.

Dalam setiap industri, predictive modeling dapat membantu perusahaan untuk mengambil keputusan yang lebih baik dan mengoptimalkan hasil bisnis.

Dengan memanfaatkan teknologi dan alat yang tepat, perusahaan dapat mengumpulkan data yang dibutuhkan dan menerapkan predictive modeling dengan efektif.

Menerapkan Predictive Modeling untuk Memprediksi Kebutuhan Konsumen

Berikut adalah langkah-langkah yang dapat diikuti dalam menerapkan predictive modeling untuk memprediksi kebutuhan konsumen:

1. Identifikasi Data yang Dibutuhkan

Langkah pertama dalam menerapkan predictive modeling adalah mengidentifikasi data yang dibutuhkan. Data yang dibutuhkan termasuk data pelanggan, data pembelian, data produk, data demografis, dan faktor-faktor lain yang mempengaruhi keputusan pembelian konsumen.

2. Pemrosesan Data

Setelah data terkumpul, langkah selanjutnya adalah memproses data tersebut. Data harus dibersihkan dari data yang tidak relevan dan dianalisis untuk menemukan pola atau tren yang dapat membantu dalam memprediksi perilaku pembelian konsumen.

3. Pemilihan Model

Setelah data diproses, perusahaan harus memilih model yang tepat untuk memprediksi perilaku pembelian konsumen. Model yang dipilih harus sesuai dengan data yang tersedia dan tujuan perusahaan.

4. Pelatihan Model

Setelah model dipilih, model harus dilatih dengan data yang tersedia. Data yang digunakan untuk melatih model harus representatif dan mencakup banyak kasus untuk menghasilkan hasil yang akurat.

5. Pengujian Model

Setelah model dilatih, model harus diuji untuk memastikan bahwa model dapat menghasilkan hasil yang akurat dalam memprediksi perilaku pembelian konsumen. Hasil dari pengujian model dapat digunakan untuk menyesuaikan model dan meningkatkan akurasinya.

6. Implementasi Model

Setelah model diuji dan disesuaikan, model dapat diimplementasikan ke dalam operasi bisnis. Model dapat digunakan untuk memprediksi perilaku pembelian konsumen secara teratur dan memungkinkan perusahaan untuk membuat keputusan yang lebih efektif dan efisien.

Baca juga: Decision Support System dan Perannya dalam Bisnis

Manfaat Predictive Analytics untuk Memprediksi Kebutuhan Konsumen

Menerapkan predictive modeling untuk memprediksi kebutuhan konsumen dapat memberikan banyak manfaat bagi perusahaan, antara lain:

1. Mengurangi risiko kerugian: Dengan memprediksi kebutuhan konsumen, perusahaan dapat mengurangi risiko kehilangan pelanggan atau penurunan penjualan karena tidak dapat memenuhi kebutuhan konsumen.
2. Meningkatkan efisiensi pemasaran: Dengan memahami kebutuhan konsumen, perusahaan dapat menargetkan kampanye pemasaran mereka dengan lebih efektif, sehingga menghasilkan pengeluaran yang lebih rendah dan ROI yang lebih tinggi.
3. Menemukan peluang baru: Prediksi kebutuhan konsumen dapat membantu perusahaan menemukan peluang baru dalam pasar dan produk, serta menyesuaikan portofolio mereka dengan kebutuhan konsumen yang berubah.
4. Mengoptimalkan persediaan: Dengan memprediksi kebutuhan konsumen, perusahaan dapat mengoptimalkan persediaan mereka dan menghindari kekurangan atau kelebihan persediaan, yang dapat menyebabkan biaya tinggi dan penurunan penjualan.
5. Meningkatkan kepuasan pelanggan: Dengan memahami kebutuhan konsumen dan menyediakan produk dan layanan yang mereka butuhkan, perusahaan dapat meningkatkan kepuasan pelanggan, yang berdampak positif pada loyalitas dan retensi pelanggan.
6. Mengoptimalkan harga: Dengan memprediksi kebutuhan konsumen, perusahaan dapat mengoptimalkan harga mereka untuk menarik pelanggan dan meningkatkan profitabilitas.
7. Memperkuat diferensiasi produk: Dengan memahami kebutuhan konsumen dan menyesuaikan produk dan layanan, perusahaan dapat memperkuat diferensiasi produk mereka, yang dapat membantu mereka bersaing di pasar yang ramai dan menghasilkan loyalitas pelanggan.
8. Mengoptimalkan pengambilan keputusan: Dengan memanfaatkan prediksi kebutuhan konsumen, perusahaan dapat membuat keputusan bisnis yang lebih baik dan lebih efektif, serta meminimalkan risiko dan biaya yang terkait dengan keputusan yang salah.

Dalam keseluruhan, menerapkan predictive modeling untuk memprediksi kebutuhan konsumen dapat membantu perusahaan untuk meningkatkan efisiensi operasional, mengurangi risiko, dan meningkatkan kepuasan pelanggan, serta mengoptimalkan profitabilitas dan pertumbuhan bisnis.

Namun, dalam penerapannya diperlukan arahan atau visi yang jelas, tujuan yang konkrit, tools yang sesuai, hingga tim yang mengelola tools tersebut. Untuk lebih memahami tentang predictive modeling serta menggunakan tools dan layanan Google Cloud Platform terpercaya yang bisa mendukung predictive modeling, Anda bisa menghubungi Terralogiq.