Untuk bisa menjamin keberhasilan bisnis, para pemangku kepentingan di perusahaan harus bisa mengambil keputusan dengan tepat dan cepat. Teknologi digital yang terus berkembang juga turut mengembangkan volume data yang diproduksi dan dianalisis. Hal ini berguna bagi bisnis untuk bisa mengambil keputusan yang berbasis data dan akurat, jika analisis data yang dilakukan optimal. Oleh karena itu, analisis data yang dilakukan tidak hanya deskriptif atau diagnostik, tetapi juga harus bisa bersifat prediktif. Predictive analytics memiliki kemampuan tersebut untuk melengkapi analisis data.

Analisis prediktif adalah teknologi sekaligus metode analisis yang dibutuhkan dalam dunia bisnis modern. Artikel ini akan membahas predictive analytics, mulai dari definisi dasarnya, bagaimana mekanisme kerjanya, serta apa saja contoh penerapannya di berbagai lini bisnis dan industri. Selain itu, artikel ini juga akan mendalami bagaimana predictive analytics contact center dapat bermanfaat untuk meningkatkan layanan pelanggan. Oleh karena itu, simak artikel ini untuk mendapatkan informasi selengkapnya!

Apa yang Dimaksud dengan Predictive Analytics?

Predictive analytics adalah cabang dari analisis tingkat lanjut yang menggabungkan data historis, data terkini, teknik statistika, algoritma machine learning, dan kecerdasan buatan (AI) untuk membuat prediksi terukur. Tujuan dari predictive analysis adalah untuk mengetahui apa yang kemungkinan besar akan terjadi di masa depan, setelah itu dilanjutkan dengan tindakan apa yang sebaiknya diambil untuk mendapat hasil tertentu.

Seperti yang telah disebutkan sebelumnya, komponen-komponen kunci dari analisis prediktif ini meliputi data, model statistik dan algoritma, serta teknologi machine learning dan AI. Setiap komponen ini saling bekerja untuk bisa menghasilkan analisis yang dapat memprediksi apa yang mungkin terjadi di masa depan, bahkan dengan tingkat probabilitas.

Bagaimana Cara Kerja Predictive Analytics?

Cara kerja predictive analysis umumnya melewati rangkaian tahapan yang sistematis dalam mengolah data dan membentuk model. Berikut ini adalah tahapan-tahapannya secara umum:

Definisi Proyek

Tahap awal dimulai dengan mendefinisikan proyek secara jelas. Mulai dari menentukan tujuan, hal apa yang ingin diprediksi, ruang lingkupnya, serta metrik kesuksesan yang akan digunakan.

Pengumpulan Data

Selanjutnya, data-data yang relevan akan dikumpulkan dari berbagai sumber internal dan eksternal. Proses pengumpulan data ini dilakukan sambil memastikan data yang dikumpulkan berkualitas baik, lengkap, dan representatif.

Pra-Pemrosesan Data

Tahap pra-pemrosesan data meliputi pembersihan dan persiapan data. Data yang mentah sering tidak lengkap, kotor (noise), dan tidak konsisten. Oleh karena itu, tahap pembersihan akan menangani nilai yang hilang (missing values), data duplikat, outliers, sekaligus mentransformasi data ke dalam format yang sesuai untuk analisis.

Setelah itu, proses dilanjutkan dengan menciptakan variabel baru (feature) dari data yang ada untuk meningkatkan kinerja model.

Pengembangan Model

Data yang sudah siap kemudian akan digunakan untuk mengembangkan dan melatih model. Model dilatih dengan data historis (training dataset) dengan algoritma prediktif yang paling cocok dengan masalah yang dihadapi. Tujuannya adalah agar model tersebut mempelajari pola dan hubungi tersembunyi dalam data.

Validasi dan Pengujian Model

Selanjutnya, model yang telah dilatih akan divalidasi dan diuji kinerjanya dengan set data berbeda yang belum pernah dilihat sebelumnya. Tahapan ini bertujuan untuk  mengevaluasi seberapa akurat prediksi model dan apakah model tersebut bisa diterapkan dengan baik untuk data baru. Pada tahap ini, parameter model akan disesuaikan (tuning) untuk bisa lebih optimal.

Apa Saja Contoh Penggunaan Predictive Analytics?

Kegunaan predictive analytics kini telah diterapkan di berbagai aplikasi dari berbagai sektor dan fungsi bisnis. Berikut ini adalah contoh yang paling umum ditemukan:

Bisnis dan Marketing

Dalam bisnis dan pemasaran, algoritma prediktif ini bisa digunakan untuk mengidentifikasi pelanggan yang memiliki probabilitas churn rate yang tinggi, sehingga perusahaan bisa mengambil langkah preventif. Selain itu, marketing juga bisa menggunakan teknologi ini untuk melakukan segmentasi pelanggan dan personalisasi konten, sehingga pemasaran lebih tertarget dan personal.

Operasional

Dari segi operasional, analisis prediktif mampu membantu untuk bidang maintenance, khususnya dalam industri manufaktur. Sensor-sensor pada mesin akan mengumpulkan data yang dianalisis untuk memprediksi kapan mesin akan mengalami kegagalan. Perawatan dan perbaikan dapat dijadwalkan sebelum kerusakan itu terjadi.

Customer Service

Dalam aspek customer service, predictive analytics berfungsi untuk menganalisis sentimen pelanggan dari input teks atau suara. Selain itu, teknologi ini juga dapat memprediksi volume panggilan atau interaksi, serta mengidentifikasi kebutuhan pelanggan sebelum mengatakannya. Hal ini dapat menciptakan pengalaman layanan pelanggan yang lebih efektif.

Apa Saja Manfaat Predictive Analytics untuk Layanan Pelanggan?

Dalam konteks layanan pelanggan, predictive analytics memiliki beberapa manfaat yang dapat meningkatkan pengalaman pelanggan secara signifikan. Berikut ini adalah beberapa manfaat analisis prediktif untuk customer service:

Personalisasi Layanan Pelanggan

Perusahaan dapat menganalisis riwayat interaksi, preferensi, serta perilaku pelanggan lewat predictive analysis. Hal ini memungkinkan perusahaan untuk memberikan solusi, menawarkan produk, atau informasi yang lebih relevan dan personal sesuai masing-masing pelanggan.

Layanan yang Lebih Proaktif

Model prediktif juga mampu menemukan pola yang dapat mengindikasikan potensi masalah atau kebutuhan pelanggan. Sistem dapat memberi tahu agen sehingga agen dapat menangani masalah pelanggan dengan lebih proaktif. Secara tidak langsung, pendekatan proaktif ini mengurangi eskalasi keluhan dan meningkatkan kepuasan.

Meningkatkan Skor Kepuasan Pelanggan (CSAT)

Layanan pelanggan yang responsif, relevan, personal, dan proaktif secara signifikan dapat meningkatkan skor kepuasan pelanggan atau CSAT. Pengalaman positif yang konsisten ini juga dapat membentuk dan membangun loyalitas pelanggan terhadap brand.

Efisiensi Operasional dan Penghematan Biaya

Untuk perusahaan, penggunaan predictive analysis dapat meningkatkan efisiensi profesional dengan mengurangi waktu rata-rata penanganan (Average Handling Time). Efisiensi ini juga dapat berdampak pada berkurangnya biaya operasional yang biasanya dikeluarkan terkait dengan kinerja staf.

Ciptakan Layanan Pelanggan yang Lebih Personal dengan Solusi Contact Center AI dari Phintraco Technology!

Setelah memahami bagaimana cara kerja dan manfaat predictive analytics, Anda pun dapat memanfaatkan potensinya yang luar biasa untuk mengembangkan bisnis Anda, khususnya dalam customer service.

Solusi contact center AI dari Phintraco Technology merupakan solusi komprehensif berbasis AI untuk efisiensi dan efektivitas contact center. Dengan berbagai chatbot canggih, kemampuan analitik, serta otomatisasi tugas, kinerja customer service Anda akan jauh lebih efisien serta kepuasan pelanggan pun akan meningkat.

Untuk informasi lebih lanjut, hubungi marketing@phintraco.com sekarang!

Editor: Irnadia Fardila