Apa itu analitik data?

Analisis data terdiri dari teknik yang membentuk ilmu menarik kesimpulan dari model data. Banyak proses analitik data saat ini datang dalam bentuk algoritme yang dapat diubah dan diotomatisasi untuk memberikan wawasan intelijen bisnis real-time yang paling berguna kepada para pemangku kepentingan.

Wawasan analitik data menarik konteks penting dari sejumlah besar data yang dapat mengungkapkan tren dan metrik yang harus dilacak oleh bisnis. Perusahaan menggunakan informasi ini untuk tetap kompetitif di pasar mereka. Dalam bisnis perusahaan, analisis data sering dikaitkan dengan “Big Data”, yaitu data dengan volume, variasi, dan kecepatan untuk membuat keputusan bisnis yang cepat.

Mengapa analisis data penting?

Analisis data membantu para pemimpin bisnis dan pemangku kepentingan memahami sejumlah besar data besar, dengan menyajikannya dengan cara yang mudah ditafsirkan yang memperjelas konteks penting dan mengungkapkan tren dan metrik. Hal ini memungkinkan pengambil keputusan bisnis untuk membuat keputusan hanya dengan melihat visualisasi, asalkan datanya terkini dan benar. Itulah mengapa data merupakan aset penting bagi organisasi besar, dan menganalisisnya adalah prioritas utama.

Jenis analitik data

Ada empat jenis analitik data yang sering digunakan bisnis untuk menentukan tren dan metrik:

• Analitik prediktif: Jenis analitik umum, analitik prediktif, membantu menjawab untuk bisnis seperti apa keadaan di masa depan. Analitik prediktif menerapkan data perusahaan historis untuk memprediksi tren tentang pertumbuhan perusahaan di masa depan, perilaku pasar, dan lainnya. Jenis analisis ini menggunakan analisis dan pemodelan statistik.
• Analitik preskriptif: Analitik preskriptif memberi tahu pemangku kepentingan apa yang perlu dilakukan. Ini dapat menentukan tindakan terbaik dengan melihat statistik.
• Analitik diagnostik: Jenis analitik ini menggunakan beragam komponen data untuk menganalisis mengapa sesuatu terjadi. Dalam jenis analitik ini, nilai indikator kinerja dilihat dalam kaitannya dengan data lain untuk melihat mengapa kinerjanya lebih baik atau lebih buruk daripada yang diantisipasi.
• Analitik deskriptif: Jenis analitik ini menggunakan data untuk menunjukkan apa yang terjadi selama periode tertentu. Dalam hal ini, data berfungsi untuk menggambarkan peristiwa yang membutuhkan konteks.

Cara menggunakan analitik data

Jika Anda mempertimbangkan untuk menggunakan analitik data, inilah yang dapat Anda lakukan:

• Mengumpulkan data.
• Periksa data yang dikumpulkan.
• Dapatkan wawasan.
• Pertimbangkan penyimpanan dan infrastruktur.
• Berinvestasi dalam visualisasi dan pemodelan.
• Mengambil tindakan.

Kumpulkan data

Pertama, Anda harus mengumpulkan data. Selama proses ini, jika Anda adalah pengambil keputusan bisnis, Anda harus memikirkan proses apa yang mendukung saluran pemasaran Anda yang menghasilkan prospek data pelanggan. Anda juga harus mempertimbangkan area data lain seperti akuntansi, manufaktur, dan pemenuhan. Sudah ada banyak sumber di mana Anda dapat menemukan data yang bermanfaat. Anda harus menentukan apa kebutuhan data Anda dan infrastruktur apa yang mendukungnya saat Anda mengumpulkan dan menggabungkan data.

Periksa data yang dikumpulkan

Selama fase ini, Anda perlu memeriksa semua data Anda untuk akurasi atau kesalahan. Anda harus mempertimbangkan bagaimana data dikompilasi. Jika dikumpulkan dengan cepat atau dari berbagai sumber yang berbeda, mungkin perlu dianalisis keakuratannya. Analisis data berharga untuk bisnis, tetapi ada biayanya. Sebelum Anda berinvestasi dalam analitik, Anda harus memastikan bahwa data Anda lengkap, akurat, dan siap untuk dianalisis.

Dapatkan wawasan

Untuk mendapatkan wawasan yang lebih baik dari data mereka, pemangku kepentingan harus bertanya pada diri sendiri pertanyaan-pertanyaan ini:

• Apa yang Anda ketahui tentang bagaimana data dikumpulkan?
• Apakah data telah dianalisis baru-baru ini?
• Seperti apa siklus hidup data untuk organisasi?
• Apakah ada masalah keamanan?

Setelah Anda dapat menjawab pertanyaan-pertanyaan ini, Anda akan berada dalam posisi yang lebih baik untuk memahami jenis wawasan penting yang bisa Anda dapatkan dari visualisasi kumpulan data Anda.

Pertimbangkan penyimpanan dan infrastruktur

Menyimpan data dan mendapatkan wawasan terbaik darinya bukanlah tugas kecil. Sebaliknya, ini membutuhkan infrastruktur data dan analitik yang kuat yang merupakan investasi waktu, uang, dan sumber daya. Alat data mencakup hal-hal seperti database, gudang data, data lake, dan alat intelijen bisnis yang membantu Anda menyimpan data dan memahami konteksnya yang lebih luas. Jenis infrastruktur data yang Anda butuhkan sangat bergantung pada faktor-faktor seperti ukuran bisnis Anda, beban data keseluruhan, jumlah total pengguna, dan kebutuhan peran pengguna.

Berinvestasi dalam visualisasi dan pemodelan

Sekarang setelah data Anda bersih dan akurat serta disimpan dalam infrastruktur yang benar dan siap untuk dianalisis, saatnya menggunakan data untuk mendapatkan wawasan. Visualisasi adalah bagian besar untuk membuat data lebih mudah dipahami. Mungkin ada orang di tim Anda yang tidak nyaman bekerja dengan statistik dan visualisasi penting untuk memastikan mereka memahami gambaran keseluruhan.

Ada alat dan sumber daya yang tersedia yang memudahkan untuk memodelkan data menjadi visualisasi yang mudah dipahami. Pertimbangkan untuk menggunakan sumber daya yang Anda inginkan untuk membuat visualisasi bermakna yang memberi dorongan pada merek Anda.

Ambil tindakan

Cukup memiliki data adalah awal yang baik tetapi lebih penting untuk memiliki rencana yang dapat ditindaklanjuti yang memberi tahu organisasi cara menggunakan data dan apa yang harus dilakukan dengan wawasan yang diperoleh. Itu dimulai dengan memastikan infrastruktur siap untuk menganalisis data. Apa pun tujuan Anda, untuk menjadi sukses, bisnis harus mampu mengubah data menjadi wawasan dan wawasan menjadi tindakan.

Banyak yang bisa diputuskan dari wawasan sederhana. Misalnya, CEO dapat membuat keputusan anggaran yang berdampak pada seluruh perusahaan. Wawasan tentang kebiasaan konsumen dapat mendorong hasil di setiap tingkat organisasi, menginformasikan hal-hal seperti bagaimana merek berbicara kepada konsumen, di mana konsumen dapat dijangkau, dan apa yang mereka sukai.

Jenis pengumpulan data

Ada banyak jenis data yang bisa Anda kumpulkan dan masing-masing dapat memberikan manfaat tersendiri. Jenis yang Anda pilih untuk digunakan mungkin bergantung pada apa yang Anda minati untuk dipelajari. Beberapa jenis pengumpulan data antara lain:

Kualitatif

Pengumpulan data kualitatif mengacu pada penelitian non-numerik yang mengumpulkan informasi tentang konsep, pemikiran atau pengalaman. Biasanya, hasil kualitatif berguna untuk topik berbasis pengalaman, seperti kebutuhan pemain golf disk. Penelitian kualitatif adalah umum dalam penelitian humaniora dan mungkin menggunakan metode pengumpulan data yang lebih pribadi. Beberapa contoh pengumpulan dan penelitian data kualitatif antara lain:

• Pengamatan
• Survei
• Grup fokus
• Wawancara

Kuantitatif

Pengumpulan data kuantitatif adalah kebalikan dari kualitatif dan sebaliknya mengumpulkan informasi numerik atau statistik. Misalnya, hasil Anda mungkin berupa sejumlah sesuatu, persentase, atau jumlah waktu. Data kuantitatif dapat berguna untuk mengukur demografi untuk pemasaran atau membandingkan statistik utama dalam laporan dewan. Penelitian kuantitatif biasanya umum di bidang studi keuangan atau ilmiah. Beberapa contoh pengumpulan dan penelitian data kuantitatif meliputi observasi dan survei.

Primer

Pengumpulan data primer terjadi ketika peneliti memperoleh informasi langsung dari sumber aslinya. Misalnya, jika Anda sedang meneliti untuk menemukan bahan terbaik untuk produk Anda, Anda dapat mewawancarai para ahli untuk mengumpulkan data penelitian utama untuk membantu menginformasikan pengembangan produk Anda. Sumber utama pengumpulan data ini dapat bervariasi tergantung pada subjek penelitian. Sumber data primer juga dapat mencakup riset pasar atau akademis.

Sekunder

Pengumpulan data sekunder mengacu pada informasi yang dikumpulkan dari penelitian sebelumnya. Penelitian sebelumnya mungkin berasal dari peneliti yang awalnya melakukan penelitian untuk proyek lain dan kemudian mempublikasikan temuan mereka, atau organisasi yang telah menerbitkan penelitian untuk kesadaran, seperti organisasi pemerintah atau organisasi nirlaba. Data ini biasanya sudah dianalisis dan dimasukkan ke dalam konteks. Sumber data sekunder dapat meliputi:

• Buku
• Jurnal dan makalah ilmiah
• Koran
• Situs web
• Podcast

6 metode pengumpulan data

Ada banyak metode pengumpulan data yang dapat Anda gunakan di tempat kerja Anda, antara lain:

Pengamatan

Metode observasi berfokus pada memeriksa sesuatu dan mengumpulkan data tentangnya. Ini mungkin termasuk mengamati hewan atau manusia individu di ruang dan tempat alami mereka. Menghindari interaksi langsung antara peneliti dan subjek yang mereka amati dapat memastikan bahwa hasilnya lebih akurat.

Contoh: Sebuah toko anak bernama Bubbly Baby tertarik untuk mengembangkan mainan anak baru untuk dijual secara eksklusif di toko mereka. Mereka ingin memastikan bahwa mereka memahami mainan yang disukai bayi sebelum mengembangkan sampel produk. Tim produksi di Bubbly Baby berencana untuk melakukan penelitian observasional dengan bayi, yang orang tuanya telah memberikan persetujuan, untuk memeriksa mainan apa yang paling menarik minat mereka. Selama sesi observasi, tim produksi berdiri di ruangan lain untuk melihat pilihan mainan yang dibuat setiap bayi. Informasi yang direkam ini kemudian dapat memandu proses perkembangan mereka dan membantu mereka mengembangkan mainan baru dengan komponen masing-masing yang diminati bayi.

Jika Anda memilih untuk mengumpulkan data dengan metode ini, menggunakan daftar periksa dapat membantu memastikan informasi yang Anda rekam mencakup semua yang ingin Anda amati.

Survei

Metode survei fokus pada pengumpulan jawaban tertulis atau pilihan ganda tentang berbagai mata pelajaran dari individu. Biasanya, individu berinteraksi dengan pertanyaan-pertanyaan ini secara online dan ada sedikit atau tidak ada interaksi antara distributor survei dan responden survei. Perusahaan dapat menggunakannya untuk mengumpulkan umpan balik internal atau eksternal yang cepat.

Contoh: Sebuah perusahaan rental mobil kecil bernama Rachel’s Car Rentals tertarik untuk mempelajari lebih lanjut tentang persepsi dan loyalitas pelanggan untuk menyewa mobil dengan mereka. Untuk memperluas jangkauan dan mempertahankan efisiensi biaya, mereka memilih untuk membuat dan mengirimkan survei ke semua pelanggan mereka dari enam bulan terakhir dengan tenggat waktu dua minggu. Survei ini mencakup pertanyaan pilihan ganda dan jawaban singkat, serta ruang bagi pelanggan untuk memberikan komentar tambahan jika mereka memiliki lebih banyak wawasan untuk dibagikan. Setelah dua minggu berlalu dan perusahaan telah mengumpulkan semua data pelanggan, mereka dapat menganalisisnya dan memutuskan bagaimana menggunakan temuan mereka.

Jika Anda memilih untuk mengumpulkan data dengan metode ini, menggunakan alat pembuatan survei teknologi dapat membantu Anda mengelola distribusi dan hasil yang masuk.

Kelompok fokus

Metode kelompok fokus fokus pada pengumpulan informasi langsung dari pengguna. Metode ini biasanya lebih berfokus pada perasaan, pendapat atau emosi daripada statistik. Perusahaan dapat menggunakan kelompok fokus untuk lebih memahami konsumen mereka.

Contoh: Green Wicker University sedang mempertimbangkan penyegaran merek untuk merek universitas mereka tetapi ingin memastikan bahwa audiens target mereka akan menikmati citra baru merek tersebut. Perancang universitas mengumpulkan beberapa logo dan bahan merek mockup untuk dibagikan dengan peserta kelompok fokus untuk mengukur persepsi mereka. Selama sesi ini, seseorang dari tim pemasaran dapat menjalankan sesi sebagai moderator dan tetap bersama peserta untuk mempresentasikan setiap ide penyegaran potensial kepada mereka. Sebelum melanjutkan ke yang berikutnya, mereka mungkin berhenti dan bertanya kepada peserta apa yang mereka pikirkan atau rasakan tentang apa yang mereka lihat. Green Wicker University kemudian dapat menggunakan hasil tersebut untuk membantu memandu citra penyegaran merek mereka.

Jika Anda memilih untuk mengumpulkan data dengan metode ini, membuat dan menggunakan skrip umum dapat membantu memandu moderasi untuk grup fokus Anda.

Wawancara

Metode wawancara bisa lebih pribadi dan melibatkan diskusi tatap muka tentang suatu topik antara peneliti dan partisipan. Peneliti mungkin berbagi pertanyaan dengan peserta sebelum sesi wawancara untuk memungkinkan mereka memutuskan apakah mereka merasa nyaman untuk mengambil bagian. Metode ini dapat mencakup pengumpulan formulir persetujuan untuk rekaman video atau audio.

Contoh: Knit-a-little-bit, seri instruksional yang berfokus pada pengajaran kepada orang-orang bagaimana merajut pada tingkat yang berbeda, khawatir bahwa mereka tidak mendapatkan pelanggan pada tingkat yang diproyeksikan. Untuk memahami alasan di balik ini, perusahaan mengatur wawancara dengan calon pelanggan untuk mendengarkan perspektif mereka. Selama setiap wawancara, peneliti mengajukan pertanyaan kepada peserta dan mencatat jawaban mereka. Setelah pewawancara merekam dan menganalisis data yang dikumpulkan dari semua wawancara, perusahaan dapat menggunakannya untuk membantu meningkatkan posisi mereka di pasar atau memperbarui strategi merek mereka.

Jika Anda memilih untuk mengumpulkan data dengan metode ini, sesi perekaman dengan video atau audio mungkin memberikan manfaat jika Anda berencana untuk merujuknya saat membuat rencana bisnis di masa mendatang.

Pemikiran desain

Metode pemikiran desain dapat berfokus pada brainstorming dengan peserta untuk menghasilkan ide atau solusi unik. Perusahaan mungkin menggunakan ini jika mereka tertarik untuk memecahkan tantangan yang dihadapi konsumen dalam perjalanan mereka sebagai pengguna produk. Sesi ini dapat terjadi secara tatap muka atau secara virtual tergantung di mana peneliti dan peserta berada.

Contoh: Meditative Monkey, sebuah perusahaan meditasi, tertarik untuk mengembangkan produk baru khusus untuk individu yang kesulitan tidur di malam hari. Mereka mencoba bertukar pikiran sebagai sebuah perusahaan, tetapi ingin mengumpulkan lebih banyak ide inovatif dan memutuskan untuk menjalankan sesi pemikiran desain dengan peserta. Pertama, mereka menulis protokol sebagai panduan untuk memastikan sesi tetap fokus untuk mengumpulkan informasi sebanyak mungkin dari peserta. Protokol mereka berisi skrip dan langkah-langkah panduan untuk proses berpikir, termasuk: Tulis semua ide yang Anda miliki, kelompokkan dan akhirnya pilih yang paling Anda sukai. Setelah sesi, Monyet Meditatif dapat meninjau ide-ide yang mereka terima dan berpotensi menggunakannya untuk membuat prototipe produk baru mereka.

Jika Anda memilih untuk mengumpulkan data dengan metode ini, apakah Anda tatap muka atau virtual, menggunakan catatan tempel fisik atau teknologi mungkin memberikan manfaat ketika Anda meminta peserta mengelompokkan ide-ide mereka.

Pengujian pengguna

Perusahaan biasanya menggunakan pengujian pengguna selama atau setelah pengembangan produk atau layanan. Jika mereka memilih untuk menggunakannya selama pengembangan, mungkin untuk menentukan di mana pengguna menemukan produk yang menantang untuk dinavigasi. Mereka mungkin juga menggunakannya setelah mereka merilis produk atau layanan jika mereka tertarik untuk melakukan pembaruan.

Contoh: Baller Bingo, sebuah game bingo untuk smartphone, tertarik untuk memperbarui aplikasinya. Pertama, mereka ingin memahami di mana pengguna secara khusus menginginkan peningkatan dan memilih untuk menggunakan metode pengujian pengguna. Selama sesi mereka, mereka meminta peserta untuk terlibat dengan semua aspek aplikasi dan kemudian bertanya kepada mereka navigasi atau fitur apa yang mungkin ingin mereka lihat ditingkatkan. Baller Bingo kemudian dapat mengambil informasi ini untuk menerapkan pembaruan pada permainan mereka.

Jika Anda memilih untuk mengumpulkan data dengan metode ini, mungkin membantu untuk mengizinkan peserta menelusuri produk atau layanan mereka sendiri untuk menghindari bias atau pengetahuan Anda sendiri yang memengaruhi hasil pengujian pengguna.

Dalam artikel ini, kita akan membahas apa itu analisis data, bagaimana Anda dapat melakukannya, dan bagaimana perusahaan menggunakannya untuk membuat keputusan.

Apa itu analisis data?

Analisis data adalah proses mengumpulkan dan memeriksa informasi statistik untuk membuat keputusan yang tepat. Proses ini mengubah informasi seperti ulasan pelanggan dan umpan balik menjadi informasi yang dapat digunakan manajer untuk mengembangkan rencana bisnis strategis dan taktis.

Membuat keputusan berdasarkan informasi membutuhkan informasi dari audiens perusahaan dan basis pelanggan. Sebuah rantai kopi besar, misalnya, mungkin perlu memahami pola penjualan musim dingin di beberapa negara bagian untuk mengembangkan rencana pemasaran baru untuk tahun mendatang. Tanpa data pelanggan dari tahun-tahun sebelumnya, akan sulit untuk menentukan secara akurat kopi musiman mana yang paling diminati di negara bagian tertentu dan apakah mereka harus membawanya kembali.

Jenis analisis data

Berikut ini adalah empat jenis analisis data yang paling umum digunakan di tempat kerja.

Analisis deskriptif

Analisis deskriptif mengubah angka mentah menjadi informasi yang mudah ditafsirkan dan dipahami. Ini mengatur ulang, memesan dan memanipulasi data untuk menghasilkan ringkasan sederhana yang menunjukkan apa yang terjadi dalam sebuah penelitian. Metode analisis data ini menunjukkan distribusi data Anda. Ini juga membantu Anda mendeteksi outlier, inkonsistensi, dan kesalahan, memungkinkan analis untuk mengidentifikasi bagaimana elemen-elemen ini terkait. Data yang diperoleh dari analisis deskriptif dapat membantu bisnis memahami proses apa yang berjalan dengan baik dan area apa yang mungkin memerlukan analisis lebih lanjut.

Analisis diagnostik

Sementara analisis deskriptif memberitahu Anda apa yang terjadi, analisis diagnostik menentukan mengapa hal itu terjadi. Jika Anda memerlukan data untuk mempelajari cara mengulang proyek yang berhasil atau untuk menilai kembali proses yang memerlukan beberapa perbaikan, analisis diagnostik dapat memberi Anda informasi ini. Analisis diagnostik membantu Anda menemukan alasan keberhasilan kampanye pemasaran tertentu, misalnya, atau di mana itu bisa direvisi.

Analisis data prediktif

Analisis data prediktif mengantisipasi hasil masa depan dari suatu keputusan atau proses dengan menggunakan informasi yang dihasilkan oleh analisis deskriptif dan diagnostik.

Analisis prediktif meninjau data masa lalu untuk mengidentifikasi tren potensial. Misalnya, department store dapat menggunakan penelitian prediktif untuk menentukan apakah mereka harus mempekerjakan karyawan tambahan selama musim liburan yang sibuk.

Analisis preskriptif

Analisis preskriptif menggabungkan data dan membantu organisasi membentuk keputusan tentang cara meningkatkan proses di tempat kerja mereka. Karena informasi yang diperoleh dari proses ini dalam skala besar, analisis preskriptif memerlukan komitmen organisasi.

Kecerdasan buatan, atau AI, dapat secara efektif menggunakan analisis preskriptif. AI menghabiskan banyak data dan terus belajar, menggunakan informasi ini untuk membuat keputusan yang tepat yang menguntungkan tempat kerja. Sistem AI yang dirancang dengan baik juga mengomunikasikan keputusan ini dan menerapkannya ke dalam tindakan. AI dapat melakukan dan mengoptimalkan proses bisnis setiap hari tanpa masukan dari karyawan lain.

Bagaimana menggunakan analisis data untuk membuat keputusan di tempat kerja

Sebelum melakukan analisis data apa pun, pastikan ada gagasan yang jelas tentang strategi dan tujuan utama. Jika Anda ingin meningkatkan basis pelanggan Anda, misalnya, jelaskan bagaimana Anda ingin mencapainya. Tanyakan pada diri Anda apa yang perlu Anda ketahui untuk memenuhi tujuan ini, dan identifikasi pertanyaan kunci tentang perusahaan Anda.

Ikuti langkah-langkah ini untuk menggunakan analisis data guna meningkatkan keterampilan pengambilan keputusan Anda di tempat kerja.

• Tentukan jenis analisis data yang akan membantu menjawab pertanyaan Anda.
• Tentukan biaya dan upaya untuk menghasilkan data.
• Kumpulkan datanya.
• Analisis datanya.

Tentukan jenis analisis data yang akan menjawab pertanyaan Anda

Fokus pada mengidentifikasi jenis data yang akan menjawab pertanyaan Anda. Jika ikhtisar sederhana adalah semua yang Anda butuhkan, Anda mungkin hanya memerlukan analisis deskriptif. Anda mungkin sudah memiliki akses ke data ini dari proyek sebelumnya. Jika angka di belakangnya masih baru dan relevan, Anda mungkin ingin mempertimbangkan untuk menggunakan informasi ini.

Tentukan biaya dan upaya untuk menghasilkan data

Analisis data akan menghabiskan sejumlah sumber daya yang bervariasi tergantung pada jenis informasi yang Anda coba kumpulkan. Sebelum berinvestasi dalam jenis proyek ini, pertimbangkan faktor-faktor yang berkontribusi seperti biaya moneter, komitmen waktu, dan hasil jangka panjang dari analisis data.

Kumpulkan datanya

Mengumpulkan data memerlukan pengaturan proses dan orang-orang yang akan mengumpulkan dan mengelola informasi Anda. Untuk menghemat waktu, Anda dapat memilih untuk membeli akses ke kumpulan data siap analisis seperti informasi demografis untuk segmen konsumen tertentu.

Analisis datanya

Ini melibatkan sampai pada kesimpulan praktis berdasarkan data yang Anda kumpulkan. Setelah Anda mengidentifikasi, mengumpulkan, dan menganalisis data, Anda dapat menggunakan metode seperti visualisasi data untuk memberi makna pada informasi. Alat visualisasi dapat membantu memahami hasil dari berbagai tindakan. Bagan dan grafik warna-warni dapat mewakili ratusan titik data yang menunjukkan tren atau narasi yang kuat. Data penjualan yang dijalankan terkait dengan wilayah geografis, misalnya, dapat membantu Anda memutuskan untuk mengalokasikan kembali dana pemasaran.

Manfaat menganalisis data

Menganalisis data dapat memajukan misi, visi, dan tujuan organisasi Anda.

Informasi ini dapat membantu Anda menyarankan peningkatan kualitas yang berkelanjutan, perluasan perusahaan atau produk, dan inovasi tempat kerja. Ini juga dapat membantu mengembangkan dan mengimplementasikan rencana seperti:

• Peningkatan perangkat lunak untuk merampingkan layanan
• Peningkatan kontrol inventaris untuk pengiriman lebih cepat
• Pelatihan kepemimpinan untuk memberdayakan karyawan
• Aliansi atau merger strategis baru untuk tetap kompetitif di pasar
• Pelatihan sukarelawan untuk meningkatkan upaya penjangkauan
• Penggunaan pembelajaran mesin yang diperluas
• Peningkatan pemahaman tentang variabel yang mempengaruhi kepuasan pelanggan

Dengan menjalankan analisis data, Anda dapat menginterpretasikan data yang berlaku untuk proyek Anda. Wawasan ini membantu menentukan hal-hal seperti produk baru yang mungkin disukai pelanggan, apakah akan diperluas ke wilayah atau negara baru atau di mana harus mengurangi biaya tertentu.