Apa itu analisis data?

Analisis data adalah latihan mengumpulkan informasi dan menafsirkan apa artinya. Saat melakukan analisis data, para ahli mengumpulkan data mentah dan menggunakan berbagai metode untuk menafsirkan informasi yang disajikan. Ada lima jenis utama analisis data yang menjelaskan bagaimana para profesional dapat menggunakan berbagai jenis data untuk mencapai kesimpulan dan membuat keputusan. Berikut adalah sedikit informasi lebih lanjut tentang lima jenis utama analisis data:

• Analisis deskriptif: Analisis deskriptif menentukan apa yang terjadi dalam situasi tertentu. Jenis analisis ini biasanya melibatkan pemesanan dan penyesuaian data dari sumber yang berbeda untuk menafsirkan maknanya.
• Analisis eksplorasi: Jenis analisis ini mengeksplorasi hubungan antara titik atau kumpulan data tertentu. Ketika terlibat dalam analisis eksplorasi, Anda dapat menemukan hubungan antara potongan-potongan informasi dan membuat hipotesis untuk menentukan mengapa mereka mungkin berhubungan satu sama lain.
• Analisis prediktif: Analisis prediktif mengacu pada pengembangan prediksi untuk apa yang mungkin terjadi. Ini dapat melibatkan mempertimbangkan hasil dari analisis sebelumnya dan mengeksplorasi tren dan pola untuk membuat estimasi tentang apa yang mungkin terjadi di masa depan.
• Analisis diagnostik: Analisis diagnostik mempertimbangkan mengapa sesuatu terjadi. Saat menggunakan analisis diagnostik, Anda dapat menjelajahi peristiwa yang terjadi dan konteks yang melingkupinya untuk mencapai solusi mengapa peristiwa itu mungkin muncul.
• Analisis preskriptif: Jenis analisis ini mencoba memprediksi bagaimana sesuatu mungkin terjadi. Analisis preskriptif mempertimbangkan data mentah yang berhubungan dengan tren atau pola dan menentukan bagaimana hal itu dapat menghasilkan hasil tertentu yang diharapkan.

Mengapa analisis data penting?

Analisis data dapat menjadi sangat penting bagi perusahaan yang menghadapi volume data yang tinggi dan menggunakannya untuk menginformasikan keputusan bisnis di masa depan. Satu situasi di mana analisis data menjadi sangat penting adalah dalam riset pasar, karena para ahli dapat menganalisis data pasar untuk mengembangkan strategi kampanye pemasaran masa depan berdasarkan tanggapan publik. Analisis data juga penting karena dapat memberi tahu bisnis tentang demografi spesifik yang dilayaninya dengan menjelajahi data tentang kebiasaan, minat, dan perilaku pelanggan.

Contoh lain di mana analisis data menjadi penting adalah dalam mengembangkan protokol untuk tempat kerja. Ini karena para profesional manajemen dapat menginterpretasikan data tentang kinerja perusahaan mereka untuk menginformasikan keputusan tentang di mana harus menginvestasikan modal, bagaimana mengembangkan perusahaan mereka dan apa yang mungkin terjadi pada bisnis mereka di masa depan.

7 Metode menganalisis data

Berikut adalah tujuh metode yang dapat Anda gunakan untuk analisis data:

Analisis kohort

Sebuah kelompok mengeksplorasi data historis untuk fokus pada perilaku spesifik yang ditunjukkan konsumen dan menemukan contoh di mana mereka terjadi beberapa kali dalam satu kumpulan data. Misalnya, profesional di bisnis mungkin ingin melakukan analisis kelompok untuk menentukan berapa banyak pelanggan mereka yang berbelanja online dari situs web mereka. Untuk melakukannya, mereka dapat meninjau data historis pada sekelompok 100 pelanggan yang membeli dari mereka di masa lalu dan mencatat berapa banyak dari pelanggan tersebut yang menggunakan situs web perusahaan untuk melakukan pembelian.

Analisis faktor

Analisis faktor mempertimbangkan semua variabel potensial yang mungkin muncul atau memengaruhi kumpulan data tertentu. Para ahli juga terkadang menyebut analisis faktor sebagai pengurangan dimensi karena analisis faktor memandang titik-titik data dari segi dimensinya. Misalnya, sebuah bisnis mungkin menggunakan analisis faktor untuk mempelajari tentang bagaimana pelanggan melihat produk tertentu dengan meminta beberapa pelanggan untuk mendeskripsikan produk dan mencatat semua karakteristik yang mereka identifikasi, seperti warna, bahan, dan kegunaan. Bisnis kemudian dapat menggunakan informasi ini saat mengembangkan produk baru untuk memastikan mereka menyertakan detail yang menarik minat pelanggan.

Analisis regresi

Analisis regresi menggunakan data historis untuk mengamati bagaimana mengubah satu atau lebih variabel independen dapat mempengaruhi variabel dependen yang telah ditetapkan. Para ahli sering menggunakan analisis regresi untuk menemukan hubungan antara variabel tertentu dan membuat prediksi tentang hasil potensial. Ini dapat bermanfaat bagi bisnis yang menjual produk, karena mereka dapat menggunakan analisis regresi untuk mengidentifikasi elemen mana dari produk dan strategi penjualan mereka yang paling efektif, seperti kualitas produk, inisiatif pemasaran, dan keterlibatan pelanggan.

Misalnya, sebuah bisnis mungkin menemukan melalui analisis regresi bahwa penjualan produk utama mereka, variabel dependen, terutama bergantung pada variabel independen aksesibilitas dan publisitas pelanggan. Para pengambil keputusan kemudian dapat menggunakan informasi ini untuk mendistribusikan kembali dana dari area produksi lain untuk meningkatkan publisitas dan aksesibilitas pelanggan mereka, yang mungkin membantu meningkatkan penjualan.

Analisis klaster

Analisis cluster melibatkan pengelompokan item dalam kumpulan data dengan item lain yang memiliki properti serupa. Proses ini menghasilkan sejumlah grup yang masing-masing berisi item yang mirip satu sama lain, yang dapat membantu mengidentifikasi hubungan antara nilai dalam kumpulan data yang awalnya tidak disajikan sebagai terkait. Metode ini dapat sangat efektif dalam industri pemasaran, karena profesional pemasaran dapat menggunakan analisis klaster untuk menemukan kesamaan di antara basis pelanggan perusahaan yang dapat menginformasikan aspek perusahaan mana yang mungkin mereka pasarkan untuk menarik minat bersama yang teridentifikasi.

Analisis teks

Analisis teks mengeksplorasi kumpulan besar data dalam bentuk teks dan menyusunnya kembali untuk membuat informasi lebih mudah diakses dan mudah diatur. Metode analisis ini bisa sangat berharga dalam mempertimbangkan sumber data seperti artikel, tanggapan survei, dan ulasan produk, karena dapat mengelompokkan teks serupa berdasarkan konten, nada, atau niatnya. Misalnya, sebuah bisnis mungkin belajar tentang penerimaan pelanggan mereka terhadap produk tertentu dengan menggunakan analisis teks untuk mengelompokkan komentar atau ulasan yang berpikiran sama tentang produk tersebut bersama-sama, yang menunjukkan tanggapan mana yang paling umum.

Jaringan saraf

Jaringan syaraf tiruan bertindak sebagai dasar untuk algoritma yang dapat melakukan tugas-tugas khusus untuk analisis data secara otomatis. Karena jaringan saraf dirancang untuk mencerminkan bagaimana orang dapat memproses bentuk data tertentu, mereka biasanya belajar dari setiap transaksi data yang berinteraksi dengan mereka dengan mengidentifikasi pola baru, memprediksi nilai baru, dan memproses berbagai bentuk data. Salah satu penggunaan umum jaringan saraf adalah dalam analisis data prediktif, karena jaringan saraf dapat secara otomatis menghasilkan dan menampilkan prediksi volume tinggi di seluruh kumpulan data.

Penambangan data

Penambangan data adalah proses menggunakan metrik untuk menemukan hubungan, pola, dan tren dalam kumpulan data besar yang dapat digunakan para ahli untuk menginformasikan keputusan bisnis. Ketika sebuah perusahaan menggunakan penambangan data, ia dapat mengumpulkan informasi dalam jumlah besar dan secara otomatis menentukan di mana bagian-bagian informasi yang berbeda terhubung. Ini bisa sangat membantu untuk bisnis yang mengalami banyak interaksi online, karena penambangan data dapat memberi tahu mereka tentang minat dan kebiasaan pembelian pelanggan mereka.

Apa itu analisis kuantitatif?

Analisis kuantitatif adalah proses penerapan alat matematika dan statistik untuk menyajikan situasi yang kompleks dalam hal nilai numerik. Analis kuantitatif fokus pada angka, statistik, data, dan persentase. Akibatnya, analisis kuantitatif sering melibatkan pengumpulan, evaluasi, dan analisis data dalam jumlah besar, untuk mengidentifikasi pola atau tren. Dengan mengenali tren dalam data, analis dapat memperkirakan hasil, perilaku, dan tren masa depan dan menggunakan penilaian ini untuk membuat keputusan bisnis yang terinformasi dengan baik.

Contoh analisis kuantitatif

Ada berbagai metode dan alat yang diadopsi dalam analisis kuantitatif. Untuk membangun interpretasi numerik dari situasi tertentu, analis sering mengumpulkan dan menilai data historis. Beberapa contoh analisis kuantitatif meliputi:

• Kuesioner dan survei tertutup
• Laporan keuangan historis
• Pengambilan sampel acak
• Kumpulan data skala besar
• Perangkat lunak pelacakan (misalnya, periklanan dan perangkat lunak manajemen hubungan pelanggan)
• Analisis dikumpulkan oleh mesin

Untuk mengembangkan pemahaman yang luas tentang suatu situasi, analisis kuantitatif sering kali melibatkan peninjauan kumpulan data yang besar. Meskipun teknik ini dapat memberikan pemahaman yang tidak bias dan didorong oleh angka tentang suatu situasi, teknik ini tidak menceritakan keseluruhan cerita. Dengan demikian, menggabungkan metode analisis kuantitatif dengan analisis kualitatif akan membantu mengembangkan pendekatan holistik untuk pemecahan masalah, memperkirakan dan menilai risiko.

Apa perbedaan antara analisis kuantitatif dan kualitatif?

Sementara analisis kuantitatif berfokus pada data terukur, seperti angka, statistik, dan persentase, analisis kualitatif melihat informasi yang tidak mudah diukur, seperti citra merek, moral karyawan, dan perilaku konsumen. Meskipun kedua metode analisis tersebut dapat memberikan wawasan yang mendalam, menggabungkan kedua metode tersebut menciptakan pandangan situasi yang lebih menyeluruh.

Definisi Analisis Kualitatif

Analisis kualitatif melibatkan pengukuran hal-hal dalam hal kualitas daripada kuantitas. Karena kualitas sulit untuk menempatkan angka numerik, analisis kualitatif sering melibatkan penggunaan deskripsi yang terbentuk dari perasaan, pikiran, dan persepsi. Pada gilirannya, analisis kualitatif menanyakan “mengapa X terjadi?”. Analis kualitatif berusaha untuk menafsirkan motivator dan perilaku, untuk memahami mengapa orang membuat keputusan tertentu. Memahami mengapa orang, atau basis pelanggan, berperilaku seperti yang mereka lakukan memungkinkan bisnis membuat keputusan yang tepat.

Contoh analisis kualitatif

Analisis kualitatif lebih sensitif terhadap konteks dan pemahaman mengapa orang membuat pilihan yang mereka lakukan. Dengan demikian, analis mengeksplorasi beberapa masalah lebih dalam untuk mendapatkan deskripsi yang kaya tentang konteks dan motivator untuk pengambilan keputusan. Alat untuk melakukan analisis kualitatif meliputi:

• Grup fokus
• Diskusi panel
• Kuesioner dan survei terbuka
• Studi kasus
• Wawancara tidak terstruktur
• Pengamatan tidak terstruktur

Perbedaan utama antara analisis kuantitatif dan kualitatif

Analisis kuantitatif dan kualitatif tidak selalu berlawanan, tetapi sangat berbeda dalam hal data yang dikumpulkan, bagaimana melakukannya, dan tujuan yang ingin dicapai. Misalnya, analisis kuantitatif bertujuan untuk mengukur dan mengukur suatu situasi, sedangkan analisis kualitatif bertujuan untuk membangun pemahaman yang lebih dalam tentang mengapa suatu situasi seperti itu. Beberapa perbedaan utama antara keduanya meliputi:

Analisis kuantitatif menanyakan “apa yang terjadi?” sedangkan analisis kualitatif menanyakan “mengapa itu terjadi?”

Pendekatan kuantitatif dapat memberikan penilaian numerik yang tidak memihak dari suatu situasi, misalnya, penjualan meja perusahaan furnitur X meningkat sebesar 15% pada tahun 2020. Sedangkan pendekatan kualitatif mengeksplorasi mengapa sesuatu terjadi, misalnya, banyak pelanggan furnitur X melaporkan bahwa mereka bekerja dari rumah pada tahun 2020.

Analisis kuantitatif bekerja dengan fakta dan angka sedangkan analisis kualitatif mengeksplorasi perilaku, pikiran, dan persepsi

Analisis kuantitatif akan sering berujung pada grafik dan data statistik, karena temuan berfokus pada angka. Analisis kualitatif berusaha membangun deskripsi yang kaya tentang suatu situasi. Misalnya, analisis kuantitatif akan meninjau data keuangan, sedangkan analisis kualitatif akan mewawancarai orang untuk memahami keputusan dan motivator mereka.

Analisis kuantitatif mengasumsikan bahwa realitas dapat diukur sedangkan analisis kualitatif mengasumsikan bahwa realitas terus berubah

Analisis kuantitatif berusaha memberikan interpretasi numerik dari realitas, apakah itu ukuran keuangan, statistik, atau risiko. Namun, analisis kualitatif berusaha memahami konteks dan faktor-faktor yang mempengaruhi perilaku masyarakat.

Analisis kuantitatif melaporkan data dalam nilai statistik sedangkan analisis kualitatif melaporkan data dengan menyampaikan informasi melalui bahasa dan deskriptor.

Karena analisis kuantitatif mengumpulkan data melalui kumpulan data yang besar dan kuesioner tertutup, volume data yang besar dapat disajikan sebagai persentase. Sedangkan analisis kualitatif melibatkan pengumpulan data melalui wawancara tidak terstruktur dan kelompok fokus, yang seringkali akan menghasilkan berbagai deskriptor dan data yang tidak dapat diukur.

Dengan menerapkan perpaduan analisis kuantitatif dan kualitatif yang seimbang, bisnis mengembangkan pemahaman yang luas tentang masalah yang mereka hadapi. Dengan demikian, mereka paling mampu memecahkan masalah secara efektif dan membuat keputusan yang tepat.

Bagaimana keterampilan analisis kuantitatif diterapkan di tempat kerja?

Di semua bidang bisnis, analisis kuantitatif dapat diterapkan untuk membantu menginformasikan pengambilan keputusan. Ketika bisnis berkembang menjadi lebih fokus secara digital, data menjadi lebih mudah tersedia. Baik melalui situs web atau media sosial mereka, perusahaan kini memiliki akses ke lebih banyak data daripada sebelumnya. Dengan menggunakan data ini secara efektif untuk menganalisis tren, memperkirakan pendapatan di masa mendatang, dan merencanakan kampanye pemasaran, perusahaan memiliki akses ke berbagai wawasan yang memengaruhi keputusan di semua departemen. Berikut adalah beberapa cara bisnis dapat menggunakan analisis kuantitatif:

Rencana produksi

Ketika datang ke perencanaan tingkat produksi, ada sejumlah variabel yang perlu dipertimbangkan. Ketika permintaan konsumen lebih besar dari kapasitas produksi, bisnis perlu mempertimbangkan pilihan seperti meningkatkan atau memperluas fasilitas saat ini, mengembangkan fasilitas produksi tambahan atau produksi outsourcing. Dengan menerapkan metode analisis kuantitatif, keputusan dapat dibuat berdasarkan biaya, risiko dan waktu, untuk mencapai hasil terbaik bagi perusahaan.

Pembelian, inventaris, dan kontrol stok

Mampu meramalkan permintaan konsumen sangat bermanfaat bagi bisnis. Jika Anda dapat memprediksi penjualan di masa mendatang, Anda dapat memastikan bahwa Anda memiliki stok yang cukup pada waktu yang tepat untuk memenuhi permintaan tersebut. Melalui analisis kuantitatif, bisnis dapat mengidentifikasi tren historis dan tingkat pertumbuhan dan pada gilirannya memperkirakan volume stok yang perlu mereka beli, tingkat inventaris yang diperlukan untuk memenuhi permintaan, dan berapa biayanya untuk membeli, mengangkut, dan menyimpan. Memiliki kemampuan untuk mengidentifikasi biaya-biaya ini juga membantu perencanaan keuangan.

Keuangan

Aplikasi penting dari analisis kuantitatif adalah dalam pelaporan keuangan. Saat menganalisis neraca, analis berusaha meminimalkan biaya, memaksimalkan pendapatan, dan pada gilirannya meningkatkan keuntungan. Karena data keuangan sering dilaporkan bulanan, triwulanan, dan tahunan, bisnis dapat menggunakan analisis data untuk merencanakan, memperkirakan, dan mengimplementasikan tindakan untuk mencapai tujuan keuangan. Salah satu contoh khusus di mana analisis kuantitatif dapat digunakan untuk memainkan peran besar dalam keuangan perusahaan adalah dalam keputusan penetapan harga. Analis dapat menilai dan memprediksi bagaimana konsumen akan bereaksi terhadap perubahan harga, dan menetapkan harga yang sesuai untuk memaksimalkan keuntungan.

Pemasaran

Pemasar menggunakan analisis kuantitatif untuk mengalokasikan pengeluaran media dan mengalokasikan sumber daya. Dengan menilai data yang diperoleh dari kampanye, tim pemasaran dapat menetapkan laba atas investasi untuk proyek mereka dan menggunakan informasi ini untuk menyesuaikan arah pemasaran dan memperkirakan hasil kampanye di masa mendatang. Seringkali, tim pemasaran akan menggabungkan metode kuantitatif dengan analisis kualitatif melalui kelompok fokus atau survei terbuka untuk lebih memahami audiens mereka. Melalui pemahaman yang lebih baik tentang perilaku konsumen, pemasar dapat membuat kampanye yang lebih efektif.

Manajemen proyek

Dalam manajemen proyek, analisis kuantitatif adalah alat yang sangat diperlukan. Metode kuantitatif dapat diterapkan untuk menemukan cara terbaik untuk mengalokasikan sumber daya. Dengan menetapkan sumber daya mana yang diperlukan untuk tugas tertentu dan sumber daya mana yang tersedia pada tahap proyek tertentu, manajer proyek dapat menjadwalkan dan merencanakan proyek untuk hasil yang optimal.

Keputusan investasi

Personil akuntansi akan sering melihat metode analisis kuantitatif untuk mengevaluasi keputusan investasi. Bisnis akan mempertimbangkan pengembalian investasi yang diharapkan versus risiko opsi investasi untuk membuat keputusan investasi yang terinformasi dengan baik.

Definisi analisis kuantitatif

Istilah analisis kuantitatif mengacu pada bagaimana ilmuwan data dan profesional lainnya mengumpulkan, mengevaluasi, dan menganalisis data dengan menggunakan pemodelan ilmiah untuk meneliti dan memahami pola di masa lalu, sekarang, dan masa depan. Proses ini berguna dalam beberapa aplikasi, termasuk:

Memprediksi hasil dalam situasi tertentu dan mengidentifikasi tren atau pola yang mempengaruhi pengambilan keputusan. Analisis kuantitatif dapat diterapkan untuk mencapai hasil yang berbeda, termasuk mengevaluasi kinerja, mengukur keberhasilan atau membuat penilaian nilai instrumen keuangan. Bahkan dapat digunakan untuk memprediksi peristiwa ekonomi skala besar, seperti fluktuasi produk domestik bruto (PDB). Dalam analitik keuangan, seorang analis yang mengandalkan analitik kuantitatif untuk memprediksi tren disebut “kuant.” Demikian pula, pemerintah menggunakan analitik kuantitatif untuk menentukan tren ekonomi besar yang menginformasikan kebijakan.

Menyediakan seperangkat alat yang andal untuk memeriksa perilaku dan peristiwa dengan cermat. Alat dan sumber daya yang tersedia dengan analitik kuantitatif dapat membantu dengan berbagai data mulai dari nilai sederhana hingga penghitungan yang lebih kompleks. Segala sesuatu yang dapat dikuantifikasi dapat dianalisis dengan menggunakan analisis kuantitatif. Untuk alasan ini, analitik kuantitatif hampir secara universal bermanfaat.

Bagaimana analisis kuantitatif berbeda dari analisis kualitatif?

Analisis kualitatif dan kuantitatif mewakili metode pengumpulan, identifikasi, dan pemrosesan data yang berbeda. Faktor penentu utama di antara mereka adalah apa yang ingin mereka tentukan.

Analisis kuantitatif menjawab, “Apa yang terjadi?” dalam hal kuantitas. Misalnya, menggunakan data kuantitatif, mengevaluasi serangkaian transaksi bisnis mungkin mengungkapkan bahwa Gray Company menghasilkan $8.700 pada bulan Desember, dan itu 10% lebih banyak dari tahun-tahun sebelumnya.

Analisis kualitatif menjawab, “Mengapa itu terjadi?” Analisis kualitatif data dari set yang sama mungkin mengungkapkan siapa yang membeli dari Gray Company. Hal ini dapat mengarahkan pemangku kepentingan bisnis untuk menentukan apakah kampanye iklan berhasil di pasar tertentu, atau perlu diperbarui untuk hasil yang lebih baik.

Singkatnya, analisis kualitatif dan kuantitatif menawarkan konteks yang berbeda untuk kumpulan data tertentu. Hal ini memungkinkan untuk keputusan bisnis yang lebih baik-informasi. Untuk memahami caranya, penting untuk mencatat beberapa perbedaan utama antara analisis kuantitatif dan kualitatif.

Perbedaan ini dapat dikategorikan sebagai konseptual atau fungsional:

Perbedaan konseptual

Perbedaan konseptual mengacu pada apa yang dirancang untuk dilakukan oleh jenis analisis tertentu. Berikut adalah beberapa perbedaan konseptual penting antara analisis kuantitatif dan analisis kualitatif:

• Analisis data kuantitatif berkaitan dengan fakta.
• Analisis data kuantitatif mengasumsikan realitas dapat diukur.
• Analisis data kualitatif berusaha untuk memahami alasan suatu perilaku.
• Analisis data kualitatif mengasumsikan kenyataan selalu berubah dan mencakup beberapa variabel yang sulit diukur secara numerik.

Perbedaan fungsional

Perbedaan fungsional adalah perbedaan metodologi. Berikut adalah beberapa perbedaan fungsional antara analisis kuantitatif dan kualitatif:

• Penelitian kuantitatif mengumpulkan data melalui pengukuran.
• Analisis kuantitatif memprediksi hasil menggunakan nilai dan statistik.
• Analisis kuantitatif melaporkan data dalam nilai statistik.
• Penelitian kualitatif mengumpulkan data dengan teknik observasi dan wawancara.
• Analisis kualitatif memprediksi hasil dengan menggunakan informasi yang dikumpulkan dalam wawancara dan survei.
• Analisis kualitatif melaporkan data dengan menyampaikan informasi menggunakan bahasa dan deskripsi.

Contoh: Menganalisis kesehatan keuangan suatu perusahaan

Salah satu cara orang menggunakan analisis kuantitatif adalah dalam pelaporan bisnis. Data keuangan adalah bagian penting dari ekosistem Big Data untuk sebagian besar bisnis. Karena itu, sering dilaporkan. Siklus laporan yang khas adalah bulanan, triwulanan atau tahunan.

Salah satu contoh penting dari analisis kuantitatif dalam pelaporan keuangan adalah ketika menganalisis neraca. Ini adalah laporan yang mencakup informasi seperti laba kotor, laba bersih, harga pokok penjualan (HPP), modal kerja, dan lainnya. Seringkali ketika analis keuangan mengevaluasi neraca, mereka berusaha untuk mengurangi COGS sebagai sarana untuk meningkatkan keuntungan.

Dengan analisis data yang menyeluruh, bisnis dapat merencanakan dan mengimplementasikan kegiatan yang mencapai tujuan. Salah satu model analisis kuantitatif yang mungkin membantu dalam kasus ini mencakup analisis regresi untuk mengungkap hubungan antara penetapan harga dan volume penjualan yang diantisipasi, atau laba atas investasi ketika mengasumsikan utang.

Demikian juga, analisis kuantitatif merupakan sumber penting ketika memperkirakan laba atas investasi dari iklan yang dikeluarkan. Untuk menentukan apakah kampanye iklan menguntungkan, pemasar dapat memasukkan poin data kuantitatif dan kualitatif yang penting, seperti biaya akuisisi pelanggan dan informasi demografis, ke dalam model yang membantu mengukur variabel. Ini adalah informasi penting bagi bisnis untuk dipastikan, karena mengarah langsung ke keputusan pemasaran yang berdampak pada akuisisi pelanggan.

Aplikasi analisis kuantitatif dalam bisnis

Keinginan untuk lebih banyak data dalam bisnis adalah produk sampingan alami dari evolusi bisnis dari fisik ke digital.

Ketika perusahaan mulai menggunakan lebih banyak proses mereka secara online, mereka menumbuhkan jumlah daya komputasi yang eksponensial dan memiliki akses yang lebih besar ke data pelanggan melalui alat seperti media sosial. Secara alami, perusahaan ingin memanfaatkan sumber daya data penting yang mereka miliki, dan untuk melakukan itu, diperlukan analisis. Data yang dikumpulkan dan dianalisis sangat penting karena menawarkan wawasan unik yang dapat meningkatkan proses bisnis, efisiensi, pendapatan, dan lainnya.

Pikirkan tentang siklus hidup kampanye iklan. Pengembangan dan implementasi kampanye mencakup beberapa poin data kuantitatif dan proyeksi seperti ini:

• Pengembalian investasi yang diharapkan
• Demografi dalam pasar sasaran
• Berapa biaya kampanye untuk diterapkan
• Durasi kampanye
• Hasil pengukuran, pelacakan, dan analitik

Ini digunakan untuk menentukan metrik untuk kampanye dan seberapa suksesnya setelah selesai. Dengan menggunakan informasi ini, bisnis dapat menargetkan pelanggan baru, atau menargetkan ulang pelanggan yang sudah ada dari posisi informasi yang lebih objektif.