10 Implementasi Analisis Prediktif dalam Kehidupan Sehari-Hari

Analisis prediktif dapat memudahkan hidup dan menguntungkan bisnis Anda. Simak sepuluh contoh implementasinya dalam kehidupan sehari-hari!

Bunga Dea Laraswati
Bunga Dea Laraswati

Table of Contents

Analisis prediktif menggunakan data historis dipakai untuk memprediksi tren dan pola di masa depan dengan mengidentifikasi korelasi antar variabel. Hal ini memungkinkan suatu bisnis untuk mengurangi risiko dan biaya di masa depan. Anda dapat menggunakan analisis prediktif sebagai strategi kompetitif Anda.

Adanya machine learning dan AI (Artificial Intelligence) membuat analisis ini semakin mudah dilakukan. Perusahaan seperti Amazon dan Netflix menggunakan strategi pemasaran dengan analisis prediktif untuk lebih tepat dalam menargetkan calon konsumen dan memberikan pengalaman konsumen yang lebih baik. Apa saja kemampuan yang dimiliki analisis prediktif?

Implementasi Analisis Prediktif

Analisis prediktif tak hanya bisa digunakan untuk memprediksi pola dan tren di masa yang akan datang. Berikut adalah sepuluh contoh implementasi analisis prediktif yang perlu Anda ketahui.

1. Prediksi Perilaku Konsumen

Implementasi analisis prediktif digunakan salah satunya oleh Walmart dalam memahami pola pembelian konsumennya berdasarkan riwayat pembelian konsumen. Ini membantu Walmart untuk memahami pola perilaku konsumennya pada tingkat yang lebih dalam dan personal.

2. Mendeteksi penipuan

Anda dapat memasukkan data historis serangan dari dunia maya dan ancaman terhadap sistem. Ketika sistem mengidentifikasi sesuatu yang serupa, sistem akan mengirimkan pemberitahuan. Ini akan membatasi masuknya peretas dan kerentanan yang mungkin membahayakan sistem. Misalnya, perusahaan asuransi dapat menggunakan sistem analisis prediktif untuk mempertimbangkan suatu klaim dengan mengidentifikasi lokasi asal klaim, waktu, riwayat penggugat, dan jumlah klaim.

Dengan menerapkan model analisis pada klaim tersebut, perusahaan asuransi dapat dengan cepat mendeteksi aktivitas yang mencurigakan. Setiap klaim yang tampak tidak normal akan ditandai sebagai outlier. Klaim yang cenderung curang akan ditinjau secara lebih lanjut.

3. Diagnosis kesehatan

Model analisis prediktif membantu dalam memahami penyakit pasien dengan memberikan diagnosis yang akurat berdasarkan riwayat penyakit masa lalu. Analisis prediktif membantu dokter melihat penyebab penyakit dengan detail dan analisis yang tepat, sehingga pasien dapat memulai perawatan sejak dini.

Model analisis prediktif harus mempertimbangkan data dari banyak sumber, termasuk demografi pasien, tanda vital pasien, riwayat pengobatan sebelumnya, kunjungan ke rumah sakit, hasil tes laboratorium, dan data klaim lainnya. Analisis prediktif juga dapat memberi tahu dokter mengenai pasien mana yang membutuhkan perawatan lebih cepat dengan memprediksi pasien yang memiliki risiko lebih tinggi.

4. Mengatasi Abandoned Cart

Abandoned cart biasanya banyak ditemui dalam bisnis e-commerce. Model analisis prediktif dapat memprediksi seberapa besar kemungkinan pelanggan melakukan abandoned cart berdasarkan kunjungan sebelumnya, sehingga Anda dapat mengidentifikasi variabel yang berkaitan dengan keputusan check out konsumen dan melakukan optimasi agar tingkat abandoned cart dapat berkurang.

5. Rekomendasi konten

Perusahaan seperti YouTube menggunakan analisis prediktif untuk merekomendasikan konten kepada Anda berdasarkan genre, kata kunci, peringkat, dan riwayat video yang Anda tonton sebelumnya.

6. Pemeliharaan peralatan

Model analisis prediktif penting untuk kegiatan yang memerlukan pemeliharaan peralatan secara terjadwal seperti pada bisnis manufaktur. Kerusakan peralatan menyebabkan hilangnya keuntungan, penambahan biaya perbaikan, hilangnya waktu produktif bagi karyawan, bahkan dapat membahayakan nyawa manusia. Dengan analisis prediktif dalam aplikasi atau mesin, Anda dapat memantau kondisi dan kinerja peralatan serta memprediksi kegagalan sebelum terjadi.

7. Asisten virtual

Dikombinasikan dengan kekuatan machine learning, analisis prediktif bekerja dengan sangat baik saat digunakan dalam asisten virtual, seperti Siri, Ok Google, dan Alexa. Asisten virtual ini mempelajari perilaku Anda, sehingga bisa melakukan perintah sesuai dengan keinginan Anda dan memberikan rekomendasi yang mungkin Anda sukai.

8. Prediksi keterlambatan pembayaran

Perusahaan keuangan dapat menggunakan analisis deskriptif untuk memprediksi individu atau bisnis mana yang kemungkinan akan melakukan pembayaran secara terlambat melalui analisis demografi perusahaan atau individu, produk yang dibeli atau digunakan, riwayat pembayaran sebelumnya, log dukungan pelanggan, dan informasi lainnya.

Analisis prediktif dapat merekomendasikan tanggal dan waktu terbaik untuk mengirim pengingat pembayaran, dan cara mengomunikasikannya (misalnya melalui pesan teks, email, atau panggilan telepon). Hasil analisis ini dapat membuat pengelolaan arus kas perusahaan menjadi lebih baik.

9. Mengurangi Customer Churn

Analisis prediktif dapat memperkirakan dan mengurangi churn rate dengan lebih presisi. Sistem analisis prediktif akan mempertimbangkan demografi pelanggan, produk yang dibeli, penggunaan produk, panggilan pelanggan, waktu sejak kontak terakhir, riwayat transaksi sebelumnya, industri, ukuran perusahaan, dan pendapatan.

Anda dapat melakukan berbagai macam kegiatan preventif, seperti mengirim promo pada pelanggan melalui email otomatis atau memberikan insentif bagi tim customer service Anda yang secara proaktif menghubungi pelanggan untuk pengalaman pelanggan yang lebih baik.

10. Berperan dalam bisnis Real Estate

Analisis prediktif memungkinkan broker real estate dalam memberikan proyeksi nilai rumah untuk menyakinkan calon konsumen dan mengidentifikasi pemilik rumah yang mungkin tertarik untuk segera menjual rumahnya. Analisis prediktif juga dapat mencocokkan calon pembeli dengan penjual rumah secara efektif, sehingga memudahkan Anda sebagai broker.

Kesimpulan

Strategi pemasaran analisis prediktif membawa revolusi dalam cara perusahaan beroperasi dengan menggunakan data historis untuk memprediksi tren serta perilaku yang memungkinkan perusahaan membangun produk dan layanan yang lebih baik. Sepuluh contoh di atas merupakan implementasi analisis prediktif yang sangat berguna bagi masing-masing sektor.

Tertarik mempelajari analisis prediktif? Anda bisa mempelajarinya dengan memahami dahulu ilmu tentang data di Algoritma Data Science School yang menyediakan beragam kelas terkait data science yang bisa Anda pilih sesuai kebutuhan, baik individu maupun korporat.

Referensi:

  • rapidinsight - 11 Examples of Predictive Analytics: Industry Use Cases
  • blogs.sap - 7 Real-world Use Cases of Predictive Analytics

Get Free Learning Resources

* indicates required
Insights

Bunga Dea Laraswati

Sr. Writer Algoritma Data Science School