Ingin memahami konsumen dengan lebih baik agar penjualan produk meningkat? Data mining adalah upaya yang tak boleh Anda lupakan.
Di tengah gencarnya penggunaan big data untuk mendukung bisnis, manfaat data mining makin terasa, terutama untuk memahami kondisi pasar dan persaingan usaha.
Apa itu data mining sebenarnya? Di artikel ini, kami akan menjelaskan seluk beluk penambangan data, mulai dari proses data mining hingga contoh-contoh penggunaannya.
Tanpa belama-lama, mari simak pengertian data mining terlebih dahulu.
Apa Itu Data Mining?
Data mining adalah upaya mendapatkan informasi dari kumpulan data tertentu. Nantinya, informasi tersebut akan diolah dan digunakan sesuai dengan tujuan data mining yang ditentukan.
Terutama bagi bisnis, upaya data mining penting untuk mengambil keputusan terbaik sesuai strategi bisnis yang akan dijalankan.
Salah satu contoh penggunaan data mining adalah untuk meningkatkan efektifitas pelayanan pelanggan. Hal ini cukup sering dilakukan karena selain produk yang baik, layanan yang tepat akan berpengaruh ke kepuasan pelanggan.
Umumnya, perusahaan akan mengakses database customer support agar menemukan jenis masalah yang sering dikeluhkan pelanggan. Dengan data itu, pemilik bisnis jadi tahu apa yang terjadi, dan merencanakan strategi untuk meningkatkan kualitas layanan.
Nah, siapa yang bertugas melakukan data mining? Umumnya, beberapa perusahaan menunjuk seorang data scientist untuk melakukan semua tahapan dalam data mining.
Meskipun bisa melakukan pekerjaan secara manual, seiring bertambahnya jumlah data, data scientist banyak yang menggunakan bantuan tools untuk mengolah data. Jadi, proses dapat dilakukan dalam waktu yang lebih singkat.
Proses data mining sendiri biasanya meliputi enam tahap, yaitu:
- Penentuan tujuan: memastikan tujuan penambangan data agar sesuai dengan kebutuhan.
- Pengumpulan data: mengumpulkan data-data yang sesuai dengan tujuan dan menyimpannya di data warehouse.
- Persiapan data: merapikan data agar tidak ada yang duplikat, hilang, atau berkualitas buruk. Kemudian, dilanjutkan dengan menata data dalam format yang dibutuhkan.
- Modeling data: membuat dan menguji beberapa model data dengan algoritma yang dipilih agar sesuai dengan tujuan data mining.
- Evaluasi data: meneliti hasil dari masing-masing model untuk menentukan mana yang tepat untuk mencapai tujuan data mining.
- Penerapan hasil: hasil terpilih dari penambangan data digunakan untuk tujuan yang ditentukan di awal.
Tujuan Data Mining
Setelah tahu apa itu data mining, Anda juga perlu tahu tujuannya. Berikut ini adalah tiga di antaranya:
1. Explanatory
Tujuan data mining ini adalah untuk menjawab atau menjelaskan penyebab dari suatu hal.
Katakanlah, Anda ingin tahu mengapa salah satu produk di website Anda kurang laku dibanding produk lainnya.
Setelah menggali data aktivitas pengunjung di website, Anda menemukan bahwa produk tersebut tidak menawarkan pilihan warna. Sedangkan, pengunjung Anda cenderung memilih warna favorit sebelum memasukkannya ke keranjang belanja.
Dengan begitu, Anda jadi mendapat gambaran solusi agar produk tersebut bisa lebih laris.
2. Confirmatory
Sesuai namanya, tujuan data mining ini adalah untuk mengkonfirmasi sebuah pendapat atau hipotesis. Umumnya, tujuan ini penting dalam proses pembuatan produk.
Ketika merancang sebuah produk, Anda pasti punya asumsi tentang masalah yang dihadapi target konsumen dan menciptakan produk sesuai kebutuhan tersebut. Namun, benarkah produk Anda nantinya akan dibutuhkan?
Nah, untuk memastikan hal itu, Anda perlu mengumpulkan data tentang kebiasaan konsumen terkait produk yang diharapkan. Bisa menggunakan sampling dari calon konsumen Anda atau menggunakan data dari kompetitor apabila memilikinya.
Apapun itu, Anda harus mampu menjawab benar tidaknya sebuah asumsi dengan data mining yang dilakukan.
3. Exploratory
Penambangan data juga bertujuan untuk menemukan kemungkinan atau pola baru dalam sebuah proses bisnis. Contohnya, tren pasar yang akan berdampak kepada penjualan produk.
Anda bisa memanfaatkan data mining untuk menentukan produk apa yang akan dijual sesuai dengan tren kebutuhan di masyarakat. Dengan menciptakan produk sesuai tren, kemungkinan penjualan bisa ditingkatkan. Jadi, akan berdampak bagi kelangsungan bisnis.
Karakteristik Data Mining
Setelah tahu tujuannya, Anda sebaiknya juga mengenal karakteristik data mining sebelum benar-benar menjalankannya, yaitu:
1. Membutuhkan Banyak Data
Sebelum ada internet, proses pengumpulan data dilakukan lewat survei kepada konsumen secara langsung. Tentunya, cara itu membutuhkan banyak waktu dan tenaga.
Saat ini, semua aktivitas konsumen secara online menghasilkan data yang melimpah. Salah satunya, adalah berbagai kebiasaan konsumen yang tercatat di akun di media sosial atau data diri yang tersimpan pada saat membuat akun di marketplace atau toko online.
Semakin bertambahnya data di dunia online, semakin besar juga kebutuhan data untuk melakukan data mining dengan baik.
2. Data Tidak Selalu Akurat
Meskipun mendapatkan banyak data kian mudah, tidak semua data memiliki kualitas yang baik untuk mendukung keputusan bisnis yang tepat. Inilah salah satu karakteristik data mining yang patut diperhatikan.
Kenapa hal itu bisa terjadi? Alasannya, bisa saja data yang diberikan oleh konsumen di berbagai platform tidak lengkap atau bahkan tidak valid. Pasalnya, belum semua orang merasa nyaman membagikan data pribadi mereka secara online.
Selain tidak ingin privasi mereka terganggu, beberapa orang juga khawatir data mereka digunakan untuk tujuan negatif atau takut menjadi korban kejahatan online.
Penggunaan cookies pada website menjadi salah satu strategi untuk mengumpulkan data pengunjung secara otomatis. Namun, pengunjung website tetap bisa menolak datanya dikumpulkan dengan cara tersebut.
3. Dilakukan dengan Cara Manual dan Bantuan Tools
Data scientist bisa saja melakukan data mining sendiri jika data yang dikumpulkan dan diolah belum banyak. Namun, kalau jumlahnya semakin berlipat, penambangan data secara manual tentu kurang efektif, bukan?
Itulah mengapa pada proses pengumpulan data, bantuan tools dan algoritma machine learning sangatlah membantu. Meskipun ketika berlanjut pada proses evaluasi data, peran data scientist makin dibutuhkan untuk mendapatkan hasil lebih akurat.
Manfaat Data Mining
Ada banyak manfaat yang bisa didapatkan dari data mining, terutama dalam dunia bisnis, seperti:
1. Meningkatkan Kualitas Layanan
Meskipun memiliki produk yang berkualitas, tapi kalau bisnis tidak mampu memberikan layanan kepada konsumen dengan baik, pasti mereka akan kecewa, bukan?
Nah, data mining menjanjikan manfaat untuk bisa meningkatkan kualitas layanan bisnis.
Sebagai contoh, dengan sebuah tool CRM, Anda jadi tahu kendala yang sering mereka hadapi dan menyediakan proses yang lebih baik agar kendala tersebut tidak terjadi pada konsumen lagi
2. Mendorong Penjualan
Inilah salah satu alasan utama banyak bisnis mulai memanfaatkan data mining. Sebab, data mining bisa meningkatkan conversion rate atau jumlah transaksi di website.
Dengan menambang data aktivitas konsumen di website, Anda bisa mengetahui apa saja yang mengurungkan niat konsumen untuk bertransaksi. Contohnya, menu navigasi yang sulit dipahami, minimnya deskripsi di halaman produk, dan lainnya.
Kalau sudah tahu berbagai penyebabnya, Anda bisa mulai menerapkan strategi yang tepat untuk mendorong penjualan.
3. Melakukan Analisis Risiko
Data mining juga cukup efektif dalam melakukan analisis risiko. Itulah kenapa upaya ini kerap dilakukan oleh institusi keuangan. Salah satu contohnya, untuk memproses nasabah bank yang mengajukan pinjaman.
Pada praktiknya, bank akan mengumpulkan riwayat keuangan nasabah dari berbagai bank dan penyedia layanan finansial lainnya. Nah, jika orang tersebut memiliki catatan yang buruk, bank akan menangguhkan permintaan pinjamannya.
4. Mengoptimalkan Pengeluaran
Manfaat data mining yang lain adalah mendeteksi pemborosan dan dan mengupayakan belanja perusahaan lebih optimal. Upaya ini cukup sering dilakukan di berbagai jenis industri.
Sebagai contoh, Anda memasarkan produk lewat iklan media sosial. Setelah melakukan data mining, ternyata sumber transaksi dari blog lebih banyak dibanding dari iklan yang dipasang.
Artinya, iklan di media sosial Anda kurang efektif. Dengan begitu, Anda bisa mengevaluasi kampanye iklan Anda dan mengalokasikan anggarannya untuk memaksimalkan blog. Misalnya, membeli tema premium untuk fitur lebih lengkap, atau mencari penulis blog berkualitas agar bisa membuat konten lebih rutin.
5. Bisa Lebih Memahami Konsumen
Kebutuhan konsumen akan suatu produk bisa saja berubah-ubah. Bisa karena tren, atau lainnya. Nah, agar produk atau layanan Anda senantiasa laris, pastikan penawaran produk tetap relevan dengan kebutuhan itu.
Dengan data mining, Anda bisa mencatat perubahan tersebut sehingga dapat memberikan solusi produk yang tepat.
Contohnya, saat Hari Raya, terdapat beberapa produk yang sering dibeli sesuai data mining yang dilakukan. Maka, Anda bisa menampilkan produk tersebut di halaman utama toko online. Dengan begitu, akan memudahkan konsumen dalam berbelanja produk.
6. Memastikan Produksi Berjalan Baik
Untuk memastikan produksi berjalan dengan baik, memanfaatkan data mining adalah langkah jitu. Data mining yang dilakukan bisa berupa mengumpulkan data penggunaan, kapasitas produksi, dan lainnya.
Dengan semua data yang dimiliki, Anda bisa tahu kapan harus melakukan pemeliharaan untuk menghindari perbaikan yang tidak terjadwal dan mengurangi produktivitas.
7. Mengelola Pasokan Bahan Baku Lebih Baik
Manfaat data mining selanjutnya adalah untuk mengetahui kapan permintaan pasar meningkat. Jadi, mereka bisa menyiapkan jumlah pasokan untuk menghadapi permintaan yang membludak.
Dengan menyiapkan bahan baku jauh-jauh hari, efektivitas kerja tentu lebih baik, bukan?
Metode dalam Data Mining
Manfaat data mining banyak juga, ya? Llau, apa saja metode dalam data mining? Di bawah ini adalah beberapa yang umum digunakan:
1. Association Rule
Fokus metode ini ialah mencari elemen-elemen dalam sebuah kumpulan data yang memiliki hubungan sebab akibat. Secara umum, association rule bermanfaat untuk menjawab sebuah masalah.
Selain itu, association rule juga digunakan dalam bisnis untuk meneliti kecenderungan konsumen. Misalnya, kebanyakan pembeli produk A cenderung membeli produk B dan C juga. Jadi, bisa disimpulkan bahwa Anda bisa merekomendasikan produk B dan C ke konsumen yang membeli produk A.
2. Anomaly detection
Sesuai namanya, anomaly detection berfungsi untuk menemukan sesuatu yang tidak normal pada sebuah kumpulan data.
Anomali yang dicari bisa bersifat positif, seperti kapan saja bisnis mendapatkan pemasukan yang jauh di atas rata-rata tahunan. Namun, hasil temuan anomaly detection juga bisa bersifat negatif. Contohnya adalah ketika bank menemukan penggunaan kartu kredit nasabah dengan nominal yang tidak wajar.
3. Clustering atau Cluster Analysis
Metode clustering digunakan untuk mengelompokkan elemen-elemen dalam kumpulan data dengan mencari kesamaan karakteristik. Contohnya, pengelompokan konsumen berdasarkan usia, pekerjaan, dan minat untuk mengembangkan buyer persona.
4. Classification
Metode ini mirip dengan clustering. Bedanya, dalam classification, Anda menentukan kategori terlebih dahulu. Kemudian, algoritma data mining akan memasukkan elemen tertentu ke dalam kelompok atau klasifikasi yang sudah ditentukan sebelumnya.
Contoh classification adalah melaporkan email spam ke penyedia layanan email. Berkat tindakan tersebut, penyedia layanan email akan terbiasa mengenali email-email yang Anda anggap spam. Jadi, nantinya, email-email serupa otomatis masuk ke folder spam Anda.
5. Regression
Regression merupakan teknik untuk memprediksi jumlah berdasarkan data yang ada. Untuk menerapkan regression, data harus terdiri dari setidaknya dua variabel yang berhubungan. Contohnya, jumlah produk yang bisa dibuat dan jumlah bahan yang diperlukan.
Sebagai contoh, dengan mengetahui bahwa 10 produk memerlukan 30 bahan, Anda bisa menghitung berapa bahan yang diperlukan jika harus membuat 100 produk.
6. Decision Tree
Metode ini menggunakan classification atau regression untuk memprediksi kemungkinan-kemungkinan yang muncul dari suatu keputusan. Seperti namanya, hasil dari metode ini berbentuk bagan yang bercabang seperti pohon.
Contoh Data Mining
Data mining bisa dimanfaatkan di berbagai bidang bisnis. Berikut ini adalah contoh data mining dan penerapannya di beberapa situasi:
1. Pemasaran
Salah satu contoh data mining adalah dalam mendukung pemasaran produk sebuah bisnis. Perusahaan bisa menggunakan data konsumen yang dimiliki untuk meningkatkan kualitas pemasaran.
Contohnya, melakukan segmentasi pelanggan untuk memberikan penawaran produk yang sesuai dan memilih platform pemasaran yang tepat.
Selain itu, data mining terhadap konsumen juga berguna untuk memprediksi tren pasar dan membantu menentukan target perkembangan bisnis.
2. Produk Finansial
Perusahaan yang menawarkan produk finansial, seperti asuransi, menggunakan data mining untuk mencari tahu kebutuhan atau minat target pasar. Dengan data yang didapatkan, perusahaan kemudian menciptakan produk-produk yang sesuai untuk nasabahnya.
Selain itu, data mining bermanfaat dalam mencari pola-pola penipuan yang umum terjadi. Dengan demikian, perusahaan finansial mampu membuat kebijakan untuk melindungi konsumen mereka dari kemungkinan penipuan tersebut.
3. Pendidikan
Contoh data mining juga bisa ditemukan di sektor pendidikan. Sekolah dan perguruan tinggi melakukan penambangan data untuk mempelajari karakteristik peserta didiknya. Tujuannya, agar mereka bisa merancang sistem pembelajaran yang tepat.
4. Layanan Kesehatan
Ada beberapa contoh data mining yang digunakan pada layanan kesehatan. Salah satunya adalah mengkaji riwayat medis dan database obat-obatan demi mendiagnosa penyakit baru dan mencari penawar yang sesuai.
Data mining dalam layanan kesehatan juga berguna untuk mencari proses-proses pengelolaan fasilitas kesehatan yang tidak efektif. Alhasil, rumah sakit dan klinik dapat mengoptimalkan pengeluarannya.
5. Retail dan Manufaktur
Perusahaan retail dan manufaktur harus memastikan stok produknya selalu tersedia untuk menjaga kepercayaan pelanggan. Dengan data mining perusahaan akan mengetahui kapan sebaiknya memiliki stok produk yang banyak untuk mengantisipasi permintaan yang melonjak di waktu tertentu.
6. Layanan Streaming Media
Jika senang menikmati layanan streaming film dan musik, Anda pasti sadar bahwa banyak rekomendasi konten yang sesuai selera. Hal itu merupakan contoh data mining.
Penyedia layanan streaming mencatat semua jenis konten yang Anda tonton atau dengarkan. Kemudian, mengolah data tersebut untuk merekomendasikan konten-konten sesuai minat Anda.
Sudah Tahu Apa Itu Data Mining, kan?
Demikianlah penjelasan tentang apa itu data mining. Pada intinya, data mining adalah tindakan mengumpulkan informasi dari berbagai data secara offline maupun online.
Tujuan dalam data mining umumnya adalah mencari penjelasan suatu masalah, menguji kebenaran sebuah gagasan, atau mengeksplorasi kemungkinan-kemungkinan dari suatu keputusan dengan tepat.
Nah, jika Anda menjalankan bisnis online dengan website, data mining bisa dimanfaatkan untuk meningkatkan performa bisnis. Misalnya, membuat konsumen tertarik untuk membeli produk setelah mendapatkan rekomendasi produk terbaik sesuai kebutuhan mereka.
Nah, agar konsumen puas, pastikan Anda memiliki website yang kredibel dan menjamin kenyamanan belanja online mereka, ya? Syaratnya, aksesnya harus cepat agar pengunjung tidak perlu menunggu dan keamanannya harus terjamin agar data pengunjung aman dari hacker.
Untungnya, Niagahoster menawarkan layanan hosting yang mendukung kecepatan dan keamanan bagi website.
Dengan dukungan server super cepat LiteSpeed Enterprise, website Anda akan semakin mudah diakses. Apalagi fitur Imunify360 akan menjaga website Anda dari serangan malware dengan lebih baik.
Ingin mendapatkan semua manfaat itu untuk mendukung kemajuan bisnis? Klik tombol di bawah dan pilih hosting yang sesuai kebutuhan Anda!
The post Apa Itu Data Mining? Manfaat, Proses, dan Contohnya appeared first on Niagahoster Blog.
source https://www.niagahoster.co.id/blog/data-mining-adalah/
