9 Contoh Predictive Analytics di Berbagai Bidang, Yuk Lihat!

Siti Khadijah Azzukhruf Firdausi

•

23 January 2024

•

864

Dalam analisis data, predictive analytics adalah alat penting yang kerap kali untuk memprediksi suatu kejadian di masa depan. Contoh predictive analytics ini bisa ditemukan di berbagai bidang industri.

Pasalnya, predictive analytics bisa memberikan wawasan komprehensif tentang berbagai aspek, mulai dari perbankan hingga pemasaran. Untuk melihat contoh predictive analytics, baca artikel ini sampai habis ya!

Contoh Predictive Analytics dalam Berbagai Industri

Predictive analytics adalah pendekatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa depan. Prediksi tersebut dihasilkan dari berbagai sumber seperti data, statistik, dan algoritma.

Selain itu, predictive analytics adalah pendekatan yang bisa diaplikasikan di beragam industri dan bidang. Berikut adalah beberapa contoh predictive analytics di beragam sektor:

1. Perbankan dan Keuangan

Contoh predictive analytics pertama adalah perbankan dan keuangan. Dalam industri ini, predictive analytics digunakan sebagai pendekatan untuk menilai risiko kredit dan mendeteksi penipuan.

Untuk melakukan predictive analysis, bank atau lembaga keuangan lainnya menggunakan beragam sumber data. Hal ini bisa berupa riwayat transaksi, skor kredit, perilaku pembayaran, dan informasi demografis pelanggan.

Dari data tersebut, lembaga keuangan bisa mengidentifikasi pola yang menunjukkan risiko kredit tinggi atau aktivitas mencurigakan.

Hasil dari predictive analytics bisa digunakan untuk mengurangi kerugian keuangan dan menyesuaikan penawaran produk berdasarkan profil risiko. Selain itu, hasilnya juga bisa digunakan untuk meningkatkan keamanan transaksi pelanggan.

2. Bidang Kesehatan

Berikutnya adalah contohnya di bidang kesehatan. Pada sektor kesehatan, predictive analytics digunakan untuk memprediksi wabah penyakit, hasil perawatan, dan manajemen sumber daya.

Sumber yang digunakan bisa mencakup data historis pasien, tren penyakit, informasi genetik, dan gaya hidup. Dengan mengelola data ini, tenaga kesehatan bisa mengidentifikasi individu atau kelompok yang berisiko tinggi terkena penyakit tertentu.

Hasil analisisnya bisa memungkinkan intervensi lebih awal dan perencanaan sumber daya yang lebih efektif. Di samping itu, predictive analytics juga membantu dalam mengembangkan terapi yang lebih personal dan efektif.

Pada intinya, predictive analytics bisa meningkatkan kualitas perawatan pasien secara keseluruhan.

Baca Juga: Optimalkan Bisnis, Ini 5 Alat Analisis Data untuk Bisnis Kecil

3. Ritel dan E-Commerce

Berikutnya, contoh predictive analytics dalam industri ritel dan e-commerce. Umumnya, analisis ini digunakan untuk memahami preferensi pelanggan, optimasi manajemen investaris, dan menyediakan rekomendasi produk yang lebih relevan.

Analisisnya bisa dilakukan dengan data penjualan serta pembelian sebelumnya, perilaku online, ulasan pelanggan, dan data demografis. Hasil analisisnya dapat digunakan untuk membantu perusahaan dalam memahami tren pembelian dan preferensi pelanggan.

Pemahaman tersebut bermanfaat dalam penentuan jumlah stok, rancangan promosi, dan strategi peningkatan pengalaman konsumen. Pada intinya, predictive analytics bisa berguna dalam meningkatkan penjualan dan kepuasan pelanggan.

4. Industri Manufaktur

Setelah itu, contohnya bisa ditemukan di industri manufaktur. Dalam industri ini, predictive analysis sering kali digunakan untuk pemeliharaan prediktif dan optimasi rantai pasokan.

Sumber yang digunakan untuk analisis adalah data dari mesin dan log produksi. Sumber tersebut bisa menunjukkan kapan mesin atau komponen bisa gagal. Dengan hasil analisis itu, perusahaan bisa melakukan perawatan sebelum terjadi kerusakan.

Ini juga akan bermanfaat dalam mengurangi downtime dan biaya perawatan. Pada akhirnya, efisiensi dan kualitas produksi bisa digunakan.

Selain itu, analisis rantai pasokan juga bisa memprediksi permintaan produk dan mengoptimalkan manajemen inventaris.

5. Bidang Pemasaran

Selanjutnya, contoh predictive analytics bisa ditemukan di bidang pemasaran. Umumnya, analisis ini digunakan untuk identifikasi peluang pasar, memahami perilaku pelanggan, dan mengoptimalkan kampanye pasar.

Hal yang dianalisis mencakup data perilaku pelanggan, hasil kampanye sebelumnya, dan tren media sosial. Hasil analisisnya bisa berguna untuk memberikan wawasan tentang strategi pemasaran yang efektif dan sasaran target konsumen.

Pada akhirnya, return on investment (ROI) dari kegiatan pemasaran bisa ditingkatkan.

6. Transportasi dan Logistik

Berikutnya adalah contohnya dalam industri transportasi dan logistik. Predictive analytics dalam industri ini digunakan untuk optimasi rute, prediksi permintaan, dan manajemen armada.

Data yang dianalisis bisa meliputi informasi GPS, riwayat pengiriman, dan kondisi lalu lintas. Dari hasil analisis ini, perusahaan dapat merencanakan rute yang paling efisien, mengurangi biaya bahan bakar, dan meningkatkan waktu pengiriman.

Selain itu, predictive analytics juga bermanfaat untuk manajemen armada. Hal ini mencakup optimasi penggunaan kendaran dan permintaan pengiriman.

Pada akhirnya, semua itu bisa berkontribusi pada peningkatan efisiensi dan kepuasan pelanggan.

Baca Juga: Cara Membuat User Journey untuk Meningkatkan User Experience

7. Sumber Daya Manusia (HR)

Selanjutnya adalah contoh predictive analytics dalam bidang HR. Analisis ini digunakan untuk proses perekrutan, retensi karyawan, dan pengembangan karyawan.

Sumber data yang digunakan antara lain data kinerja, umpan balik, riwayat pendidikan, dan karier. Hasilnya bisa membantu HR dalam identifikasi kandidat terbaik dan mendeteksi karyawan yang berisiko tinggi meninggalkan perusahaan.

Pada intinya, predictive analytics berguna untuk efisiensi perekrutan, meningkatkan retensi, dan strategi pengembangan talenta yang lebih baik.

8. Bidang Pendidikan

Berikutnya adalah bidang pendidikan. Predictive analytics digunakan untuk memprediksi keberhasilan akademik siswa dan membantu pengembangan kurikulum.

Analisisnya dilakukan dengan data seperti nilai, kehadiran, dan umpan balik guru pada institusi. Hal ini bisa membantu institusi dalam mengidentifikasi siswa yang memerlukan dukungan, merancang program efektif, dan meningkatkan hasil pembelajaran.

9. Energi dan Sumber Daya Alam

Terakhir adalah contoh predictive analytics di industri energi dan sumber daya alam. Umumnya, digunakan untuk memprediksi permintaan energi, mengoptimalkan produksi, dan mengelola sumber daya.

Sumbernya bisa berupa data konsumsi historis, kondisi cuaca, dan informasi geografis.

Melalui analisis data tersebut, perusahaan dapat merencanakan produksi energi untuk memenuhi permintaan, mengurangi limbah, dan menerapkan pengelolahan yang sustainable.

Baca Juga: Panduan Cara Belajar Data Analyst Pemula

Jadi Data Scientist Lewat Program Dibimbing.id

Itulah beberapa contoh predictive analytics yang bisa ditemukan di beragam industri. Dari penjelasan di atas, bisa dilihat bahwa predictive analytics ini memiliki manfaat beragam dan aplikasi yang luas.

Selain itu, penjelasan di atas juga menunjukkan peran penting data scientist dalam mengelola data dan menyediakan informasi akurat di berbagai bidang.

Data scientist juga memiliki peluang besar untuk berkarir di beragam industri. Tertarik untuk memulainya?

Bagi Sobat MinDi yang ingin menjadi data scientist, MinDi rekomendasikan kamu untuk ikuti Bootcamp Data Science Dibimbing.id. Lewat program ini, kamu bisa belajar data science dengan materi terupdate dan mentor ahli di industri.

Di samping itu, sobat MinDi juga bisa dapatkan hands-on experience dari real-case project yang diberikan. Terlebih lagi, kamu juga terjamin untuk dapatkan pekerjaan lewat layananan job-connection yang terhubung ke 500+ companies.

So, segera daftarkan dirimu dan kejar karirmu di data science bersama Dibimbing.id!