Analisis Prediktif Bisa Bantu Bisnis Optimalkan Banyak Hal

Pernah ada sebuah ungkapan bahwa orang yang tidak mempelajari sejarah akan mengulanginya, hal ini tentu menjadi salah satu ungkapan paling relevan dengan apa yang disebut dengan analisis prediktif. Sebuah analisis yang didasarkan dari data-data yang terkumpul untuk kemudian dianalisis dan menjadi salah satu bahan pendukung keputusan yang diambil untuk masa depan.

Tren analisis prediktif tentu satu paket dengan big data. Bagi dunia bisnis big data dan analisis prediktif bisa sangat berarti. Selain menghindari lubang kegagalan yang sama juga sebagai salah satu cara untuk mengetahui inovasi apa yang cocok untuk masa depan.

Big data dan analisis prediktif tidak hanya berperan pada mengetahui keinginan pengguna, lebih dari itu big data juga berperan memperbaiki bisnis mulai dari mengoptimalkan sesuatu yang tidak efisien. Seperti yang banyak diketahui big data dan analisis prediktif menjadi satu kesatuan yang menampung dan mempelajari data-data untuk dijadikan sebuah laporan yang bisa digunakan untuk menunjang keputusan atau inovasi selanjutnya. Untuk bisnis ini juga bisa berarti big data dan analisis prediktif mengurangi hal-hal yang tidak begitu diperlukan.

Big data dan analisis prediktif bisa menunjukkan hal-hal apa yang krusial dan sebaiknya dilakukan oleh bisnis sehingga bisnis tidak perlu meraba-raba apa yang akan dilakukan selanjutnya, seperti merencanakan sebuah fitur atau produk baru. Semua yang diinginkan, semua peluang, sudah tertuang dalam hasil dari analisis prediktif.

Hal lain yang bisa dilakukan analisis prediktif adalah memberikan gambaran mengenai kampanye yang efektif. Yang satu ini berkaitan langsung dengan konversi. Hasil konversi dan hasil apa pun di kampanye sebelumnya bisa dimanfaatkan sebagai perimbangan, koreksi dan evaluasi untuk kampanye berikutnya. Di sini big data dan analisis prediktif membantu bisnis memberikan wawasan mengenai hasil dari kampanye sebelumnya dan mungkin juga apa yang harus dilakukan dan dihindari dalam kampanye selanjutnya.

Misalnya channel pemasaran paling potensial, buzzer paling efektif, waktu paling tepat, dan beberapa hal lainnya. Big data dan analisis prediktif bisa menjadi teknologi paling krusial dalam beberapa tahun ke depan jika diimplementasikan dan didukung dengan data yang berkualitas.

–
Disclosure: DailySocial bekerja sama dengan Bigdata-madesimple.com untuk seri penulisan artikel tentang big data.

Beberapa Hal yang Bisa Didapat dengan Analisis Prediktif di Industri Travel

Seperti cenayang, hasil analisis prediktif banyak dijadikan acuan bagaimana bisnis melakukan sebuah kebijakan. Untuk sektor travel analisis prediktif juga banyak membantu para pengelola untuk mengenali lebih jauh kebutuhan dan keinginan pelanggan mereka. Berikut beberapa hal yang didapatkan dari penggunaan analisis prediktif untuk industri travel.

Penawaran produk travel yang dinamis

Para pelanggan industri travel atau bisa disebut dengan traveller mulai melirik bagaimana mendapatkan pengalaman personalisasi, dalam hal ini pemilihan paket perjalanan dan sejenisnya. Untuk mewujudkan hal tersebut mustahil tanpa bantuan analisis prediktif. Dengan data-data yang didapat dan mungkin feedback yang diberikan sistem akan mampu merumuskan seperti apa paket yang dimaui para traveler. Tinggal selanjutnya para pemilik bisnis melakukan negosiasi, kerja sama, atau semacamnya dengan industri dan pihak terkait.

Segmentasi penumpang

Dalam segmentasi dasar para traveler kita mengenal istilah bisnis, eksekutif, dan ekonomi.Kita bisa membaca kebiasaan para traveler dalam memesan kendaraan, baik itu kereta, kapal, dan pesawat terbang. Data-data tersebut nantinya bisa dimanfaatkan untuk membagi pelanggan dalam segmentasi berbeda untuk memberikan peningkatan pengalaman yang terfokus. Juga menyarankan segmentasi kepada para pelanggan dengan potongan harga misalnya.

Deteksi penipuan

Analisis prediktif tidak hanya bisa memprediksi apa yang dibutuhkan dan diinginkan pengguna, tetapi juga mampu mendeteksi adanya penipuan. Di era digital yang serba online dan real time, peluang untuk terjadi penipuan atau fraud bisa meningkat dengan pesat tanpa terkendali. Analisis prediktif akan mampu membuat pola tindakan mencurigakan untuk mencegahnya sebelum terjadi penipuan. Tantangannya adalah bagaimana sistem deteksi bisa memprediksi penipuan tanpa salah melakukan deteksi.

Pengayaan data wisata dan traveler

Analisis prediktif tentu merupakan satu paket dengan pengumpulan data. Dengan data-data yang semakin banyak dikumpulkan akan mampu menambal lubang-lubang data yang ditimbulkan data hilang atau data salah dari pengguna-pengguna sebelumnya. Penambahan data ini secara berkala dan dikelola dengan akan mampu memberikan sesuatu yang berharga bagi sistem travel secara signifikan.

–
Disclosure: DailySocial bekerja sama dengan Bigdata-madesimple.com untuk seri penulisan artikel tentang big data.