Analisis Preskriptif

Apa Itu Analitik Preskriptif?

Analitik preskriptif adalah penerapan logika dan matematika untuk menentukan tindakan yang disukai. Ini menghasilkan keputusan daripada statistik, probabilitas, atau perkiraan hasil di masa depan. Ini digunakan dalam keadaan sulit di mana sulit untuk membedakan langkah terbaik yang mungkin.

Anda bebas menggunakan gambar ini di situs web Anda, templat, dll., Harap berikan kami tautan atribusiBagaimana Memberikan Atribusi? Tautan Artikel menjadi Hyperlink
Misalnya: Sumber: Analisis Preskriptif (wallstreetmojo.com)

Analitik preskriptif juga dikenal sebagai “analitik data masa depan” karena melampaui penjelasan realistis atau prediksi yang dapat diperkirakan. Metode ini menggunakan algoritme pembelajaran mesin di sebagian besar aplikasi untuk memproses kumpulan data besar secara akurat. Analisis preskriptif menyerap detail terperinci di seluruh fungsi dan melihat ribuan skenario untuk mengembangkan rencana yang dapat ditindaklanjuti dan dioptimalkan.

Takeaway kunci

Analitik preskriptif menggunakan analisis data untuk menawarkan kemungkinan tindakan terbaik dalam skenario apa pun. Ini juga disebut masa depan analitik data dan sering disebut sebagai analitik bisnis bila diterapkan dalam manajemen bisnis dan proses pengambilan keputusan.
Pembelajaran mesin dan riset operasi adalah dua alat analitik preskriptif yang penting. Pertama, mereka digunakan untuk memahami pola dan perilaku konsumen.
Semakin banyak bisnis sekarang menambahkan analisis preskriptif ke gudang senjata mereka. Dengan cara ini, mereka dapat meneliti proses bisnis secara mendalam dan memberikan hasil yang lebih baik.
Analisis preskriptif mengoptimalkan pengambilan keputusan dalam sektor bisnis. Selain itu, juga dapat digunakan untuk mengoptimalkan keputusan di berbagai sektor.

Analisis Preskriptif Dijelaskan

Analitik preskriptif menggunakan data besar untuk menyarankan tindakan bisnis terbaik. Data tersebut berupa tren masa lalu, pola pasar, riwayat pembelian, perilaku pembelian, suka, tidak suka, jumlah waktu yang dihabiskan untuk sesuatu, ulasan berbasis kinerja, survei, dll.

Ini adalah komponen penting dari analitik data (juga dikenal sebagai analisis bisnis). Analisis data dibagi menjadi empat tahap:

Deskriptif
Diagnostik
Prediktif
Bersifat menentukan

Dari definisi analitik preskriptif, kami menyimpulkan bahwa ini digunakan ketika ada sejumlah besar data dan informasi yang tersedia (data besar). Ini bisa berupa umpan terbuka Instagram, pergeseran periklanan, tren pemasaran, atau teknik penjualan. Perusahaan bergantung pada bagaimana konsumen merespons. Dalam analisis preskriptif, tanggapan pelanggan terhadap setiap keputusan perusahaan dicatat.

Dengan menggunakan analisis preskriptif, perusahaan memprediksi saran YouTube, kecerdasan buatan, angka penjualan, pemasaran email, panggilan dingin, kampanye pemilu, tren pemungutan suara, pesan berfoya-foya, dan daftar putar yang disesuaikan. Kemudian, berdasarkan prediksi, rencana tindakan perusahaan dirumuskan.

Penting untuk dicatat bahwa analisis preskriptif tidak boleh disamakan dengan analisis prediktif. Keduanya terdengar mirip, tetapi mereka berbeda. Analitik prediktif digunakan untuk meramalkan tren masa depan atau apa yang mungkin terjadi. Tetapi analitik preskriptif melangkah lebih jauh dengan menawarkan rencana tindakan untuk menangani data besar.

Ada dua pendekatan utama untuk analisis preskriptif. Pendekatan pertama memanfaatkan teknik pengoptimalan seperti pemrograman linier. Pendekatan kedua memanfaatkan logika komputasi (katakanlah, aturan bisnis yang telah ditentukan sebelumnya untuk pengambilan keputusan).

Optimasi berjalan melalui semua opsi yang memungkinkan untuk mencapai jawaban terbaik. Itu menghormati setiap kendala dan tujuan yang digariskan oleh bisnis. Pendekatan berbasis aturan untuk analisis preskriptif menggunakan pengetahuan bisnis yang sudah ada sebelumnya untuk memastikan bahwa keputusan di masa depan sesuai. Pendekatan basis aturan terbatas dan hanya menghasilkan beberapa opsi. Ini berfungsi jika keputusannya sederhana. Tetapi untuk sebagian besar aplikasi dunia nyata, pengoptimalan lebih cocok.

Contoh

Mari kita lihat beberapa contoh analitik preskriptif untuk memahami analitik preskriptif dengan lebih baik.

Contoh 1

Chloe bekerja di agen pemasaran, bosnya baru-baru ini menugaskannya kampanye pemasaran politik baru, dan dia sangat bersemangat karenanya. Meskipun pekerja keras, dia tidak ingin membuat kesalahan, jadi dia melakukan penelitian menyeluruh tentang bagaimana dia harus bergerak maju dengan kampanye sebesar itu.

Selama penelitiannya, Chloe menemukan kampanye serupa yang dimulai dua dekade lalu. Perusahaan dengan rencana yang sama memprakarsainya. Menggunakan data historis, Chloe mempelajari semua langkah yang dilakukan oleh perusahaan.

Selanjutnya, dia melacak kemajuan kampanyenya yang baru ditugaskan—dia mencatat setiap detail menit. Dengan kemajuan yang mantap, Chloe memenuhi targetnya—dia berada di jalur yang benar. Informasi dari kampanye sebelumnya membantunya memutuskan tindakan terbaik, dan dia mengikutinya dengan rajin untuk mencapai tujuannya.

Contoh #2

Kejahatan dunia maya telah meningkat. Ini telah menciptakan permintaan baru untuk pencegahan dan prediksi kejahatan. Dengan demikian pangsa pasar analitik preskriptif akan meningkat.

Banyak bisnis mencoba memasukkan analisis preskriptif berdasarkan IoT (Internet of Things). Selain itu, perusahaan juga menggunakan pembelajaran mesin, data besar, dan analitik waktu nyata untuk mendapatkan keunggulan kompetitif di pasar.

Menurut Market Research Future (MRFR), pangsa pasar analitik preskriptif diperkirakan akan meraup sekitar $16,23 Miliar pada tahun 2030, dengan CAGR sebesar 21,2%.

Analisis preskriptif selanjutnya dikategorikan berdasarkan vertikal, organisasi, sektor bisnis, komponen, aplikasi, dan penyebaran.

Penggunaan

Ilmuwan data menggunakannya untuk memproses kumpulan data besar secara efektif dan akurat. Namun, ini menantang dan memakan waktu jika dilakukan secara manual (tanpa analisis preskriptif). Selain itu, jika dilakukan secara manual akan lebih banyak terjadi kesalahan.
Teknik analitik preskriptif didasarkan pada pengambilan keputusan berdasarkan data untuk menawarkan solusi terbaik.
Dalam bisnis, ini digunakan untuk memahami perilaku konsumen dan sifat dari proses pembelian mereka.
Ini memainkan peran besar dalam penjualan dan pemasaran. Ini memetakan strategi terbaik yang dapat memengaruhi audiens target. Namun, sekali lagi, metode ini menggunakan banyak data—pola pikir pelanggan, pola tren, dan aksesibilitas pasar.
Metode ini memproses semua faktor yang diberikan dan menghasilkan peta jalan—seperti panduan untuk menghadapi skenario kritis.

Pertanyaan yang Sering Diajukan (FAQ)

Apa perbedaan utama antara analitik preskriptif dan prediktif?

Berdasarkan data yang diberikan, analitik prediktif menentukan kemungkinan apa yang mungkin terjadi selanjutnya. Tetapi analisis preskriptif melangkah lebih jauh untuk menawarkan tindakan terbaik yang harus dimulai (tentang situasi tertentu).

Apa tujuan analitik preskriptif?

Tujuan dari analisis preskriptif adalah sebagai berikut –
– Ini menawarkan langkah terbaik berikutnya.– Menggunakan alat analitik untuk memproses kumpulan data besar.– Ini memisahkan faktor yang relevan dari faktor yang tidak relevan.

Disiplin ilmiah apa lagi yang termasuk dalam analitik preskriptif?

Disiplin analisis preskriptif utama adalah sebagai berikut –
– Riset operasi– Pembelajaran mesin– Statistik terapan– Pemrosesan bahasa

Artikel yang Direkomendasikan

Ini telah menjadi panduan tentang apa itu Prescriptive Analytics dan definisinya. Di sini, kami menjelaskan cara kerjanya, penggunaannya dengan contoh. Anda dapat mempelajarinya lebih lanjut dari artikel berikut –