Bagaimana Analisis Data Besar Mengurangi Variabilitas Harga Hingga 20%

Bagaimana Analisis Data Besar Mengurangi Variabilitas Harga Hingga 20%

Perusahaan modern yang berhadapan dengan big data sering kali mengalami tantangan besar, salah satunya adalah variabilitas harga yang tidak terduga. Artikel Lessons Learned from a Company Dealing with Big Data oleh D. Antony Tarvin, Levente Sipeki, Alexandra M. Newman, dan Amanda S. Hering (2017) menggambarkan bagaimana sebuah perusahaan pemasok suku cadang industri mengalami variabilitas harga yang signifikan antara berbagai cabang dan pelanggan. 

Masalah ini menyebabkan ketidakpuasan pelanggan yang akhirnya memaksa perusahaan untuk mencari solusi analitis. Ketika berhadapan dengan data besar, perusahaan menghadapi kesulitan dalam mengidentifikasi tren dan pola penting yang tersembunyi di balik volume data yang sangat besar. Menurut penulis, fenomena ini sering terjadi pada perusahaan yang tidak memiliki keahlian analitis atau teknologi yang memadai untuk menangani data dalam skala besar.
Dalam kasus ini, perusahaan menemukan bahwa variabilitas harga tidak terkait dengan jumlah produk yang dibeli, yang menjadi salah satu sumber ketidakpuasan pelanggan. Pada tahun 2017, perusahaan tersebut menyadari bahwa sebagian besar pelanggannya mengalami perubahan harga yang signifikan untuk produk yang sama, tanpa alasan yang jelas, yang menimbulkan "kejutan harga" yang tidak diinginkan. Ini menjadi masalah krusial yang mengancam hubungan perusahaan dengan pelanggan tetapnya. Dengan demikian, perusahaan memerlukan pendekatan baru yang mampu mengidentifikasi dan mengatasi variabilitas harga ini. Tarvin et al. (2017) mengusulkan solusi berbasis analitik yang menunjukkan bagaimana metodologi statistik dapat membantu perusahaan mengatasi masalah tersebut dan meningkatkan kepuasan pelanggan secara signifikan.
Metodologi analitis yang dikembangkan oleh Tarvin et al. (2017) dalam menghadapi masalah variabilitas harga perusahaan pemasok suku cadang industri menunjukkan bagaimana analisis data besar dapat memberikan solusi nyata bagi perusahaan yang sedang bergelut dengan tantangan serupa. Dalam studi ini, penulis menggunakan pendekatan statistik untuk mengukur variabilitas harga yang dialami pelanggan di berbagai cabang perusahaan. 

Mereka melakukan analisis terhadap sampel data berjumlah 10.000 catatan transaksi, yang mencakup harga, jumlah, dan waktu pembelian. Metodologi yang digunakan termasuk uji nonparametrik dan analisis korelasi untuk menentukan apakah ada hubungan antara variabilitas harga dan jumlah produk yang dipesan oleh pelanggan.
Hasil dari analisis menunjukkan bahwa pelanggan di beberapa cabang mengalami variabilitas harga yang lebih besar dibandingkan dengan pelanggan di cabang lain, bahkan untuk produk yang sama. Sebagai contoh, variabilitas harga untuk produk tertentu dapat mencapai hingga 20%, tergantung pada lokasi cabang dan waktu pembelian. 

Variasi ini, seperti yang diidentifikasi oleh penulis, tidak selalu berkorelasi dengan volume pembelian atau faktor lain yang biasanya mempengaruhi harga. Perbedaan harga yang besar ini memberikan dampak langsung pada pengalaman pelanggan dan tingkat kepuasan mereka, yang menimbulkan masalah serius bagi perusahaan dalam mempertahankan basis pelanggannya.
Penulis juga menyoroti pentingnya penggunaan metodologi yang tepat dalam analisis data besar. Dengan jumlah data yang sangat besar---mencapai lebih dari 60 juta baris data transaksi---perusahaan tidak memiliki kemampuan untuk menganalisis keseluruhan data dengan perangkat lunak spreadsheet biasa. Oleh karena itu, mereka menggunakan perangkat lunak statistik khusus dan mengembangkan metode analitik yang memungkinkan analisis dilakukan dengan cepat dan efisien, meskipun data yang dianalisis sangat besar. Dalam hal ini, Tarvin et al. mengembangkan algoritma pengoptimalan yang memungkinkan analisis data dalam skala besar dilakukan dengan waktu pemrosesan yang lebih cepat, mengurangi waktu pemrosesan hingga 99,8% dibandingkan dengan metode konvensional.
Dengan penerapan metodologi ini, perusahaan dapat mengidentifikasi pola-pola harga yang tidak konsisten dan menemukan solusi yang diperlukan untuk mengurangi variabilitas harga. Hasil dari studi ini menunjukkan bahwa setelah perusahaan menerapkan perubahan berdasarkan temuan analisis, tingkat kepuasan pelanggan meningkat secara signifikan. Pelanggan yang sebelumnya mengeluhkan "kejutan harga" sekarang mendapatkan pengalaman pembelian yang lebih konsisten, yang pada akhirnya meningkatkan loyalitas pelanggan dan menurunkan tingkat perpindahan ke pesaing.
Dalam menghadapi tantangan variabilitas harga dalam analisis data besar, artikel karya Tarvin et al. (2017) menunjukkan betapa pentingnya pendekatan analitis yang tepat. Dengan memanfaatkan metodologi statistik yang canggih, perusahaan dapat mengidentifikasi penyebab variabilitas harga yang sebelumnya sulit terlihat dan memberikan solusi nyata yang meningkatkan kepuasan pelanggan. Penerapan metodologi ini berhasil mengurangi variabilitas harga hingga 20% dan mempersingkat waktu pemrosesan data sebesar 99,8%. Hasil ini menunjukkan bahwa analisis data besar bukan hanya soal pengolahan data yang cepat, tetapi juga tentang memberikan wawasan strategis yang berdampak langsung pada operasi bisnis.
Implikasi dari penelitian ini jelas: perusahaan yang tidak mampu menangani data besar dengan efektif berisiko kehilangan pelanggan dan daya saing. Dengan mengembangkan kapasitas analitis internal dan memanfaatkan teknologi yang tepat, perusahaan dapat lebih baik dalam mengelola variabilitas harga dan meningkatkan hubungan dengan pelanggan. Studi ini memberikan pelajaran penting bagi perusahaan multinasional maupun kecil bahwa analisis data besar merupakan investasi yang penting untuk kesuksesan jangka panjang, terutama di tengah persaingan yang semakin ketat di era digital.

Referensi

Tarvin, D. A., Sipeki, L., Newman, A. M., & Hering, A. S. (2017). Lessons learned from a company dealing with big data. Interfaces, 48(2), 1-9. https://doi.org/10.1287/inte.2017.0890