Mengapa Data Analytics Penting dalam Bisnis?

Salah satu indikator kesuksesan sebuah bisnis adalah kemampuannya menghasilkan keuntungan (profit). Profit ini diperlukan agar perusahaan dapat mencapai tujuan dibangunnya sebuah bisnis. Maka itu, profit adalah sesuatu yang harus diusahakan.

Apakah mengusahakan profit cukup dengan menentukan selisih harga dari ongkos produksi dan harga penjualan? Tentu tidak. Karena kalau cuma itu, maka itu adalah jumlah keuntungan yang "dimimpikan" saja. Mengusahakan profit, dalam hal ini, adalah mengusahakan terjadinya penjualan, agar angka selisih tadi benar-benar didapat. Karena, jika tidak ada penjualan, maka nilai itu hanya akan ada dalam angan-angan saja.

Berapa profit yang "harus" diperoleh? Tergantung target yang ditentukan. Menentukan target sangat penting sebagai arah kerja. Dengan adanya target, para pekerja, yang dalam contoh ini adalah tenaga sales, tahu berapa angka penjualan yang harus dicapai. Dengan demikian mereka akan berusaha dengan berbagai cara untuk mencapai tujuan itu. 

Sebaliknya, tanpa target, mereka bisa bekerja seenaknya. Datang ke pelanggan hanya ngobrol dan ngopi bareng tetapi penjualan tidak terjadi. Padahal pasti ada biaya yang dikeluarkan untuk datang mengunjungi pelanggan. 

Menentukan target penjualan adalah salah satu strategi yang biasanya diberlakukan oleh sebuah perusahaan, demi mencapai tujuan perusahaan.

Teknik menganalisa data yang tepat akan sangat membantu dalam menentukan strategi perusahaan dalam mencapai tujuannya. 

Berikut adalah beberapa alasan, mengapa data analytics diperlukan.

Sumber: ekrut.com

Menentukan Target Berdasarkan Data

Dari contoh di atas, target penjualan tidak asal ditentukan, tetapi ada banyak hal yang mendasari. Misalkan perusahaan menargetkan untuk membeli mesin yang lebih canggih dengan tujuan meningkatkan produksi. 

Pemikiran membeli mesin canggih untuk meningkatkan produksi pasti tidak datang semerta-merta, tetapi karena ada informasi bahwa permintaan terhadap produk tersebut meningkat, yang dilihat dari data permintaan (demand) dan penjualan, ditambah riset pasar terhadap permintaan barang tersebut. Karena data permintaan yang lebih tinggi daripada yang sanggup dipenuhi (dijual), merupakan salah satu tanda bahwa jumlah produksi harus ditingkatkan. Caranya dengan membeli mesin yang lebih canggih, yang dapat meningkatkan kuantitas produksi.

Dengan meningkatnya jumlah produksi, tentu penjualan pun harus meningkat agar tidak terjadi penumpukan barang.

Memaksimalkan Profit

Hal lain yang mendasari adalah kondisi pasar. Kurang bijaksana menaikan target penjualan tanpa memperhitungkan kondisi pasar. Misalkan target dinaikan menjadi 300% dari periode sebelumya hanya demi untuk menutupi biaya-biaya yang terjadi selama pandemi, dan penjualan yang menurun drastis pada periode tersebut. Padahal kondisi masih dalam pemulihan dan daya beli masyarakat belum kembali normal. Dalam kasus ini sebaiknya target tidak dinaikan semerta-merta, tetapi bertahap. Demikian pula dengan tingkat produksi. Sebaiknya disesuaikan dengan kondisi pasar agar tidak terjadi penumpukan barang akibat tidak terjual.

Diperlukan analisa yang tepat terhadap berbagai hal terkait, untuk menentukan angka produksi dan target penjualan sebaik mungkin untuk mencegah kelebihan produksi yang akan mengakibatkan tenaga sales harus bekerja mati-matian untuk menjual produk. 

Bekerja mati-matian kalau masuk akal tidak akan menjadi masalah, tetapi bekerja mati-matian tanpa perhitungan hanya demi menghasilkan keuntungan akan mengakibatkan kondisi yang buruk. Misal produk terpaksa dijual murah, tenaga sales kelelahan dan akhirnya mengundurkan diri, dan berbagai efek lainnya. Dalam hal ini analisa diperlukan untuk memaksimalkan profit dengan menyesuaikan diri terhadap situasi dan kondisi yang ada. Dengan analisa yang benar, perusahaan mestinya akan dapat mengambil keputusan yang tepat.

Mengalokasikan Resource

Selain untuk memaksimalkan profit, data analytics juga dapat membantu mengalokasikan resource yang ada, dengan benar. Hal ini dapat mencegah pengeluaran terlalu besar atau pemanfaatan resource yang tidak efisien. Resource dapat berupa dana tersedia, peralatan produksi, karyawan, dll. 

Sebagai contoh, akibat penjualan yang turun drastis selama pandemi, ada biaya-biaya yang harus nombok karena pengeluaran lebih besar daripada pemasukan. Alih-alih memaksakan menjual jor-joran ketika masa pandemi baru berakhir, demi menutup biaya-biaya tersebut, padahal daya beli masyarakat belum pulih, ada baiknya menganalisa data pengeluaran dan melihat pos-pos mana yang dapat dikurangi. 

Misalnya, budget untuk training karyawan ke luar negeri diganti dengan training jarak jauh yang lebih murah, penundaan pembelian aset yang sebelumnya sudah dibudgetkan, memaksimalkan proses penagihan kepada customer atas barang yang dibeli, mengatur strategi pembayaran hutang, mengalokasikan dana yang ada untuk sesuatu yang lebih meningkatkan produktivitas, agar dapat menghasilkan uang lebih cepat. Semua itu dapat diputuskan setelah menganalisa data-data terkait.

***

Kemampuan menganalisa sangat penting dalam bisnis. Menganalisa sesuatu pasti tidak lepas dari data. Tanpa data dan informasi, bagaimana analisa dapat dilakukan? Bagaimana pula keputusan yang tepat dapat diambil.

Contoh, untuk mengurangi pengeluaran, harus ada data yang valid mengenai itu, tidak bisa berdasarkan omongan lisan saja. Untuk menentukan target penjualan harus didukung data-data yang sesuai. Data-data tersebut harus disajikan sedemikian rupa agar dapat dianalisa dengan cepat.

Penyajian data untuk analisa berbeda dengan penyajian laporan. Laporan biasanya hanya berupa tabel- table berisi data-data tertentu, dan tidak dapat diubah-ubah baik isi maupun bentuk penyajiannya. Namanya juga laporan.

Sementara untuk keperluan analisa, akan lebih mudah bagi penganalisa jika data-data tersebut dapat dilihat dari "berbagai sisi" tanpa mengubah isinya (angka).

Sebagai contoh data penjualan dapat dianalisa dari sisi sales, customer, data penjualan periode sebelumnya, dari sisi wilayah, dll. Semua itu akan mudah dilakukan jika tampilan data dapat "dibolak-balik" sesuai keperluan, dalam satu layar, dan tanpa tergantung kepada tenaga IT. 

Dengan demikian penganalisa juga dapat "bermain-main" mencoba membuat beberapa skenario dalam sajian data dalam system analytics yang ada, dan langsung melihat hasilnya. Jika tidak sesuai dengan yang diinginkan, skenario dapat diubah lagi, hingga mendapatkan hasil yang diinginkan. Itulah salah satu teknik menganalisa data.

Kesimpulan, analisa data dalam bisnis adalah sesuatu yang penting, bahkan krusial, yang dapat membantu meningkatkan performa perusahaan, dan penyajiannya pun harus dibuat sedemikian rupa agar dapat melakukan analisa dengan mudah bagi level para pengambil keputusan. Ada beberapa kisah yang saya baca, mengenai bagaimana analisa data mendukung sebuah keputusan, sehingga perusahaan dapat menentukan strategi yang tepat di masa pandemi kemarin, dan terhindar dari kebangkrutan.

 (VRGultom/Data Modeler)