Analisis Penjualan Prediktif

Analisis penjualan prediktif adalah metode yang digunakan untuk menggambarkan berbagai cara memprediksi hasil di masa depan berdasarkan informasi saat ini dan kemudian mengambil langkah yang paling efisien untuk memengaruhi masa depan.

Analisis penjualan prediktif memungkinkan bisnis untuk memperkirakan apa yang akan terjadi selanjutnya. Hal ini membantu membuat keputusan yang lebih baik, mendapatkan wawasan real-time yang berharga, dan mengurangi jumlah tebakan yang terlibat dalam operasi bisnis. Sebagai contoh, bisnis dapat memperkirakan pelanggan mana yang akan membeli, kapan produk akan terjual habis, dan masih banyak lagi dengan bantuan analisis prediktif.

Analisis penjualan prediktif dapat digunakan untuk membuat prediksi yang tepat tentang kinerja penjualan di masa depan dan membantu bisnis membuat keputusan yang tepat tentang strategi penjualan dan alokasi sumber daya.

Apa yang dimaksud dengan analisis penjualan prediktif?

Analisis prediktif adalah cabang dari analisis data yang melibatkan penggunaan model statistik dan teknik pembelajaran mesin untuk membuat prediksi tentang hasil di masa depan berdasarkan data historis. Analisis penjualan prediktif digunakan oleh bisnis untuk mengantisipasi apa yang akan terjadi di masa depan dengan menganalisis data lama untuk menemukan pola dan tren.

Analisis penjualan prediktif adalah penggunaan metode statistik untuk memprediksi tren dan peristiwa di masa depan. Analisis ini membantu perusahaan memprediksi hal-hal seperti kemungkinan jumlah pelanggan pada hari tertentu, kampanye pemasaran masa depan yang efektif, atau di mana perusahaan dapat memangkas biaya untuk mengurangi pengeluaran mereka.

Tingkatkan Performa Penjualan hingga 94% dengan Perangkat Lunak Manajemen Komisi Gamified Kami

Bagaimana cara melakukan perkiraan penjualan melalui analisis penjualan prediktif?

Peramalan penjualan adalah proses memprediksi kinerja penjualan di masa depan berdasarkan data masa lalu dan informasi lain yang relevan. Analisis penjualan prediktif dapat digunakan untuk melakukan peramalan penjualan dengan mengikuti langkah-langkah berikut:

Kumpulkan data: Langkah pertama adalah mengumpulkan data dari berbagai sumber, seperti catatan penjualan, demografi pelanggan, tren pasar, dan sumber data lain yang relevan.
Mempersiapkan data: Langkah selanjutnya adalah membersihkan dan menyiapkan data untuk analisis. Hal ini dapat melibatkan pemformatan data, penanganan nilai yang hilang, dan normalisasi data untuk memastikan data dalam bentuk yang dapat digunakan.
Pilih model: Setelah data disiapkan, langkah selanjutnya adalah memilih model statistik atau algoritme pembelajaran mesin yang sesuai untuk digunakan dalam analisis. Hal ini dapat melibatkan pengujian model yang berbeda dan membandingkan hasilnya untuk menentukan model mana yang paling akurat.
Melatih model: Setelah model dipilih, model perlu dilatih dengan data. Hal ini melibatkan pemberian set data yang besar kepada model dan menyesuaikan parameter model hingga model dapat memprediksi hasil secara akurat.
Membuat prediksi: Setelah model dilatih, model dapat digunakan untuk membuat prediksi tentang kinerja penjualan di masa depan. Hal ini dapat melibatkan input data baru ke dalam model dan menggunakan output model untuk meramalkan penjualan di masa depan.‍
Mengevaluasi hasil: Penting untuk mengevaluasi keakuratan prediksi penjualan yang dibuat oleh model. Hal ini dapat dilakukan dengan membandingkan prediksi model dengan data penjualan aktual dan menggunakan metrik seperti presisi dan recall untuk menilai kinerja model.

Bagaimana cara menggunakan analisis prediktif untuk mendorong penjualan?

Analisis penjualan prediktif dapat digunakan untuk mengidentifikasi pola dan tren dalam perilaku pelanggan dan membuat prediksi tentang penjualan di masa depan, perputaran pelanggan, dan hasil lain yang relevan.

Ada beberapa cara utama yang dapat digunakan oleh bisnis untuk menggunakan analisis prediktif untuk mendorong penjualan:

Mengidentifikasi pelanggan potensial: Analisis prediktif dapat digunakan untuk mengidentifikasi individu atau kelompok orang yang mungkin tertarik dengan suatu produk atau layanan. Hal ini dapat dilakukan dengan menganalisis data tentang demografi pelanggan, riwayat pembelian, dan faktor lain yang relevan.
Mempersonalisasi kampanye pemasaran: Analisis prediktif dapat digunakan untuk menyesuaikan kampanye pemasaran dengan pelanggan individu, berdasarkan prediksi minat dan kemungkinan pembelian mereka. Hal ini dapat membantu bisnis meningkatkan efektivitas upaya pemasaran mereka dan mendorong lebih banyak penjualan.
Memperkirakan permintaan: Analisis prediktif dapat digunakan untuk meramalkan permintaan masa depan untuk suatu produk atau layanan, yang dapat membantu bisnis merencanakan tingkat produksi dan inventaris mereka. Hal ini dapat membantu memastikan bahwa bisnis memiliki produk yang tepat yang tersedia saat pelanggan siap untuk membeli.
Mengoptimalkan harga: Analisis prediktif dapat digunakan untuk mengidentifikasi harga optimal untuk suatu produk atau layanan, berdasarkan data historis tentang perilaku pelanggan dan tren pasar. Hal ini dapat membantu bisnis memaksimalkan keuntungan dan mendorong lebih banyak penjualan.‍
Meningkatkan retensi pelanggan: Analisis prediktif dapat digunakan untuk mengidentifikasi pelanggan yang berisiko berpindah ke pesaing. Dengan mengidentifikasi pelanggan ini dan menerapkan strategi retensi yang ditargetkan, bisnis dapat mengurangi churn dan meningkatkan retensi pelanggan, yang dapat mendorong lebih banyak penjualan dalam jangka panjang.

Bagaimana analitik prediktif dalam penjualan dapat membantu bisnis?

Analisis prediktif dalam penjualan dapat membantu bisnis dalam beberapa cara:

Memperkirakan penjualan di masa depan: Analisis prediktif dapat digunakan untuk meramalkan penjualan di masa mendatang, membantu bisnis merencanakan sumber daya mereka dan mengalokasikan anggaran secara lebih efektif.
Mengidentifikasi prospek yang menjanjikan: Analisis prediktif dapat digunakan untuk mengidentifikasi calon pelanggan yang paling menjanjikan dan menargetkan mereka dengan kampanye pemasaran yang dipersonalisasi.
Meningkatkan penjualan dan melakukan penjualan silang kepada pelanggan yang sudah ada: Analisis prediktif dapat digunakan untuk mengidentifikasi peluang untuk melakukan upselling dan cross-selling kepada pelanggan yang sudah ada, meningkatkan penjualan dan nilai seumur hidup pelanggan.
Menyesuaikan upaya penjualan dan pemasaran: Analisis prediktif dapat digunakan untuk menyegmentasikan pelanggan berdasarkan kemungkinan mereka untuk membeli, sehingga bisnis dapat menyesuaikan upaya penjualan dan pemasaran mereka ke berbagai kelompok pelanggan.
Mengoptimalkan alokasi sumber daya: Analisis prediktif dapat digunakan untuk mengoptimalkan alokasi sumber daya penjualan, misalnya dengan mengidentifikasi tenaga penjualan mana yang paling efektif dalam menutup transaksi atau produk mana yang memiliki potensi keberhasilan tertinggi.
Mengurangi risiko: Analisis prediktif dapat digunakan untuk mengidentifikasi potensi risiko terhadap penjualan, seperti perubahan kondisi pasar atau tindakan pesaing, dan membantu bisnis untuk memitigasi risiko ini.

Secara keseluruhan, penggunaan analitik prediktif dalam penjualan dapat membantu bisnis untuk membuat keputusan yang lebih tepat, mengoptimalkan proses penjualan, dan mendorong hasil bisnis yang lebih baik.

Bagaimana cara kerja analitik penjualan prediktif?

Analisis penjualan prediktif melibatkan pengumpulan dan analisis data tentang penjualan di masa lalu, perilaku pelanggan, dan variabel lain yang relevan untuk mengidentifikasi pola dan tren yang dapat digunakan untuk meramalkan kinerja penjualan di masa depan.

Ada beberapa langkah yang terlibat dalam proses analisis penjualan prediktif:

Pengumpulan data: Langkah pertama adalah mengumpulkan data dari berbagai sumber, seperti catatan penjualan, demografi pelanggan, tren pasar, dan sumber data lain yang relevan.
Pemrosesan awal data: Langkah selanjutnya adalah membersihkan dan menyiapkan data untuk analisis. Hal ini dapat melibatkan pemformatan data, menangani nilai yang hilang, dan menormalkan data untuk memastikan bahwa data tersebut dalam bentuk yang dapat digunakan.
Pemilihan model: Setelah data disiapkan, langkah selanjutnya adalah memilih model statistik atau algoritme pembelajaran mesin yang sesuai untuk digunakan dalam analisis. Hal ini dapat melibatkan pengujian model yang berbeda dan membandingkan hasilnya untuk menentukan model mana yang paling akurat.
Pelatihan model: Setelah model dipilih, model perlu dilatih pada data. Hal ini melibatkan pemberian set data yang besar kepada model dan menyesuaikan parameter model hingga model dapat memprediksi hasil secara akurat.
Evaluasi model: Setelah model dilatih, model perlu dievaluasi untuk menentukan keakuratannya. Hal ini dapat dilakukan dengan menguji model pada dataset yang terpisah atau menggunakan metrik seperti presisi dan recall untuk menilai kinerjanya.
Penyebaran model: Jika model berkinerja baik selama evaluasi, model dapat digunakan dalam lingkungan produksi untuk membuat prediksi pada data baru.

Secara keseluruhan, analisis penjualan prediktif melibatkan penggunaan data dan teknik pembelajaran mesin untuk meramalkan hasil penjualan di masa depan dan membuat keputusan berdasarkan informasi tentang strategi penjualan dan alokasi sumber daya.

Industri apa saja yang menggunakan analitik prediktif?

Analisis prediktif dapat digunakan di berbagai industri untuk meningkatkan pengambilan keputusan dan mendorong hasil bisnis. Beberapa contoh industri yang biasanya menggunakan analisis prediktif antara lain:

Ritel: Bisnis ritel dapat menggunakan analitik prediktif untuk meramalkan permintaan produk, mengoptimalkan penetapan harga dan manajemen inventaris, serta mempersonalisasi pemasaran dan rekomendasi kepada pelanggan.
Kesehatan: Organisasi perawatan kesehatan dapat menggunakan analitik prediktif untuk meningkatkan hasil pasien dan mengurangi biaya dengan memprediksi kemungkinan penyakit, memprediksi kebutuhan pasien, dan mengidentifikasi tren dan pola dalam data pasien.
Manufaktur: Produsen dapat menggunakan analitik prediktif untuk mengoptimalkan proses produksi, memperkirakan permintaan produk, dan mengidentifikasi peluang penghematan biaya dan peningkatan efisiensi.
Keuangan: Institusi keuangan dapat menggunakan analisis prediktif untuk mengidentifikasi aktivitas penipuan, memprediksi perilaku pelanggan, dan mengoptimalkan manajemen risiko dan strategi investasi.
Telekomunikasi: Perusahaan telekomunikasi dapat menggunakan analisis prediktif untuk mengoptimalkan kinerja jaringan, memprediksi perputaran pelanggan, dan mengidentifikasi peluang untuk melakukan up-selling dan cross-selling.

Ini hanyalah beberapa contoh dari sekian banyak industri yang dapat memperoleh manfaat dari penggunaan analisis prediktif. Secara umum, setiap organisasi yang menghasilkan dan mengumpulkan data dalam jumlah besar berpotensi mendapatkan manfaat dari penggunaan analisis prediktif untuk meningkatkan pengambilan keputusan dan mendorong hasil bisnis.

Survei denyut nadi karyawan:

Ini adalah survei singkat yang dapat dikirim secara berkala untuk mengetahui pendapat karyawan Anda tentang suatu masalah dengan cepat. Survei ini terdiri dari lebih sedikit pertanyaan (tidak lebih dari 10) untuk mendapatkan informasi dengan cepat. Survei ini dapat diberikan secara berkala (bulanan/mingguan/triwulanan).

Pertemuan empat mata:

Mengadakan pertemuan berkala selama satu jam untuk mengobrol secara informal dengan setiap anggota tim adalah cara terbaik untuk mengetahui apa yang sebenarnya terjadi dengan mereka. Karena ini adalah percakapan yang aman dan pribadi, ini membantu Anda mendapatkan detail yang lebih baik tentang suatu masalah.

eNPS:

eNPS (skor Net Promoter karyawan) adalah salah satu cara yang paling sederhana namun efektif untuk menilai pendapat karyawan tentang perusahaan Anda. Ini mencakup satu pertanyaan menarik yang mengukur loyalitas. Contoh pertanyaan eNPS antara lain: Seberapa besar kemungkinan Anda akan merekomendasikan perusahaan kami kepada orang lain? Karyawan menjawab survei eNPS dengan skala 1-10, di mana 10 menunjukkan bahwa mereka 'sangat mungkin' merekomendasikan perusahaan dan 1 menunjukkan bahwa mereka 'sangat tidak mungkin' merekomendasikannya.

Berdasarkan jawaban yang diberikan, karyawan dapat ditempatkan dalam tiga kategori yang berbeda:

Promotor
Karyawan yang memberikan tanggapan positif atau setuju.
Pengkritik
Karyawan yang bereaksi negatif atau tidak setuju.
Pasif
Karyawan yang bersikap netral dalam memberikan tanggapan.

Apa saja penggunaan umum dari analisis penjualan prediktif?

Penggunaan analitik prediktif yang paling umum dalam penjualan adalah:

Hal ini membantu dalam menargetkan pelanggan yang tepat dengan produk yang tepat pada waktu yang tepat.
Hal ini membantu dalam mengurangi perputaran pelanggan dengan mengidentifikasi pelanggan mana yang cenderung pergi dan apa yang diperlukan untuk mempertahankan mereka.
Ini meningkatkan ROI pemasaran dengan menggunakan model prediktif untuk mengidentifikasi produk mana yang paling mungkin berhasil untuk promosi tertentu.
Tingkatkan akurasi prakiraan dengan membuat aturan baru tentang bagaimana tren masa lalu memengaruhi hasil di masa depan.
Meningkatkan efektivitas model prediktif dengan mengubah asumsi mereka tentang cara kerja sesuatu.
Mengevaluasi setiap transaksi dan memprediksi transaksi mana yang akan ditutup saat diajukan