Data Analytics untuk Marketing: Bagaimana Data Membantu Membuat Keputusan Pemasaran?

Setiap hari Anda mungkin melihat angka penjualan, leads, conversion, performa campaign, atau pencapaian target, tetapi data tersebut sering berhenti sebagai laporan bulanan. Data analytics untuk marketing membantu Anda melangkah lebih jauh: bukan hanya mengetahui angka naik atau turun, tetapi mencari pola, memahami kemungkinan penyebabnya, lalu menggunakan informasi tersebut sebagai bahan mengambil keputusan pemasaran.

Apa Itu Data Analytics untuk Marketing?

Data analytics untuk marketing adalah proses mengumpulkan, membaca, membandingkan, dan menganalisis data yang berkaitan dengan aktivitas pemasaran untuk mendapatkan informasi yang berguna bagi pengambilan keputusan.

Sederhananya, memiliki data berbeda dengan memahami data.

Anda mungkin sudah mengetahui penjualan bulan ini sebesar Rp500 juta, tetapi analisis data mulai bertanya: produk apa yang paling banyak terjual, pelanggan seperti apa yang membelinya, channel mana yang menghasilkan penjualan, dan mengapa hasil bulan ini berbeda dari bulan sebelumnya?

Data Marketing Bukan Sekadar Laporan Angka

Laporan biasanya membantu menjawab pertanyaan “apa yang terjadi?”, sedangkan analisis data mencoba bergerak menuju pertanyaan “mengapa hal tersebut terjadi?” dan “apa yang sebaiknya dilakukan berikutnya?”.

Inilah alasan analisis data marketing dapat membantu seorang marketer melihat angka sebagai informasi, bukan sekadar sesuatu yang harus dimasukkan ke spreadsheet atau presentasi.

Contoh: Penjualan Turun, Apa yang Bisa Dicari dari Datanya?

Bayangkan penjualan bulan ini turun 10%.

Jangan langsung menyimpulkan bahwa aktivitas Marketing gagal, tetapi coba tanyakan:

• Produk mana yang mengalami penurunan terbesar?
• Apakah semua wilayah mengalami penurunan?
• Channel pemasaran mana yang berubah?
• Apakah jumlah leads turun?
• Apakah leads tetap banyak tetapi conversion menurun?
• Apakah pola serupa pernah terjadi pada periode sebelumnya?

Dari sinilah proses analytics dimulai, yaitu mengajukan pertanyaan yang tepat kepada data sebelum mengambil kesimpulan.

Data Apa Saja yang Bisa Membantu Keputusan Marketing?

Jenis data untuk pemasaran bergantung pada aktivitas dan sistem yang dimiliki masing-masing perusahaan, tetapi beberapa contoh yang sering digunakan antara lain:

• data penjualan dan transaksi;
• data leads dan conversion;
• data pelanggan;
• performa campaign;
• performa produk;
• sumber atau channel penjualan; dan
• data periode, wilayah, atau segmentasi tertentu.

Tidak semua data harus digunakan sekaligus, karena data yang relevan adalah data yang membantu menjawab pertanyaan bisnis yang sedang dihadapi.

Bagaimana Data Diubah Menjadi Keputusan Marketing?

Proses data analytics marketing sebenarnya dapat dipahami melalui empat langkah sederhana.

1. Tentukan pertanyaannya.
   Misalnya, mengapa conversion bulan ini menurun?
2. Cari data yang relevan.
   Bandingkan jumlah leads, channel, periode, produk, atau data lain yang tersedia.
3. Cari pola dan perbedaannya.
   Perhatikan apakah perubahan terjadi pada semua kelompok atau hanya pada bagian tertentu.
4. Gunakan insight sebagai bahan keputusan.
   Hasil analisis kemudian dapat digunakan untuk menentukan bagian mana yang perlu dievaluasi lebih lanjut.

Data tidak selalu memberikan keputusan secara otomatis, tetapi membantu marketer membuat keputusan berdasarkan informasi yang lebih kuat daripada sekadar asumsi.

Skill Apa yang Dibutuhkan untuk Mulai Memahami Data?

Untuk mulai memahami data, Anda tidak harus langsung menguasai teknologi yang rumit.

Beberapa kemampuan yang dapat dikembangkan secara bertahap adalah:

• kemampuan mengajukan pertanyaan terhadap data;
• logika dan cara berpikir analitis;
• statistik;
• pengelolaan data;
• visualisasi data; dan
• kemampuan menjelaskan insight kepada orang lain.

Pada kurikulum S1 Sains Data UICI yang ditampilkan dalam informasi program, terdapat mata kuliah seperti Introduction to Statistics, Introduction to Data Science, Data Management, Basic of Python, Descriptive Statistics, Data Visualization with R, Machine Learning, Predictive Modelling, Time Series, Digital Business Analytics and Big Data, hingga Business Intelligence.

Jurusan Sains Data Belajar Apa?

Apakah Harus Pintar Matematika?

Sains Data memang melibatkan materi kuantitatif seperti statistik, probabilitas, aljabar linear, dan kalkulus, sehingga matematika bukan sesuatu yang sepenuhnya dapat dihindari.

Namun, pertanyaan yang lebih berguna bukan “Apakah saya sudah pintar matematika?”, melainkan “Apakah saya bersedia mempelajari konsep matematika dan statistik secara bertahap untuk memahami data?”

Kalau Ingin Menguasai Data Lebih Dalam, Apa Hubungannya dengan Sains Data?

Data analytics merupakan bagian dari dunia pengolahan data yang lebih luas, sedangkan Sains Data mempelajari bagaimana data dikumpulkan, dikelola, dianalisis, divisualisasikan, hingga digunakan untuk menemukan pola atau membuat model.

Dalam S1 Sains Data UICI, pembelajaran tidak hanya bersentuhan dengan statistik dan pemrograman, tetapi juga bidang yang dekat dengan bisnis seperti Digital Business Analytics and Big Data, Digital Marketing Disruption and Research, serta Business Intelligence.

Artinya, bagi seorang marketer yang mulai tertarik bergerak dari membaca laporan → menganalisis data → menghasilkan insight, Sains Data dapat menjadi salah satu bidang yang layak dipelajari lebih lanjut.

Kuliah Sains Data Online Itu Seperti Apa?

Pertanyaan yang Sering Ditanyakan tentang Data Analytics untuk Marketing

Apa manfaat data analytics untuk Marketing?

Data analytics membantu marketer memahami performa, membandingkan hasil, menemukan pola, dan menggunakan informasi tersebut sebagai pertimbangan dalam mengambil keputusan.

Apakah seorang marketer harus bisa data analytics?

Tidak semua posisi Marketing memiliki kebutuhan yang sama, tetapi kemampuan membaca dan memahami data semakin berguna ketika pekerjaan melibatkan target, penjualan, pelanggan, campaign, dan evaluasi performa.

Apakah data analytics sama dengan Sains Data?

Tidak sepenuhnya sama, karena data analytics lebih berfokus pada proses menganalisis data, sedangkan Sains Data mencakup bidang yang lebih luas seperti pengelolaan data, statistik, pemrograman, machine learning, dan pemodelan.

Tertarik Belajar Data Lebih Serius?

Jika pekerjaan Marketing membuat Anda semakin sering berhadapan dengan angka dan mulai ingin memahami mengapa angka tersebut berubah, Anda dapat mempelajari lebih jauh bidang Sains Data dan melihat apakah kompetensinya sesuai dengan arah karier yang ingin Anda bangun.

informasi lengkap program S1 Sains Data UICI.