7 Manfaat Data Mining bagi Perusahaan
Setiap hari, pelanggan dan mitra perusahaan Anda memasukkan berbagai data, entah itu data penjualan, pengembalian barang atau bahkan data pribadi yang dipakai untuk membuat akun baru. Informasi tersebut bisa dikumpulkan oleh perusahaan Anda untuk berbagai keperluan, misalnya untuk menentukan strategi penjualan kedepannya. Informasi ini kemudian disimpan dalam sebuah fasilitas fisik bernama data center.
Informasi yang terkumpul di fasilitas fisik tersebut tidak semua mudah diolah. Ada structured data yang sifatnya lebih mudah diolah, ada juga unstructured data yang sifatnya lebih susah diolah. Supaya informasi tersebut berguna untuk perusahaan, mereka harus melalui sebuah proses bernama data mining.
Data mining adalah proses mengolah big data untuk mengidentifikasi pola tertentu menggunakan model matematis dan statistik. Hasil dari pengolahan data tersebut yang kemudian digunakan oleh perusahaan untuk proses pengambilan keputusan lebih lanjut.
Proses ini sangat penting untuk perusahaan, khususnya perusahaan yang ingin setiap langkahnya berdasarkan data. Maka dari itu, tidak heran jika data mining kini banyak digunakan oleh perusahaan dari berbagai industri, mulai dari industri keuangan hingga manufaktur. Berikut ini 7 manfaat data mining bagi perusahaan:
1. Menganalisis Pasar
Proses data mining sangat bermanfaat bagi perusahaan untuk menganalisis pasar. Misalnya, perusahaan Anda memiliki aplikasi yang telah diunduh oleh lebih dari 10 juta pengguna di Indonesia. Dengan proses ini, Anda bisa mengidentifikasi pola pemesanan barang yang dilakukan oleh konsumen dengan karakteristik tertentu, sehingga Anda bisa menargetkan konsumen dengan karakteristik tersebut ketika mengiklankan produk tersebut.
Contoh lainnya, dengan data dari 10 juta pelanggan yang telah diolah (mining), Anda bisa mengetahui pergeseran selera konsumen dari waktu ke waktu, sehingga perusahaan Anda bisa memproduksi barang dan jasa yang sesuai dengan trend terbaru tersebut.
2. Meningkatkan Layanan Pelanggan
Salah satu informasi yang masuk ke dalam database Anda dan bisa diolah (mining) adalah data kritik dan saran dari pelanggan. Dengan berhasil mengolah kritik dan saran tersebut, perusahaan Anda bisa mengetahui layanan dan produk apa yang harus diperbaiki, produk apa yang sedang diinginkan oleh pelanggan saat ini dan bagaimana tingkat kepuasan mereka.
Perusahaan yang berhasil mengidentifikasi kebutuhan pelanggan cenderung bisa mempertahankan pelanggan tersebut untuk tetap membeli produk mereka dan tidak menggunakan produk pesaing (customer retention). Perlu diketahui bahwa biaya untuk mempertahankan pelanggan lama 5 kali lebih rendah dibandingkan biaya untuk memiliki pelanggan baru.
3. Mencegah Terjadinya Fraud
Pola yang dihasilkan dalam proses data mining memungkinkan Anda untuk mengidentifikasi fraud dalam bisnis sejak dini. Misalnya, perusahaan Anda adalah perusahaan perbankan yang hanya bergerak di Indonesia saja. Dari hasil proses ini, Anda menemukan transaksi dengan pola mencurigakan dari luar negeri, sehingga sebelum transaksi tersebut terjadi, tim IT perusahaan Anda bisa membatalkannya. Dengan demikian, nasabah bank Anda tidak mengalami kerugian akibat transaksi fraud tersebut. Anda bahkan bisa menggunakan kecerdasan buatan (AI) untuk mendeteksinya secara otomatis.
Selain fraud yang berdampak pada pelanggan, Anda juga bisa mengidentifikasi fraud yang berdampak pada manajemen perusahaan dengan data mining. Misalnya, tim IT Anda bisa mengidentifikasi pola pengeluaran uang perusahaan yang tidak wajar ke sebuah akun.
4. Manajemen Risiko
Meskipun tidak bisa dihilangkan sepenuhnya, namun risiko dalam bisnis sebuah perusahaan bisa diminimalisir. Salah satu caranya adalah menggunakan pola yang dihasilkan dalam proses data mining untuk mengambil keputusan.
Contohnya, pengambilan keputusan pemberian kredit untuk mencegah kredit gagal bayar di industri perbankan. Misalnya, seorang nasabah mengajukan permohonan kredit perumahan (KPR). Dengan pola yang dihasilkan dari proses data mining, perusahaan Anda jadi mengetahui mengenai skor kredit nasabah tersebut di sistem SLIK OJK dan kebiasaannya dalam menggunakan fasilitas kredit lainnya. Dengan mengetahui pola informasi tersebut, perusahaan Anda bisa mengambil keputusan apakah akan memberikan kredit full limit kepada nasabah tersebut atau tidak. Dengan demikian, risiko gagal bayar kredit dari nasabah tersebut bisa diminimalisir.
5. Quality Control
Berbagai teknik data mining juga banyak diimplementasikan untuk menganalisis kualitas produk sebuah perusahaan, khususnya perusahaan manufaktur. Dalam hal ini, informasi mengenai kualitas produk dikumpulkan melalui proses data collection, dirapikan melalui proses data smoothing dan cleaning, kemudian diolah (mining) melalui proses pemodelan dan prediksi.
Hasilnya, analis dapat memisahkan produk dengan kualitas bagus dan produk dengan kualitas buruk. Bahkan beberapa penelitian menyebutkan bahwa quality control menggunakan teknik data mining dapat meminimalisir biaya produksi sebuah perusahaan, khususnya perusahaan dengan teknologi tinggi. Hal ini karena proses ini memungkinkan perusahaan untuk memastikan kualitas produknya dengan tanpa adanya petugas yang memeriksa kualitas produk tersebut secara langsung.
Namun demikian, efektivitas penggunaan proses ini untuk quality control masih sepenuhnya bergantung pada analis yang menyusun arsitektur quality control perusahaan terkait dan teknik yang mereka gunakan. Sebab, setiap perusahaan tentu memiliki mekanisme quality control produk yang berbeda.
6. Menentukan Strategi Pemasaran Perusahaan
Salah satu bagian dari structured data yang bisa diolah oleh perusahaan adalah data profil pelanggan perusahaan tersebut, mulai dari nama, jenis kelamin, alamat email, hingga alamat tempat tinggal pelanggan. Data pribadi seperti ini tidak hanya penting untuk pelanggan, tetapi juga penting untuk perusahaan.
Sebab, perusahaan bisa menentukan strategi pemasaran berdasarkan data profil tersebut. Misalnya, dengan memiliki alamat email pelanggan, perusahaan Anda bisa mengirim email pemasaran kepada pelanggan atau dengan alamat tempat tinggal, perusahaan bisa menemukan pusat tempat tinggal pelanggan mereka dan menentukan strategi pemasaran berdasarkan data tersebut.
7. Meningkatkan Efisiensi Operasional Perusahaan
Dengan analisis data pasar secara real time, layanan pelanggan dan produk dengan kualitas terbaik, serta terjaganya perusahaan dari fraud dan risiko, tentunya proses operasional perusahaan menjadi lebih efisien. Apalagi proses data mining juga menghasilkan data yang terbebas dari bias. Efisiensi kinerja perusahaan ini tentunya akan merujuk pada peningkatan pendapatan dan laba perusahaan.
Namun demikian, ke-7 manfaat dari data mining di atas tidak akan bisa Anda miliki jika Anda tidak menggunakan fasilitas data center yang memadai. Seperti yang telah disinggung sebelumnya, data yang dimasukkan oleh pelanggan dan mitra akan disimpan dalam server di data center atau pusat data.
Data yang tersimpan tersebut bisa menjadi bias dan tidak reliabel apabila sebelum diolah (mining), ada oknum tertentu yang meretas keamanan pusat data dan merubah data tersebut. Oleh sebab itu, Anda sebaiknya menggunakan layanan data center dari Link Net. Hal ini karena, layanan data center dari Link Net dilengkapi dengan fasilitas keamanan tingkat tinggi, 24x7x365 on personnel premise dan dedicated internet, sehingga keamanan data perusahaan dan pelanggan Anda lebih terjamin.
Penulis: Farichatul Chusna.
