Prescriptive Analytics: Definisi, Perbedaan dari Predictive, dan Contoh Penerapannya

Banyak perusahaan sudah memiliki data bisnis yang lengkap, mulai dari laporan performa hingga prediksi tren penjualan. Namun, pertanyaan yang paling sering muncul justru setelah data tersebut dianalisis seperti langkah apa yang sebaiknya diambil agar hasil bisnis lebih optimal? Inilah yang menjadi fokus utama prescriptive analytics.

Prescriptive analytics adalah metode analisis data yang digunakan untuk memberikan rekomendasi tindakan terbaik berdasarkan data, prediksi, dan kondisi bisnis tertentu.

Tidak hanya membantu memahami apa yang mungkin terjadi tetapi pendekatan ini juga membantu perusahaan menentukan keputusan yang paling efektif untuk mencapai target bisnis. Lalu bagaimana penerapannya dari prescriptive analytics? berikut penjelasannya.

Apa Itu Prescriptive Analytics?

Prescriptive analytics adalah metode analisis data yang digunakan untuk memberikan rekomendasi tindakan terbaik berdasarkan data, pola bisnis, dan prediksi yang telah dianalisis sebelumnya.

Berbeda dengan analisis biasa yang hanya menampilkan laporan atau perkiraan, prescriptive analytics membantu perusahaan menentukan langkah yang paling efektif untuk mencapai tujuan bisnis tertentu. Pendekatan ini sering digunakan untuk mendukung pengambilan keputusan yang lebih cepat, terukur, dan berbasis data.

Dalam prosesnya, prescriptive analytics bekerja menggunakan beberapa komponen utama, yaitu:

• Data input: Sistem mengumpulkan data dari berbagai sumber, seperti transaksi penjualan, perilaku pelanggan, stok barang, hingga data operasional perusahaan.
• Algoritma analitik: Data kemudian dianalisis menggunakan teknologi seperti machine learning (ML), optimization, dan simulation untuk mencari pola sekaligus menghitung kemungkinan hasil terbaik dari berbagai skenario.
• Output rekomendasi: Setelah proses analisis selesai, sistem akan memberikan rekomendasi tindakan yang dapat membantu bisnis mengambil keputusan dengan risiko lebih rendah dan peluang keberhasilan lebih tinggi.

Cara Kerja Prescriptive Analytics

Secara umum, cara kerja prescriptive analytics terdiri dari empat tahapan utama berikut:

1. Pengumpulan data

Tahap pertama dimulai dari proses pengumpulan data dari berbagai sumber yang dimiliki perusahaan. Data ini dapat berasal dari sistem ERP perusahaan, CRM, transaksi penjualan, website, media sosial, inventaris, sensor IoT, hingga data eksternal seperti tren pasar dan perilaku konsumen.

Data yang dikumpulkan tidak hanya berupa data historis, tetapi juga data real-time agar sistem dapat memberikan rekomendasi yang lebih relevan dengan kondisi bisnis saat ini. Pada tahap ini, kualitas data menjadi faktor penting karena data yang tidak lengkap atau tidak akurat dapat memengaruhi hasil analisis.

2. Analisis prediktif

Setelah data siap digunakan, sistem akan melakukan predictive analytics untuk memprediksi kemungkinan yang dapat terjadi di masa depan. Proses ini memanfaatkan machine learning, artificial intelligence (AI), dan statistical modeling untuk menemukan pola atau tren tertentu dari data yang dimiliki perusahaan.

Melalui analisis ini, perusahaan dapat mengetahui potensi peluang maupun risiko bisnis sebelum benar-benar terjadi. Misalnya, sistem dapat memprediksi penurunan permintaan produk atau kenaikan biaya operasional pada periode tertentu.

Hasil prediksi tersebut kemudian menjadi dasar bagi sistem untuk menentukan berbagai opsi tindakan yang dapat diambil perusahaan.

3. Optimisasi

Tahap optimisasi dilakukan untuk mencari solusi atau keputusan yang paling efektif dari berbagai kemungkinan yang tersedia. Pada proses ini, sistem akan membandingkan banyak skenario bisnis dengan mempertimbangkan berbagai faktor seperti biaya operasional hingga risiko yang mungkin muncul.

Teknik optimisasi membantu perusahaan memilih keputusan dengan hasil paling optimal berdasarkan tujuan bisnis yang ingin dicapai. Sebagai contoh sistem dapat menentukan kombinasi jadwal produksi yang paling efisien, rute distribusi tercepat, atau strategi promosi dengan potensi ROI tertinggi.

Dalam beberapa kasus, sistem juga menggunakan simulation modeling untuk menguji berbagai skenario sebelum rekomendasi akhir diberikan. Hal ini membantu perusahaan memahami dampak dari setiap keputusan secara lebih terukur.

4. Rekomendasi

Tahap terakhir adalah menghasilkan rekomendasi tindakan yang dapat digunakan langsung oleh perusahaan dalam pengambilan keputusan. Rekomendasi ini biasanya disajikan dalam bentuk dashboard atau laporan analitik yang mudah dipahami oleh tim bisnis maupun manajemen.

Output yang diberikan tidak hanya berupa prediksi tetapi juga saran tindakan yang paling sesuai berdasarkan hasil analisis sebelumnya.

Contohnya, sistem dapat merekomendasikan penambahan stok produk tertentu atau prioritas pelanggan yang perlu dipertahankan.

Perbedaan 4 Jenis Analytics (Descriptive, Diagnostic, Predictive, Prescriptive)

Berikut perbedaannya:

Manfaat Prescriptive Analytics untuk Bisnis

Berikut beberapa manfaat prescriptive analytics yang paling banyak diterapkan dalam bisnis.

1. Otomatisasi keputusan operasional

Prescriptive analytics dapat membantu perusahaan mengotomatisasi berbagai keputusan operasional yang bersifat rutin dan berulang. Sistem dapat menganalisis data secara real-time lalu memberikan rekomendasi atau menjalankan tindakan otomatis berdasarkan aturan dan pola tertentu.

Contohnya, sistem dapat secara otomatis menentukan jadwal produksi, mengatur distribusi barang, atau mengalokasikan sumber daya berdasarkan kondisi operasional saat itu. Dengan otomatisasi ini proses bisnis menjadi lebih cepat dan konsisten.

2. Optimasi rantai pasok dan inventory

Dalam supply chain management, prescriptive analytics membantu perusahaan menjaga keseimbangan stok sekaligus meningkatkan efisiensi distribusi barang. Sistem dapat menganalisis permintaan pasar, pola penjualan, kapasitas gudang, hingga waktu pengiriman untuk menentukan strategi inventory yang paling optimal.

Melalui analisis tersebut, perusahaan dapat mengurangi risiko overstock maupun stockout yang sering menyebabkan kerugian operasional. Sistem juga dapat memberikan rekomendasi terkait jumlah pembelian barang, lokasi penyimpanan terbaik, hingga rute distribusi yang lebih efisien.

Bagi bisnis dengan volume distribusi tinggi, penggunaan prescriptive analytics membantu rantai pasok berjalan lebih stabil dan responsif terhadap perubahan permintaan pasar.

3. Pengalaman pelanggan

Prescriptive analytics juga banyak digunakan untuk meningkatkan customer experience melalui pendekatan yang lebih personal. Sistem dapat menganalisis perilaku pelanggan, riwayat transaksi, preferensi produk, hingga aktivitas digital untuk menentukan rekomendasi yang paling relevan bagi setiap pelanggan.

Sebagai contoh, perusahaan dapat memberikan penawaran produk yang sesuai dengan kebutuhan pelanggan, menentukan waktu promosi yang paling efektif, atau merekomendasikan layanan tertentu berdasarkan pola pembelian sebelumnya.

Pendekatan ini membantu bisnis meningkatkan engagement pelanggan, memperkuat loyalitas, sekaligus meningkatkan peluang konversi penjualan.

4. Manajemen risiko keuangan

Dalam bidang keuangan, prescriptive analytics membantu perusahaan mengidentifikasi dan mengurangi berbagai potensi risiko bisnis sejak lebih awal. Sistem dapat menganalisis pola transaksi, arus kas, hingga data historis untuk mendeteksi kemungkinan fraud hingga kredit macet.

Selain mendeteksi risiko, sistem juga dapat memberikan rekomendasi tindakan pencegahan yang dapat membantu perusahaan mengambil keputusan finansial dengan lebih aman dan terukur.

Dengan analisis yang lebih cepat dan akurat, perusahaan dapat meningkatkan stabilitas keuangan sekaligus meminimalkan potensi kerugian bisnis.

5. Efisiensi harga dan promosi

Prescriptive analytics membantu perusahaan menentukan strategi harga dan promosi yang lebih efektif berdasarkan data pasar dan perilaku pelanggan. Sistem dapat menghitung kombinasi harga terbaik dengan mempertimbangkan permintaan produk, kompetitor, margin keuntungan, hingga tren pembelian konsumen.

Dalam strategi promosi, sistem juga dapat merekomendasikan campaign yang paling potensial menghasilkan konversi tinggi dengan biaya pemasaran yang lebih efisien.

Misalnya, menentukan produk yang perlu didiskon, waktu promosi terbaik, atau segmentasi pelanggan yang paling relevan untuk target campaign tertentu.

Contoh Prescriptive Analytics di Industri

Setiap industri memanfaatkan teknologi ini sesuai dengan kebutuhan operasional dan tantangan bisnis masing-masing.

1. Retail

Di industri retail, prescriptive analytics sering digunakan untuk mengoptimalkan stok barang dan strategi promosi. Sistem dapat menganalisis data penjualan, tren belanja, hingga perilaku konsumen untuk memberikan rekomendasi tindakan yang paling efektif.

Sebagai contoh, sistem dapat merekomendasikan jumlah stok produk yang perlu disiapkan sebelum periode promo tertentu agar tidak terjadi kekurangan barang. Selain itu, retailer juga dapat menentukan promo yang paling sesuai untuk setiap segmen pelanggan berdasarkan riwayat pembelian mereka.

Teknologi ini membantu bisnis retail meningkatkan penjualan sekaligus mengurangi risiko overstock dan biaya penyimpanan yang berlebihan.

2. Manufaktur

Dalam industri manufaktur, prescriptive analytics digunakan untuk meningkatkan efisiensi produksi dan mengurangi downtime operasional. Sistem dapat menganalisis performa mesin hingga data maintenance untuk menentukan langkah operasional yang paling optimal.

Contohnya, sistem dapat memberikan rekomendasi jadwal predictive maintenance sebelum mesin mengalami kerusakan yang dapat menghambat produksi. Selain itu, perusahaan juga dapat mengoptimalkan penggunaan bahan baku dan jadwal produksi berdasarkan permintaan pasar.

3. Perbankan

Di sektor perbankan, prescriptive analytics banyak dimanfaatkan untuk manajemen risiko, deteksi fraud, dan personalisasi layanan nasabah. Sistem mampu menganalisis pola transaksi serta data finansial nasabah untuk memberikan rekomendasi keputusan yang lebih aman dan akurat.

Sebagai contoh, sistem dapat mendeteksi aktivitas transaksi yang tidak normal lalu merekomendasikan tindakan pencegahan secara otomatis untuk mengurangi risiko fraud. Selain itu, bank juga dapat memberikan penawaran produk keuangan yang lebih personal, seperti kredit atau investasi berdasarkan profil dan kebutuhan masing-masing nasabah.

Kesimpulan

Prescriptive analytics membantu perusahaan tidak hanya memahami data dan memprediksi tren bisnis, tetapi juga menentukan tindakan terbaik yang perlu dilakukan. Dengan memanfaatkan machine learning, dan optimisasi bisnis dapat mengambil keputusan yang lebih cepat dan terukur di berbagai area operasional.

Penerapan prescriptive analytics juga semakin penting di era bisnis berbasis data karena mampu meningkatkan efisiensi operasional hingga membantu perusahaan merespons perubahan pasar dengan lebih adaptif.

Jika bisnis Anda ingin mengelola data secara lebih terintegrasi dan mendukung pengambilan keputusan yang lebih efektif, penggunaan sistem ERP dengan fitur analytics dapat menjadi langkah strategis untuk meningkatkan efisiensi dan daya saing perusahaan.

Pertanyaan Seputar Prescriptive Analytics

• Apa contoh penerapan prescriptive analytics?

  Contohnya adalah rekomendasi stok barang otomatis di retail, predictive maintenance di manufaktur, dan deteksi fraud transaksi di sektor perbankan.

• Mengapa prescriptive analytics penting untuk bisnis modern?

  Dikarenakan bisnis saat ini membutuhkan keputusan yang cepat dan berbasis data. Prescriptive analytics membantu perusahaan menentukan tindakan paling efektif berdasarkan kondisi dan prediksi bisnis.

• Industri apa saja yang menggunakan prescriptive analytics?

  Prescriptive analytics banyak digunakan di industri retail, manufaktur, perbankan, logistik, kesehatan, hingga e-commerce untuk mendukung pengambilan keputusan bisnis.