Apa itu Data Mining? Manfaat, Tata Cara dan Contoh

Apakah Anda ingin lebih memahami konsumen untuk meningkatkan penjualan produk? Data mining adalah upaya yang tidak boleh Anda lupakan.

Di tengah gencarnya penggunaan big data untuk mendukung bisnis, manfaat data mining semakin terasa, terutama untuk memahami kondisi pasar dan persaingan bisnis.

Apa itu penambangan data sebenarnya? Pada artikel ini, kami menjelaskan pro dan kontra dari data mining, mulai dari proses data mining hingga use case.

Tanpa basa-basi lagi, mari kita lihat dulu pentingnya data mining.

Apa itu Data Mining?

Data mining adalah upaya untuk mendapatkan informasi dari kumpulan data tertentu. Kemudian, informasi tersebut diproses dan digunakan sesuai dengan tujuan data mining yang telah ditetapkan.

Khusus bagi perusahaan, upaya data mining penting dilakukan untuk mengambil keputusan terbaik sesuai dengan strategi bisnis yang akan diterapkan.

Contoh penggunaan data mining adalah untuk meningkatkan efektivitas layanan pelanggan. Hal ini sering terjadi karena selain produk yang baik, pelayanan yang tepat juga mempengaruhi kepuasan pelanggan.

Umumnya, perusahaan mengakses database dukungan pelanggan untuk menemukan jenis masalah yang sering dikeluhkan pelanggan. Dengan data ini, pemilik bisnis tahu apa yang sedang terjadi dan dapat merencanakan strategi untuk meningkatkan kualitas layanan.

Jadi siapa yang bertanggung jawab untuk penambangan data? Umumnya, beberapa perusahaan menunjuk seorang ilmuwan data untuk melakukan semua fase penambangan data.

Meskipun mereka dapat bekerja secara manual, karena jumlah data meningkat, banyak ilmuwan data beralih ke alat pemrosesan data. Dengan demikian, proses dapat diselesaikan dalam waktu yang lebih singkat.

Proses data mining itu sendiri biasanya melibatkan enam tahapan, yaitu:

Objective: Memastikan bahwa tujuan data mining memenuhi persyaratan.
Pengumpulan data: Mengumpulkan data untuk tujuan tertentu dan menyimpannya di gudang data.
Persiapan data: Bersihkan data sehingga tidak ada yang terduplikasi, hilang, atau berkualitas buruk. Kemudian lanjutkan untuk mengatur data dalam format yang diperlukan.
Pemodelan Data: Bangun dan uji beberapa model data dengan algoritme terpilih untuk memenuhi tujuan penambangan data.
Evaluasi Data: Memeriksa hasil setiap model untuk menentukan mana yang sesuai untuk mencapai tujuan penambangan data.
Implementasi Hasil: Hasil yang dipilih dari penambangan data digunakan untuk tujuan yang telah ditentukan sebelumnya.

Tujuan data mining

Setelah Anda mengetahui apa itu data mining, Anda perlu mengetahui tujuannya. Berikut adalah tiga di antaranya:

1. Penjelasan

Tujuan dari data mining adalah untuk menjawab atau menjelaskan penyebab dari sesuatu.

Katakanlah Anda ingin tahu mengapa satu produk di situs Anda terjual lebih sedikit daripada yang lain.

Setelah melihat data aktivitas pengunjung di situs, Anda menyadari bahwa produk tersebut tidak menawarkan pilihan warna. Sementara itu, pengunjung Anda cenderung memilih warna favorit mereka sebelum menambahkannya ke keranjang belanja mereka.

Ini memberi Anda gambaran tentang solusi agar produk bisa lebih laris.

2. Konfirmasi

Seperti namanya, data mining digunakan untuk mengkonfirmasi suatu opini atau hipotesis. Secara umum, tujuan ini penting dalam proses pembuatan produk.

Saat merancang sebuah produk, Anda perlu memiliki asumsi tentang masalah yang dihadapi target konsumen dan membuat produk sesuai dengan kebutuhan tersebut. Tapi benarkah produk Anda akan dibutuhkan nantinya?

Nah, untuk memastikan hal tersebut, Anda perlu mengumpulkan data tentang kebiasaan konsumen dalam kaitannya dengan produk yang diharapkan. Anda dapat menggunakan sampel dari prospek Anda atau menggunakan data pesaing jika ada.

Apapun itu, Anda harus bisa menjawab benar atau tidaknya suatu asumsi dengan data mining yang dilakukan.

3. Eksplorasi

Data mining juga bertujuan untuk menemukan peluang atau pola baru dalam suatu proses bisnis. Misalnya tren pasar yang akan mempengaruhi penjualan produk.

Anda bisa menggunakan data mining untuk menentukan produk mana yang akan dijual sesuai dengan kebutuhan yang sedang tren di masyarakat. Dengan menciptakan produk sesuai tren, peluang penjualan dapat ditingkatkan. Sehingga akan mempengaruhi kelangsungan usaha.

Karakteristik penambangan data

Setelah mengetahui tujuannya, sebaiknya Anda juga mengetahui ciri-ciri data mining sebelum benar-benar melakukannya, yaitu:

1. Memerlukan banyak data

Sebelum adanya internet, proses pengumpulan data dilakukan melalui survei langsung dari konsumen. Tentu saja cara ini membutuhkan banyak waktu dan tenaga.

Saat ini, semua aktivitas konsumen online menghasilkan banyak sekali data. Ini mencakup berbagai kebiasaan konsumsi yang terekam di akun media sosial atau data pribadi yang terekam saat membuat akun di marketplace atau toko online.

Karena semakin banyak data yang ditambahkan ke dunia online, ada kebutuhan data yang lebih besar untuk melakukan penambangan data dengan baik.

2. Data tidak selalu akurat

Meskipun mendapatkan banyak data semakin mudah dan semakin mudah, tidak semua data berkualitas baik untuk mendukung keputusan bisnis yang tepat. Ini adalah salah satu fitur data mining yang patut mendapat perhatian.

Kenapa ini terjadi? Pasalnya, data yang diberikan konsumen pada platform yang berbeda tidak lengkap atau bahkan tidak valid. Alasannya adalah karena tidak semua orang merasa nyaman berbagi informasi pribadi mereka secara online.

Selain tidak ingin privasinya dibobol, sebagian orang juga takut informasinya akan digunakan untuk tujuan negatif atau takut menjadi korban kejahatan online.

Penggunaan cookies pada website merupakan salah satu strategi untuk mengumpulkan data pengunjung secara otomatis. Namun, pengunjung situs web masih dapat menolak pengumpulan data mereka ini.

3. Dilakukan secara manual dan dengan bantuan alat

Data scientist dapat melakukan data mining sendiri jika data yang dikumpulkan dan diolah tidak banyak. Namun, ketika jumlahnya dikalikan, data mining manual tentu kurang efektif bukan?

Oleh karena itu, bantuan alat dan algoritma pembelajaran mesin sangat membantu dalam proses pengumpulan data. Meski proses evaluasi data terus berlanjut, peran seorang data scientist semakin dibutuhkan untuk mendapatkan hasil yang lebih akurat.

Manfaat Data Mining

Banyak sekali manfaat yang bisa didapatkan dari data mining khususnya dalam dunia bisnis, seperti:

1. Meningkatkan kualitas pelayanan

Kalaupun memiliki produk yang berkualitas, perusahaan pasti akan kecewa jika tidak bisa memberikan pelayanan yang baik kepada konsumen, bukan?

Nah, data mining menjanjikan manfaat untuk meningkatkan kualitas layanan bisnis.

Misalnya, dengan alat CRM, Anda menjadi sadar akan hambatan yang sering mereka hadapi dan memberikan proses yang lebih baik agar hambatan tersebut tidak terjadi lagi pada konsumen.

2. Meningkatkan penjualan

Ini adalah salah satu alasan utama banyak perusahaan mulai menggunakan data mining. Karena data mining dapat meningkatkan tingkat konversi atau jumlah transaksi pada website.

Dengan menganalisis data aktivitas konsumen di situs web, Anda dapat mengetahui apa yang membuat konsumen tidak dapat bertransaksi. Misalnya menu navigasi yang sulit dipahami, deskripsi yang hilang pada halaman produk dan lain-lain.

Jika Anda sudah mengetahui berbagai penyebabnya, Anda bisa mulai menerapkan strategi yang tepat untuk meningkatkan penjualan.

3. Melakukan analisis risiko

Data mining juga sangat efektif dalam melakukan analisis risiko. Oleh karena itu, upaya ini sering dilakukan oleh lembaga keuangan. Contohnya adalah proses pengajuan pinjaman dari nasabah bank.

Dalam praktiknya, bank mengumpulkan riwayat keuangan nasabah di berbagai bank dan penyedia jasa keuangan lainnya. Nah, jika orang tersebut memiliki catatan buruk, bank akan menangguhkan aplikasi pinjaman.

4. Optimalisasi pengeluaran

Keuntungan lain dari penambangan data adalah mendeteksi pemborosan dan mencoba mengoptimalkan pengeluaran bisnis. Upaya ini sering dilakukan di industri yang berbeda.

Misalnya, Anda memasarkan produk Anda melalui iklan media sosial. Setelah data mining, ternyata sumber transaksi dari blog lebih banyak dari pada iklan yang dipasang.

Artinya iklan di media sosial Anda kurang efektif. Ini memungkinkan Anda untuk mengevaluasi kampanye iklan Anda dan mengalokasikan anggaran Anda untuk mendapatkan hasil maksimal dari blog Anda. Misalnya, membeli tema premium untuk fitur yang lebih kaya atau mencari penulis blog berkualitas untuk dapat membuat konten yang lebih teratur.

5. Dapat lebih memahami konsumen

Persyaratan konsumen untuk suatu produk dapat berubah. Itu bisa menjadi tren atau sesuatu yang lain. Agar produk atau layanan Anda tetap diminati, pastikan penawaran produk tetap relevan dengan kebutuhan itu.

Dengan penambangan data, Anda dapat menangkap perubahan ini untuk memberikan solusi produk yang tepat.

Misalnya, saat Hari Raya ada beberapa produk yang sering dibeli setelah data mining dilakukan. Jadi Anda bisa melihat produk-produk tersebut di halaman utama toko online tersebut. Hal ini memudahkan konsumen untuk berbelanja produk.

6. Pastikan produksi yang baik

Untuk memastikan produksi berjalan dengan baik, menggunakan adalah langkah yang aman. Data mining dapat dilakukan dalam bentuk pendataan penggunaan, kapasitas produksi dan lain-lain.

Dengan semua data di ujung jari Anda, Anda akan tahu kapan harus melakukan perawatan untuk menghindari perbaikan yang tidak direncanakan dan penurunan produktivitas.

7. Kelola pasokan bahan baku dengan lebih baik

Keuntungan data mining selanjutnya adalah untuk mengetahui kapan permintaan pasar meningkat. Sehingga mereka dapat mempersiapkan jumlah pasokan untuk memenuhi permintaan yang sedang booming.

Dengan persiapan bahan baku yang lebih awal, efisiensi kerja tentu lebih baik bukan?

Metode dalam Data Mining

Manfaat dari data mining juga banyak kan? Lalu apa saja metodenya? Di bawah ini adalah beberapa yang umum digunakan:

1. Aturan klub

Fokus dari metode ini adalah untuk menemukan item dalam dataset yang berhubungan secara kausal. Secara umum, aturan asosiasi berguna untuk menjawab suatu masalah.

Selain itu, aturan asosiasi juga digunakan dalam bisnis untuk mempelajari kecenderungan konsumen. Misalnya, sebagian besar pembeli produk A cenderung membeli produk B dan C juga. Hal ini menunjukkan bahwa Anda dapat merekomendasikan produk B dan C kepada konsumen yang membeli produk A.

2. Deteksi anomali

Seperti namanya, deteksi anomali digunakan untuk menemukan sesuatu yang tidak normal dalam suatu kumpulan data.

Anomali yang dicari bisa positif, mis. B. jika perusahaan menghasilkan pendapatan yang jauh di atas rata-rata tahunan. Namun, temuan deteksi anomali juga bisa negatif. Contohnya adalah ketika bank mendeteksi penggunaan kartu kredit nasabah dengan nilai nominal yang tidak sesuai.

3. Clustering atau analisis klaster

Metode clustering digunakan untuk mengelompokkan item-item dalam suatu kumpulan data dengan mencari kesamaan karakteristik. Misalnya, mengelompokkan konsumen berdasarkan usia, pekerjaan, dan minat untuk mengembangkan persona pembeli.

4. Klasifikasi

Metode ini mirip dengan pengelompokan. Bedanya, ketika Anda mengklasifikasikan, Anda terlebih dahulu menentukan kategorinya. Kemudian algoritma data mining menempatkan item tertentu ke dalam kelompok atau klasifikasi yang telah ditentukan.

Contoh klasifikasi adalah melaporkan email spam ke penyedia layanan email. Berkat tindakan ini, penyedia layanan email terbiasa mendeteksi email yang Anda anggap spam. Nantinya, email serupa akan otomatis masuk ke folder spam Anda.

5. Regresi

Regresi adalah teknik untuk memprediksi jumlah berdasarkan data yang ada. Untuk menerapkan regresi, data harus terdiri dari setidaknya dua variabel terkait. Misalnya, jumlah produk yang dapat dibuat dan jumlah bahan yang dibutuhkan.

Misalnya, jika Anda mengetahui bahwa 10 produk membutuhkan 30 bahan, Anda dapat menghitung berapa banyak bahan yang diperlukan jika Anda perlu membuat 100 produk.

6. Pohon Keputusan

Metode ini menggunakan klasifikasi atau regresi untuk memprediksi kemungkinan-kemungkinan yang muncul dari suatu keputusan. Seperti namanya, hasil dari metode ini berupa diagram percabangan seperti pohon.

Contoh penambangan data

Data mining dapat digunakan di berbagai area bisnis. Berikut ini adalah contohnya dan penerapannya dalam situasi yang berbeda:

1. Pemasaran

Contoh data mining adalah untuk mendukung pemasaran suatu produk perusahaan. Bisnis dapat menggunakan data konsumen mereka untuk meningkatkan kualitas pemasaran.

Misalnya, melakukan segmentasi pelanggan untuk memberikan penawaran produk yang sesuai dan memilih platform pemasaran yang tepat.

Selain itu, data mining konsumen juga berguna untuk memprediksi tren pasar dan menentukan tujuan pengembangan bisnis.

2. Produk Keuangan

Perusahaan yang menawarkan produk keuangan seperti asuransi menggunakan data mining untuk mengetahui kebutuhan atau minat target pasar. Dengan data yang diperoleh, perusahaan kemudian menciptakan produk yang cocok untuk pelanggannya.

Selain itu, ini berguna untuk menemukan pola penipuan yang umum. Dengan demikian, perusahaan keuangan dapat menetapkan kebijakan untuk melindungi konsumen mereka dari kemungkinan penipuan.

3. Pendidikan

Contoh lain juga dapat ditemukan di dunia pendidikan. Sekolah dan universitas melakukan data mining untuk mengkaji karakteristik siswanya. Tujuannya agar mereka dapat merancang sistem pembelajaran yang tepat.

4. Pelayanan Kesehatan

Ada beberapa contoh penambangan data kesehatan. Salah satunya adalah meninjau riwayat medis dan database obat untuk mendiagnosis penyakit baru dan menemukan penangkal yang tepat.

Penambangan data layanan kesehatan juga berguna untuk menemukan proses manajemen fasilitas layanan kesehatan yang tidak efektif. Hal ini memungkinkan rumah sakit dan klinik untuk mengoptimalkan pengeluaran mereka.

5. Ritel dan Manufaktur

Perusahaan retail dan manufaktur perlu memastikan persediaan produk mereka selalu tersedia untuk menjaga kepercayaan pelanggan. Dengan begitu, perusahaan tahu kapan waktu terbaik untuk memiliki persediaan produk yang besar untuk mengantisipasi peningkatan permintaan pada waktu tertentu.

6. Layanan Streaming Media

Jika Anda menikmati menikmati layanan streaming film dan musik, Anda harus menyadari bahwa ada banyak rekomendasi konten yang sesuai dengan selera Anda. Ini adalah contoh penambangan data.

Penyedia layanan streaming mencatat semua jenis konten yang Anda tonton atau dengarkan. Kemudian proses data tersebut untuk merekomendasikan konten berdasarkan minat Anda.

Anda sudah tahu apa itu data mining bukan?

Demikian penjelasan tentang apa itu data mining. Pada hakikatnya data mining adalah mengumpulkan informasi dari berbagai data baik offline maupun online.

Secara umum, tujuan dari data mining adalah untuk menemukan penjelasan atas suatu masalah, untuk menguji kebenaran suatu ide, atau untuk secara memadai mengeksplorasi kemungkinan dari suatu keputusan.

Nah, jika Anda menjalankan bisnis online dengan website, data mining bisa digunakan untuk meningkatkan kinerja bisnis. Misalnya, membuat konsumen tertarik untuk membeli produk setelah mendapatkan rekomendasi produk terbaik sesuai dengan kebutuhannya.

Jadi, agar konsumen senang, pastikan Anda memiliki website yang kredibel dan menjamin kenyamanan belanja online mereka, bukan? Premisnya adalah akses harus cepat sehingga pengunjung tidak perlu menunggu dan keamanan perlu ada untuk menjaga data pengunjung aman dari peretas.

Untungnya, Niagahoster menawarkan layanan hosting yang mendukung kecepatan dan keamanan situs web.

Dengan dukungan server super cepat LiteSpeed ​​​​Enterprise, situs web Anda akan lebih mudah diakses. Selain itu, fitur Imunify360 melindungi situs web Anda dengan lebih baik dari serangan malware.