Dalam dunia perniagaan yang semakin kompetitif, memahami pelanggan bukan lagi sekadar mengetahui apa yang mereka beli. Perniagaan hari ini perlu memahami mengapa pelanggan membeli, bila mereka akan membeli, berapa banyak yang mungkin dibelanjakan dan apakah kemungkinan mereka akan kembali membeli pada masa hadapan.

Persoalannya, bagaimana sesebuah perniagaan boleh membuat anggaran sedemikian?

Salah satu jawapannya ialah melalui model analitik.

Model analitik membolehkan data pelanggan dianalisis secara sistematik untuk mengenal pasti corak, hubungan dan kemungkinan tingkah laku yang akan berlaku pada masa hadapan. Dengan menggunakan data sejarah seperti rekod jualan, kekerapan pembelian, nilai transaksi dan respons terhadap promosi, perniagaan boleh membina gambaran yang lebih jelas tentang pelanggan mereka.

Pendekatan ini boleh membantu perniagaan bergerak daripada sekadar melihat apa yang telah berlaku kepada usaha untuk memahami apa yang mungkin berlaku seterusnya.

Apakah yang Dimaksudkan dengan Tingkah Laku Pengguna?

Tingkah laku pengguna merujuk kepada cara seseorang pelanggan membuat keputusan berkaitan sesuatu produk atau perkhidmatan.

Contohnya, seorang pelanggan mungkin membeli produk tertentu setiap bulan. Pelanggan lain pula hanya membeli apabila terdapat promosi. Ada juga pelanggan yang membeli dalam jumlah yang besar tetapi hanya beberapa kali setahun.

Setiap corak tersebut memberikan maklumat yang berbeza kepada perniagaan.

Antara perkara yang boleh dikaji termasuk:

• kekerapan pelanggan membuat pembelian;
• jumlah perbelanjaan pelanggan;
• produk yang sering dibeli;
• masa pelanggan membuat pembelian;
• respons pelanggan terhadap promosi;
• kemungkinan pelanggan membeli semula;
• kemungkinan pelanggan berhenti menggunakan sesuatu perkhidmatan; dan
• kemungkinan pelanggan membeli produk tambahan.

Jika maklumat ini direkodkan secara konsisten, ia boleh menjadi sumber data yang sangat bernilai.

Daripada Data Sejarah kepada Ramalan

Data sejarah biasanya memberitahu kita tentang apa yang telah berlaku.

Sebagai contoh, sebuah kedai mempunyai rekod berikut:

Bulan	Jumlah Pelanggan	Jualan
Januari	500	RM25,000
Februari	530	RM26,500
Mac	560	RM28,000
April	590	RM30,000

Daripada data tersebut, kita boleh melihat bahawa jumlah pelanggan dan jualan menunjukkan kecenderungan meningkat.

Namun, pemilik perniagaan mungkin mempunyai soalan yang lebih penting:

Berapakah jumlah pelanggan bulan depan?

Berapakah anggaran jualan bulan depan?

Adakah pelanggan yang baru membeli akan membuat pembelian semula?

Siapakah pelanggan yang berkemungkinan memberikan nilai jualan paling tinggi?

Untuk menjawab persoalan seperti ini, analisis deskriptif sahaja mungkin tidak mencukupi. Perniagaan boleh menggunakan model analitik untuk membuat anggaran atau ramalan berdasarkan data yang tersedia.

Apakah Model Analitik?

Model analitik ialah kaedah matematik atau statistik yang digunakan untuk menganalisis data bagi mendapatkan maklumat, membuat anggaran atau menghasilkan ramalan.

Model yang digunakan bergantung kepada persoalan perniagaan.

Sebagai contoh, jika perniagaan ingin meramal jumlah jualan, model regresi atau kaedah siri masa boleh digunakan.

Jika perniagaan ingin mengetahui kebarangkalian pelanggan membeli semula, pendekatan kebarangkalian atau model klasifikasi boleh digunakan.

Jika perniagaan ingin mengenal pasti pelanggan yang berkemungkinan meninggalkan perkhidmatan, model churn prediction boleh dibangunkan.

Oleh itu, tidak terdapat satu model yang sesuai untuk semua jenis masalah.

Persoalan perniagaan perlu dikenal pasti terlebih dahulu sebelum model analitik dipilih.

Model Ramalan Jualan

Salah satu penggunaan model analitik yang paling mudah difahami ialah meramal jualan.

Bayangkan sebuah kedai mempunyai data jualan selama tiga tahun. Data tersebut mungkin menunjukkan bahawa jualan meningkat pada musim tertentu dan menurun pada bulan-bulan tertentu.

Dengan menggunakan model ramalan, perniagaan boleh menganggarkan jualan pada bulan atau tempoh yang akan datang.

Antara kaedah yang boleh digunakan termasuk:

• Moving Average;
• Weighted Moving Average;
• Exponential Smoothing;
• Regresi Linear; dan
• model siri masa yang lebih kompleks.

Sebagai contoh mudah, jika jualan tiga bulan terakhir ialah RM20,000, RM22,000 dan RM24,000, purata bergerak tiga bulan ialah:

(RM20,000 + RM22,000 + RM24,000) ÷ 3 = RM22,000

Angka tersebut boleh digunakan sebagai anggaran asas untuk tempoh seterusnya.

Walaupun kaedah ini mudah, ia boleh menjadi berguna bagi perniagaan kecil yang baru mula menggunakan data untuk membuat keputusan.

Meramal Kebarangkalian Pelanggan Membeli

Selain meramal jumlah jualan, perniagaan juga boleh mengkaji kebarangkalian sesuatu tingkah laku pengguna berlaku.

Sebagai contoh:

Daripada 1,000 pelanggan yang pernah membeli produk tertentu, 300 pelanggan membuat pembelian semula dalam tempoh tiga bulan.

Kebarangkalian empirikal pembelian semula boleh dikira sebagai:

300 ÷ 1,000 = 0.30

atau

30%

Ini bermaksud berdasarkan data sejarah tersebut, kira-kira 30% pelanggan dalam kumpulan yang dikaji membuat pembelian semula dalam tempoh tersebut.

Sudah tentu, angka 30% bukan jaminan bahawa pelanggan tertentu pasti akan membeli semula. Ia merupakan anggaran berdasarkan corak data yang diperhatikan.

Inilah salah satu perkara penting dalam analitik:

Ramalan menunjukkan kemungkinan, bukannya kepastian.

Menggunakan Data untuk Mengenal Pasti Pelanggan Bernilai Tinggi

Tidak semua pelanggan memberikan nilai yang sama kepada perniagaan.

Sebagai contoh, sebuah perniagaan mempunyai dua pelanggan.

Pelanggan A membuat 20 transaksi setahun dengan jumlah perbelanjaan RM2,000.

Pelanggan B hanya membuat lima transaksi tetapi jumlah perbelanjaannya ialah RM10,000.

Jika perniagaan hanya melihat jumlah transaksi, Pelanggan A mungkin kelihatan lebih aktif.

Namun, dari segi nilai jualan, Pelanggan B jauh lebih bernilai.

Oleh itu, analitik boleh digunakan untuk membahagikan pelanggan kepada beberapa kategori berdasarkan ciri seperti:

• jumlah perbelanjaan;
• kekerapan pembelian;
• tempoh sejak pembelian terakhir;
• jenis produk yang dibeli; dan
• keuntungan yang dijana.

Pendekatan seperti RFM (Recency, Frequency, Monetary) sering digunakan sebagai salah satu kaedah untuk memahami nilai pelanggan berdasarkan data transaksi.

Meramal Pelanggan yang Mungkin Berhenti Membeli

Satu lagi penggunaan penting model analitik ialah mengenal pasti pelanggan yang berisiko meninggalkan perniagaan.

Sebagai contoh, sebuah syarikat langganan mempunyai pelanggan yang biasanya menggunakan perkhidmatan setiap minggu.

Namun, sejak dua bulan kebelakangan ini, penggunaan seorang pelanggan semakin menurun.

Data seperti ini mungkin menjadi petunjuk bahawa pelanggan tersebut berpotensi untuk berhenti menggunakan perkhidmatan.

Perniagaan boleh membina model yang menganggarkan kebarangkalian pelanggan untuk berhenti.

Contohnya:

Pelanggan	Kebarangkalian Berhenti
A	12%
B	25%
C	71%
D	83%

Pelanggan C dan D mungkin diberikan perhatian yang lebih tinggi kerana model menunjukkan risiko yang lebih besar.

Perniagaan kemudiannya boleh mengambil tindakan seperti memberikan tawaran khas, menghubungi pelanggan atau meningkatkan sokongan pelanggan.

Matlamatnya bukan untuk menunggu pelanggan pergi, tetapi menggunakan data sebagai sistem amaran awal.

Analitik Membantu Perniagaan Menyasarkan Promosi

Bayangkan sebuah kedai mempunyai 10,000 pelanggan.

Adakah wajar kedai tersebut menghantar promosi yang sama kepada kesemua 10,000 pelanggan?

Tidak semestinya.

Sebahagian pelanggan mungkin tidak berminat dengan produk tertentu. Jika promosi dihantar secara umum, kos pemasaran boleh menjadi tinggi tetapi hasilnya rendah.

Dengan analitik, pelanggan boleh dibahagikan kepada kumpulan tertentu.

Contohnya:

Kumpulan 1: pelanggan yang kerap membeli.

Kumpulan 2: pelanggan yang jarang membeli.

Kumpulan 3: pelanggan yang pernah membeli produk premium.

Kumpulan 4: pelanggan yang tidak membeli sejak enam bulan lalu.

Setiap kumpulan boleh diberikan strategi pemasaran yang berbeza.

Pendekatan ini boleh menjadikan pemasaran lebih bersasar dan berpotensi meningkatkan kadar respons pelanggan.

Hubungan Antara Model Analitik dan Keuntungan

Persoalan paling penting bagi pemilik perniagaan ialah:

Bagaimana semua ini meningkatkan keuntungan?

Jawapannya ialah model analitik membantu perniagaan membuat keputusan yang lebih berasaskan data.

Sebagai contoh, sebuah perniagaan mungkin mempunyai bajet pemasaran RM10,000.

Tanpa analitik, bajet tersebut mungkin diagihkan kepada semua pelanggan.

Dengan analitik, perniagaan boleh mengenal pasti kumpulan pelanggan yang mempunyai kebarangkalian pembelian lebih tinggi.

Jika pendekatan tersebut berjaya meningkatkan kadar pembelian, hasil jualan mungkin meningkat tanpa memerlukan peningkatan besar dalam kos pemasaran.

Begitu juga dengan pengurusan inventori.

Jika perniagaan boleh meramal permintaan dengan lebih baik, ia boleh mengurangkan risiko:

• terlebih stok;
• kekurangan stok;
• produk rosak atau luput;
• modal terikat dalam inventori; dan
• kehilangan jualan akibat produk tidak tersedia.

Dengan kata lain, analitik bukan sekadar menghasilkan nombor. Ia membantu menghubungkan data dengan keputusan perniagaan.

Peranan Excel, SQL dan Power BI

Perniagaan tidak semestinya memerlukan sistem yang sangat kompleks untuk memulakan analitik.

Bagi perniagaan kecil dan sederhana, Excel masih merupakan alat yang sangat berguna.

Excel boleh digunakan untuk:

• membersihkan data;
• membuat pengiraan;
• membina jadual;
• melakukan analisis statistik asas;
• menghasilkan ramalan mudah; dan
• membina laporan.

Apabila jumlah data semakin besar, SQL boleh digunakan untuk menyimpan dan mendapatkan data dengan lebih sistematik.

Sementara itu, Power BI boleh digunakan untuk membina dashboard interaktif.

Sebagai contoh, sebuah dashboard pelanggan boleh memaparkan:

Jumlah Pelanggan → Jumlah Jualan → Purata Nilai Transaksi → Kadar Pembelian Semula → Pelanggan Berisiko Tinggi

Pemilik perniagaan tidak perlu membaca ribuan baris data satu persatu. Maklumat penting boleh dipaparkan secara visual.

Model Analitik Perlu Diuji

Satu kesilapan yang perlu dielakkan ialah menganggap setiap model yang menghasilkan ramalan adalah tepat.

Model perlu diuji.

Sebagai contoh, data boleh dibahagikan kepada:

• data latihan;
• data validasi; dan
• data ujian.

Data latihan digunakan untuk membina model.

Data validasi boleh digunakan untuk membantu menilai atau memilih model.

Data ujian pula digunakan untuk melihat bagaimana model berfungsi terhadap data yang tidak digunakan semasa pembinaan model.

Bagi model ramalan, beberapa ukuran ralat boleh digunakan, seperti:

• MAE;
• MSE;
• RMSE; dan
• MAPE.

Sebagai contoh, jika model meramalkan jualan RM10,000 tetapi jualan sebenar ialah RM9,000, terdapat perbezaan RM1,000.

Semakin kecil ralat secara keseluruhan, semakin baik prestasi model, bergantung kepada ukuran yang digunakan dan konteks perniagaan.

Jangan Terlalu Bergantung kepada Model

Walaupun model analitik sangat berguna, ia bukan pengganti sepenuhnya kepada pengalaman manusia.

Data sejarah mungkin tidak menggambarkan perubahan besar yang berlaku pada masa hadapan.

Contohnya, perubahan harga, kemunculan pesaing baharu, perubahan ekonomi, trend pengguna atau perubahan peraturan boleh menyebabkan tingkah laku pelanggan berubah.

Oleh itu, keputusan perniagaan sepatutnya mengambil kira tiga perkara:

Data + Model + Pengetahuan Perniagaan

Model memberikan anggaran berdasarkan data.

Pengetahuan perniagaan pula membantu seseorang memahami konteks di sebalik angka tersebut.

Langkah Membina Model Tingkah Laku Pengguna

Perniagaan yang ingin bermula boleh mengikuti proses yang mudah.

1. Tentukan persoalan

Jangan bermula dengan model.

Mulakan dengan persoalan.

Contohnya:

“Apakah kebarangkalian pelanggan membeli semula dalam tempoh tiga bulan?”

2. Kumpulkan data

Data boleh terdiri daripada:

• rekod transaksi;
• tarikh pembelian;
• jumlah pembelian;
• produk;
• lokasi;
• respons promosi; dan
• sejarah pelanggan.

3. Bersihkan data

Data yang tidak lengkap, pendua atau salah perlu diperiksa.

Kualiti data sangat mempengaruhi kualiti analisis.

4. Analisis corak

Lihat trend, hubungan dan perbezaan antara kumpulan pelanggan.

5. Pilih model

Pilih model berdasarkan persoalan yang ingin dijawab.

6. Uji model

Bandingkan ramalan model dengan data sebenar.

7. Gunakan hasil analisis

Akhir sekali, gunakan hasil tersebut untuk membuat keputusan perniagaan.

Model yang baik tetapi tidak digunakan untuk membuat keputusan tidak memberikan nilai yang besar kepada organisasi.

Masa Depan Analitik Tingkah Laku Pengguna

Pada masa hadapan, penggunaan analitik tingkah laku pengguna dijangka menjadi semakin penting kerana jumlah data yang dihasilkan oleh perniagaan terus meningkat.

Perniagaan bukan sahaja mempunyai data transaksi, malah boleh mempunyai data daripada laman web, aplikasi mudah alih, sistem pelanggan, media sosial dan pelbagai saluran digital.

Apabila data tersebut digabungkan dengan kaedah statistik, pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan, analisis tingkah laku pengguna boleh menjadi semakin terperinci.

Namun, prinsip asasnya masih sama:

Kumpulkan data yang berkualiti, fahami coraknya, bina model yang sesuai dan gunakan hasilnya untuk membuat keputusan yang lebih baik.

Kesimpulan

Meramal tingkah laku pengguna bukan bermaksud perniagaan mampu mengetahui masa depan dengan tepat.

Sebaliknya, ia adalah usaha untuk mengurangkan ketidakpastian menggunakan data.

Dengan menggunakan model analitik, perniagaan boleh menganggarkan kemungkinan pelanggan membeli semula, mengenal pasti pelanggan bernilai tinggi, meramal permintaan, mengenal pasti pelanggan yang berisiko berhenti dan menentukan strategi pemasaran yang lebih bersasar.

Perkara yang paling penting ialah model analitik perlu dibina berdasarkan persoalan perniagaan yang jelas dan data yang berkualiti.

Perniagaan kecil juga boleh bermula secara sederhana. Tidak semestinya perlu terus menggunakan teknologi yang kompleks. Rekod transaksi yang tersusun dalam Excel sudah boleh menjadi titik permulaan.

Apabila jumlah data meningkat, perniagaan boleh menggunakan SQL untuk pengurusan data dan Power BI untuk visualisasi serta dashboard.

Akhirnya, kelebihan sebenar analitik bukan terletak pada kecanggihan model semata-mata. Nilainya terletak pada keupayaan model tersebut membantu manusia membuat keputusan yang lebih baik.

Dalam persekitaran perniagaan yang penuh dengan ketidakpastian, keupayaan untuk memahami data dan menganggarkan apa yang mungkin dilakukan oleh pelanggan pada masa hadapan boleh menjadi satu kelebihan yang besar.

Data memberitahu kita apa yang telah berlaku. Analitik membantu kita memahami mengapa ia berlaku. Model ramalan pula membantu kita menganggarkan apa yang mungkin berlaku seterusnya.

Dan apabila semua maklumat tersebut digunakan dengan betul, ia boleh membantu perniagaan membuat keputusan yang lebih bijak, mengurangkan pembaziran dan akhirnya meningkatkan peluang untuk memperoleh keuntungan yang lebih baik.

Tagged: artikel inspiration life renungan