Search
Close this search box.

Pahami 5 Tahap Data-Driven Decision Making dan Contohnya

Pahami 5 Tahap Data-Driven Decision Making dan Contohnya

Data-driven decision making adalah upaya pengumpulan data atau fakta berdasarkan KPI perusahaan untuk ditransformasikan menjadi insight atau wawasan yang dapat ditindaklanjuti. 

Istilah tersebut juga mengacu pada proses menggunakan data maupun bukti untuk menemukan pola atau informasi saat pengambilan keputusan. Alhasil keputusan yang Anda ambil nantinya tidak bias serta tidak berdasarkan firasat. 

Proses data-driven decision making dilakukan dengan business intelligence tools untuk mendapatkan hasil yang cepat dan akurat.  

Menurut survey dari penelitian BARC, perusahaan yang menggunakan big data mengalami peningkatan keuntungan mencapai 8% dan penurunan anggaran sekitar 10%.

Peran data driven decision making sangat penting bagi bisnis, pahami tahap-tahapnya melalui artikel berikut ini. 

Apa itu data driven decision making?

Data driven decision making merupakan pendekatan yang digunakan untuk membuat keputusan strategis dengan memanfaatkan data. Contohnya, untuk melayani konsumen dengan baik, meningkatkan profitabilitas, hingga melakukan aktivitas pemasaran. 

Perusahaan menggunakan teknologi khusus untuk menganalisis data demi mendapatkan informasi yang diperlukan dalam proses pengambilan keputusan. 

Misalnya, hasil analisis menunjukkan bahwa pengguna internet lebih tertarik berbelanja di media sosial daripada marketplace. Bisnis dapat melakukan tindakan berdasarkan data tersebut. 

Menurut Harvard Business School, jenis-jenis data driven decision making dalam bisnis bisa bervariasi, mencakup:

  • Mengumpulkan hasil survei untuk mengidentifikasi layanan, fitur, dan produk yang diinginkan target pelanggan
  • Meluncurkan produk baru di pasar untuk menguji antusiasme pasar dan mempelajari bagaimana kinerja produk
  • Melakukan pengujian produk baru 
  • Mengidentifikasi potensi masalah sebelum perilisan
  • Menganalisis peluang dan ancaman 

Sifat data driven culture adalah mendukung kemandirian atau self service. Di mana setiap orang harus memahami cara mengakses data. Perusahaan mungkin perlu memfasilitasi dan memberikan pelatihan untuk mempelajari keterampilan data. 

Pentingnya data driven decision making

Peran data driven adalah memandu organisasi untuk menentukan keputusan yang valid berdasarkan data atau fakta. Pengambilan keputusan berdasarkan data sangat penting karena keputusan yang bisnis ambil tidak bias, objektif, dan seimbang. 

Bisnis dapat mengumpulkan data untuk mempelajari pola dan membuat prediksi dengan tools business intelligence. Melalui teknologi tersebut, pemilik bisnis bisa menemukan cara,

  • Bagaimana mengoptimalkan operasional
  • Bagaimana meningkatkan performa kerja tim
  • Bagaimana membangun manajemen yang baik
  • Bagaimana mendorong profitabilitas bisnis

Walaupun data berperan penting, tetapi tidak mudah bagi organisasi mengumpulkan, mengolah, hingga menginterpretasikannya menjadi kesimpulan. 

Laporan dari New Vantage Partners menunjukkan 98% eksekutif menginginkan budaya berbasis data, tetapi hanya 32% yang sukses menjalankannya. 

Untuk membangun data driven culture, perusahaan perlu mempertimbangkan 3 hal ini yaitu komunitas, kemampuan analitik, dan kemahiran data. 

Langkah-langkah data driven decision making

Bagi Anda seorang pemimpin, mempelajari langkah data driven decision making sangat penting. Untuk bisa menguasai proses ini membutuhkan latihan panjang, berikut tahapannya: 

1. Identifikasi visi dan tujuan bisnis 

Langkah pertama adalah memahami visi dan tujuan bisnis. Dengan mengetahui tujuan maupun visi perusahaan di masa mendatang, Anda dapat memanfaatkan fakta dan strategi untuk membuat keputusan tepat. 

Visualisasi angka dan grafik tanpa konteks untuk mendukungnya, tidak memiliki makna. Perusahaan dapat menggunakan OKR atau KPI untuk membuat keputusan yang didukung data. 

Contoh tujuan bisa berupa meningkatkan traffic atau brand awareness. Perusahaan dapat memilih metrik tertentu untuk mendukung pengambilan keputusan. 

2. Menemukan sumber data yang diperlukan 

Tahap selanjutnya mengumpulkan data untuk keperluan analisis. Teknologi dan sumber data tergantung jenis data yang bisnis perlukan. 

Contohnya, jika perusahaan memerlukan data yang berhubungan dengan proses internal perusahaan maka pilih universal reporting tool. 

Reporting tools memberikan Anda kesempatan untuk mengoleksi data dari beberapa sumber eksternal. Ada beberapa metrik keberhasilan yang bisa Anda ukur mencakup:

  • ROI yaitu rasio pendapatan dengan investasi untuk memutuskan apakah bisnis dapat menginvestasikan waktu dan uang sekaligus melacak seberapa baik kinerja investasi
  • Produktivitas untuk mengukur efisiensi performa perusahaan dalam menghasilkan produk. Caranya membagi output dengan jumlah input
  • Margin laba kotor yakni mengurangi penjualan bersih dengan harga pokok penjualan
  • Recurring revenue adalah pendapatan yang didapat dari pelanggan aktif selama jangka waktu tertentu
  • Jumlah total pelanggan 

3. Mengelola dan mempelajari data 

Pasca perusahaan menemukan sumber data, selanjutnya mengelola dan mempelajari data agar Anda bisa membuat keputusan bisnis yang efektif. Sangat penting melihat data yang relevan untuk mempelajari pola dan korelasi, sehingga mudah menarik kesimpulan. 

4. Memvisualisasikan data menjadi informasi

Visualisasi data memudahkan analisis untuk menemukan insight atau makna dari tabel angka maupun sejenisnya. Buat bagan atau grafik dengan tampilan menarik sehingga membantu identifikasi dan menarik kesimpulan. 

Manfaatkan tools visualisasi data untuk membuat tampilan dengan berbagai jenis bentuk. Melalui tampilan yang menarik, mudah bagi manajer atau orang yang berkepentingan memahami pola serta trend dalam hasil analisis. 

Misalnya menampilkan bagan batang untuk membandingkan, bagan garis untuk data temporal, hingga peta untuk data spasial. 

5. Menjalankan analisis

Analisis data bertujuan agar Anda bisa mengambil keputusan yang akurat tanpa bias. Informasi ini menjadi dasar untuk melakukan tindakan berkaitan dengan bisnis. 

Sebagian orang menganalisis data lewat dashboard eksekutif sambil melakukan riset pengguna, berupa survei, testimoni, hingga studi kasus. 

Apabila Anda ingin meningkatkan SEO tools supaya bisnis tetap unggul di pasar, data yang digunakan meliputi data kepuasan pelanggan, riset pengguna tentang alat SEO, kinerja pesaing, dan performa software SEO. 

6. Membuat keputusan 

Selama proses analisis, Anda bisa saja menarik beberapa kesimpulan. Namun, Anda perlu mempertimbangkan sebelum membuat keputusan akhir. Pertanyaan yang wajib Anda utarakan pada diri sendiri seperti:

  • Informasi apa yang saya pelajari dari data ini?
  • Fakta apa yang sudah saya temukan dari data ini?
  • Bagaimana informasi ini berguna bagi tujuan bisnis saat ini?

Tips tambahan saat mengambil kesimpulan adalah menggunakan metode SMART dan menganalisis bagaimana tujuan dapat dicapai dengan data yang sudah Anda pahami. 

7. Mengkomunikasikan insight 

Setelah memutuskan langkah berikutnya mengkomunikasikan temuan pada anggota tim. Salah satu cara dengan berbagi dashboard untuk kolaborasi. 

Manfaat data driven decision making 

Keuntungan data driven decision making bagi organisasi adalah mencegah bias dalam proses pengambilan keputusan sekaligus memberikan solusi atas masalah yang belum terselesaikan. Nah, agar lebih paham simak manfaatnya berikut ini. 

1. Menemukan solusi atas masalah bisnis

Data memberikan Anda banyak informasi untuk menjawab masalah yang belum terselesaikan. Pertanyaan seputar bisnis bisa ditemukan dari proses analisis dan visualisasi data yang relevan. Selain itu, tim juga memerlukan data untuk mengambil langkah tepat demi mengatasi krisis. 

2. Meningkatkan kepercayaan diri 

Menggunakan data untuk membuat keputusan mampu meningkatkan kepercayaan diri perusahaan. Keputusan diambil berdasarkan data yang ada di lapangan, sehingga Anda bisa melangkah dengan yakin. 

Misalnya ingin meluncurkan lini produk, membuka cabang, menjalankan kampanye iklan, hingga menyesuaikan pesan pemasaran. 

3. Menentukan tujuan yang terukur

Data bisa berguna untuk menentukan sasaran terukur bagi tim. Melalui data internal, pemilik bisnis dapat mengevaluasi kinerja di tahun sebelumnya dan membuat langkah untuk meningkatkan area tersebut. Misalnya, data bisa menunjukkan hal-hal seperti:

  • Jumlah pelanggan
  • Pengeluaran pada kuartal tertentu
  • Biaya sewa
  • Jumlah perekrutan

Informasi di atas membantu perusahaan memangkas anggaran dan mengalokasikan waktu serta biaya pada aspek terpenting. 

4. Mencegah bias 

Pengambilan keputusan berdasarkan firasat atau emosi, seringkali tidak memberikan hasil yang baik. Bagi bisnis salah mengambil langkah, dapat memberikan kerugian besar. 

Peran data membantu pemilik bisnis mengambil tindakan berdasarkan fakta dan data. Tujuannya agar risiko kegagalan bisa diminimalisir. 

5. Meningkatkan proses perusahaan

Data berperan dalam meningkatkan proses perusahaan contohnya, memanajemen risiko, estimasi biaya, layanan pelanggan, hingga orientasi anggota tim. 

Contoh data driven

Contoh dari data driven decision making bervariasi. Di bawah ini contoh pengambilan keputusan berdasarkan data di berbagai industri yaitu: 

1. Keuangan

Bisnis di bidang keuangan memanfaatkan data untuk menilai risiko dan segmentasi pelanggan. Mempelajari risiko atau ancaman adalah kegiatan vital sebelum mengambil keputusan.

2. E-Commerce 

E-commerce atau platform berbelanja online menggunakan data untuk melacak user journey dan mengidentifikasi produk yang sering mereka gunakan. Melalui data perusahaan dapat merekomendasikan item yang relevan pada pelanggan. 

Itulah informasi seputar data driven decision making. Big data menjadi salah satu bagian penting dalam proses pengambilan keputusan bisnis. Temukan informasi menarik lainnya di Blog MyRobin

Rekrut dan kelola pekerja TANPA RIBET

Didukung dengan teknologi modern yang terintegrasi. Rekrut tenaga kerja profesional dan berkualitas

Bagikan artikel ini:
Facebook
Twitter
LinkedIn
WhatsApp
Telegram
Pinterest
Artikel terkait

Terima beres! rekrut hingga penggajian

id_IDID