Setelah mengetahui apa yang terjadi melalui analisis deskriptif dan memahami mengapa hal itu bisa terjadi melalui analisis diagnostik, Predictive Analytics hadir untuk menjawab pertanyaan “apa yang mungkin akan terjadi?”.  

Analisis prediktif adalah pemanfaatan data untuk memperkirakan tren maupun peristiwa di masa depan. Teknik ini menggunakan data historis guna memprediksi berbagai skenario potensial yang dapat menjadi dasar dalam pengambilan keputusan strategis.

Predictive analytics merupakan salah satu cabang utama dalam bidang analitik data. Pendekatan ini banyak digunakan di berbagai sektor untuk menilai risiko, meramalkan tren, sekaligus merancang strategi baru. Pelaksanaannya membutuhkan pemahaman statistik yang mendalam. Biasanya analisis ini dijalankan oleh data scientist, dengan dukungan data engineer dalam proses pengumpulan serta pengolahan data. 

Proses analisis prediktif bisa dilakukan secara manual ataupun dengan dukungan algoritma machine learning. Dalam kedua pendekatan tersebut, data masa lalu menjadi landasan utama untuk menyusun asumsi tentang kondisi mendatang. 

Menurut SAS, predictive analytics memiliki dua model utama, yaitu model klasifikasi dan model regresi. 

  • Model klasifikasi digunakan untuk memprediksi hasil dalam bentuk kategori. Contoh: dengan strategi pemasaran baru, tim marketing dapat memperkirakan apakah seorang pelanggan akan membeli produk sekarang, nanti, atau bahkan tidak membeli sama sekali. 
  • Model regresi berfungsi memprediksi hasil dalam bentuk numerik. Contoh: memperkirakan jumlah pendapatan yang mungkin dihasilkan dari strategi pemasaran yang diterapkan. 

Masing-masing model menggunakan pendekatan analisis yang berbeda. Tiga teknik yang paling umum dipakai dalam predictive analytics adalah: 

  • Decision Trees 

Decision trees merupakan teknik pada model klasifikasi yang membagi data ke dalam kelompok-kelompok berdasarkan kategori tertentu. Teknik ini banyak digunakan dalam machine learning melalui proses data mining, yaitu ekstraksi informasi penting dari big data. Sesuai namanya, struktur decision tree menyerupai pohon bercabang di mana setiap cabang menggambarkan pilihan, sementara daun menunjukkan hasil klasifikasi atau keputusan akhir. 

  • Regression 

Teknik regresi digunakan untuk mengestimasi hubungan antarvariabel dan menghasilkan nilai numerik yang sering disebut sebagai variabel respons atau variabel Y. Metode ini sangat bermanfaat untuk perusahaan sebagai contoh dalam memprediksi jumlah pembayaran cicilan rumah dalam periode tertentu. 

  • Neural Network 

Neural network adalah kumpulan algoritma yang dirancang untuk mengenali pola data secara otomatis. Prinsip kerjanya meniru cara kerja jaringan saraf otak manusia yang merespons rangsangan lalu menghasilkan tindakan. Dengan kemampuan memproses data dalam jumlah besar, neural network dapat mengidentifikasi hubungan kompleks yang tersembunyi, menemukan pola, dan akhirnya menghasilkan prediksi yang lebih akurat.  

Setiap perusahaan perlu mencatat kondisi keuangannya secara rutin dan analisis prediktif dapat memberikan kontribusi signifikan dalam memperkirakan kesehatan finansial di masa depan. Dengan memanfaatkan data historis dari laporan keuangan sebelumnya serta data industri secara umum, perusahaan dapat meramalkan penjualan, pendapatan, maupun pengeluaran. Hasil proyeksi ini akan membantu membentuk gambaran keuangan jangka panjang sekaligus menjadi dasar dalam pengambilan keputusan. 

Dalam bidang pemasaran, data konsumen yang berlimpah dapat dimanfaatkan untuk merancang konten, iklan, maupun strategi yang relevan dengan kebutuhan calon pelanggan. Dengan menganalisis perilaku historis dan menggunakannya untuk memperkirakan kejadian di masa mendatang, perusahaan secara langsung menerapkan analisis prediktif. 

Penerapannya antara lain digunakan untuk memproyeksikan tren penjualan sepanjang tahun dan merencanakan kampanye sesuai periode tersebut. Selain itu, data historis juga dapat digunakan untuk memperkirakan kemungkinan seorang prospek bergerak melalui funnel yaitu dari tahap kesadaran hingga akhirnya melakukan pembelian. 

Sebagai contoh, simple linear regression dapat menunjukkan bahwa semakin banyak konten yang diakses oleh calon pelanggan, semakin besar kemungkinan mereka berubah menjadi pelanggan. Wawasan ini memungkinkan perusahaan merancang iklan yang lebih relevan sesuai dengan customer lifecycle. 

Predictive analytics membuka peluang bagi organisasi untuk bergerak lebih proaktif, tidak hanya bereaksi terhadap apa yang sudah terjadi. Dengan memanfaatkan data historis dan teknik analisis yang tepat, perusahaan dapat memproyeksikan tren, mengantisipasi risiko, serta merancang strategi yang lebih efektif. Pada akhirnya, analitik prediktif menjadi jembatan penting menuju pengambilan keputusan berbasis data yang lebih terarah di era transformasi digital.