Setelah mengetahui apa yang terjadi melalui analisis deskriptif, mengapa hal itu bisa terjadi melalui analisis diagnostik, apa yang mungkin akan terjadi melalui analisis deskriptif, tahap berikutnya adalah menentukan langkah terbaik yang bisa diambil dengan Prescriptive Analytics. 

Analitik preskriptif merupakan proses pemanfaatan data untuk menentukan tindakan yang paling optimal. Dengan mempertimbangkan berbagai faktor yang relevan, pendekatan ini menghasilkan rekomendasi mengenai langkah berikutnya sehingga menjadi instrumen penting dalam pengambilan keputusan berbasis data.  

Analitik preskriptif membantu organisasi dalam membuat keputusan berbasis data dengan memberikan wawasan tentang tren dan kemungkinan hasil di masa depan. Misalnya, sebuah jaringan ritel yang ingin memprediksi permintaan produk baru dapat menggunakan data perilaku konsumen sebelumnya untuk menentukan waktu release, harga, dan promosi yang paling tepat. 

Prescriptive analytics juga membantu organisasi mengoptimalkan operasi melalui alokasi sumber daya yang lebih tepat dan penyederhanaan proses bisnis. Dengan memprediksi kebutuhan perawatan, mengelola tingkat persediaan, dan menyusun jadwal produksi secara optimal, perusahaan dapat menekan biaya sekaligus mengurangi pemborosan. 

Prescriptive analytics juga berperan penting dalam mengidentifikasi serta mengurangi risiko dengan mendeteksi anomali maupun tren yang berpotensi menjadi ancaman. Di sektor jasa keuangan, asuransi, atau keamanan siber, model analitik dapat digunakan untuk menilai risiko kredit dan mendeteksi aktivitas penipuan sehingga aset perusahaan tetap terlindungi. 

Dengan mengantisipasi kebutuhan dan preferensi pelanggan, perusahaan dapat memberikan pengalaman yang lebih personal dan solusi yang sesuai. Prescriptive analytics memungkinkan organisasi melakukan segmentasi pelanggan untuk meningkatkan ketepatan target serta memberikan rekomendasi khusus berdasarkan perkiraan perilaku konsumen. 

Dalam praktiknya, algoritma machine learning sering digunakan karena mampu mengolah data dalam jumlah besar dengan lebih cepat dan efisien dibandingkan manusia. Melalui logika sederhana seperti “if–else”, algoritma dapat menganalisis data dan menghasilkan rekomendasi sesuai dengan kombinasi kondisi tertentu. Contohnya, jika lebih dari 50 persen pelanggan dalam suatu dataset menyatakan “sangat tidak puas” terhadap suatu layanan pelanggan, maka sistem dapat merekomendasikan pelatihan tambahan bagi tim terkait.  

Namun, penting dipahami bahwa algoritma hanya menyediakan rekomendasi berbasis data, bukan keputusan final. Analitik preskriptif sebaiknya dipandang sebagai alat bantu, sementara penilaian manusia tetap krusial untuk memberi konteks, batasan, serta pertimbangan strategis.  

Dalam praktik perusahaan, analitik preskriptif dapat dijalankan melalui analisis manual, pengembangan algoritma internal, maupun pemanfaatan perangkat analisis pihak ketiga seperti software Business Intelligence atau platform cloud analytics yang sudah dilengkapi algoritma bawaan. 

Jika kalian pernah menggunakan media sosial maka besar kemungkinan kalian sudah berinteraksi dengan analitik preskriptif melalui algorithmic content recommendations. Algoritma bisnis menghimpun data berdasarkan riwayat interaksi pengguna di dalam platform atau bahkan lintas platform. Pola perilaku sebelumnya dapat memicu algoritma untuk menampilkan rekomendasi tertentu. Misalnya jika kalian sering menonton ulasan barang di YouTube, sistem akan mengenali pola tersebut dan menyarankan lebih banyak konten sejenis. 

Contoh lain dapat ditemukan pada fitur “For You” feed di TikTok. Menurut penjelasan resmi TikTok, setiap interaksi pengguna diberi bobot yang mencerminkan tingkat ketertarikan. Sebagai ilustrasi, menonton sebuah video hingga selesai dianggap sebagai indikator kuat bahwa pengguna tertarik, sehingga algoritma akan memprioritaskan video serupa dalam feed masing-masing individu. Kasus penggunaan ini menunjukkan bagaimana analitik preskriptif mampu meningkatkan keterlibatan dan kepuasan pengguna, sekaligus membuka peluang bagi perusahaan untuk menargetkan ulang pelanggan dengan iklan yang disesuaikan berdasarkan riwayat perilaku mereka. 

Salah satu penerapan algoritma dalam analitik preskriptif lainnya adalah pada deteksi dan penandaan aktivitas penipuan di sektor perbankan. Dengan volume data yang sangat besar tersimpan di sistem bank, mustahil bagi manusia untuk mendeteksi secara manual seluruh aktivitas mencurigakan dalam setiap akun. Untuk itu, algoritma yang telah dilatih dengan data transaksi historis nasabah digunakan untuk menganalisis dan memindai transaksi baru, guna menemukan pola yang tidak biasa. Misalnya, jika biasanya pengeluaran Anda sekitar Rp 45 juta per bulan, tetapi tiba-tiba ada transaksi Rp 450 juta dalam satu bulan, sistem akan mengenali hal ini sebagai anomali. Algoritma kemudian mengevaluasi pola tersebut, memberikan notifikasi kepada pihak bank, dan menyarankan tindakan tertentu. Dalam kasus ini, rekomendasi yang muncul bisa berupa pemblokiran atau pembatalan kartu kredit, karena ada kemungkinan kartu telah dicuri atau disalahgunakan. 

Prescriptive analytics merupakan tahap tertinggi dalam hierarki analitik data, karena tidak hanya menjelaskan apa yang terjadi, mengapa terjadi, atau apa yang akan terjadi, tetapi juga memberikan arahan tentang langkah terbaik yang dapat diambil. Dengan memanfaatkan algoritma canggih dan data historis, organisasi mampu mengoptimalkan strategi, meningkatkan efisiensi, mengurangi risiko, serta menciptakan pengalaman pelanggan yang lebih personal. 

Namun, perlu diingat bahwa prescriptive analytics bukanlah pengganti keputusan manusia. Ia adalah alat bantu yang memberikan rekomendasi berbasis data, sementara penilaian manusia tetap menjadi kunci untuk menyesuaikan hasil analisis dengan konteks dan nilai bisnis. Pada akhirnya, kekuatan prescriptive analytics terletak pada kemampuannya menghubungkan data dengan tindakan nyata, sehingga membantu organisasi bergerak lebih cepat, tepat, dan strategis di era transformasi digital.