Apa itu Data Driven Decision Making?
![](https://cdn.prod.website-files.com/61af164800e38cf1b6c60b55/6688da861447544ef8fdbc0e_data-driven-decision-making-6688d6ed822fd.webp)
Data driven decision making adalah pendekatan yang mengandalkan analisis dan data objektif sebagai dasar dalam mengambil keputusan.
Proses ini melibatkan pengumpulan data dari berbagai sumber, analisis mendalam, dan insight yang diperoleh. Adanya data driven membantu perusahaan menghindari bias subjektif dan meningkatkan transparansi dalam pengambilan keputusan.
Adanya DDDM membantu perusahaan memaksimalkan efektivitas operasional, meningkatkan kepuasan pelanggan, dan meminimalkan risiko dengan membuat keputusan yang didukung oleh bukti data yang konkret dan terverifikasi. Dengan menerapkan pendekatan berbasis data, perusahaan dapat meningkatkan akurasi, efisiensi, dan inovasi dalam proses pengambilan keputusan mereka.
Pentingnya Data Driven Decision Making
Berikut alasan pentingnya data driven decision making dalam bisnis:
- Meningkatkan efisiensi bisnis: DDDM mengoptimalkan operasi dan mengurangi pemborosan melalui keputusan yang berbasis data.
- Hasil keputusan yang efektif: DDDM meningkatkan akurasi dan relevansi keputusan dengan menggunakan analisis data mendalam.
- Pertumbuhan bisnis: DDDM mengidentifikasi peluang baru dan mengembangkan strategi yang efektif berdasarkan tren dan pola data yang ada.
- Peningkatan kepuasan pelanggan: DDDM menggunakan data untuk memahami kebutuhan dan preferensi pelanggan, sehingga meningkatkan produk atau layanan.
- Menguatkan strategi marketing: DDDM menargetkan dan menyempurnakan upaya marketing dengan analisis data dari pelanggan.
Sumber Data untuk Data Driven Decision Making
Dilansir dari Nearshore, beberapa sumber data penting untuk data driven decision making adalah:
- Sumber internal: termasuk sistem customer relationship management (CRM), enterprise resource planning (ERP), basis data penjualan dan marketing yang menyediakan data tentang interaksi dari pelanggan serta kinerja operasional.
- Sumber eksternal: meliputi laporan market research, publikasi industri, dan analisis kompetitor. Ini memberikan konteks dan insight tentang tren pasar serta customer behaviour.
- Sumber data baru: seperti metrik media sosial, analitik web, dan data sensor yang menawarkan real-time insight tentang sentimen pelanggan, perilaku online, sekaligus penggunaan produk.
FAQ (Frequently Asked Question)
Bagaimana langkah-langkah menerapkan data driven decision making?
Inilah langkah-langkah menerapkan data driven decision making:
- Definisikan tujuan: mulailah dengan mengidentifikasi dan mendefinisikan masalah atau keputusan yang memerlukan insight berbasis data.
- Kumpulkan data: kumpulkan data yang relevan dari berbagai sumber internal dan eksternal.
- Bersihkan dan persiapkan data: bersihkan data dari ketidakkonsistenan atau kesalahan dan siapkan untuk analisis.
- Analisis data: gunakan metode statistik atau model prediktif untuk menganalisis data.
- Interpretasi dan validasi: interpretasikan hasil analisis dan validasi dengan data atau input tambahan.
- Ambil keputusan: gunakan informasi dari data untuk membuat keputusan.
- Evaluasi dan sesuaikan: secara berkala, evaluasi keputusan yang dibuat dan sesuaikan strategi jika diperlukan.