Jumat, 2 Agustus 2019 Sammi Aldhi Yanto dibaca 209 kali

MANFAAT SPSS DALAM DUNIA BISNIS

Ada banyak pembicaraan tentang penggunaan analitik prediktif dalam industri berisiko tinggi seperti asuransi, energi, dan perbankan. Tetapi analitik prediktif menyentuh lebih banyak industri daripada ketiganya. Mereka yang berada di ritel, misalnya, dapat menggunakan analitik prediktif SPSS untuk menentukan perubahan di masa depan dalam pola penjualan dan dengan cepat menerjemahkannya ke dalam serangkaian keputusan terkoordinasi yang mengarah langsung ke rantai pasokan. Analisis prediktif SPSS juga telah dimanfaatkan dalam perawatan kesehatan untuk membantu rumah sakit mengobati penyakit dengan lebih baik. Dengan menggunakan SPSS, rumah sakit dapat menganalisis wawasan dari data klinis, menggabungkannya dengan informasi pasien dan membuat rencana perawatan khusus untuk pasiennya. Analitik prediktif sangat cocok dengan model-model industri untuk memprediksi kemungkinan hasil, membuat keputusan yang lebih cerdas dan mendapatkan hasil yang lebih baik; hampir setiap industri dapat mengambil manfaat dari penggunaan analitik prediktif - inilah alasannya.
Lebih banyak data dari sebelumnya tersedia untuk membantu mendorong pengambilan keputusan. Organisasi mengumpulkan preferensi pelanggan dan kebiasaan pembelian, tingkat inventaris, masalah produk dan peralatan, klaim yang diajukan, dan banyak lagi. Baca terus untuk mengetahui 5 cara analitik prediktif SPSS dapat dimanfaatkan di semua lini bisnis.

1. Bertahan terhadap risiko dan ancaman yang meningkat
Risiko baru dan meningkatnya ancaman dapat menghalangi tujuan operasional. SPSS menawarkan pendekatan proaktif, sistematis untuk menutup celah dan mengklasifikasikan risiko untuk beroperasi pada kinerja puncak. Dengan menggunakan solusi analitik prediktif, bisnis mengidentifikasi kerentanan dan menarik garis batas antara risiko yang dapat diterima dan yang tidak dapat diterima.
Dengan menggunakan informasi yang sudah dimiliki bisnis, SPSS menganalisis kemungkinan dan probabilitas kejadian dan menggagalkan ancaman dan risiko. Perangkat lunak ini menggunakan data historis dan waktu-nyata untuk mengidentifikasi bidang-bidang utama risiko, mengakomodasi peraturan, dan memperbaiki dan memantau kebijakan. SPSS juga berfungsi untuk mendeteksi pola dan asosiasi yang halus dalam data dan membangun model prediksi yang kuat untuk mengidentifikasi anomali. Perangkat lunak ini juga dapat memantau berbagai sumber data, mendeteksi perilaku yang mencurigakan, dan mencegah aktivitas yang tidak dapat diterima dengan mengambil tindakan.

2. Menghemat uang
Menggunakan analitik prediktif dapat menambah penghematan besar. Misalnya, dengan menggunakan analitik prediktif SPSS, pelanggan IBM di industri perbankan dan asuransi: Pelanggan IBM Grupo Bancolombia, salah satu bank terbesar di Columbia, menggunakan perangkat lunak IBM SPSS untuk mendeteksi transaksi yang mencurigakan. Grupo Bancolombia menghasilkan penghematan produktivitas 80 persen melalui analisis transaksi yang lebih bertarget.

3. Tingkatkan kepuasan pelanggan
Pikirkan tentang hal ini, ketika bisnis mempersingkat waktu yang diperlukan untuk menginvestigasi penipuan atau risiko, memprediksi masalah bahkan sebelum itu terjadi, atau hanya sekadar menyesuaikan aktivitas bisnis dengan tren pelanggan-pelanggan akan mendapat manfaat langsung. Ambil contoh, seorang pelanggan IBM: perusahaan asuransi kesehatan regional yang independen. Perusahaan ini mengurangi penyelidikan penipuan dari minggu ke hari, meningkatkan jumlah pelanggan yang bisa mereka bantu dalam periode waktu yang lebih singkat.
Tetapi sekali lagi, analitik prediktif bukan hanya tentang penipuan. Dengan SPSS Predictive Analytics, pemasaran dapat mensegmentasi dan menyesuaikan penawaran agar sesuai dengan kebutuhan pelanggan; agen call center dapat menjual dan menjual lintas produk yang dicari pelanggan; Profesional SDM dapat menargetkan dan merekrut kandidat yang lebih berkualitas. Semua meningkatkan cara perusahaan bekerja secara efektif dengan para pelanggannya.
Pelanggan IBM, Elie Tahari, merek fashion global, menggunakan perangkat lunak IBM SPSS untuk memprediksi pesanan pelanggan empat bulan sebelumnya dengan akurasi tahunan lebih dari 97 persen. Proses ini memungkinkan pengecer untuk mengoptimalkan produksi dan menjamin ketersediaan penuh produknya bagi pelanggan. Merek ini juga dapat melihat penjualan real-time, inventaris dan informasi logistik yang bermitra dengan SPSS dengan data warehouse mengurangi siklus pelaporan dari dua hari menjadi beberapa menit.

4. Hindari masalah mahal sebelum terjadi
Memprediksi secara akurat dan hemat biaya karakteristik operasi yang dapat menyebabkan frekuensi kegagalan yang lebih besar atau menyebabkan lebih banyak downtime adalah salah satu manfaat terbesar dari menggunakan perangkat lunak SPSS. Downtime dapat memiliki dampak langsung dan signifikan pada pengembalian investasi selama umur sistem.
Menggunakan perangkat lunak SPSS untuk memprediksi masalah yang mahal sebelum terjadi, mengoptimalkan waktu operasi lini produksi dan mengurangi waktu henti yang mengganggu, mahal, tidak terjadwal.