Agar perusahaan dapat maju, memiliki pemahaman tentang perkembangan pasar dapat membantu mereka berkembang hingga mencapai potensi terbaiknya.
Meskipun terdapat banyak model analitik yang dapat membantu organisasi mendapatkan wawasan tentang operasional mereka, analitik prediktif dapat membantu Anda mendapatkan informasi berharga yang dibutuhkan perusahaan Anda untuk merencanakan masa depannya. Dengan analisis kunci yang berkontribusi terhadap prakiraan keuangan Anda, Anda tentu tidak ingin melewatkan manfaat penggunaan analitik prediktif.
Apa itu analitik prediktif?
Analisis prediktif adalah praktik penggunaan teknik statistik dan algoritma pembelajaran mesin untuk menganalisis data dan membuat prediksi tentang kejadian atau hasil di masa mendatang.
Analisis ini melibatkan analisis data masa lalu untuk mengidentifikasi pola dan hubungan, serta menggunakan informasi ini untuk memprediksi apa yang mungkin terjadi di masa mendatang. Hal ini dapat dilakukan di hampir semua industri untuk mengantisipasi tren dan pola di masa mendatang. Analisis ini juga dapat digunakan untuk mengidentifikasi peluang dan risiko potensial, serta membuat keputusan berdasarkan data berdasarkan prediksi tersebut.
Apa contoh analisis prediktif?
Perusahaan kartu kredit dapat menganalisis pola pengeluaran nasabah untuk memprediksi kemungkinan gagal bayar di masa mendatang. Perusahaan dapat menggunakan berbagai data seperti skor kredit, riwayat pembayaran, perilaku belanja, dan demografi nasabah untuk membuat model prediktif. Model tersebut kemudian dapat memprediksi kemungkinan nasabah gagal bayar di masa mendatang dan mengambil langkah-langkah proaktif seperti mengurangi batas kredit atau menawarkan rencana pembayaran untuk menghindari gagal bayar. Hal ini dapat membantu perusahaan kartu kredit mengurangi risiko kerugian akibat gagal bayar dan meningkatkan profitabilitas secara keseluruhan.
Bagaimana analisis prediktif digunakan?
Ada berbagai macam penggunaan analisis prediktif, yang semuanya dapat membantu Anda memaksimalkan sumber daya Anda dari waktu ke waktu.
Penganggaran dan alokasi sumber daya
Teknologi analitik prediktif menggunakan data dari berbagai sumber untuk mengidentifikasi pola dan tren yang akan membantu Anda melihat apakah anggaran Anda kemungkinan akan memberikan ROI yang Anda inginkan (pengembalian investasi). Hal ini dilakukan dengan mengidentifikasi pola dalam data historis untuk menyarankan alokasi sumber daya terbaik guna mencapai hasil yang diinginkan.
Memperkirakan arus kas
Analisis prediktif menggunakan data faktur, tren pembayaran sebelumnya, posisi kas, dan lainnya untuk membantu Anda mendapatkan visibilitas yang lebih baik terhadap arus kas masuk dan keluar. Analisis ini dapat membantu Anda memprediksi waktu arus kas masuk dan keluar dengan lebih baik, merencanakan investasi dengan lebih baik, kemungkinan pembayaran pelanggan, dan banyak lagi.
Mengidentifikasi risiko keuangan
Aplikasi manajemen risiko kredit yang membantu menilai pelanggan dan mengidentifikasi risiko mereka setiap kali melakukan pembelian kredit umumnya didukung oleh mesin AI. Jenis analitik prediktif ini mengumpulkan informasi dari berbagai sumber seperti laporan kredit dan data pasar. Informasi ini digunakan untuk meminimalkan risiko pembayaran dan memprediksi pesanan yang diblokir berdasarkan riwayat pembayaran pelanggan, limit, penggunaan kredit, dan lainnya.
Manajemen modal kerja untuk piutang
Wawasan tentang piutang usaha dapat memberi Anda wawasan tepat waktu tentang risiko dan piutang yang dapat membebani modal kerja Anda. Analisis prediktif dapat digunakan untuk memberikan gambaran singkat tentang piutang Anda yang menua, jumlah hari penjualan yang belum dibayar, persentase tunggakan, dan lainnya. Di sini, perusahaan menggunakan analisis prediktif untuk mengklasifikasikan piutang dan memprediksi modal kerja yang tersedia.
Manajemen risiko
Contoh lain dari analitik prediktif adalah untuk membantu memprediksi risiko yang terkait dengan berbagai tugas. Hal ini sering dilakukan dengan mengklasifikasikannya berdasarkan dampaknya terhadap bisnis dan digunakan untuk mencegah potensi penipuan.
Buat prediksi pembayaran pelanggan
Salah satu contoh umum penggunaan analitik prediktif adalah prediksi pembayaran pelanggan. Hal ini umumnya memungkinkan Anda melacak tren pembayaran sebelumnya dan memprioritaskan akun untuk memprediksi kemungkinan masalah pembayaran dan menemukan tindakan yang perlu diambil.
Apa manfaat analisis prediktif?
Dengan menganalisis data masa lalu dan mengidentifikasi pola, ada banyak manfaat dalam menggunakan analisis prediktif.
Pengambilan keputusan yang lebih baik
Analisis prediktif dapat memberikan wawasan dan prediksi yang dapat membantu organisasi membuat keputusan yang tepat, yang mengarah pada hasil yang lebih baik dan peningkatan kinerja.
Peningkatan efisiensi
Analisis prediktif dapat membantu mengotomatiskan dan menyederhanakan proses, mengurangi kebutuhan akan intervensi manual dan meningkatkan efisiensi.
Pengalaman pelanggan yang lebih baik
Analisis prediktif dapat membantu organisasi lebih memahami pelanggan mereka, yang mengarah pada kampanye pemasaran yang dipersonalisasi dan tertarget serta pengalaman pelanggan yang lebih baik.
Mengurangi risiko dan biaya
Analisis prediktif dapat mengidentifikasi risiko potensial dan membantu organisasi mengambil tindakan proaktif untuk menguranginya, yang mengarah pada penghematan biaya dan peningkatan manajemen risiko.
Keunggulan kompetitif
Analisis prediktif dapat memberi organisasi keunggulan kompetitif dengan memungkinkan mereka mengidentifikasi dan memanfaatkan peluang lebih cepat daripada pesaing mereka.
Secara keseluruhan, analisis prediktif dapat memberi bisnis wawasan berharga yang dapat membantu mereka membuat keputusan yang tepat, meningkatkan efisiensi, memperbaiki pengalaman pelanggan, mengurangi risiko dan biaya, serta memperoleh keunggulan kompetitif.
- Pelajari lebih lanjut tentang keuntungan peramalan keuangan
Mengapa UKM harus melakukan peramalan sendiri
Sebagai pemilik usaha kecil, melakukan peramalan sendiri sangatlah penting karena tidak hanya memberi Anda wawasan yang lebih mendalam tentang kondisi keuangan Anda saat ini dan di masa mendatang, tetapi juga memberi Anda kesempatan untuk mendapatkan pemahaman yang sesungguhnya tentang perusahaan Anda secara terperinci. Hal ini tidak mungkin dilakukan dengan analitik prediktif.
Dengan melakukan kegiatan rutin perkiraan keuangan, Anda dapat lebih memahami bagaimana dan di mana perusahaan Anda dapat berkembang. Anda dapat merencanakan berbagai skenario berdasarkan informasi yang tidak dapat diprediksi atau direncanakan oleh algoritma, sehingga menghemat banyak waktu dan sumber daya berharga.
Dengan melakukan peramalan keuangan Anda sendiri, kemungkinan besar Anda akan memahami bagaimana Anda dapat merencanakan untuk mencapai sasaran pertumbuhan jangka panjang dan menjaga perusahaan Anda dari kebangkrutan.
