Pengertian Analisis Operasional, Cara Kerja, Manfaat, dan Tips Melakukannya

Di era big data ini, analisis operasional menghadirkan tantangan sekaligus peluang. Tsunami data datang dari berbagai sumber secara real-time, membuat tim yang tidak siap kewalahan.

Namun, seluruh data ini dapat memberikan keunggulan kompetitif bagi bisnis jika mereka menguasainya dengan teknologi dan pendekatan yang tepat.

Artikel ini membahas cara kerja analisis operasional, termasuk kasus penggunaan, praktik terbaik, dan langkah-langkah implementasi.

Selain itu, pelajari juga cara menggunakan data untuk memandu keputusan harian, menyederhanakan proses, dan meningkatkan pendapatan.

Apa itu Analisis Operasional?

Analisis operasional adalah tentang penggunaan data real-time untuk pengambilan keputusan sehari-hari.

Informasi bisnis yang relevan mengalir dari berbagai sumber ke dalam alat yang menganalisis data tersebut dan mengidentifikasi masalah dan peluang.

Data yang dapat ditindaklanjuti ini kemudian digunakan oleh tim untuk menginformasikan pengambilan keputusan mereka.

Meskipun merupakan bagian dari analisis bisnis, analisis operasional berfokus pada tindakan langsung.

Dengan analitik tradisional, spesialis atau analis TI menggali informasi yang tersimpan di data warehouse.

Kemudian, dengan menggunakan algoritme yang terkadang rumit, mereka menghasilkan laporan mingguan, bulanan, atau kuartalan yang digunakan para eksekutif untuk membuat keputusan strategis.

Namun, saat ini, perusahaan harus mengikuti perubahan yang cepat dalam lanskap bisnis.

Analisis operasional membuat wawasan tersedia dalam waktu yang hampir seketika bagi staf yang perlu menangani tiket dukungan, memperbaiki peralatan jarak jauh, atau menyesuaikan harga atau taktik penjualan.

Selain itu, analitik operasional memberdayakan analitik prediktif dengan memanfaatkan data mining dan AI untuk menghubungkan titik-titik data.

Sebagai contoh, pendekatan ini memproses data dan mengirimkannya ke alat bantu seperti help desk dan platform pesan media sosial. Upaya terpadu ini membantu bisnis mencapai keunggulan operasional.

Analisis operasional berbeda dengan analisis kinerja operasional, yang menyediakan informasi terkini dan tren historis serta KPI.

Analisis kinerja operasional membantu Anda menentukan masalah bisnis yang ingin Anda selesaikan. Dengan mengetahui tujuan Anda, Anda dapat memilih pengaturan analisis data dan model statistik yang tepat.

Analisis operasional membantu tim untuk memenuhi permintaan klien. Pelanggan mengharapkan produk dan layanan yang lebih baik dan waktu kerja yang hampir 100%.

Untuk menyediakan hal tersebut, bisnis harus beroperasi secara efisien. Pelajari lebih lanjut di artikel kami tentang cara meningkatkan efisiensi operasional Anda.

Baca juga: Pengertian Manajemen Pajak, Manfaat, dan Tips Melakukannya

Perbedaan Analisis Operasional dan Analisis Bisnis

Analisis operasional membantu tim mengambil keputusan saat itu juga. Di sisi lain, analisis bisnis berfokus pada data tren untuk menginformasikan perencanaan strategis.

Analisis operasional mencakup pelanggan, pesanan, inventaris, dan bagian lain dari teka-teki operasi. Analisis bisnis terutama menggunakan data historis.

Pendekatan analisis bisnis mempelajari tren historis dan menampilkan hasilnya dalam dasbor, yang biasanya digunakan oleh pimpinan.

Pendekatan analisis operasional memberikan wawasan tidak hanya kepada pimpinan tetapi juga kepada manajer dan pekerja di garis depan.

Pendekatan ini mengotomatiskan tugas-tugas pengumpulan data yang sebelumnya dilakukan secara manual, seperti mencari dan menyortir pada spreadsheet. Proses ini memandu pengambilan keputusan dalam transaksi sehari-hari.

Berikut tabel perbedaan analisis operasional dan analisis bisnis

Analisis bisnsi	Analisis operasional
Meninjau tren dan pola historis	Menganalisis dan menghasilkan wawasan secara real time
Menghasilkan laporan harian, mingguan, atau bulanan tentang KPI	Memperbarui dasbor secara real-time atau menggunakan otomatisasi untuk memicu keputusan atau peristiwa sebagai bagian dari alur kerja
Bereaksi terhadap pola untuk membuat rencana strategis	Memprediksi aktivitas di masa depan dan mendorong tindakan
Memberikan pandangan jangka panjang tingkat tinggi	Memberikan gambaran tentang operasi harian

Baca juga: Tips Mengembangkan Bisnis Furniture yang Sukses

Cara Kerja Analisis Operasional

Analisis operasional bekerja ketika perusahaan menggabungkan beberapa sumber data yang relevan.

Pertama, informasi masuk ke data warehouse untuk disortir. Wawasan yang berharga kemudian mengalir ke tim operasional sehingga mereka dapat segera bertindak.

Salah satu sumber data utama saat ini adalah Internet of Things (IoT) atau perangkat yang terhubung.

Sumber umum lainnya adalah sensor jarak jauh, sistem point-of-sale (POS), platform manajemen hubungan pelanggan (CRM), software akuntansi dan perangkat lunak perencanaan sumber daya perusahaan (ERP).

Dengan analitik operasional, semua karyawan dapat mengakses hasil penghitungan cepat dan kompleks yang sebelumnya membutuhkan keahlian analis TI atau BI khusus dan spreadsheet.

Analisis ini sekarang menjadi bagian dari alur kerja otomatis. Sebagai contoh, sistem dapat menampilkan komunikasi dari pelanggan yang bernilai tinggi dari ribuan keluhan dan pertanyaan.

Baca juga: Biaya Non Operasional Akuntansi: Jenis dan Contoh Pencatatannya

Mengapa Anda Harus Menggunakan Analisis Operasional?

Anda harus menggunakan analisis operasional karena memungkinkan pengambilan keputusan yang cepat dalam skala besar dan dapat membantu tim memecahkan masalah. Hasilnya, karyawan dapat mengambil keputusan yang tepat dengan cepat.

Analisis operasional juga membantu Anda untuk:

• Mengungkapkan tren dan pola yang mungkin tidak Anda lihat dalam data mentah dalam jumlah besar.
• Menggeser penekanan dari survei pelanggan. Anda tidak meminta wawasan dari pelanggan setelah fakta terjadi; Anda mengamati perilaku mereka.
• Meningkatkan perkiraan kapasitas produksi.
• Mengungkapkan cara untuk merampingkan berbagai proses.
• Mengurangi downtime karena Anda dapat melihat masalah saat terjadi atau bahkan memprediksi kegagalan.
• Mengoptimalkan analitik self service. Karyawan yang berwenang dapat menarik data dan memvisualisasikannya sesuai kebutuhan tanpa melibatkan IT atau analis khusus.

Manfaat analisis operasional

Manfaat analisis operasional bervariasi berdasarkan departemen, tetapi ancaman yang umum adalah kemampuan untuk memprediksi masalah dan merespons masalah yang akan datang bahkan sebelum pelanggan menyadarinya.

Secara keseluruhan, analitik operasional mengurangi waktu henti, meningkatkan produktivitas, dan meningkatkan perkiraan.

Analisis operasional membuat koneksi untuk setiap data. Anda tidak perlu masuk ke setiap sumber data atau program untuk melakukan tugas-tugas sendiri, seperti mengidentifikasi penggunaan produk dalam satu alat dan kemudian meneruskannya ke mesin email Anda. Manfaat yang dihasilkan antara lain sebagai berikut:

Pengalaman pelanggan yang lebih baik

Analisis operasional dapat membantu tim memecahkan masalah saat masalah tersebut muncul.

Kecerdasan yang tepat dapat menawarkan penawaran dan pengalaman yang dipersonalisasi kepada pelanggan.

Peningkatan kepuasan pelanggan

Meninjau tren membantu perusahaan mengidentifikasi produk dan layanan baru untuk ditawarkan kepada pelanggan.

Pengambilan keputusan yang lebih cepat

Membuat keputusan yang lebih cerdas setiap hari daripada menunggu laporan triwulanan atau bulanan. Analisis operasional memberikan informasi kepada orang-orang yang memiliki kemampuan untuk mengubah proses dan alur kerja.

Peningkatan produktivitas

Analitik operasional dapat mengungkap pemborosan dan duplikasi upaya serta membatasi langkah-langkah manual, seperti memperbarui spreadsheet dan mengirim email untuk meminta data.

Peningkatan keuntungan

Pembelajaran mesin dan model statistik menyoroti efisiensi yang membantu Anda menghemat uang.

Lebih banyak keterlibatan anggota tim

Setiap orang memiliki kekuatan untuk membuat keputusan yang lebih baik berdasarkan kecerdasan yang lebih baik.

Baca juga: Pengertian Laporan Operasional, Jenis, Contoh, dan Tips Membuatnya

Mengapa analisis operasional penting?

Di era komputasi cloud, perangkat seluler, dan IoT ini, perusahaan mengumpulkan data dalam jumlah besar.

Dengan pendekatan tradisional, banyak data yang tidak terpakai. Wawasan yang dimungkinkan oleh analitik operasional membantu perusahaan menghindari masalah dan menemukan peluang.

Di tingkat karyawan, tim sekarang dapat menggunakan semua data tersebut untuk membuat keputusan harian yang lebih baik, mengatasi masalah, dan memuaskan pelanggan.

Baca juga: Mind Mapping: Pengertian, Manfaat, Jenis, Contoh, dan Cara Membuatnya

Bagaimana Analisis Data Digunakan dalam Operasi?

Sistem analitik data memberikan wawasan operasional yang bervariasi berdasarkan industri.

Kesamaannya adalah bahwa alat ini mengumpulkan data real-time dan memberikannya ke tangan orang-orang yang dapat segera menindaklanjutinya.

Hal ini meningkatkan efisiensi, meningkatkan kepuasan pelanggan, dan mengurangi biaya.

Model analitik dapat membantu memecahkan masalah rantai pasokan untuk bisnis. Misalnya, BOPIS (buy online, pick up in store) atau “beli online, ambil di toko” sangat populer di kalangan pelanggan, tetapi gerai fisik harus memiliki stok yang tersedia untuk diambil.

Pemodelan membantu manajemen persediaan dengan memperkirakan permintaan berdasarkan geografi. Sistem juga dapat menghasilkan laporan tentang perilaku pembelanja untuk memengaruhi bagaimana retailer menentukan harga barang dan menjadwalkan penjualan.

Baca juga: Audit Operasional: Definisi, Tujuan, dan Tahapannya

Contoh Kasus Penggunaan Analisis Operasional

Kasus penggunaan untuk analisis operasional berlaku untuk berbagai bidang, mulai dari perbankan, ecommerce, dan keuangan hingga pemasaran, manufaktur, farmasi, penjualan, dan utilitas, serta menjalankan keseluruhan dari dukungan pelanggan hingga pengembangan yang agile.

Hampir setiap metrik yang dilacak melalui analitik operasional pada akhirnya bermuara pada kepuasan pelanggan. Pelanggan yang puas akan membantu keuntungan Anda.

Kemampuan untuk melihat aktivitas pengguna dan, yang lebih penting, mempelajari apa yang menarik bagi mereka memberikan Anda informasi untuk memenuhi kebutuhan mereka secara lebih efektif dan efisien.

Kasus penggunaan analitik operasional yang spesifik meliputi:

Agile development

Tim developer dapat memanfaatkan analitik operasional untuk memberikan umpan balik yang hampir seketika tentang pola penggunaan produk sehingga perusahaan dapat meningkatkan aplikasi mereka berdasarkan cara pengguna menggunakannya.

Dukungan pelanggan

Sistem yang baik dapat mendeteksi pengguna pertama kali dari produk atau layanan yang menggunakan internet dan menawarkan pesan proaktif dan panduan memulai dengan cepat.

Untuk produk bernilai tinggi, petugas layanan pelanggan dapat menghubungi melalui pesan singkat atau panggilan telepon untuk menyambut klien atau membantu mengatasi masalah.

Penawaran yang dipersonalisasi

Analisis yang kompleks dapat melampaui segmentasi demografis untuk menciptakan hubungan 1:1. Sebagai contoh, sebuah toko dapat memasukkan ukuran blus dan preferensi warna pelanggan dan secara otomatis mengirim email yang dipersonalisasi ketika stok baru tiba yang akan menarik bagi pembeli.

Predictive maintenance

Layanan dari penyedia SaaS hingga utilitas dapat menggunakan analisis data waktu nyata untuk memantau kerusakan.

Untuk utilitas air, sensor jarak jauh menyediakan umpan data secara teratur, dan perbedaan dari model penggunaan yang diharapkan dapat menyoroti kerusakan dan kebocoran pipa sebelum pelanggan melaporkan banjir di jalan.

Penyedia layanan internet dapat mengetahui adanya pemadaman listrik atau kabel yang putus dan mengirimkan tim, lalu memposting waktu perbaikan yang diharapkan sebelum keluhan masuk.

Pemodelan risiko

Bank dan lembaga pemberi pinjaman menggunakan kemampuan prediksi dari sistem analitik operasional untuk menilai risiko kredit berdasarkan pembelian dan riwayat pembayaran pelanggan di masa lalu.

Platform juga dapat menerapkan model analitik pada volume data untuk mendeteksi pola penipuan.

Baca juga: Pahami Aktivitas Operasi dari Arus Kas Berikut Ini

Cross selling

Analisis prediktif memanfaatkan kekuatan basis pelanggan Anda yang sudah ada untuk meningkatkan penjualan.

Pemodelan dapat menyarankan produk baru untuk direkomendasikan oleh pegawai atau situs web, seperti toko perlengkapan otomotif yang menyarankan bilah penghapus kepada pelanggan ban yang sudah ada.

Pengurangan churn rate

Memenangkan pelanggan baru adalah salah satu usaha yang paling mahal dalam penjualan. Dengan analitik operasional, model dapat mendeteksi ketika pelanggan berisiko meninggalkan dan menggoda mereka dengan penawaran baru.

Sebagai contoh, sebuah restoran dapat mengirim email kepada pelanggan yang telah melewatkan pesanan makan siang mingguannya dengan kupon gratis kentang goreng dengan sandwich berikutnya.

Pemasaran

Dengan menganalisis aktivitas pelanggan dan perilaku online, analisis prediktif menghubungkan pembeli dengan pembelian potensial dan menunjukkan saluran terbaik untuk mempromosikan produk baru ke basis pelanggan yang ada.

Memprioritaskan pekerjaan

Platform analitik operasional dapat menyajikan pilihan sehingga staf operasional dapat menindaklanjutinya.

Sebagai contoh, platform layanan pelanggan dapat memilah-milah tiket yang masuk dan secara otomatis mendorong permintaan dari anggota klub loyalitas ke antrean teratas.

Baca juga: Margin Operasi: Fungsi, Rumus, Cara Hitung dan Interpretasi

Tips Terbaik dalam Melakukan Analisis Operasional

Praktik terbaik analisis operasional adalah tentang mengajukan pertanyaan yang tepat dan memiliki data yang tepat.

Ketika Anda memahami masalah yang ingin Anda selesaikan, analitik berkembang lebih dari sekadar mengumpulkan dan menggambarkan tren historis. Pendekatan ini menampilkan kemampuan prediksi.

Berikut adalah hal yang bisa Anda lakukan dalam dalam melakukan analisis operasional:

Menyesuaikan software analisis data

Pastikan data yang benar masuk. Cari tahu bagaimana sistem mencatat nilai yang hilang. Platform sering kali memperhitungkan atau menetapkan nilai berdasarkan referensi pada proses yang dikontribusikan oleh data. Selidiki model data untuk memeriksa hasilnya.

Pengambilan keputusan harus berbasis analisis

Bahkan dengan analisis, perusahaan mungkin masih menggunakan pendekatan manual dalam pengambilan keputusan.

Pendekatan ini dapat menghambat kemampuan mereka untuk menindaklanjuti hasil analisis.

Bangun kemampuan analisis

Gunakan analitik deskriptif dan indikator kinerja utama untuk membangun kemampuan analisis operasional Anda.

Analisis deskriptif mempertimbangkan apa yang telah terjadi. KPI menyediakan cara untuk melacak pola.

Gunakan pertanyaan bisnis untuk menentukan data dan model data

Jawaban apa yang dibutuhkan bisnis? Misalnya, apakah data master tentang pemasok dan pelanggan, data referensi tentang mata uang dan kepatuhan, atau data transaksional tentang pesanan dan penggajian akan menjadi yang terbaik?

Kemudian pertimbangkan model data apa yang dapat mentransformasikan data ini dengan baik untuk tujuan Anda.

Gabungkan data eksternal

Data tidak pernah sempurna. Jika Anda ragu untuk mengumpulkan data, cobalah menggunakan kumpulan data gratis atau membeli data dari layanan.

Pilihan lain yang membutuhkan lebih sedikit penyimpanan dan berpotensi mengurangi kesalahan adalah pengambilan sampel data.

Baca juga: Cara Menghemat Biaya Operasional Agar Bisnis Untung

Cara Menerapkan Analisis Operasional

Untuk mengimplementasikan analisis operasional, mulailah dengan tujuan bisnis dan tujuan operasional Anda.

Kedua, tentukan KPI operasional Anda untuk mendukung tujuan tersebut. Ketiga, pastikan data yang Anda butuhkan tersedia dan akurat.

Kemudian, pilih platform analitik dan latih tim Anda. Terakhir, terapkan sistem dan sesuaikan seperlunya.

Berikut adalah langkah-langkah yang lebih rinci untuk mengimplementasikan analisis operasional dan KPI:

• Tentukan atau konfirmasikan tujuan Anda. Langkah ini berlaku untuk tujuan bisnis dan tujuan operasional Anda secara keseluruhan. Bicaralah dengan eksekutif senior, manajer departemen, dan anggota tim untuk memastikan semua orang selaras.
• Tentukan atau konfirmasikan KPI operasional Anda yang mendukung tujuan. Anda harus mengukur poin data yang tepat yang mendorong efisiensi dan efektivitas operasional. Sekali lagi, pastikan semua level perusahaan selaras. Jika tidak, pastikan semua orang mengetahui area yang tidak disetujui. Evaluasi dan konfirmasikan pendekatan tersebut dengan para pengambil keputusan.
• Pastikan ketersediaan dan akurasi data. Pastikan Anda dapat mengakses data yang diperlukan, yang mungkin berasal dari platform dan departemen yang berbeda. Identifikasi setiap hambatan dan rencanakan untuk mengatasinya atau mengatasinya.
• Pilih platform analitik yang menyatukan semua poin data yang diperlukan. Platform saat ini dapat menawarkan data dan dasbor yang real time untuk membantu mengoptimalkan operasi dari awal hingga akhir. Lakukan proses pemilihan dengan teliti dan hati-hati. Jika Anda sudah memiliki platform, pastikan platform tersebut menyediakan data yang diperlukan dan menampilkannya dengan cara yang mudah digunakan.
• Latih tim untuk menggunakan platform tersebut. Pastikan tim melihat potensinya untuk menemukan inefisiensi dan mengoptimalkan operasi Anda.
• Lakukan uji coba implementasi. Anda dapat mencoba beberapa titik data terlebih dahulu untuk memastikan semuanya berfungsi. Kemudian, konfirmasikan dengan orang-orang yang menggunakannya.
• Menerapkan sistem sepenuhnya. Sekali lagi, bicarakan dengan orang-orang yang menggunakan sistem untuk memastikan sistem bekerja seperti yang diharapkan. Jika tidak, pertimbangkan penyesuaian dan lakukan penyesuaian.
• Tinjau kembali sistem tersebut. Pastikan dalam beberapa minggu dan bulan ke depan bahwa semuanya bekerja dengan baik.
• Laporkan bagaimana analitik operasional membantu atau tidak membantu mencapai tujuan. Anda mungkin akan menemukan bahwa Anda memerlukan penyesuaian lebih lanjut, seperti KPI atau tujuan baru.

Model terbaik untuk menerapkan analisis operasional

Model terbaik untuk menerapkan analitik operasional menjawab pertanyaan bisnis, bukan pertanyaan data.

Meskipun analis data saja tidak dapat membangun model yang sempurna yang berhasil menanyakan data yang benar.

Sebaliknya, setiap proyek data harus menggunakan pengetahuan tentang pelanggan dan tujuan bisnis untuk menghasilkan wawasan.

Wawasan ini akan memprediksi perilaku pelanggan, mengantisipasi masalah layanan, atau meramalkan peluang penjualan. Praktik-praktik terbaik lainnya termasuk yang berikut ini:

• Tentukan tujuan yang terukur: Pahami masalah bisnis apa yang dapat dipecahkan oleh platform analisis operasional. Pilih KPI dan metrik yang tepat yang paling sesuai dengan tujuan yang ditetapkan. Pilih lima hingga 12 untuk memulai.
• Mulailah dengan satu kasus penggunaan: Mulailah dengan satu masalah bisnis, satu tujuan, atau satu KPI yang ingin Anda terapkan. Hal ini dapat berfungsi sebagai tes dan memungkinkan lebih banyak penyesuaian sebelum Anda menerapkan seluruh pengaturan.
• Dapatkan dukungan manajemen: Hanya sedikit proyek yang berjalan dengan baik tanpa adanya dukungan dari pihak manajemen.
• Komunikasikan nilai di seluruh organisasi: Implementasi tidak bisa menjadi proyek hanya untuk TI. Setiap orang harus memahami bagaimana pekerjaan mereka dapat memperoleh manfaat dari analisis operasional.

Baca juga: Cara Mudah Menghitung Pendapatan Operasional dalam Bisnis

Kesimpulan

Melakukan analisis operasional sangat penting untuk keberlanjutan bisnis dan pengambilan keputusan yang lebih baik berdasarkan data faktual.

Ada berbagai data yang harus Anda pertimbangkan saat melakukan analisis operasional, salah satunya adalah data keuangan. Tanpa data ini, Anda tidak bisa menilai operasi di bisnis Anda sudah optimal atau belum.

Belum memiliki tools untuk menghasilkan data keuangan dalam bisnis? Anda bisa mencoba menggunakan software akuntansi online Kledo yang mudah digunakan dan memiliki fitur terlengkap.

Tidak percaya? Anda bisa mencoba menggunakan Kledo secara gratis selama 14 hari melalui tautan ini.