Mengenal Metode Cluster Analysis
Compas.co.id – Peran data sangat penting bagi brand bisnis zaman sekarang karena semua rencana bisnis harus dibuat berdasarkan data pasar yang tepat. Rencana bisnis tak bisa lagi dilakukan berdasarkan asumsi semata karena dikhawatirkan brand tidak akan bertahan di pasar yang kompetitif, terutama jika brand Anda berada dalam industri FMCG yang produknya bersaing di e-commerce.
Metode cluster analysis adalah bagian dari data science yang dapat memberikan wawasan terkait kondisi pasar dan konsumen. Untuk itu mengetahui metode ini sedikit banyak dapat membantu brand untuk memetakan kembali rencana bisnisnya.
Anda yang terlibat dalam tim perencana strategis bisnis tentunya sangat membutuhkan data riset pasar agar keputusan yang dibuat lebih akurat. Data riset pasar bisa Anda dapatkan GRATIS di Indonesia FMCG E-commerce Report 2022 dengan KLIK DI SINI. Atau langsung coba GRATIS 30 menit Demo Compas Dashboard di link ini.
Definisi Metode Cluster Analysis
Metode cluster analysis adalah metode statistika yang mengelompokkan objek-objek berdasarkan karakteristik yang sama antara objek-objek tersebut. Objek itu dapat berupa orang (konsumen, responden), produk (jasa dan barang), benda (mesin, tumbuhan, dan lainnya). Objek yang memiliki karakteristik yang mirip (paling dekat kesamaannya) akan dikelompokkan dalam satu klaster (kelompok).
klaster atau kelompok variabel yang baik adalah klaster yang memiliki:
- Homogenitas yang tinggi antara anggota atau variabel dalam satu klaster
- Heterogenitas yang tinggi antara klaster satu dengan klaster yang lain
Anda yang terlibat dalam tim perencana strategis bisnis tentunya sangat membutuhkan data riset pasar agar keputusan yang dibuat lebih akurat. Data riset pasar bisa Anda dapatkan GRATIS di Indonesia FMCG E-commerce Report 2022 dengan KLIK DI SINI. Atau langsung coba GRATIS 30 menit Demo Compas Dashboard di link ini.
Dalam riset pasar untuk keperluan bisnis, metode cluster analysis berperan penting untuk memberikan wawasan pada pelaku bisnis. Wawasan informasi tersebut bisa mengenai identifikasi kelompok-kelompok dalam demografi pelanggan, perilaku pembelian, kesukaan, selera, kekhawatiran, kekecewaaan, dan lain sebagainya. Metode ini dilakukan untuk membantu brand melihat tren dan validasi hipotesis.
Pertanyaannya, kapan saat yang tepat menggunakan cluster analysis ini? Ada dua waktu yang tepat untuk menggunakannya, yakni:
- Exploratory Data Analysis (EDA): proses dalam data science dimana menganalisis sekumpulan data untuk meringkas karakteristik utamanya agar pengguna lain dapat memahami dataset yang akan digunakan untuk tahapan selanjutnya
- Unlabeled Data: ketika data yang dikumpulkan tidak memiliki label atau keterangan jelas, maka cluster analysis dapat digunakan
Baca juga: Mengenal Data Mining pada Business Intelligence
Jenis Metode Cluster Analysis
Secara umum, metode cluster analysis digunakan jika ada keperluan mengklasifikasi data skala besar ke dalam kategori-kategori yang bermakna.
Metode cluster analysis sendiri dibagi menjadi dua jenis:
1. Non-Hierarchy clustering
Jenis non hierarchy clustering adalah metode cluster analysis yang melakukan clustering secara langsung pada semua observasi yang ada dalam dataset. Oleh karena itu pengklasterannya hanya terjadi dalam satu level atau tidak bertingkat.
Algoritma yang digunakan yang digunakan pada jenis non-hierarchy clustering yaitu K-means, K-medoids, dan DBSCAN.
2. Hierarchy clustering
Sedangkan jenis hierarchy clustering adalah mengelompokkan variabel-variabel ke dalam klasterisasi bertingkat. Contoh klasterisasi hirarki yang paling terkenal adalah pengelompokkan taksonomi hewan dan tumbuhan dalam ilmu biologi.
Baca juga: 4 Metode Deep Learning yang Digunakan dalam Data Science
Cara Kerja Metode Cluster Analysis
1. Mengukur kesamaan antar objek
Prinsip metode cluster analysis adalah mengelompokkan objek atau data-data yang memiliki kemiripan karakteristik. Tahapan pertama ini mengukur seberapa besar kesamaan antar objek atau data. Dua cara yang digunakan yaitu:
- Mengukur korelasi antar sepasang objek pada beberapa variabel
- Mengukur jarak antara dua objek. Pengukuran jarak yang paling umum dan populer digunakan adalah Euclidean Distance.
2. Membuat cluster
Tahap selanjutnya adalah membuat klaster-klaster. Ada dua jenis metode cluster analysis yaitu non hierarchy cluster dan hierarchy cluster.
Anda yang terlibat dalam tim perencana strategis bisnis tentunya sangat membutuhkan data riset pasar agar keputusan yang dibuat lebih akurat. Data riset pasar bisa Anda dapatkan GRATIS di Indonesia FMCG E-commerce Report 2022 dengan KLIK DI SINI. Atau langsung coba GRATIS 30 menit Demo Compas Dashboard di link ini.
3. Interpretasi hasil analisis cluster
Setelah membuat klaster-klaster, langkah selanjutnya adalah menginterpretasikan klaster-klaster yang terbentuk itu.
4. Validasi cluster
Tahap selanjutnya adalah memvalidasi klaster-klaster yang terbentuk dengan pengujian. Pengujian validasi ini penting dilakukan untuk memastikan bahwa hasil klaster tersebut adalah representasi dari populasi secara umum.
5. Asumsi cluster analysis
Asumsi yang harus terpenuhi yaitu sampel yang diambil harus benar-benar mewakili populasi yang ada.
Baca juga: Mengenal Marketing Research
2 Contoh Penerapan Metode Cluster Analysis
1. Pemasaran bisnis
Implementasi metode cluster analysis dalam bisnis adalah membuat pengelompokan-pengelompokan untuk demografi konsumen berdasarkan lokasi tempat tinggal, jumlah pendapatan, pekerjaan, jenis kelamin, usia, kesukaan, ketidaksukaan dan karakteristik konsumen lainnya.
Jika semua karakteristik itu sudah dikelompokkan masing-masing, maka brand akan mengetahui perbedaan dalam pengambilan keputusan pembelian misalnya. Setelah mendapatkan informasi tersebut, brand akan bisa merencanakan strategi bisnis sesuai dengan kelompok konsumen tadi.
Brand yang memiliki pengetahuan tersebut akan selangkah lebih maju untuk dekat dan memahami konsumennya. Dengan melakukan clustering seperti ini, brand dapat menawarkan produk dengan tepat sehingga mengurangi churn pelanggan dan memaksimalkan peningkatan sales revenue, sales quantity, dan market share dari brand tersebut.
2. Olahraga
Penerapan lainnya ada di bidang olahraga, banyak ilmuwan data dan peneliti seberapa mirip karakteristik atlet dalam skenario yang berbeda-beda dan seberapa efektif mereka dalam bidang olahraga masing-masing. Para atlet dimasukkan ke dalam kelompok-kelompok berdasarkan usia, tipe tubuh, posisi, dan kriteria lain untuk mengetahui keefektifannya.
Anda yang terlibat dalam tim perencana strategis bisnis tentunya sangat membutuhkan data riset pasar agar keputusan yang dibuat lebih akurat. Data riset pasar bisa Anda dapatkan GRATIS di Indonesia FMCG E-commerce Report 2022 dengan KLIK DI SINI. Atau langsung coba GRATIS 30 menit Demo Compas Dashboard di link ini.
Anda juga bisa tanya dahulu melalui DM Instagram Compas atau hubungi Team Compas. Compas siap mendampingi brand Anda menjadi e-commerce leader di bidang FMCG tahun 2023!