Deskriptif analitik adalah langkah dasar membaca data apa adanya: ringkas, rapikan, lalu ceritakan faktanya. Dengan cara ini, kami dan WiseSob bisa tahu “apa yang terjadi” sebelum melompat ke “kenapa” dan “bagaimana selanjutnya”.
Deskriptif analitik adalah apa dan kenapa penting
Secara sederhana, deskriptif analitik adalah proses merangkum data historis agar pola terlihat jelas. Kita hitung total, rata-rata, median, persentase, tren per waktu, sebaran kategori, lalu tampilkan dalam tabel ringkas dan visual yang mudah dipahami. Kenapa penting? Karena kebanyakan keputusan harian—dari performa kampanye, penjualan cabang, hingga beban kerja CS—butuh jawaban cepat berbasis kondisi nyata, bukan asumsi.
- Tujuan inti: memberi konteks situasi sekarang, menghilangkan “noise” data mentah, dan menyajikan angka yang siap dipakai diskusi.
- Hasil akhir: ringkasan yang jujur: apa yang terjadi, di mana terjadi, kapan puncaknya, siapa kontributor utamanya.
- Keputusan yang terbantu: alokasi budget, prioritas perbaikan, target realistis, dan komunikasi lintas tim.
Deskriptif analitik adalah fondasi KPI yang sehat
Kalau KPI berantakan, strategi ikut berantakan. Deskriptif analitik memastikan KPI dibangun dari ringkasan data yang rapi, konsisten, dan relevan. Contoh yang sering dipakai:
Contoh KPI marketing
- Traffic & CTR: berapa sesi, sumber utama (organic, paid, social), CTR per kanal.
- Conversion rate (CR): total transaksi ÷ total kunjungan, dipecah per kanal/kampanye.
- Cost per acquisition (CPA): total biaya iklan ÷ jumlah konversi.
- AOV & revenue per channel: rata-rata nilai pesanan, kontribusi pendapatan per kanal.
Contoh KPI operasional
- SLA CS: rata-rata waktu respons, first contact resolution, jumlah tiket per jam.
- Fulfillment: lead time pengiriman, on-time delivery, persentase retur.
- Quality: defect rate, rework rate, downtime per lini.
Semua metrik ini lahir dari deskriptif analitik: hitung, kelompokkan, dan bandingkan.
Alur praktis: dari data mentah ke ringkasan yang mantap
- Definisikan pertanyaan. Contoh: “Bagaimana tren penjualan mingguan per kategori?” atau “Channel mana yang paling efisien?”
- Kumpulkan data. Sumber bisa dari database transaksi, CRM, Google Analytics, atau lembar Excel tim.
- Bersihkan & standarkan. Rapikan tanggal, duplikat, kategori tak konsisten, dan nilai kosong. Pastikan satuan sama (IDR, jam, unit).
- Ringkas dengan agregasi. Gunakan group by, hitung total, rata-rata, median, percentile, dan proporsi.
- Visualkan sewajarnya. Line chart untuk tren waktu, bar chart untuk perbandingan kategori, pie hanya untuk komposisi sederhana.
- Ceritakan insight. Tulis 3–5 poin jelas: apa puncak, apa anomali, siapa kontributor, dan apa implikasinya.
Contoh cepat: Excel/Sheets, SQL, dan Python
Pivot sederhana di Excel/Google Sheets
- Insert → Pivot Table → Rows: Week, Columns: Category, Values: SUM Sales.
- Tambahkan slicer untuk memfilter channel/kampanye.
- Gunakan Sparkline kecil di samping total kategori untuk melihat tren naik/turun.
Ringkasan SQL
-- Penjualan mingguan per kategori
SELECT
DATE_TRUNC('week', order_date) AS week,
category,
SUM(amount) AS revenue,
COUNT(*) AS orders,
ROUND(SUM(amount)::numeric / NULLIF(COUNT(*),0), 2) AS aov
FROM orders
GROUP BY 1, 2
ORDER BY 1, 2;Python pandas (opsional untuk data analyst)
import pandas as pd
df['week'] = pd.to_datetime(df['order_date']).dt.to_period('W').dt.start_time
g = (df.groupby(['week','category'])
.agg(revenue=('amount','sum'),
orders=('order_id','count'),
aov=('amount','mean'))
.reset_index())Tujuannya sama: dapatkan ringkasan yang jujur—baru setelah itu bergerak ke analisis lanjutan.
Perbandingan singkat: deskriptif vs diagnostik vs prediktif vs preskriptif
| Pendekatan | Pertanyaan | Teknik umum | Contoh output |
|---|---|---|---|
| Deskriptif | Apa yang terjadi? | Agregasi, distribusi, tren | Tabel ringkasan, grafik tren mingguan |
| Diagnostik | Mengapa itu terjadi? | Drill-down, segmentasi, korelasi | Perbandingan kanal, analisis cohort |
| Prediktif | Apa yang mungkin terjadi? | Forecasting, model ML | Proyeksi permintaan bulan depan |
| Preskriptif | Tindakan apa yang sebaiknya dilakukan? | Optimisasi, simulasi | Rekomendasi alokasi budget |
Deskriptif analitik adalah kunci membaca tren waktu
Tren sering salah baca karena skala waktu yang keliru. Tips singkat:
- Gunakan median selain rata-rata. Median lebih tahan outlier, berguna untuk nilai transaksi yang variatif.
- Tampilkan moving average. Rata-rata 7/30 hari merapikan fluktuasi harian yang berisik.
- Bandingkan apples-to-apples. Week-over-week atau year-over-year, bukan bandingkan hari Senin dengan Minggu.
- Mark anomali. Tunjukkan tanggal saat promo besar atau gangguan sistem agar pembaca paham konteks.
Deskriptif analitik adalah sahabat segmentasi
Segmentasi membuat ringkasan makin tajam. Alih-alih hanya “total revenue”, pecah lagi per kategori, per kanal, per wilayah, atau per cohort pelanggan. Dari situ pola muncul: kategori mana yang konsisten mendongkrak AOV, wilayah mana yang stagnan, dan channel mana yang efisien.
- RFM cepat: recency, frequency, monetary untuk mengelompokkan pelanggan aktif vs tidur.
- Cohort order pertama: lihat retensi pelanggan angkatan Januari vs Februari.
- Segmentasi kanal: organic vs paid vs referral; jangan lupa biaya jika bicara efisiensi.
Quality matters: data kotor bikin cerita salah
Ringkasan hanya sekuat kualitas datanya. Pastikan:
- Standar tanggal & timezone. Sering terjadi angka harian “melompat” karena perbedaan zona waktu.
- Kamus data (data dictionary). Semua orang sepakat definisi “Order”, “Active User”, “Conversion”.
- Dedup & missing. Hilangkan duplikat, tangani nilai kosong (imputasi atau exclude sadar).
- Replikasi definisi. Metode yang sama dipakai di dashboard dan laporan agar angka tidak “ganda makna”.
Studi kasus singkat: tiga skenario nyata
E-commerce UMKM
Masalah: revenue bulanan terasa turun. Dengan deskriptif analitik: kami plot revenue per minggu, pecah per kategori. Ternyata kategori A turun, kategori B naik, totalnya terlihat datar. Drill kecil menunjukkan stok kategori A sering kosong. Tindak lanjut: perbaiki replenishment dan tampilkan alternatif produk saat stok tipis.
Tim CS & SLA
Masalah: rating layanan menurun. Ringkasan menunjukkan lonjakan tiket di jam makan siang dan malam, sementara jadwal shift belum menutup jam-jam itu. Solusinya sederhana: redistribusi agent, pasang auto-reply yang jelas, dan template jawaban untuk isu berulang.
Web analytics
Masalah: traffic naik tapi konversi turun. Deskriptif analitik memecah funnel per kanal. Organic stabil, tetapi paid melesat dengan bounce tinggi. Setelah cek landing page, ternyata kecepatan halaman buruk di seluler. Perbaikan performa memperbaiki CR paid signifikan dalam dua minggu.
Best practice visual: jangan berlebihan
- Bar chart untuk kategori, line chart untuk waktu. Simple beats fancy.
- Label secukupnya. Tulis angka penting, sisanya biarkan legenda bekerja.
- Skala konsisten. Hindari manipulasi sumbu yang “mendramatisir” perubahan kecil.
- Warna punya arti. Satu warna untuk baseline, warna kontras untuk highlight anomali.
Referensi data publik yang kaya
Untuk latihan atau pembanding, manfaatkan sumber resmi:
- Badan Pusat Statistik (BPS) untuk data ekonomi, demografi, dan sosial Indonesia.
- Portal Satu Data Indonesia untuk berbagai dataset kementerian/lembaga.
- Google Trends untuk melihat minat penelusuran per wilayah dan waktu.
Checklist implementasi yang realistis
- Tulis pertanyaan bisnisnya; jangan langsung buka tool.
- Kunci definisi metrik (rumus, satuan, cakupan waktu).
- Siapkan pipeline ringan untuk ekstrak → rapi → ringkas.
- Bangun satu dashboard “sumber kebenaran” yang dipakai bersama.
- Tambahkan catatan konteks (promo, outage) di chart.
- Jadwalkan review berkala: mingguan untuk operasional, bulanan untuk strategi.
Kesalahan umum yang bikin analisis menyesatkan
- Over-agregasi. Merata-ratakan terlalu awal sehingga pola penting hilang.
- Metrik tanpa konteks. Conversion naik, tapi traffic paid juga naik besar; lihat efisiensinya juga (CPA, ROAS).
- Cherry-picking. Hanya pilih periode “bagus”; selalu tampilkan perbandingan yang adil.
- Visual ramai. Terlalu banyak warna, label, dan grafik dalam satu halaman.
Deskriptif analitik adalah pijakan sebelum melangkah
Setelah ringkasan rapi, barulah diagnosa penyebab, buat prediksi, atau hitung rekomendasi. Melewati langkah ini bikin arah analisis mudah meleset. Mulai dari fakta, baru narasi.
FAQ singkat untuk WiseSob
Apa minimum tool yang dibutuhkan? Sheets/Excel + akses data yang rapi sudah cukup. Tambahkan SQL untuk data besar, lalu BI tool bila butuh kolaborasi.
Berapa sering diperbarui? Operasional: harian/mingguan. Eksekutif: mingguan/bulanan. Sesuaikan ritme keputusan.
Siapa yang mengerjakan? Idealnya ada “data steward” yang menjaga definisi metrik dan kualitas data lintas tim.
Kesimpulan
Deskriptif analitik adalah cara paling jujur membaca data. Ia menata fakta, memotong kebisingan, dan membuka jalan ke analisis yang lebih dalam. Mulai dari ringkasan yang solid, keputusan bisnis jadi lebih tenang, cepat, dan tepat.
