Advan – Customer churn atau hilangnya pelanggan adalah salah satu tantangan utama yang dihadapi bisnis, terutama di industri dengan tingkat persaingan tinggi. Memahami mengapa pelanggan berhenti menggunakan layanan bisa membantu perusahaan mengembangkan strategi retensi yang lebih efektif. Untuk memprediksi customer churn, pendekatan berbasis data sering digunakan, dan salah satu alat yang berguna dalam proses ini adalah JMP.
JMP menawarkan berbagai fitur analisis data yang mempermudah pembuatan model prediksi yang kuat. Alat ini dirancang untuk memfasilitasi analisis data yang interaktif, sehingga penggunanya bisa lebih memahami data yang dimiliki. Dengan JMP, pengguna dapat membangun model prediksi dengan cepat dan memvisualisasikan hasilnya dalam bentuk grafik yang informatif.
Artikel ini akan memandu langkah-langkah dalam membuat model prediksi customer churn menggunakan JMP. Dengan memahami langkah-langkah ini, proses analisis menjadi lebih efisien, memungkinkan fokus pada pengambilan keputusan yang tepat berdasarkan hasil model.
Langkah-langkah Membuat Model Prediksi di JMP
Sebelum membangun model prediksi, ada beberapa persiapan awal yang perlu dilakukan, seperti mengimpor data dan membersihkannya. Setelah data siap, langkah selanjutnya adalah membangun dan mengevaluasi model.
1. Mengimpor dan Memahami Data
Langkah pertama dalam membuat model prediksi di JMP adalah mengimpor data yang relevan:
- Buka JMP dan pilih File > Open untuk mengunggah file data (misalnya CSV, Excel, atau format lain yang didukung).
- Setelah data terbuka, lihat Data Table untuk memastikan semua kolom dan data telah terimpor dengan benar.
Pastikan data memiliki variabel target (label) dan variabel prediktor (fitur). Dalam kasus prediksi customer churn, variabel target bisa berupa kolom yang menunjukkan status churn (misalnya, “Yes” atau “No”), sementara variabel prediktor dapat mencakup informasi demografis, pola pembelian, atau perilaku pelanggan.
2. Membersihkan Data
Sebelum membuat model, penting untuk membersihkan data:
- Gunakan fitur Data Filter untuk memeriksa data yang hilang atau tidak valid.
- Transformasikan data bila perlu menggunakan Transform untuk mengatur skala atau mengubah tipe data.
Data yang bersih akan memastikan model yang dibuat lebih akurat dan dapat diandalkan.
Baca juga Tutorial Menggunakan Metode Bootstrap di JMP untuk Estimasi Parameter
Membuat Model Prediksi Customer Churn
Setelah data siap, langkah berikutnya adalah membuat model prediksi menggunakan fitur yang tersedia di JMP.
1. Menentukan Tipe Model
JMP menawarkan berbagai jenis model yang dapat digunakan untuk prediksi, seperti:
- Regresi Logistik: Cocok untuk prediksi biner seperti churn (Yes/No).
- Decision Tree: Berguna untuk melihat keputusan berbasis aturan.
Pilih model yang paling sesuai dengan data dan tujuan analisis. Regresi logistik adalah salah satu pendekatan yang sering digunakan untuk memprediksi churn.
2. Menjalankan Analisis Regresi Logistik
Langkah-langkah untuk menjalankan analisis regresi logistik:
- Klik Analyze > Fit Model.
- Tentukan variabel target sebagai Y dan pilih variabel prediktor sebagai X.
- Pilih Generalized Linear Model dan pilih distribusi Binomial dengan link function Logit.
- Klik Run untuk menjalankan model.
JMP akan menampilkan output model regresi, termasuk koefisien dan signifikansi variabel.
3. Mengevaluasi Model
Setelah model dijalankan, langkah berikutnya adalah mengevaluasi performa model. Perhatikan metrik seperti:
- AUC-ROC Curve: Menunjukkan kemampuan model dalam membedakan antara pelanggan yang churn dan tidak.
- Confusion Matrix: Menunjukkan jumlah prediksi yang benar dan salah.
Analisis hasil ini membantu dalam memahami seberapa baik model memprediksi churn dan area mana yang perlu diperbaiki.
Visualisasi dan Interpretasi Hasil
Visualisasi yang baik membantu dalam menyampaikan hasil analisis secara lebih efektif kepada tim yang terlibat.
1. Membuat Visualisasi Interaktif
Untuk membuat visualisasi interaktif:
- Gunakan Graph Builder untuk menampilkan hasil prediksi dalam bentuk grafik.
- Buat Lift Chart untuk melihat efektivitas model dalam memprediksi churn dibandingkan dengan rata-rata acak.
Visualisasi ini memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih cepat dan efisien karena data yang kompleks dapat dipahami dengan mudah.
Baca juga Panduan Mengolah Data Genomik Menggunakan JMP Genomics
2. Interpretasi Model
Menafsirkan hasil model melibatkan pemahaman bagaimana variabel prediktor memengaruhi kemungkinan churn:
- Perhatikan variabel dengan koefisien signifikan untuk memahami faktor-faktor utama yang memengaruhi churn.
- Analisis residu dapat digunakan untuk memeriksa apakah model memenuhi asumsi yang diperlukan.
Dengan hasil ini, tim bisa mengidentifikasi pelanggan yang rentan churn dan mengembangkan strategi retensi yang lebih spesifik, seperti memberikan penawaran khusus atau layanan yang ditingkatkan untuk segmen tersebut.
Menggunakan JMP untuk membuat model prediksi customer churn adalah langkah penting bagi bisnis yang ingin memahami dan mengurangi tingkat churn. Alat ini menyediakan fitur interaktif yang mempermudah proses analisis, dari pengolahan data hingga visualisasi hasil. Untuk menjalankan proses analisis dengan lancar dan optimal, perangkat yang andal seperti Advan Workplus adalah pilihan ideal.***
Editor : Adita Febriyanti