Perusahaan Multinasional dengan DDDM

Data-Driven Decision Making (DDDM) merupakan salah satu metode untuk mengambil keputusan berdasarkan data. Metode ini dapat membantu seorang user menghindari kemungkinan terburuk dan tidak hanya berdasarkan intuisi.

Organisasi atau perusahaan besar dan sukses saat ini tak luput dari bantuan data-data yang telah mereka kelola dan gunakan. Berikut merupakan beberapa kasus terkait penggunaan DDDM di perusahaan multinasional.

Google

Google telah mempertahankan fokus pada "people analytics," yang merupakan analisis terhadap kinerja dan kepuasan karyawan. Salah satu inisiatif utama dalam people analytics adalah Project Oxygen. Apakah Anda tahu apa itu Project Oxygen? Ini adalah upaya Google untuk mengidentifikasi apa yang membuat seorang manajer menjadi hebat di perusahaan tersebut.

Dalam rangka mencapai tujuan tersebut, Google mengumpulkan lebih dari 10.000 data feedback dari karyawan dan membandingkannya dengan tingkat retensi karyawan. Data ini kemudian digunakan untuk mengidentifikasi perilaku dan karakteristik yang membedakan manajer dengan kinerja tinggi dari yang lain. Hasil dari inisiatif ini membantu Google untuk terus mengembangkan kemampuan manajerial yang efektif, yang pada akhirnya berdampak positif terhadap kinerja tim dan tingkat kepuasan karyawan.

Dengan kata lain, Google secara konsisten menjalankan evaluasi berkala untuk para manajernya melalui pengumpulan feedback yang melibatkan ribuan data. Analisis ini memungkinkan perusahaan untuk secara objektif memahami dan meningkatkan peran manajerial dalam menciptakan lingkungan kerja yang produktif dan harmonis.

Menariknya, Project Oxygen tidak hanya digunakan untuk mengevaluasi kinerja manajer, tetapi juga membantu meningkatkan gaya kepemimpinan berdasarkan kebutuhan spesifik dari tim dan individu yang mereka pimpin.

Starbucks

Tahukah Anda? Pada tahun 2008, Starbucks pernah menutup sekitar 70% gerainya. Penutupan besar-besaran ini terjadi karena dianggap tidak strategis dalam memilih lokasi toko. CEO Starbucks, Howard Schultz, kemudian mengambil pendekatan yang lebih analitis untuk memecahkan masalah tersebut. Schultz berfokus pada identifikasi lokasi toko yang lebih tepat di masa mendatang dengan mengandalkan data.

Saat ini, Starbucks bermitra dengan perusahaan location-analytics (analisis lokasi) untuk menentukan lokasi toko yang ideal. Mereka menggunakan berbagai data seperti demografi, pola lalu lintas, dan kebiasaan konsumen untuk memprediksi kemungkinan sukses sebuah lokasi sebelum melakukan investasi baru. Pendekatan ini memungkinkan Starbucks untuk membuat keputusan yang lebih cerdas dan efisien dalam ekspansi bisnisnya.

Ini adalah contoh nyata bagaimana Starbucks "bangkit dari keterpurukan." Dengan memanfaatkan teknologi dan data, perusahaan tersebut mampu kembali berkembang pesat di pasar yang kompetitif.

Amazon

Amazon, sebagai salah satu e-commerce terbesar di dunia, menggunakan pendekatan Data-Driven Decision Making (DDDM) untuk menentukan produk mana yang harus mereka rekomendasikan kepada pelanggan. Dengan menganalisis data pembelian sebelumnya serta riwayat pencarian pelanggan di kolom pencarian, Amazon dapat memberikan rekomendasi produk yang lebih relevan dan sesuai dengan preferensi masing-masing pengguna.

Mengapa Amazon menggunakan DDDM? Karena pendekatan ini memungkinkan mereka untuk membuat keputusan berdasarkan data konkret, daripada sekadar menyarankan produk secara acak. Dengan mengandalkan data analytics dan machine learning, Amazon dapat memprediksi produk yang kemungkinan besar diminati oleh pelanggan, sehingga meningkatkan tingkat kepuasan pelanggan dan potensi penjualan. Pendekatan ini membuat rekomendasi produk lebih personal dan efektif, memberikan pengalaman belanja yang lebih baik.

Netflix

Netflix menggunakan DDDM untuk mengoptimalkan konten yang mereka tawarkan kepada pengguna. Melalui analisis data penayangan, preferensi pengguna, dan pola kebiasaan menonton, Netflix dapat memberikan rekomendasi tayangan yang sangat relevan. Mereka juga menggunakan data ini untuk memutuskan produksi dan pembelian konten baru, seperti serial orisinal yang dihasilkan berdasarkan analisis preferensi audiens global.

Uber

Uber memanfaatkan DDDM untuk menetapkan harga dinamis (dynamic pricing) yang didasarkan pada penawaran dan permintaan real-time. Mereka juga menggunakan data untuk mengoptimalkan rute pengemudi, mengidentifikasi area dengan permintaan tinggi, dan meningkatkan efisiensi armada pengemudi mereka.

Spotify

Spotify menggunakan DDDM untuk memberikan rekomendasi musik yang dipersonalisasi melalui algoritma berdasarkan pola mendengarkan pengguna, preferensi genre, dan perilaku pengguna lainnya. Dengan data ini, Spotify dapat membuat playlist harian seperti Discover Weekly dan Daily Mix, yang sangat diminati oleh pengguna.

Walmart

Sebagai salah satu ritel terbesar di dunia, Walmart menggunakan DDDM untuk memantau stok barang, mengoptimalkan rantai pasokan, dan memahami tren perilaku konsumen. Data ini juga membantu mereka menentukan produk apa yang akan dijual dan kapan harus menawarkan diskon berdasarkan permintaan pelanggan.