Advanced Forecasting and Data Analysis

Tentang Program

Keputusan pemasaran yang mengandalkan intuisi semata semakin berisiko di tengah persaingan pasar yang ketat, sehingga kemampuan meramalkan tren berbasis data menjadi keunggulan kompetitif tersendiri. Pelatihan tingkat lanjut ini membahas teknik peramalan dan analisis data pemasaran menggunakan model statistik seperti regresi dan time series yang umum digunakan dalam riset pasar modern. Peserta akan mempelajari teknik pengumpulan data pasar dari berbagai sumber, pemodelan peramalan permintaan produk berdasarkan data historis, analisis segmentasi pasar menggunakan data perilaku konsumen, hingga penyusunan dashboard analitik pemasaran yang informatif. Peserta juga diingatkan untuk memperhatikan aspek pelindungan data pribadi konsumen sesuai UU No. 27 Tahun 2022 saat mengolah data pelanggan. Dengan studi kasus peramalan pasar yang kompleks, peserta diharapkan mampu menganalisis data pemasaran secara mendalam dan akurat.

Lokasi Pelatihan

Syllabus / Materi

1. Module 1: Advanced Forecasting Pemasaran. Pengantar peramalan permintaan berbasis data dan cara mengubahnya menjadi rencana pemasaran.
2. Module 2: Model Peramalan Statistik untuk Tren Pasar. Teknik statistik yang digunakan memprediksi pergerakan pasar.
3. Module 3: Analisis Data Historis Penjualan dan Kampanye. Metode mengolah data historis menjadi dasar peramalan yang akurat.
4. Module 4: Integrasi Data Eksternal ke dalam Model Peramalan. Penggunaan data pasar dan ekonomi eksternal untuk memperkaya model.
5. Module 5: Validasi dan Penyempurnaan Model Peramalan. Teknik menguji akurasi model dan menyempurnakannya secara berkala.
6. Module 6: Praktik Peramalan pada Studi Kasus Pemasaran Nyata. Latihan menerapkan model peramalan pada data pemasaran aktual.
7. Module 7: Pembersihan Data dan Penanganan Data Hilang pada Analisis Pasar. Teknik membersihkan data penjualan dan menangani data yang hilang sebelum dianalisis.
8. Module 8: Analisis Korelasi dan Regresi untuk Faktor Penentu Permintaan. Teknik memakai korelasi dan regresi untuk menemukan faktor yang memengaruhi permintaan.
9. Module 9: Visualisasi Data dan Penyajian Hasil Peramalan kepada Manajemen. Teknik menyajikan hasil peramalan dalam grafik yang mudah dipahami pengambil keputusan.

Kompetensi Teknis

Tenaga Pengajar