Pertamina Patra Niaga Optimalkan Decision-Making lewat Training Customer Analytics

Tim Pertamina Patra Niaga menghadapi tantangan dalam mengoptimalkan pemanfaatan data pelanggan untuk mendukung proses pengambilan keputusan bisnis yang lebih efisien dan akurat.

Sebagai perusahaan energi besar, terdapat kebutuhan mendesak untuk membekali karyawan dari berbagai unit kerja dengan keterampilan analisis data, mulai dari mengidentifikasi masalah bisnis hingga mengolah data mentah menjadi wawasan strategis.

Untuk mengatasi tantangan ini, RevoU mengadakan pelatihan "Customer Data Analytics for Business User" selama 2 hari secara offline.

Program ini dirancang intensif mencakup pemikiran analitis, pembersihan data menggunakan Power Query, hingga penggunaan statistik dasar dan eksperimentasi bisnis seperti A/B Testing.

Selain materi teknis, peserta juga dibekali dengan keterampilan pemanfaatan AI (ChatGPT/Gemini) untuk mempercepat proses pelaporan. Pelatihan diakhiri dengan Capstone Project di mana peserta langsung mempraktikkan pengolahan data volume penjualan BBM dan revenue untuk menghasilkan rekomendasi bisnis yang nyata.

Tim Pertamina Patra Niaga menghadapi beberapa tantangan utama dalam mengelola data pelanggan:

• Kesenjangan keterampilan analitis: Karyawan membutuhkan framework yang sistematis seperti 5 Whys dan Fishbone untuk mendefinisikan akar masalah bisnis secara tepat.

• Pengolahan data yang belum optimal: Adanya kendala dalam menangani kualitas data (data cleaning), seperti data duplikat dan missing values, yang menghambat kecepatan analisis.

• Kebutuhan akan budaya kerja berbasis data: Diperlukan standarisasi dalam memahami metrik bisnis (AARRR) dan cara menyajikan data agar mudah dipahami oleh pemangku kepentingan.

Setelah mengikuti pelatihan, terdapat +82.4% Learning Growth dan tim Pertamina Patra Niaga kini mampu:

• Mengidentifikasi wawasan kritis, seperti temuan bahwa 60% volume penjualan BBM disumbang oleh wilayah tertentu, serta melakukan audit performa produk yang mengalami penurunan revenue. 

• Melakukan proses data cleaning secara mandiri dan sistematis, mengurangi ketergantungan pada proses manual yang memakan waktu.

• Mengadopsi penggunaan tools AI untuk mempercepat pembuatan insight harian, sehingga fokus tim dapat beralih dari sekadar mengolah data menjadi merumuskan strategi bisnis.