Model machine learning
Predict what’s next
- Menemukan pola dan tren pada data
- Mengantisipasi risiko, memahami perilaku, serta memahami demand
- Memberikan keyakinan melalui prediksi berbasis data
Big Data Analytics
M‑AnalyticsMengenal Pelanggan Lebih Baik
Platform big data analytics yang mengumpulkan, mengolah, dan menganalisis data Anda untuk menemukan pola, tren, dan insight — termasuk Customer 360 View untuk setiap pelanggan.
Apa itu M-Analytics?
M-Analytics adalah platform menyeluruh untuk mengumpulkan, mengolah, menganalisis data dengan platform open-source big data analytics, untuk mencari pola, tren & insight.
M-Analytics melakukan optimasi dengan berbagai pendekatan algoritma machine learning, sehingga bisnis dapat mengambil keputusan dengan lebih cepat dan efektif di berbagai keadaan.
Fungsi & benefit
Apa yang didapatkan perusahaan.
Big data mengubah informasi yang sudah Anda miliki menjadi keputusan yang lebih tepat dan cepat.
- 01
Analisis real-time untuk keputusan tepat waktu
Memprediksi dan menganalisis penyebab masalah dalam sistem untuk meminimalkan kegagalan, dan memakai hasilnya langsung untuk keputusan yang lebih cepat.
- 02
Alat analisis dan penyusunan strategi bisnis
Memahami pola perilaku, preferensi, dan kebutuhan pelanggan, lalu menyesuaikan strategi pemasaran, mengoptimalkan layanan, dan meningkatkan kepuasan.
- 03
Fondasi pengembangan produk dan bisnis
Data yang terakumulasi diolah menjadi analisis yang menjadi referensi berharga untuk pengembangan produk maupun bisnis.
- 04
Efisiensi waktu dan biaya
Keputusan yang lebih cepat tanpa mengorbankan kualitas membuat bisnis lebih efisien dari segi waktu dan biaya.
01 Analisis real-time untuk keputusan tepat waktu
Memprediksi dan menganalisis penyebab masalah dalam sistem untuk meminimalkan kegagalan, dan memakai hasilnya langsung untuk keputusan yang lebih cepat.
02 Alat analisis dan penyusunan strategi bisnis
Memahami pola perilaku, preferensi, dan kebutuhan pelanggan, lalu menyesuaikan strategi pemasaran, mengoptimalkan layanan, dan meningkatkan kepuasan.
03 Fondasi pengembangan produk dan bisnis
Data yang terakumulasi diolah menjadi analisis yang menjadi referensi berharga untuk pengembangan produk maupun bisnis.
04 Efisiensi waktu dan biaya
Keputusan yang lebih cepat tanpa mengorbankan kualitas membuat bisnis lebih efisien dari segi waktu dan biaya.
Diagram solusi
Dari data mentah menjadi insight, lapis demi lapis.
Data dari dalam dan luar organisasi mengalir melalui acquisition dan platform data tiga tingkat, sebelum machine learning dan AI mengubahnya menjadi visualisasi.
Sumber data
- Data internal
- Media sosial
- File
M-Analytics
Acquisition
Transport layer
Data management
Tier 1 Data lake
Staging & archiving
Tier 2 Integration layer
Hybrid data model
Tier 3 Access layer
Data martsAnalytics marts
Analytics
Machine learning & AI
Visualisasi
Machine learning & AI
Prediksi yang akan terjadi. Lalu putuskan langkahnya.
M-Analytics memadukan model machine learning yang melihat apa yang akan datang dengan lapisan AI yang merekomendasikan dan mengotomatiskan responsnya.
M-Analytics AI
Decide what to do next
- Rekomendasi aksi dan respons terbaik
- Otomatisasi pengambilan keputusan cerdas secara real-time
- Memberikan hasil yang adaptif dan terpersonalisasi
AI didukung large language model yang dipilih sesuai lingkungan Anda.
Use case
Apa yang bisa dilakukan dengan M-Analytics.
Analisis statistik deskriptif
Ringkasan informasi dari kumpulan data besar, dalam bentuk dashboard dan laporan.
Machine learning
- Fraud detection system
- Analisis sentimen
- Optimalisasi customer journey
- Mesin rekomendasi
- Dynamic pricing
- Demand forecasting
- Customer 360 view
Dan lain-lain.
Customer 360 view
Memahami setiap pelanggan secara utuh.
Gambaran lengkap tiap pelanggan dari berbagai sumber data. Dalam konteks perbankan: data transaksi, interaksi, demografi, perilaku, kredit dan risiko, serta data sentimen.
Pelanggan
Data transaksi
Data perilaku
Data interaksi
Data demografi
Data kredit & risiko
Data sentimen
Pelanggan
- Data transaksi
- Data perilaku
- Data interaksi
- Data demografi
- Data kredit & risiko
- Data sentimen
Cara kerjanya
Lima langkah menuju Customer 360 View.
- 01
Pengumpulan & integrasi data
Mengumpulkan data dari berbagai sumber (core banking, CRM) dan mengintegrasikannya ke dalam satu sistem pusat.
- 02
Data enrichment
Memanfaatkan sumber eksternal dan AI untuk memperkaya informasi serta memprediksi kebutuhan dan perilaku pelanggan di masa depan.
- 03
Analisis & segmentasi
Mengelompokkan pelanggan berdasarkan perilaku dan profil untuk mengidentifikasi kebutuhan spesifik dan peluang bisnis.
- 04
Visualisasi & dashboard
Menyajikan data pelanggan secara real-time dalam dashboard yang mudah diakses tim bank untuk keputusan yang lebih cepat.
- 05
Actionable insights
Menggunakan data untuk menawarkan solusi yang tepat, meningkatkan kepuasan pelanggan, dan memprediksi peluang serta risiko.
Langkah 1 / 5
Pengumpulan & integrasi data
Mengumpulkan data dari berbagai sumber (core banking, CRM) dan mengintegrasikannya ke dalam satu sistem pusat.
Langkah 2 / 5
Data enrichment
Memanfaatkan sumber eksternal dan AI untuk memperkaya informasi serta memprediksi kebutuhan dan perilaku pelanggan di masa depan.
Langkah 3 / 5
Analisis & segmentasi
Mengelompokkan pelanggan berdasarkan perilaku dan profil untuk mengidentifikasi kebutuhan spesifik dan peluang bisnis.
Langkah 4 / 5
Visualisasi & dashboard
Menyajikan data pelanggan secara real-time dalam dashboard yang mudah diakses tim bank untuk keputusan yang lebih cepat.
Langkah 5 / 5
Actionable insights
Menggunakan data untuk menawarkan solusi yang tepat, meningkatkan kepuasan pelanggan, dan memprediksi peluang serta risiko.
Laporan Customer 360
Laporan yang bisa langsung ditindaklanjuti.
Laporan Customer 360 siap pakai untuk customer service, account manager, tim risiko, dan tim bisnis.
Profile summary report
Dashboard yang memberikan gambaran hubungan pelanggan dengan bank.
Metrik
- Detail dasar pelanggan
- Saldo rekening dan produk yang dimiliki
- Transaksi terakhir dan tren pengeluaran
- Profil risiko dan skor kredit
Use case
Referensi bagi customer service atau account manager.
Transactional activity report
Dashboard untuk menganalisis riwayat transaksi pelanggan guna melihat pola dan anomali.
Metrik
- Setoran, penarikan, dan transfer bulanan
- Kategori dan tren pengeluaran
- Transaksi bernilai besar
- Pembayaran rutin (mis. tagihan, cicilan)
Use case
Fraud detection, analisis pola pengeluaran, dan penawaran terpersonalisasi.
Laporan Customer 360 lainnya
-
Product usage
Memantau cara pelanggan menggunakan produk dan layanan bank.
-
Risk & compliance
Memantau kepatuhan pelanggan terhadap regulasi dan panduan risiko.
-
Customer profitability
Mengukur profitabilitas yang dihasilkan setiap pelanggan.
-
Engagement & interaction
Melacak interaksi pelanggan di berbagai touchpoint.
-
Financial health
Status kesehatan finansial pelanggan berdasarkan data transaksi.
-
Churn risk
Memprediksi kemungkinan pelanggan berhenti.
-
Cross-sell & upsell opportunity
Peluang cross-selling dan upselling yang terpersonalisasi.
-
Customer satisfaction
Mengukur dan memantau tingkat kepuasan pelanggan.
-
Peer comparison
Membandingkan aktivitas finansial pelanggan dengan peer-nya.
-
Portfolio summary
Agregasi data untuk satu segmen pelanggan, misalnya UMKM atau pelajar.
Dibangun di atas big data open-source.
M-Analytics berjalan di perangkat open-source yang teruji untuk menyimpan, memindahkan, mengolah, mempelajari, dan memvisualisasikan data.
Penyimpanan
- Hadoop
- HBase
- Hive
- Cassandra
Hadoop HBase Hive Cassandra
Ingesti & orkestrasi data
- Apache NiFi
- Apache Sqoop
- Kafka
- Debezium
- Apache Airflow
Apache NiFi Apache Sqoop Kafka Debezium Apache Airflow
Pengolahan
- Apache Spark
- PySpark
- Flink
- Scala
Apache Spark PySpark Flink Scala
Machine learning
- TensorFlow
- scikit-learn
- Jupyter
TensorFlow scikit-learn Jupyter
Visualisasi
- Apache Superset
Apache Superset
Pertanyaan Umum
Hal-hal yang perlu Anda ketahui tentang M-Analytics.
M-Analytics adalah platform pengumpulan, pengolahan, dan analisis data secara menyeluruh dengan platform open-source big data analytics untuk mencari pola, tren, dan insight. M-Analytics melakukan optimasi dengan algoritma machine learning agar bisnis dapat mengambil keputusan lebih cepat dan efektif.
Data internal, media sosial, dan file. Data masuk melalui acquisition (transport layer) dan dikelola dalam tiga tingkat: data lake untuk staging dan archiving, integration layer dengan hybrid data model, serta access layer dengan data marts dan analytics marts.
Model machine learning memprediksi yang akan terjadi: menemukan pola dan tren, mengantisipasi risiko dan demand, serta memberi keyakinan lewat prediksi berbasis data. AI memutuskan langkah berikutnya: merekomendasikan aksi terbaik, mengotomatiskan keputusan cerdas secara real-time, dan memberi hasil yang terpersonalisasi.
Gambaran lengkap tiap pelanggan dari berbagai sumber data — dalam perbankan: data transaksi, interaksi, demografi, perilaku, kredit dan risiko, serta sentimen — yang disajikan dalam dashboard untuk ditindaklanjuti tim Anda.
Profile summary dan transactional activity report, serta laporan product usage, risk & compliance, customer profitability, engagement & interaction, financial health, churn risk, cross-sell & upsell opportunity, customer satisfaction, peer comparison, dan portfolio summary.