ANALISIS FAKTOR DI BIDANG PEMASARAN

Pemasaran adalah suatu kegiatan usaha untuk melaksanakan rencana-rencana strategis yang diarahkan untuk pemenuhan kebutuhan konsumen, produksi produk untuk dijual, penentuan harga, penentuan cara-cara promosi dan penyaluran distribusi. Sebelum melakukan kegiatan pemasaran, banyak perusahaan biasanya melakukan penelitian pemasaran yang salah satu tujuannya analisis faktor.

Langkah-langkah utama

• Identifikasi atribut penting dari konsumen untuk mengevaluasi penggunaan produk 
• Gunakan teknik penelitian pemasaran menggunakan pendekatan kuantitatif (seperti survey) untuk mengumpulkan data tentang peringkat atribut semua produk dari pelanggan potensial
• Input data ke dalam program statistik berbasis komputer dan jalankan prosedur analisis faktor. 
• Gunakan faktor-faktor tersebut untuk membangun peta persepsi dan peragkat positioning produk lain.

Pengumpulan Informasi/Data

Tahap pengumpulan data bisa dilakukan oleh ahli penelitian pemasaran. Pertanyaan survey meminta responden untuk memberikan peringkat sebuah sampel produk atau gambaran konsep produk berdasarkan sejumlah atribut. Misalnkan pilihlah lima sampai dua belas atribut seperti : kemudahan penggunaan, berat, akurasi, daya tahan, warna, harga, atau ukuran. Atribut yang dipilih akan bergantung pada produk yang akan diteliti. Pertanyaan yang sama ditanyakan tentang semua produk. Data untuk berbagai macam produk diberi kode dan diinput ke dalam program statistic seperti program R, SPSS, SAS, STATA, dll.    

Analisis

Analisis akan mengisolasi faktor yang mendasar yang menjelaskan data menggunakan matriks asosiasi. Analisis faktor merupakan suatu teknik analisis interdependensi. Analisis hubungan interdependensi secara lengkap diuji. Tidak ada spesifikasi variabel dependen, atau variabel independen, atau hubungan kausalitas. Faktor analisis mengasumsikan bahwa semua data peringkat berbagai atribut bisa direduksi menjadi beberapa dimensi penting. Reduksi ini bisa dilakukan karena beberapa atribut jika berhubungan satu sama lain. Peringkat yang diberikan untuk satu atribut sebagian bisa mempengaruhi atribut lain. Algoritma statistik men-dekonstruksi sebagian skor (disebut skor kasar) menjadi berbagai komponen, sebagian skor lagi me-rekonstruksi skor menjadi skor faktor. Tingkat korelasi antara skor kasar awal dengan skor faktor akhir disebut factor loading.   

Kelebihan

• Baik atribut objektif maupun atribut subjektif yang bisa digunakan atribut subjektif bisa dikonversi menjadi skor 
• Analisis faktor dapat mengidentifikasi dimensi atau konstruk laten yang tidak bisa dianalisis secara langsung 
• Mudah digunakan dan murah

Kelemahan

• Penggunaannya tergantung pada kemampuan peneliti dalam mengumpulkan data. Jika atribut penting tidak dimasukkan atau diabaikan, maka hasil analisis tidak bisa diandalkan 
• Jika variabel teramati sangat mirip satu sama lain maka analisis faktor menghasilkan satu faktor 
• Penamaan faktor membutuhkan pengetahuan teori yang memadai karena atribut yang tampak tidak sama bisa saha berkorelasi kuat karena alas an yang tidak diketahui.