Data Banyak, Keputusan Mandek: Bagaimana Memperbaiki Strategi Sebelum Memasukin Tahun 2026

Di era di mana setiap perusahaan mengklaim “berbasis data”, ironi terbesarnya justru terletak pada kenyataan: semakin banyak dashboard yang dibuat, semakin sedikit keputusan strategis yang diambil. Investasi besar pada tech stack, perekrutan ilmuwan data, dan laporan harian yang dikirim otomatis ternyata tidak serta-merta mengubah cara manajemen mengambil keputusan. Faktanya, banyak organisasi justru terjebak dalam apa yang disebut data paralysis—memiliki segalanya kecuali aksi nyata.

Apa itu data paralysis?
Kondisi ketika organisasi punya tumpukan data dan dashboard, tapi justru kesulitan mengambil keputusan karena informasi tidak relevan, tidak terarah, atau tidak dipahami secara lintas fungsi. Akibatnya, tim “terpaku” oleh data, bukan dibimbing olehnya.

Berdasarkan wawasan dari praktisi data senior seperti Philip Armstrong (mantan pemimpin marketing science di Nike), masalah utama bukan pada ketersediaan data, melainkan pada adopsi organisasi, kepemilikan proses, dan kualitas insight—terutama di tengah gelombang generative AI yang menjanjikan demokratisasi data namun berisiko tinggi menghasilkan insight “rata-rata” yang justru menyesatkan.

Artikel ini akan membahas secara mendalam mengapa playbook lama data-driven decision-making sudah rusak, bagaimana AI—baik sebagai peluang maupun ancaman—mengubah lanskap pengambilan keputusan, dan langkah-langkah konkret yang bisa diambil oleh tim manajemen, pemasaran, dan penjualan untuk memulai tahun 2026 dengan fondasi yang benar-benar berbasis data, bukan sekadar klaim kosong.

Poin Utama yang Akan Dibahas:

• Dashboard saja tidak cukup—tanpa adopsi organisasi dan champions internal, data hanya jadi pajangan.
• Tidak ada yang benar-benar “memiliki” perjalanan pelanggan, sehingga insight terpecah di antara silo fungsional.
• AI generatif berisiko menghasilkan insight “rata-rata” yang justru mengaburkan pola unik di tepi data (edge cases) yang paling bernilai.
• Metrik seperti open rate email atau page views sering menipu—banyak perusahaan masih mengukur hal yang mudah, bukan yang bermakna.
• Solusi sejati bukan pada teknologi, tapi pada perubahan mindset: data harus diposisikan sebagai “satu suara di meja rapat”, bukan satu-satunya kebenaran mutlak.

Dashboard Cuman Jadi Pajangan, Bukan Pemicu Aksi

Selama bertahun-tahun, banyak perusahaan percaya bahwa cukup membeli alat analitik canggih, merekrut ilmuwan data, lalu menampilkan laporan harian di layar besar—dan voilà, keputusan akan otomatis “berbasis data”. Kenyataannya? Insight yang disajikan lewat dashboard justru berhenti di situ: tidak memicu diskusi, apalagi aksi yang berguna.

Masalah utamanya bukan pada teknologinya, tapi pada kurangnya adopsi organisasi. Seperti dikatakan praktisi senior, “Saat Anda menyajikan insight melalui dashboard atau presentasi, itu adalah titik akhir bagi kebanyakan perusahaan. Padahal, di situlah seharusnya perjalanan dimulai”. Tanpa tim internal yang aktif mendorong penerapan insight—yang biasa disebut champions—data hanya jadi hiasan digital.

Bayangkan: eksekutif menerima laporan, mengangguk, lalu kembali ke keputusan berbasis intuisi atau tekanan politik internal. Ini terjadi karena tidak ada insentif untuk bertindak berdasarkan data, tidak ada forum lintas fungsi yang membahas implikasinya, dan tidak ada akuntabilitas atas outcome-nya.

Siapa yang Bertanggung Jawab atas Alur Pengalaman Pelanggan?

Bayangkan begini: Anda ingin beli sepatu online. Anda lihat iklan di Instagram, klik, baca ulasan di blog, bandingkan harga lewat email promo, lalu akhirnya checkout. Perjalanan ini melibatkan tim brand, performance marketing, CRM, dan e-commerce—tapi tidak ada satu pun yang benar-benar bertanggung jawab atas seluruh pengalaman itu [1].

Setiap tim punya target sendiri: tim media sosial diukur dari engagement, tim email dari open rate, tim penjualan dari volume transaksi. Mereka bekerja dalam silo, sementara pelanggan melihat merek Anda sebagai satu kesatuan. Ketika tidak ada kepemilikan terhadap pengalaman pelanggan secara holistik, insight tetap terpecah, dan strategi pertumbuhan jadi tidak koheren.

Inilah akar dari banyak kegagalan dalam customer journey mapping: perusahaan menggambar peta indah, tapi tak ada yang ditugaskan untuk menjaganya tetap akurat atau mengambil tindakan saat ada hambatan.

AI Yang Cuma Kasih Jawaban “Biasa”—Yang Penting Justru Terlewat

Generative AI memang memudahkan siapa saja bertanya, “Apa yang terjadi di datanya?” Tapi di balik kemudahan itu ada bahaya tersembunyi: model AI cenderung menghasilkan insight berdasarkan pola umum atau “rata-rata”, bukan pola unik yang justru paling bernilai .

Contohnya, AI mungkin menyimpulkan, “Rata-rata pelanggan menghabiskan 3 menit di situs.” Tapi insight sesungguhnya bisa jadi: “Pelanggan yang menghabiskan lebih dari 10 menit punya konversi 5 kali lipat.” Sayangnya, AI sering melewatkan hal semacam ini karena fokusnya pada mayoritas, bukan edge cases—situasi langka yang justru membuka peluang besar.

Seorang analis junior yang hanya mengandalkan prompt umum ke AI bisa membawa insight yang keliru ke rapat manajemen. Dan jika tidak diverifikasi, keputusan strategis bisa dibangun di atas fondasi yang rapuh.

Jangan Lagi Percaya pada Metrik yang Cuma Bikin Senang

Banyak tim masih menggunakan metrik seperti open rate email atau jumlah kunjungan halaman (page views) sebagai ukuran keberhasilan. Padahal, angka-angka ini sering menyesatkan.

Open rate, misalnya, diukur lewat pixel tak terlihat yang mudah diblokir oleh aplikasi email modern (seperti Apple Mail) atau firewall perusahaan. Artinya, angka tersebut bisa sangat jauh dari realitas. Sama halnya dengan page views—orang bisa mengklik lalu langsung menutup tab. Apa artinya itu?

Perusahaan yang maju sudah beralih ke metrik berbasis perilaku yang benar-benar berkorelasi dengan hasil bisnis, seperti:

• Menonton video produk hingga 75%
• Mengunjungi halaman FAQ sebelum checkout
• Melakukan pencarian internal >2 kali

Metrik-metrik ini diidentifikasi lewat eksperimen dan pemodelan machine learning, bukan sekadar mengandalkan data default dari platform iklan.

Data Bukan Dewa—Cukup Jadi Satu Suara di Meja Rapat

Salah satu pelajaran paling berharga dari pengalaman memimpin tim data di perusahaan kreatif seperti Nike adalah cara memposisikan data: jangan jadikan data sebagai otoritas mutlak, tapi sebagai “satu suara ahli tambahan” di ruang rapat.

Daripada berkata, “Data bilang ini salah,” lebih efektif mengatakan:

“Berdasarkan perilaku jutaan pelanggan, ini perspektif lain yang mungkin bisa jadi pertimbangan.”

Dengan begitu, tim kreatif atau manajemen tidak merasa dikritik, tapi diajak berkolaborasi. Data jadi partner dialog, bukan hakim yang memvonis. Ini adalah kunci mengaktifkan insight, bukan hanya menyajikannya.

Memulai Tahun Baru dengan Fondasi yang Benar: Langkah Konkret

Menjelang akhir 2025, inilah saat yang tepat untuk mengevaluasi ulang pendekatan data Anda:

• Audit adopsi, bukan teknologi: Apakah dashboard benar-benar digunakan untuk mengambil keputusan? Jika tidak, bangun tim champions lintas fungsi.
• Tunjuk pemilik perjalanan pelanggan: Minimal, bentuk forum lintas departemen yang bertemu rutin untuk menyelaraskan insight dan aksi.
• Ganti metrik vanity dengan metrik berbasis outcome: Fokus pada perilaku yang benar-benar mendorong pendapatan atau loyalitas.
• Gunakan AI dengan hati-hati: Latih tim untuk menyusun prompt yang menargetkan edge cases, bukan hanya ringkasan umum.
• Posisikan data sebagai partner, bukan diktator: Gabungkan data dengan kreativitas, pengalaman, dan visi strategis.

Bagaimana Matasigma Mendukung Transformasi Data yang Berdampak

Di Matasigma, kami memahami bahwa tantangan sebenarnya bukan pada teknologi—tapi pada integrasi data ke dalam alur kerja, budaya, dan proses pengambilan keputusan. Kami tidak hanya membangun dashboard; kami membantu klien:

• Mendesain metrik bisnis yang selaras dengan tujuan strategis
• Mengidentifikasi pemilik proses lintas fungsi untuk memastikan akuntabilitas
• Melatih tim menggunakan AI secara kritis, bukan pasif
• Mengembangkan insight activation framework yang mendorong aksi nyata

Dengan pendekatan ini, klien kami berhasil mengubah data dari biaya operasional menjadi mesin pertumbuhan yang terukur.

Mulai Evaluasi Data Anda Hari Ini

Jangan biarkan tahun 2026 berlalu dengan playbook yang sama. Jadwalkan sesi konsultasi bersama tim Matasigma untuk:

• Audit efektivitas dashboard dan metrik Anda
• Identifikasi celah dalam kepemilikan perjalanan pelanggan
• Rancang strategi AI yang fokus pada insight bernilai—bukan sekadar rata-rata

FAQ: Pertanyaan Umum tentang Transformasi Data

1. Apakah perusahaan kecil juga perlu khawatir tentang silo data?
Ya. Bahkan di tim kecil, perbedaan antara “tim pemasaran” dan “tim penjualan” bisa menciptakan misalignment. Solusinya: mulai dengan satu dashboard bersama yang fokus pada outcome pelanggan, bukan aktivitas internal.

2. Bagaimana cara mengukur “true incrementality” tanpa anggaran besar?
Anda bisa lakukan eksperimen sederhana: hentikan sementara satu saluran (misal: Facebook Ads) di satu wilayah, lalu bandingkan performa dengan wilayah kontrol. Ini memberi estimasi kasar nilai tambah sebenarnya.

3. Apakah generative AI benar-benar berbahaya untuk analisis data?
Tidak berbahaya jika digunakan sebagai alat bantu—bukan pengganti. Pastikan selalu ada manusia yang memverifikasi temuan AI, terutama untuk keputusan bernilai tinggi.

4. Bagaimana meyakinkan manajemen untuk berhenti pakai open rate sebagai KPI?
Tunjukkan studi kasus: bandingkan kampanye dengan open rate tinggi tapi konversi rendah vs. sebaliknya. Fokus pada “apa yang benar-benar menghasilkan uang”.

5. Apa bedanya machine learning klasik dan generative AI dalam konteks bisnis?
Machine learning (seperti regresi multivariat) sangat baik untuk prediksi dan segmentasi berbasis pola kompleks. Generative AI lebih cocok untuk ringkasan, dokumentasi, atau eksplorasi awal—tapi rentan halusinasi dan bias rata-rata.