Tentang Program
Tim komersial memiliki data penjualan, pelanggan, produk, channel, campaign, dan pipeline, tetapi sering berhenti pada rekap angka dan dashboard. Data belum digunakan untuk menjelaskan sumber pertumbuhan, penyebab penurunan kinerja, kebocoran margin, perubahan perilaku pelanggan, atau prioritas tindakan.
Program ini mengajarkan alur analisis komersial dari perumusan business question, penyiapan data, perhitungan metrik, analisis pola dan driver, hingga penyusunan insight serta action plan. Peserta menggunakan kasus dan dataset komersial untuk menghasilkan commercial performance analysis, management dashboard, dan rekomendasi yang dapat ditindaklanjuti.
Business Challenges
- Data marketing, sales, customer, product, dan channel tersebar dalam format yang berbeda serta belum siap dianalisis.
- Laporan komersial masih berfokus pada total penjualan dan pencapaian target tanpa menunjukkan driver, gap, pola, dan penyebab perubahan.
- Tim belum mampu menghubungkan revenue dengan volume, price, product mix, margin, conversion, retention, serta customer contribution.
- Dashboard menyajikan banyak angka, tetapi belum menghasilkan insight, prioritas keputusan, owner, dan tindakan perbaikan yang jelas.
Learning Outcomes
- Menerjemahkan masalah dan keputusan komersial menjadi business question, metric definition, analysis dimension, dan data requirement.
- Membersihkan, menggabungkan, mengklasifikasikan, serta memvalidasi data marketing dan sales menggunakan fungsi spreadsheet yang relevan.
- Menganalisis kinerja berdasarkan revenue, margin, customer, product, channel, campaign, dan sales funnel untuk menemukan pola serta performance driver.
- Menyusun dashboard, business insight, rekomendasi, dan action plan menggunakan alur finding, evidence, implication, serta recommended action.
Learning Modules
- Commercial Business Question & Data Framework — Peserta menerjemahkan situasi bisnis menjadi decision question, analysis hypothesis, metric definition, comparison basis, dan data requirement. Peserta menentukan unit analisis berdasarkan periode, customer, product, channel, wilayah, campaign, dan salesperson. Output: commercial analysis brief dan metric dictionary.
- Commercial Data Preparation & Validation — Peserta membersihkan format data, menangani data kosong dan duplikat, menyelaraskan customer atau product code, menggabungkan tabel, serta membuat klasifikasi yang dibutuhkan. Praktik menggunakan Excel Table, lookup, conditional formula, aggregation, PivotTable, dan Power Query sesuai kesiapan peserta. Output: analysis-ready commercial dataset dan data-quality checklist.
- Revenue, Customer & Funnel Analysis — Peserta menganalisis target versus actual, growth, revenue, volume, price, product mix, margin, customer contribution, Pareto, retention, campaign conversion, pipeline stage, dan sales productivity. Peserta membandingkan kinerja antarperiode, customer, product, channel, wilayah, dan tim untuk menemukan gap serta driver utama. Output: commercial performance analysis dan driver tree.
- Dashboard, Insight & Commercial Action Plan — Peserta memilih KPI dan visual yang sesuai, menyusun dashboard dengan filter yang relevan, serta mengubah hasil analisis menjadi finding, evidence, business implication, recommendation, dan action priority. Output: management-ready commercial dashboard, one-page insight summary, dan 30-day commercial action plan.
Target Participants
Marketing Insight, Business Analyst, Sales Manager, Marketing Manager, Commercial Team
