Data Analytics untuk Pengembangan Produk & Kredit BPR
Data Analytics untuk Pengembangan Produk & Kredit BPR
Objectives
Mengenali jenis data yang tersedia di BPR dan cara memanfaatkannya. Memahami konsep dasar data analytics dan penerapannya dalam bisnis BPR. Mampu menggunakan teknik analisis sederhana untuk segmentasi nasabah, penilaian risiko, dan optimalisasi produk. Mengetahui model scoring kredit berbasis data (simple credit scoring). Menyusun strategi pengembangan produk yang berbasis kebutuhan nasabah dan data pasar. Menerapkan hasil analisis untuk meningkatkan kualitas kredit dan menurunkan NPL
Course outline
- Dasar-dasar Data Analytics untuk BPR
Apa itu data analytics? Jenis data di BPR: Data nasabah (identitas, demografi, pekerjaan) Data transaksi tabungan/deposito Data kredit (riwayat, agunan, skor internal) Data risiko dan penagihan Konsep ETL (Extract–Transform–Load) sederhana. Aplikasi Data Analytics untuk Pengembangan Produk BPR Segmentasi Nasabah: Segmentasi berdasarkan demografi, wilayah, perilaku transaksi. Identifikasi kebutuhan produk spesifik per segmen. Analisis Perilaku Nasabah: Pola menabung, frekuensi transaksi, penggunaan layanan. Analisis Preferensi Produk: Produk yang paling diminati per segmen. Gap analisis terhadap pesaing (benchmark sederhana). Product Ideation & Innovation: Pengembangan fitur baru berbasis data. Perhitungan potensi pasar dan proyeksi uptake rate. Data Analytics untuk Kredit BPR Analisis Karakter dan Kapasitas Nasabah: Menggunakan data riwayat pembayaran, penghasilan, catatan internal. Scoring Kredit Sederhana: Variabel dasar: pendapatan, beban kredit, lama usaha, riwayat pembayaran. Pemberian bobot dan penilaian risiko. Analisis Kualitas Portofolio Kredit: Distribusi baki debet, DPD (Days Past Due), NPL By Product. Early Warning System (EWS): Deteksi pola keterlambatan awal. Segmentasi risiko tinggi untuk tindakan dini. Analisis Recovery & Collection: Identifikasi penyebab tunggakan. Pola keberhasilan penagihan. Tools dan Metode Analitik yang Relevan untuk BPR : Excel (pivot table, scoring, dashboard sederhana). BI Tools ringan: Google Data Studio, Power BI (opsional). Metode analisis: Descriptive analytics Diagnostic analytics Predictive analytics (tingkat dasar) Customer lifetime value sederhana
Method
Pre-test Presentation Discussion Case study Post-test
Facilities
Training Kit ( Hand out, Flashdisk, Block note, Pulpen dll) Souvenir 2x Coffee Break, 1x Lunch/day Sertificate PRICE (Running dengan kuota minimal 5 peserta)
