istilah rekayasa pemasaran dapat ditelusuri kembali ke Lilien dkk. dalam “The Age of Marketing Engineering” yang diterbitkan pada tahun 1998; dalam artikel ini, penulis mendefinisikan rekayasa pemasaran sebagai penggunaan model keputusan komputer untuk membuat keputusan pemasaran.

Manajer pemasaran biasanya menggunakan “pemasaran konseptual”, yaitu mereka mengembangkan model mental dari situasi keputusan berdasarkan pengalaman masa lalu, intuisi, dan penalaran. Pendekatan tersebut memiliki keterbatasan: pengalaman adalah unik untuk setiap individu, tidak ada cara objektif untuk memilih di antara penilaian terbaik dari beberapa individu dalam situasi seperti itu dan lebih jauh lagi, penilaian dapat dipengaruhi oleh posisi orang tersebut dalam hirarki perusahaan.

Pada tahun yang sama, Lilien G. L. dan A. Rangaswamy menerbitkan Marketing Engineering: Analisis dan perencanaan pemasaran berbantuan komputer, Fildes dan Ventura memuji buku tersebut dalam ulasan mereka, sambil mencatat bahwa diskusi yang lebih lengkap mengenai model pangsa pasar dan model ekonometrik akan membuat buku ini lebih baik untuk pengajaran dan bahwa “pemasaran konseptual” tidak boleh dibuang dengan adanya teknik pemasaran, tetapi kedua pendekatan tersebut harus digunakan bersama-sama. Leeflang dan Wittink (2000) telah mengidentifikasi lima era pembangunan model dalam pemasaran:

• (1950-1965) Era pertama penerapan riset operasi dan ilmu manajemen pada pemasaran
• (1965-1970) Adaptasi model agar sesuai dengan masalah pemasaran
• (1970-1985) Penekanan pada model yang merupakan representasi realitas yang dapat diterima dan mudah digunakan
• (1985-2000) Meningkatkan minat pada sistem pendukung keputusan pemasaran, meta-analisis, dan studi tentang kemampuan generalisasi hasil

(2000-) Pertumbuhan sistem pertukaran baru (contoh: e-commerce) dan kebutuhan akan pendekatan pemodelan baru
Bagaimana membangun model pasar dan bagaimana mengembangkan pendekatan terstruktur untuk pertanyaan pemasaran telah menjadi isu diskusi aktif antara para peneliti, L. Lilien dan A. Rangaswamy (2001) telah mengamati bahwa meskipun memiliki data memberikan keunggulan kompetitif, memiliki terlalu banyak data tanpa model dan sistem untuk bekerja dengannya dapat menjadi sama buruknya dengan tidak memiliki data.

Lodish (2001) mengamati bahwa model yang paling rumit dan elegan belum tentu menjadi model yang diadopsi di perusahaan, model yang baik adalah model yang dapat menangkap trade-off dari pengambilan keputusan, estimasi subyektif mungkin diperlukan untuk melengkapi model, risiko perlu diperhitungkan, kompleksitas model harus diseimbangkan dengan kemudahan untuk dimengerti, model harus mengintegrasikan aspek taktis dan strategis. Migley (2002)[8] mengidentifikasi empat tujuan dalam mengkodifikasikan pengetahuan pemasaran:

• Untuk memfasilitasi kemajuan pemasaran sebagai sebuah ilmu
• Untuk mempromosikan disiplin ilmu dalam lingkungan institusional dan profesionalnya
• Untuk mendidik dan memberikan kredensial yang lebih baik kepada manajer potensial
• Untuk memberikan keunggulan kompetitif bagi perusahaan

Lilien dkk. (2002) mendefinisikan teknik pemasaran sebagai “proses sistematis untuk menempatkan data dan pengetahuan pemasaran untuk penggunaan praktis melalui perencanaan, desain, dan konstruksi alat bantu keputusan dan sistem pendukung manajemen pemasaran (MMSS)”. Salah satu faktor pendorong perkembangan teknik pemasaran adalah penggunaan komputer pribadi berkekuatan tinggi yang terhubung ke LAN dan WAN, pertumbuhan volume data yang eksponensial, dan rekayasa ulang fungsi pemasaran.

Efektivitas penerapan rekayasa pemasaran dan MMSS di perusahaan tergantung pada karakteristik situasi keputusan (permintaan), sifat MMSS (penawaran), kecocokan antara penawaran dan permintaan, karakteristik desain MMSS, karakteristik proses implementasi. Adopsi yang lebih luas tergantung pada perbedaan antara sistem pengguna akhir dan sistem kelas atas, pelatihan pengguna, dan pertumbuhan Internet.

Disadur dari: en.wikipedia.org

Jika Anda belum pernah bekerja di lingkungan WebOps, bahkan istilah “insinyur pemasaran” mungkin tampak asing. Apakah ini seorang insinyur atau pemasar? Idealnya, sebenarnya keduanya. Insinyur pemasaran adalah insinyur dan perlu mengelola aspek teknik dari kampanye pemasaran. Namun mereka juga seorang pemasar. Keberhasilan (atau kegagalan) proyek mereka dinilai berdasarkan prospek dan konversi, bukan poin cerita atau rasio cacat. Berikut ini adalah gambaran pekerjaan yang sebenarnya bagi seorang insinyur pemasaran. 

Berfokus pada pemasaran

Pada tingkat tertinggi, seorang insinyur pemasaran ada untuk mendukung upaya tim pemasaran. Ia menjalankan dua peran: 

• Mengeksekusi ide atau kampanye pemasaran yang membutuhkan keterampilan teknis
• Memberi saran kepada anggota tim pemasaran lainnya tentang bagaimana teknologi dapat digunakan untuk mencapai tujuan pemasaran

Meskipun sangat menggoda untuk menganggap insinyur pemasaran sebagai insinyur yang menjalankan visi tim pemasaran, namun itu hanya setengah dari persamaan. Insinyur pemasaran juga harus memiliki tempat duduk di meja perundingan. Ketika mereka menjalankan kampanye pemasaran, mereka seharusnya terlibat dalam setiap langkah proses, mulai dari perencanaan dan identifikasi KPI hingga eksekusi, pengukuran, pengujian A/B, dan iterasi berdasarkan seberapa baik proyek tersebut memenuhi tujuan pemasaran, bukan teknis.

Apa maksud dari hal ini, secara spesifik?

Mari kita bahas sedikit lebih konkret tentang apa yang mungkin dilakukan oleh seorang insinyur pemasaran. Hal ini meliputi: 

• Membangun dan/atau memelihara situs web perusahaan
• Membangun kampanye email
• Bekerja dengan tim operasional untuk mendapatkan data
• Menjalankan analisis pada data pemasaran
• Menyiapkan pelacakan situs web dan mendapatkan data terkait pemasaran melalui Google Tag Manager
• Melakukan debugging cepat terhadap aset terkait pemasaran, terutama situs web atau apa pun yang berhubungan dengan pelanggan

Itulah tugas-tugas 'teknis' yang mungkin harus ditangani oleh seorang insinyur pemasaran sepanjang hari. Namun, ada juga tugas-tugas yang lebih tinggi, yang lebih sulit untuk diuji dan diukur, dan umumnya berasal dari pengalaman, bukan dari sertifikat atau program gelar. Seperti: 

• Bertindak sebagai penghubung dan penerjemah antara tim pemasaran dan tim teknik
• Mengetahui siapa yang harus ditanyakan kepada siapa dalam organisasi ketika bagian pemasaran tidak dapat menyelesaikan suatu proyek secara internal
• Membuat konten untuk kampanye dan/atau berperan sebagai peninjau teknis untuk konten yang dipublikasikan
• Menjaga agar semua aset pemasaran tetap menggunakan teknologi yang paling mutakhir
• Berpartisipasi dalam diskusi tentang strategi pemasaran, terutama untuk memberikan perspektif teknologi dan memberikan saran tentang bagaimana teknologi dapat digunakan untuk memenuhi tujuan pemasaran. 

Bagian pertama adalah sesuatu yang dianggap sederhana oleh hampir semua insinyur. Namun, seorang insinyur pemasaran perlu bekerja pada tingkat yang lebih strategis daripada yang biasa dilakukan oleh kebanyakan insinyur. Yang terpenting, orang ini berada di tim pemasaran, bukan tim teknik.

Seorang insinyur pemasaran sejati tidak hanya diminta untuk menentukan apakah sebuah proyek layak secara teknis atau tidak, tetapi juga menggunakan pikiran kreatifnya untuk memikirkan cara-cara baru agar teknologi dapat dimanfaatkan untuk memenuhi tujuan pemasaran. 

Mengapa anda membutuhkan insinyur pemasaran
Jujur saja: Tidak mudah menemukan insinyur pemasaran. Terkadang, pada kenyataannya, lebih mudah untuk melatihnya secara internal daripada mempekerjakannya. Jadi apa keuntungannya? Tidak dapat dipungkiri bahwa tim pemasaran membutuhkan seseorang dengan keahlian teknis untuk membantu mereka dalam segala hal, mulai dari memperbarui situs web hingga membuat kode kampanye email. Di banyak perusahaan, hal ini dilakukan dengan meminjam seorang insinyur dari tim produk untuk sementara waktu. 

Meminjam insinyur untuk sementara waktu mengabaikan manfaat memiliki anggota tim yang berdedikasi, yang selalu tersedia untuk proyek pemasaran dan tidak memiliki prioritas lain. Anggota tim yang berdedikasi juga lebih memahami apa yang dilakukan oleh pemasar dan bagaimana perannya. Ia mampu menjadi mitra, bukan hanya seorang kacung yang menjalankan ide-ide tim pemasaran. 

Tim pemasaran yang menyertakan seorang insinyur pemasaran dapat menjadi lebih gesit, dalam arti yang sebenarnya. Mereka dapat beradaptasi lebih cepat, menguji dan mengulang lebih cepat, serta memanfaatkan teknologi dengan lebih baik. Insinyur pemasaran dapat memimpin transisi di perusahaan ke budaya WebOps di mana tim lintas fungsi menjadi hal yang biasa.

Disadur dari: pantheon.io

Rekayasa keuangan: inovasi strategi menggunakan model simulasi
1. Rekayasa keuangan adalah seni menggunakan model matematika dan teknik kuantitatif untuk menciptakan strategi dan solusi inovatif di bidang keuangan. Hal ini melibatkan penerapan metode matematika dan statistik untuk menganalisis dan memecahkan masalah keuangan yang kompleks. Insinyur keuangan menggunakan model simulasi untuk mensimulasikan skenario kehidupan nyata dan memprediksi hasil dari berbagai strategi investasi.

2. Salah satu tujuan utama financial engineering adalah menciptakan dan menerapkan strategi yang memaksimalkan keuntungan sambil meminimalkan risiko. Dengan menggunakan model simulasi, insinyur keuangan dapat mensimulasikan berbagai skenario investasi, dengan mempertimbangkan faktor-faktor seperti volatilitas pasar, suku bunga, dan kondisi ekonomi. Hal ini memungkinkan mereka untuk mengevaluasi potensi risiko dan imbalan yang terkait dengan strategi investasi yang berbeda sebelum benar-benar menerapkannya.

3. Sebagai contoh, katakanlah seorang insinyur keuangan ingin mengembangkan strategi investasi untuk klien yang ingin berinvestasi di pasar saham. Dengan menggunakan data historis dan model simulasi, insinyur dapat mensimulasikan berbagai skenario untuk menentukan saham mana yang memiliki kinerja terbaik dalam kondisi pasar yang berbeda. Mereka juga dapat menilai risiko yang terkait dengan setiap investasi dan membuat portofolio terdiversifikasi yang mengoptimalkan pengembalian sambil meminimalkan risiko secara keseluruhan.

4. Kiat untuk profesional teknik keuangan termasuk selalu mengikuti perkembangan tren keuangan dan kondisi pasar terkini. Sangat penting untuk memiliki dasar yang kuat dalam matematika, statistik, dan pemrograman, karena keterampilan ini sangat penting untuk membangun dan menganalisis model simulasi. Selain itu, insinyur keuangan harus memiliki pemahaman mendalam tentang pasar dan instrumen keuangan untuk merancang strategi investasi secara efektif.

5. Studi kasus memainkan peran penting dalam mengilustrasikan aplikasi praktis dari financial engineering. Sebagai contoh, runtuhnya hedge fund Long-Term Capital Management (LTCM) pada tahun 1998 menjadi peringatan bagi para insinyur keuangan. Meskipun memiliki model risiko yang sangat canggih, LTCM mengalami kerugian yang signifikan karena peristiwa pasar yang tidak terduga. Studi kasus ini menyoroti pentingnya model simulasi stress-testing dan mempertimbangkan skenario ekstrem yang mungkin tidak dapat ditangkap oleh data historis.

6. Kesimpulannya, financial engineering adalah disiplin ilmu yang menggabungkan matematika, statistik, dan keuangan untuk menciptakan strategi dan solusi inovatif di bidang keuangan. Dengan menggunakan model simulasi, financial engineer dapat mensimulasikan berbagai skenario investasi dan mengevaluasi potensi risiko dan imbalan yang terkait dengan setiap strategi. Tetap mengikuti perkembangan tren keuangan terkini, memiliki dasar yang kuat dalam matematika dan pemrograman, serta belajar dari studi kasus sangat penting untuk sukses di bidang ini.

Memahami model simulasi dalam keuangan
Model simulasi memainkan peran penting dalam dunia rekayasa keuangan. Model-model ini memberikan analis keuangan dan profesional dengan wawasan yang berharga ke dalam sistem keuangan yang kompleks dan membantu dalam membuat keputusan yang tepat. Pada bagian ini, kita akan mempelajari lebih dalam konsep model simulasi di bidang keuangan, membahas pentingnya, jenis-jenis, dan aplikasi praktisnya.

1. Pentingnya model simulasi:

Model simulasi dirancang untuk meniru skenario keuangan dunia nyata. Model ini memungkinkan kita untuk bereksperimen dengan berbagai variabel dan asumsi, sehingga membantu kita mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang potensi hasil dan risiko yang terkait dengan berbagai strategi keuangan. Dengan mensimulasikan skenario ini, kita dapat membuat keputusan yang lebih tepat, mengoptimalkan strategi, dan mengelola risiko secara efektif.

Sebagai contoh, pertimbangkan seorang manajer dana lindung nilai yang ingin berinvestasi dalam portofolio aset yang beragam. Dengan menggunakan model simulasi, manajer dapat memperkirakan potensi keuntungan dan risiko portofolio dalam kondisi pasar yang berbeda. Hal ini memungkinkan mereka untuk menyesuaikan alokasi aset dan strategi manajemen risiko yang sesuai.

2. Jenis-jenis model simulasi:

Ada berbagai jenis model simulasi yang digunakan di bidang keuangan, termasuk simulasi Monte Carlo, model berbasis agen, dan simulasi berbasis peristiwa. Setiap jenis memiliki tujuan tertentu dan menawarkan keuntungan yang unik.

- Simulasi Monte Carlo: Simulasi Monte Carlo banyak digunakan di bidang keuangan untuk memperkirakan kisaran hasil yang mungkin terjadi pada model keuangan tertentu. Simulasi ini mengandalkan teknik pengambilan sampel acak untuk menghasilkan ribuan atau bahkan jutaan skenario, memberikan pandangan probabilistik tentang masa depan. Contohnya, bank investasi dapat menggunakan simulasi Monte Carlo untuk menilai potensi kinerja produk terstruktur dari waktu ke waktu, dengan mempertimbangkan berbagai skenario ekonomi.

- Model berbasis agen: Model berbasis agen mensimulasikan interaksi antara agen individu atau entitas dalam sistem keuangan. Model-model ini sangat berguna untuk mempelajari dinamika pasar, perilaku investor, dan dampak perubahan peraturan. Contohnya adalah menggunakan pemodelan berbasis agen untuk menganalisis bagaimana berita dan sentimen media sosial memengaruhi harga saham dan pola perdagangan.

- Simulasi berbasis peristiwa: Simulasi berbasis peristiwa berfokus pada pemodelan peristiwa atau guncangan spesifik yang dapat memengaruhi pasar keuangan. Model-model ini sangat penting untuk menguji ketahanan sistem keuangan dan menilai ketahanannya terhadap peristiwa yang tidak terduga. Contohnya, bank sentral dapat menggunakan simulasi berbasis peristiwa untuk mengevaluasi potensi konsekuensi dari kenaikan suku bunga secara tiba-tiba terhadap stabilitas sektor perbankan.

3. Aplikasi praktis dari model simulasi:

Model simulasi dapat digunakan di berbagai bidang di bidang keuangan, termasuk manajemen portofolio, penilaian risiko, penentuan harga derivatif keuangan, dan manajemen aset-kewajiban.

- Manajemen portofolio: Perusahaan investasi menggunakan model simulasi untuk mengoptimalkan konstruksi dan penyeimbangan portofolio. Dengan mensimulasikan berbagai skenario pasar, mereka dapat memilih kombinasi aset yang memaksimalkan keuntungan sekaligus meminimalkan risiko.

- Penilaian risiko: Institusi keuangan menggunakan model simulasi untuk menilai risiko kredit, risiko pasar, dan risiko operasional. Dengan melakukan stress-test terhadap portofolio dan sistem mereka, mereka dapat mengidentifikasi kerentanan dan menerapkan strategi mitigasi risiko.

- Penentuan harga derivatif keuangan: model penentuan harga derivatif sering kali mengandalkan simulasi untuk memperkirakan nilai opsi dan menghitung strategi lindung nilai. Model-model ini membantu trader dan investor membuat keputusan yang tepat di pasar derivatif.

- Manajemen aset kewajiban: Bank dan perusahaan asuransi menggunakan model simulasi untuk manajemen aset-kewajiban untuk mencocokkan profil jatuh tempo dan arus kas aset dan kewajiban mereka. Hal ini memastikan bahwa mereka dapat memenuhi kewajiban keuangan mereka dalam berbagai skenario ekonomi.

Kesimpulan

Model simulasi di bidang keuangan adalah alat yang sangat diperlukan untuk memahami sistem keuangan yang kompleks, mengoptimalkan strategi, dan mengelola risiko. Kemampuan mereka untuk menghasilkan hasil probabilistik di bawah skenario yang berbeda memberdayakan para profesional keuangan untuk membuat keputusan yang tepat dalam lanskap ekonomi yang terus berubah. Baik itu manajemen portofolio, penilaian risiko, atau penetapan harga derivatif keuangan, model simulasi merupakan jantung dari rekayasa keuangan modern.

Menggunakan simulasi Monte Carlo untuk analisis risiko
Simulasi Monte Carlo adalah alat yang ampuh yang digunakan dalam rekayasa keuangan untuk analisis risiko. Ini adalah teknik yang memungkinkan analis untuk memodelkan probabilitas hasil yang berbeda dengan menjalankan beberapa simulasi menggunakan variabel acak. Dengan menerapkan metode simulasi ini, para profesional keuangan dapat memperoleh wawasan yang berharga tentang potensi risiko yang terkait dengan strategi investasi mereka. Pada bagian ini, kami akan mengeksplorasi aplikasi praktis simulasi Monte Carlo dalam analisis risiko, memberikan contoh, tips, dan studi kasus untuk menggambarkan keefektifannya.

1. Contoh:

Untuk lebih memahami konsep simulasi Monte Carlo dalam analisis risiko, mari kita lihat sebuah contoh. Misalkan sebuah lembaga keuangan ingin menilai risiko yang terkait dengan portofolio investasi baru. Dengan menggunakan data pasar historis, institusi tersebut dapat mensimulasikan ribuan skenario pasar yang mungkin terjadi. Setiap skenario akan memiliki serangkaian variabel acak, seperti imbal hasil pasar, suku bunga, dan tingkat inflasi. Dengan menjalankan simulasi ini, institusi dapat memperkirakan probabilitas hasil yang berbeda, seperti kemungkinan mencapai pengembalian tertentu atau kemungkinan mengalami kerugian yang signifikan. Wawasan ini dapat membantu institusi membuat keputusan yang tepat dan menyesuaikan strategi investasi mereka.

2. Tips:

Ketika melakukan analisis risiko menggunakan simulasi Monte carlo, penting untuk mempertimbangkan beberapa tips berikut ini:

A. Tentukan variabel: Identifikasi dengan jelas variabel-variabel yang akan memengaruhi hasil analisis Anda. Variabel-variabel ini dapat mencakup imbal hasil pasar, suku bunga, nilai tukar, volatilitas, dan faktor relevan lainnya.

B. Tetapkan jumlah simulasi: Keakuratan hasil Anda bergantung pada jumlah simulasi yang dilakukan. Umumnya, semakin banyak simulasi yang Anda jalankan, semakin akurat estimasi Anda. Namun, perlu diingat bahwa ada trade-off antara akurasi dan waktu komputasi.

C. Memvalidasi model: Validasi model simulasi Anda dengan membandingkan hasilnya dengan data historis atau tolok ukur lain yang diketahui. Langkah ini memastikan bahwa model Anda secara akurat mencerminkan dinamika dunia nyata dan memberikan wawasan yang dapat diandalkan.

3. Studi Kasus:

Simulasi Monte Carlo telah digunakan secara luas dalam berbagai skenario keuangan. Berikut adalah beberapa studi kasus yang menunjukkan keefektifannya:

A. Optimalisasi portofolio: Sebuah perusahaan manajemen kekayaan menggunakan simulasi Monte Carlo untuk mengoptimalkan portofolio klien mereka. Dengan mensimulasikan alokasi aset yang berbeda dan menjalankan ribuan skenario, mereka dapat merekomendasikan strategi investasi yang memaksimalkan keuntungan sekaligus meminimalkan risiko.

B. Penilaian risiko asuransi: Perusahaan asuransi menggunakan simulasi Monte Carlo untuk menilai risiko yang terkait dengan polis mereka. Dengan mensimulasikan berbagai skenario klaim asuransi, mereka dapat memperkirakan kemungkinan terjadinya bencana dan menentukan tarif premi yang sesuai.

C. Penilaian proyek: Sebuah perusahaan konstruksi menggunakan simulasi Monte Carlo untuk menilai kelayakan finansial dari proyek-proyek potensial. Dengan mensimulasikan berbagai skenario biaya dan pendapatan, mereka dapat memperkirakan probabilitas pencapaian target keuangan tertentu dan membuat keputusan investasi yang tepat.

Kesimpulannya, simulasi Monte Carlo adalah alat yang berharga untuk analisis risiko dalam rekayasa keuangan. Dengan menjalankan beberapa simulasi menggunakan variabel acak, analis dapat memperoleh wawasan tentang probabilitas hasil yang berbeda dan membuat keputusan yang tepat. Dengan mengikuti contoh, tips, dan studi kasus yang disediakan, profesional keuangan dapat memanfaatkan teknik simulasi ini untuk meningkatkan kemampuan penilaian risiko dan mengoptimalkan strategi mereka.

Disadur dari: fastercapital.com

Menerapkan model simulasi untuk penilaian risiko kredit
Model simulasi telah menjadi alat yang sangat berharga dalam bidang rekayasa keuangan, terutama dalam hal menilai risiko kredit. Model-model ini memungkinkan lembaga keuangan untuk memperkirakan potensi kerugian yang mungkin mereka alami karena peminjam yang gagal bayar, sehingga memungkinkan mereka untuk mengambil keputusan yang tepat dan mengelola eksposur risiko secara efektif. Pada bagian ini, kami akan membahas beberapa cara yang digunakan dalam model simulasi untuk penilaian risiko kredit.

1. Memperkirakan probabilitas gagal bayar (Probability of default/PD):

Salah satu tujuan utama dari penilaian risiko kredit adalah untuk menentukan kemungkinan peminjam gagal memenuhi kewajibannya. Model simulasi dapat digunakan untuk memperkirakan Probability of default (PD) dengan memperhitungkan berbagai faktor seperti tingkat gagal bayar historis, rasio keuangan, dan indikator ekonomi makro. Sebagai contoh, bank dapat menggunakan model simulasi untuk memperkirakan PD dari debitur korporasi berdasarkan laporan keuangan, tren industri, dan kondisi ekonomi. Dengan memasukkan berbagai kemungkinan hasil, model-model ini memberikan penilaian risiko kredit yang lebih komprehensif dibandingkan dengan metode tradisional.

2. Menilai Loss Given Default (LGD):

Selain memperkirakan kemungkinan gagal bayar, model simulasi juga dapat digunakan untuk menilai potensi kerugian yang mungkin timbul jika terjadi gagal bayar. Hal ini dikenal dengan istilah Loss Given Default (LGD). Dengan mempertimbangkan faktor-faktor seperti nilai agunan, tingkat pemulihan, dan kerangka hukum, model simulasi dapat memberikan berbagai kemungkinan hasil LGD. Sebagai contoh, pemberi pinjaman KPR dapat menggunakan model simulasi untuk memperkirakan potensi kerugian jika peminjam gagal membayar cicilan KPR. Informasi ini dapat membantu pemberi pinjaman menentukan tingkat agunan yang tepat yang diperlukan dan menetapkan harga berbasis risiko yang sesuai.

3. Pengujian stres:

Model simulasi berperan penting dalam melakukan stress testing untuk menilai ketahanan lembaga keuangan dalam kondisi ekonomi yang buruk. Dengan mensimulasikan berbagai skenario, seperti kemerosotan ekonomi atau guncangan spesifik industri, model-model ini dapat memberikan wawasan tentang potensi dampak pada portofolio kredit. Sebagai contoh, bank dapat menggunakan model simulasi untuk melakukan stress test terhadap portofolio kreditnya dalam berbagai skenario makroekonomi yang berbeda, seperti resesi atau kenaikan suku bunga secara tiba-tiba. Hal ini membantu bank mengidentifikasi potensi kerentanan dan mengambil langkah-langkah mitigasi risiko yang tepat.

4. Optimalisasi portofolio:

Model simulasi juga dapat digunakan untuk mengoptimalkan portofolio kredit dengan menentukan alokasi sumber daya yang optimal di antara peminjam atau sektor yang berbeda. Dengan mempertimbangkan faktor-faktor seperti selera risiko, ekspektasi imbal hasil, dan manfaat diversifikasi, model-model ini dapat membantu lembaga keuangan dalam mengambil keputusan yang tepat untuk memaksimalkan imbal hasil yang disesuaikan dengan risiko. Sebagai contoh, dana investasi dapat menggunakan model simulasi untuk menentukan alokasi eksposur kredit yang optimal di antara berbagai sektor, dengan mempertimbangkan faktor-faktor seperti peringkat kredit, probabilitas gagal bayar, dan koefisien korelasi. Kesimpulannya, model simulasi memainkan peran penting dalam penilaian risiko kredit dengan memberikan pemahaman yang lebih komprehensif dan akurat tentang potensi risiko.

Mensimulasikan dinamika pasar untuk penentuan harga dan valuasi
Mensimulasikan dinamika pasar adalah aspek penting dalam rekayasa keuangan dalam hal penetapan harga dan penilaian. Dengan menggunakan model simulasi, para insinyur keuangan dapat memperoleh wawasan yang berharga mengenai perilaku pasar keuangan, sehingga mereka dapat mengambil keputusan yang tepat dan mengembangkan strategi yang inovatif. Pada bagian ini, kita akan membahas beberapa contoh bagaimana model simulasi digunakan untuk mensimulasikan dinamika pasar untuk tujuan penetapan harga dan penilaian.

1. Penentuan harga opsi:

Salah satu aplikasi model simulasi yang paling umum dalam rekayasa keuangan adalah penentuan harga opsi. Opsi adalah derivatif keuangan yang memberikan hak, tetapi bukan kewajiban, kepada pembeli untuk membeli atau menjual aset acuan dengan harga yang telah ditentukan dalam jangka waktu tertentu. Model Black-Scholes-Merton adalah model simulasi terkenal yang digunakan untuk menentukan harga opsi. Dengan mensimulasikan pergerakan harga aset acuan dan mempertimbangkan faktor-faktor seperti volatilitas dan suku bunga, para insinyur keuangan dapat memperkirakan nilai wajar opsi.

Sebagai contoh, mari kita pertimbangkan sebuah opsi beli pada sebuah saham. Dengan mensimulasikan harga saham menggunakan data historis dan memasukkan faktor pasar, kita dapat memperkirakan probabilitas harga saham melebihi harga kesepakatan pada saat kadaluarsa. Informasi ini membantu menentukan nilai opsi dan membantu pedagang dalam mengambil keputusan terkait pembelian atau penjualan opsi.

2. Simulasi Monte Carlo:

Simulasi Monte Carlo adalah teknik lain yang banyak digunakan dalam rekayasa keuangan untuk mensimulasikan dinamika pasar. Metode ini melibatkan pembuatan beberapa skenario acak berdasarkan distribusi variabel pasar yang ditentukan. Dengan menganalisis hasil dari skenario-skenario ini, para insinyur keuangan dapat menilai potensi risiko dan imbalan yang terkait dengan strategi investasi yang berbeda. Sebagai contoh, katakanlah sebuah institusi keuangan ingin mengevaluasi risiko portofolio investasinya. Dengan menjalankan simulasi Monte Carlo, mereka dapat mensimulasikan potensi pergerakan pasar, seperti perubahan suku bunga, nilai tukar, dan harga saham. Simulasi ini membantu mengukur value-at-risk (VaR) portofolio dan memungkinkan institusi untuk membuat keputusan yang tepat mengenai manajemen risiko dan strategi lindung nilai.

3. Penilaian real estat:

Model simulasi tidak terbatas pada penetapan harga derivatif keuangan; model ini juga dapat diterapkan pada penilaian real estat. Pasar real estat dipengaruhi oleh berbagai faktor, seperti kondisi ekonomi, suku bunga, dan tren demografi. Dengan mensimulasikan dinamika pasar ini, insinyur keuangan dapat memperkirakan nilai aset real estat dan menilai peluang investasi. Sebagai contoh, misalkan pengembang real estat ingin menentukan potensi laba atas investasi untuk proyek perumahan baru.

Dengan mensimulasikan dinamika pasar perumahan, termasuk faktor-faktor seperti pertumbuhan populasi, tingkat pendapatan, dan tingkat suku bunga, mereka dapat memperkirakan arus kas proyek di masa depan dan menghitung metrik utama seperti nilai sekarang bersih (NPV) dan tingkat pengembalian internal (IRR). Informasi ini membantu pengembang membuat keputusan yang tepat tentang kelayakan dan profitabilitas proyek. Kesimpulannya, simulasi dinamika pasar melalui model simulasi adalah alat yang ampuh dalam rekayasa keuangan untuk tujuan penetapan harga dan penilaian. Baik itu opsi penetapan harga, menilai risiko portofolio, atau menilai aset real estat, model simulasi memberi insinyur keuangan wawasan yang berharga tentang perilaku pasar.

Tren masa depan dalam rekayasa keuangan dan pemodelan simulasi
1. Integrasi kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML):

Seiring dengan perkembangan teknologi, integrasi AI dan ML ke dalam rekayasa keuangan dan pemodelan simulasi diperkirakan akan semakin umum. Algoritme AI dan ML dapat membantu menganalisis data dalam jumlah besar dan mengidentifikasi pola atau tren yang mungkin tidak mudah dikenali oleh analis manusia. Hal ini dapat menghasilkan model dan prediksi keuangan yang lebih akurat, serta strategi manajemen risiko yang lebih baik. Contoh: Hedge fund semakin banyak menggunakan algoritme AI dan ML untuk membuat keputusan investasi. Algoritme ini menganalisis data pasar, artikel berita, dan sentimen media sosial untuk mengidentifikasi peluang investasi potensial dan menilai profil risiko-hasilnya.

2. Teknologi Blockchain:

Teknologi Blockchain, yang mendasari mata uang kripto seperti Bitcoin, memiliki potensi untuk merevolusi berbagai aspek rekayasa keuangan. Dengan menyediakan sistem buku besar yang terdesentralisasi dan transparan, blockchain dapat meningkatkan efisiensi dan keamanan transaksi keuangan, meningkatkan manajemen risiko, dan memungkinkan pengembangan produk keuangan yang inovatif. Contoh: Kontrak pintar, yang merupakan kontrak yang dapat dieksekusi sendiri dengan ketentuan perjanjian yang ditulis langsung ke dalam kode, dapat mengotomatisasi berbagai transaksi keuangan, seperti pembayaran, penyelesaian, dan kontrak derivatif. Hal ini mengurangi kebutuhan akan perantara dan meminimalkan risiko penipuan atau kesalahan.

3. Komputasi kuantum:

Komputasi kuantum, yang masih dalam tahap awal, memiliki potensi luar biasa untuk rekayasa keuangan dan pemodelan simulasi. Komputer kuantum dapat melakukan perhitungan kompleks dengan kecepatan yang belum pernah terjadi sebelumnya, memungkinkan model dan simulasi keuangan yang lebih canggih. Hal ini dapat menghasilkan penetapan harga derivatif yang lebih akurat, optimalisasi portofolio investasi, dan analisis risiko. Contoh: Komputer kuantum dapat secara efisien menyelesaikan masalah optimasi yang kompleks, seperti optimasi portofolio, dengan mempertimbangkan banyak variabel secara bersamaan. Hal ini dapat membantu investor membangun portofolio yang lebih kuat dan efisien yang memaksimalkan hasil sekaligus meminimalkan risiko.

4. Visualisasi dan antarmuka pengguna yang disempurnakan:

Seiring dengan meningkatnya kompleksitas model keuangan dan alat simulasi, ada kebutuhan yang semakin besar akan teknik visualisasi yang lebih baik dan antarmuka yang mudah digunakan. Teknik visualisasi yang canggih, seperti virtual reality (VR) dan augmented reality (AR), dapat memberikan pengalaman yang imersif kepada pengguna, memungkinkan mereka untuk mengeksplorasi dan menganalisis data keuangan dengan cara yang lebih intuitif. Contoh: Perusahaan investasi dapat menggunakan teknologi VR untuk menciptakan lingkungan yang imersif di mana manajer portofolio dapat memvisualisasikan dan berinteraksi dengan portofolio investasi mereka secara real-time. Hal ini dapat membantu mereka membuat keputusan yang lebih tepat dan mengidentifikasi potensi risiko atau peluang.

Tips untuk merangkul tren masa depan:

- Tetap mengikuti perkembangan terbaru dalam teknologi dan rekayasa keuangan.

- Berinvestasi dalam program pelatihan dan pengembangan untuk memastikan tim Anda memiliki keterampilan yang diperlukan untuk memanfaatkan teknologi baru.

- Berkolaborasi dengan institusi akademis dan organisasi penelitian untuk tetap menjadi yang terdepan dalam inovasi.

- Terus mengevaluasi dan memperbarui model keuangan dan alat simulasi Anda untuk memasukkan tren dan teknologi baru.

Disadur dari: fastercapital.com

Pemasaran telah berkembang dan merupakan kategori yang sangat terkenal. Para profesional telah berkembang dari bertanya apa itu pemasaran hingga memberikan masukan mereka ke dalam peran tersebut. Peran seorang ahli pemasaran telah berevolusi menjadi ahli penjualan dan pemasaran.

Pemasaran juga telah digerakkan oleh teknologi, dan saluran pemasaran digital telah menjadi hampir sama pentingnya dengan praktik pemasaran konvensional. Di situlah peran insinyur penjualan dan pemasaran mulai diperhitungkan. Seorang insinyur penjualan dan pemasaran menerapkan keahlian teknis untuk mendorong inisiatif penjualan dan pemasaran.

Tanggung jawab insinyur penjualan dan pemasaran meliputi:

• Memahami teknis sebuah proyek.
• Membuat konsep dan melaksanakan kampanye.
• Melakukan analisis persaingan dan mendukung semua aktivitas lain yang dianggap perlu.

Mari kita lihat peran dan tanggung jawab insinyur penjualan dan pemasaran:

• Deskripsi pekerjaan insinyur penjualan dan pemasaran
• Peran insinyur penjualan dan pemasaran telah berkembang secara drastis dengan diversifikasi aktivitas pemasaran ke dalam berbagai segmen yang mencakup teknologi dan platform online yang berbeda.

Saat ini, pekerjaan insinyur penjualan dan pemasaran yang khas akan membutuhkan penanganan aktivitas berikut:

• Memberikan dukungan teknis serta berbagai dukungan terkait aplikasi kepada tim penjualan dan pemasaran serta pelanggan
• Mempersiapkan dokumen informasi terperinci dan materi pemasaran yang terkait dengan produk dan layanan
• Memelihara informasi harga pada produk tertentu
• Mengonsep strategi untuk memasarkan produk, menghasilkan konversi penjualan, dan memberikan pengalaman pelanggan yang unggul
• Melacak penjualan yang ditargetkan dan aktual untuk menentukan sejauh mana dukungan pemasaran yang diperlukan
• Mencari dan menyimpan informasi tentang produk pesaing untuk riset pasar
• Berpartisipasi dalam pengembangan produk dan proses masuk ke pasar
• Mengidentifikasi saluran dan teknologi penjualan dan pemasaran baru serta menemukan solusi terbaik untuk mempromosikan bisnis
• Selain itu, tanggung jawab insinyur penjualan dan pemasaran termasuk mengukur kinerja kampanye pemasaran, lokasi , anggaran dan melakukan aktivitas peningkatan kampanye untuk ROI yang lebih baik atas pengeluaran pemasaran.

Cara menjadi insinyur penjualan dan pemasaran
Menjadi seorang insinyur penjualan dan pemasaran bukanlah pencapaian yang mudah. Namun, ini adalah karier yang memuaskan bagi mereka yang mau berusaha dan memperoleh pengetahuan dan spesialisasi yang diperlukan untuk berbagai peran insinyur penjualan dan pemasaran yang tersedia di domain ini. Pertama-tama, Anda harus belajar secara mendalam tentang apa itu pemasaran dalam bisnis, dan apa perbedaan antara penjualan dan pemasaran. Memahami profesi ini adalah langkah pertama untuk menjadi insinyur penjualan dan pemasaran yang sukses.

Karena ini adalah profil tingkat manajemen, sebagian besar peran insinyur penjualan dan pemasaran membutuhkan gelar sarjana atau bahkan MBA dalam Penjualan dan Pemasaran. Bahkan jika Anda tidak memiliki gelar khusus dalam bidang penjualan dan pemasaran atau gelar master, Anda masih bisa sukses di bidang ini jika Anda seorang lulusan dan mengambil sertifikasi untuk kursus penjualan secara online.

Jalur karier insinyur penjualan dan pemasaran
Hampir tidak ada batasan untuk peluang kerja atau pertumbuhan dalam jalur karier profesional penjualan dan pemasaran. Ketika Anda menghabiskan lebih banyak waktu di bidang ini, Anda mungkin akan merasa percaya diri, dan organisasi Anda akan mempercayai Anda dengan peran dan tanggung jawab insinyur penjualan dan pemasaran yang lebih besar. Bahkan jika Anda adalah seseorang yang telah menghabiskan waktu bertahun-tahun di bidang penjualan dan pemasaran dan sekarang ingin meningkatkan karier Anda, Anda dapat mengambil sertifikasi penjualan atau pemasaran online untuk menambah bobot pada resume Anda dan lebih banyak keterampilan pada profil Anda.

Meskipun Anda mungkin memulai sebagai eksekutif pemasaran atau manajer akun, secara bertahap, Anda dapat naik jabatan dan menjadi manajer akun senior, VP-penjualan, Direktur - Penjualan dan Pemasaran, atau bahkan Chief Marketing Officer. Bahkan jika Anda memulai perjalanan wirausaha Anda, kualifikasi profesional akan membantu Anda menangani peran dan tanggung jawab insinyur penjualan dan pemasaran dengan lebih baik.

Kursus penjualan online
Penjualan dan pemasaran adalah fungsi integral dari setiap bisnis atau perusahaan publik. Kedua bidang ini akan terus berkembang, menghasilkan lebih banyak peluang. Namun, untuk bersaing dan sukses, selalu disarankan untuk mengambil jalur karir strategis di mana kualifikasi dan sertifikasi yang tepat membantu Anda tumbuh.

Emeritus India menawarkan berbagai kursus penjualan dan pemasaran jangka pendek, program gelar, sertifikasi profesional, dan program eksekutif secara online. Para calon dapat mendaftar di berbagai kursus penjualan secara online untuk memperoleh keterampilan baru dan mengubah karir mereka.

Untuk berkembang di arena penjualan dan pemasaran yang dinamis, Anda harus selalu menyadari bahwa pemasaran adalah tentang mengidentifikasi peluang dan menciptakan komunikasi yang secara efektif menjawab pertanyaan pelanggan dan memberikan pengalaman yang memuaskan.

Para profesional pemasaran saat ini juga bertanggung jawab atas retensi pelanggan di samping memperoleh pelanggan baru. Kursus sertifikasi penjualan dan pemasaran selalu merupakan ide yang bagus untuk sukses di segmen yang memiliki permintaan tinggi dan sangat kompetitif ini.

Disadur dari: pantheon.io

Pendahuluan

Artikel ini mengeksplorasi dampak Industry 4.0 (I4.0) terhadap pengembangan hubungan antara pembeli dan pemasok (Buyer-Supplier Relationship/BSR) di Brasil, dengan fokus pada sektor otomotif, kimia, dan agribisnis. Penelitian ini menggunakan pendekatan analisis berbasis sistem abu-abu untuk mengevaluasi tingkat kematangan perusahaan dalam mengadopsi prinsip Supply Chain 4.0. Dengan melibatkan 38 ahli, artikel ini mengidentifikasi variabel kunci yang memengaruhi hubungan BSR di era digital dan menawarkan wawasan bagi perusahaan untuk meningkatkan efisiensi operasional dan kolaborasi.

Kerangka Konseptual

Penelitian ini mendefinisikan variabel dalam dua kategori:

1. Choice Variables (CV): Mengukur kondisi eksternal dan internal yang memengaruhi keputusan strategis BSR, seperti komunikasi, dinamika pasar, dan profitabilitas.
2. Maturity Variables (MV): Mengukur kematangan organisasi dalam membangun kepercayaan, kemitraan kolaboratif, dan tingkat otomatisasi digital.

Metode Penelitian:

• Analytical Hierarchy Process (AHP) digunakan untuk menentukan bobot variabel kematangan (MV).
• Grey Fixed Weight Clustering (GFWC) diterapkan untuk mengklasifikasi tingkat kematangan BSR berdasarkan respons survei.

Temuan Utama

1. Pentingnya Kepercayaan dalam BSR

• Variabel kepercayaan (MV1) adalah yang paling signifikan dengan bobot 0,5125, menunjukkan bahwa hubungan berbasis kepercayaan mendukung kolaborasi jangka panjang dan efisiensi operasional.
• Studi Kasus di Sektor Otomotif: Kepercayaan yang ditingkatkan melalui integrasi teknologi I4.0 memungkinkan pengurangan kesalahan pengiriman hingga 15%.

2. Kolaborasi dalam Proyek I4.0

• Kolaborasi antar mitra (MV2) mendukung implementasi proyek I4.0, terutama dalam penelitian dan pengembangan (R&D).
• Contoh di Sektor Kimia: Kemitraan kolaboratif membantu meningkatkan fleksibilitas proses hingga 20% dalam menghadapi perubahan pasar yang dinamis.

3. Digitalisasi dan Otomatisasi

• Tingkat otomatisasi (MV3) mempercepat proses transaksi, seperti pengadaan bahan baku, dengan komunikasi real-time.
• Agribisnis: Digitalisasi menghasilkan efisiensi waktu respons hingga 30% dalam pengelolaan rantai pasokan.

Analisis Sektoral

Sektor Otomotif

• Tingkat kematangan digital sektor ini tergolong menengah hingga tinggi.
• Fokus pada transparansi dan efisiensi melalui IoT dan blockchain menghasilkan penghematan biaya operasional sebesar 20%.

Sektor Kimia

• Banyak perusahaan masih berada di fase awal digitalisasi.
• Tantangan utama: kurangnya infrastruktur digital, yang menyebabkan adopsi teknologi I4.0 lebih lambat dibandingkan sektor lain.

Sektor Agribisnis

• Transformasi "Agro 4.0" menekankan pada penggunaan IoT untuk meningkatkan produktivitas.
• Kolaborasi dengan pemasok lokal membantu mengurangi ketergantungan pada pemasok besar dan meningkatkan keberlanjutan.

Rekomendasi Strategis

1. Fokus pada Kepercayaan: Bangun hubungan berbasis nilai dengan pemasok utama untuk memastikan keberlanjutan jangka panjang.
2. Adopsi Teknologi: Investasikan dalam IoT, blockchain, dan big data untuk meningkatkan transparansi dan kolaborasi.
3. Penguatan Kolaborasi: Libatkan pemasok dalam R&D untuk mempercepat inovasi dan meningkatkan daya saing.

Kesimpulan

Transformasi Supply Chain 4.0 di Brasil menunjukkan bahwa hubungan pembeli-pemasok yang berbasis kepercayaan dan kolaborasi memainkan peran kunci dalam memastikan keberlanjutan dan efisiensi. Dengan mengintegrasikan teknologi I4.0, perusahaan dapat meningkatkan ketangguhan rantai pasokan dan memanfaatkan peluang pasar secara lebih efektif.

Sumber:
Lucio Flávio Vasconcelos, Tiago F. A. C. Sigahi, Izabela Simon Rampasso, Gustavo Hermínio Salati Marcondes de Moraes, Jefferson de Souza Pinto, & Rosley Anholon (2024). Supply chain 4.0: a multi-sector grey systems-based analysis of buyer-supplier relationship development in Brazil. Production Planning & Control.