FLASH PROMO!! AKSES PAKET DATA SCIENCE 6 BULAN 180K!
Diskon Spesial 90% + 50% Belajar Data Science Bersertifikat
SERBU DISINI!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 5 Jam 53 Menit 57 Detik 

4 Hal yang dilakukan e-Commerce Data Scientist

Belajar Data Science di Rumah 07-Februari-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/4fa66ae983e55e717606ea889c14a53c_x_Thumbnail800.jpg

Pentingnya tugas seorang data scientist dalam dunia data di dunia saat ini telah mencapai ketinggian baru, di mana perusahaan mengandalkan kumpulan data untuk memahami kinerja dan sampai pada keputusan bisnis. Analisis data sangat relevan dalam industri e-commerce dan ritel. Mereka dapat memprediksi pembelian, keuntungan, kerugian dan bahkan memanipulasi pelanggan untuk membeli barang dengan melacak perilaku mereka. Merek ritel menganalisis data untuk membuat profil pelanggan dan mempelajari poin buruknya dan memasarkan produk mereka sesuai untuk mendorong pelanggan melakukan pembelian. 


Tidak ada keraguan bahwa mulai hari ini, perusahaan di seluruh dunia, besar atau kecil, menggabungkan ilmu data dan aplikasinya dalam bisnis mereka dengan satu atau lain cara. Pentingnya data di dunia saat ini telah mencapai ketinggian baru sehingga perusahaan mengambil keputusan bisnis hanya setelah analisis menyeluruh terhadap data yang relevan. Ini telah menemukan tempat penting dalam industri e-commerce dan ritel.

Mereka dapat memprediksi pembelian, keuntungan, kerugian, dan bahkan mendorong pelanggan untuk membeli produk tambahan berdasarkan perilaku mereka. Organisasi juga menggunakan data pembelian untuk membuat potret psikologis pelanggan untuk memasarkan produk kepada mereka dan menggunakannya untuk mendorong loyalitas pelanggan dan dengan demikian lebih banyak pendapatan.


Berikut adalah 4 aplikasi menarik tentang bagaimana ilmu data digunakan dalam industri e-commerce


1. Engine rekomendasi

data scientist

Mesin rekomendasi adalah alat terpenting dalam gudang pengecer. Pengecer memanfaatkan mesin ini untuk mendorong pelanggan membeli produk. Memberikan rekomendasi membantu pengecer meningkatkan penjualan dan mendikte tren. Terdengar akrab? Memikirkan Amazon dan Netflix? Begitulah cara kerja rekomendasi pencarian. bagaimana mereka melakukan ini?


Nah itu sederhana, mesin terdiri dari pembelajaran mesin yang kompleks dan algoritma pembelajaran yang mendalam dan dirancang sedemikian rupa sehingga mereka dapat menyimpan rekam jejak perilaku individu pelanggan, menganalisis pola konsumsi mereka dan memberi mereka saran berdasarkan ini. Itu sebabnya setiap kali Netflix merekomendasikan film atau serial TV kepada Anda, itu mungkin sesuatu yang akan Anda tonton! Hal yang sama bekerja dengan Amazon juga, berdasarkan pencarian dan riwayat pembelian Anda sebelumnya, amazon juga memberikan rekomendasi dan diskon untuk mereka.


Karena mari kita hadapi itu, siapa yang bisa menolak membeli sesuatu yang selalu mereka inginkan terutama ketika datang dengan diskon. Proses ini sangat kompleks dan melibatkan banyak penyaringan dan pembacaan data dan semua ini melewati algoritma pembelajaran mesin.


Baca juga: Jangan Salah! Ini dia Perbedaan Data Scientist, Data Analyst & Data Engineer


2. Market Basket Analysis aka MBA

data scientist

Ini adalah salah satu alat analisis data paling tradisional, pengecer telah mengambil untung darinya selama bertahun-tahun. market basket analysis atau MBA bekerja berdasarkan konsep - jika pelanggan membeli satu kelompok barang, mereka cenderung membeli satu set barang terkait lainnya. Misalnya, jika Anda pergi ke restoran dan memesan makanan pembuka atau makanan pembuka tanpa minuman, maka kemungkinan besar Anda akan memesan hidangan utama atau makanan penutup. Kumpulan item yang dibeli pelanggan dikenal sebagai itemset, probabilitas bersyarat bahwa pelanggan akan memesan hidangan utama setelah permulaan dikenal sebagai kepercayaan. 


Di ritel, pelanggan membeli barang berdasarkan impuls, dan market basket analysis atau MBA bekerja berdasarkan prinsip ini dengan memprediksi peluang terbaik pelanggan melakukan pembelian dan untuk barang apa. Ini sebagian besar melibatkan banyak cara pemasaran produk dilakukan oleh pengecer, dan di dunia e-commerce, data pelanggan adalah tempat terbaik untuk mencari impuls pembelian potensial. Mirip dengan rekomendasi pencarian, market basket analysis atau MBA juga berfungsi dengan pembelajaran mesin atau algoritme pembelajaran mendalam.


3. Analisis Garansi

data scientist

Analisis data garansi membantu pengecer dan produsen mengawasi produk mereka, potensi masa pakai produk, masalah, pengembalian, dan bahkan untuk mengawasi aktivitas penipuan apa pun. Analisis data garansi tergantung pada estimasi distribusi kegagalan berdasarkan data termasuk usia dan jumlah pengembalian serta usia dan jumlah unit yang bertahan di lapangan. Pengecer dan produsen terus memeriksa berapa banyak unit yang telah terjual dan di antaranya berapa banyak yang kembali karena masalah setelah menganalisis data.


Mereka juga berkonsentrasi untuk mendeteksi anomali dalam klaim garansi. Ini adalah cara terbaik bagi pengecer untuk mengubah tantangan garansi menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti dan menetapkan harga garansi mereka dan menawarkannya sebagai paket kepada pelanggan dengan pembelian barang mereka.


4. Optimasi Harga

data scientist

Menjual produk dengan harga yang tepat, tidak hanya untuk pelanggan tetapi juga untuk pengecer atau produsen adalah tugas penting. Harga tidak hanya harus mencakup biaya untuk membuat produk tetapi juga harus memperhitungkan kemampuan pelanggan untuk membayar produk tersebut sambil tetap mempertimbangkan harga pesaing untuk mendorong keuntungan.


Semua ini dihitung dengan bantuan algoritma pembelajaran mesin lagi, algoritma menganalisis sejumlah parameter dari data seperti fleksibilitas harga, lokasi pelanggan, sikap pembelian pelanggan individu dan harga pesaing. Kemudian muncul harga optimal yang bisa menguntungkan semua pihak. Ini adalah alat lain yang kuat dan penting bagi pengecer untuk memasarkan produk mereka dengan cara yang benar dengan harga optimal yang selaras dengan tujuan bisnis perusahaan.


Baca juga: 3 Perbedaan Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer


5. Belajar Data Otodidak dan Mandiri Bersama DQLab

Halo sahabat data, Yuk Belajar dirumah aja bersama DQLab. Nikmati modul interaktif dan pembelajaran aplikatif bersama DQLab dan tentunya kamu tidak perlu melakukan instalasi environment anti ribet. DQLab sudah menyediakan semua yang kamu butuhkan untuk belajar. Mulai dari Modul sampai ke sertifikat Completion. Yuk Mulai Karir Datamu bersama DQLab.


Mulai Belajar
Data Science Sekarang
Bersama DQLab

Buat Akun Belajarmu & Mulai Langkah
Kecilmu Mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :