Apa Saja Data yang Dipakai AI untuk Prediksi Stok di Industri Retail?

Di era retail modern, stok kosong atau kelebihan barang bukan lagi sekadar kesalahan manusia. Kini, kecerdasan buatan (AI) hadir sebagai “juru ramal gudang” yang membantu para pemilik toko memprediksi kebutuhan barang secara akurat. Tapi, agar AI bisa meramal dengan cerdas, tentu dibutuhkan bahan bakar utama yaitu data. Lantas, data apa saja yang digunakan AI untuk memprediksi stok di industri retail? Yuk, simak penjelasan lengkapnya berikut ini.

1. Data Penjualan Historis

Data penjualan historis menjadi fondasi utama dalam proses prediksi stok menggunakan AI. Melalui rekam jejak transaksi masa lalu, AI mampu mengenali pola dan kecenderungan pembelian pelanggan dalam berbagai rentang waktu. Misalnya, dari data penjualan tiga bulan terakhir, AI bisa menyimpulkan bahwa produk A selalu mengalami lonjakan permintaan pada minggu kedua setiap bulan. Informasi semacam ini sangat berharga untuk menyusun proyeksi kebutuhan stok secara lebih presisi.

Selain itu, AI tidak hanya membaca total volume penjualan, tetapi juga melihat variabel lain seperti lokasi, kategori produk, dan waktu pembelian. Dengan algoritma yang terus belajar, AI dapat mengidentifikasi anomali. Sebagai contoh, penurunan penjualan yang disebabkan bukan oleh kurangnya minat pelanggan, tetapi karena stok habis. Dengan kata lain, data historis ini menjadi semacam cermin masa lalu yang membantu retailer merancang strategi persediaan masa depan secara lebih adaptif.

Baca Juga: Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

2. Data Tren Musiman dan Hari Besar

Tren musiman dan momen hari besar seperti Natal, Ramadan, Tahun Baru, atau Hari Kemerdekaan memiliki pengaruh besar terhadap fluktuasi permintaan produk. AI mampu mengenali pola musiman ini dengan mengaitkan lonjakan atau penurunan penjualan terhadap tanggal-tanggal tertentu dalam kalender. Contohnya, AI bisa belajar bahwa permintaan toples dan sirup melon selalu meningkat signifikan menjelang Lebaran, dan menurun drastis setelahnya. Informasi ini digunakan untuk mempersiapkan stok secara tepat waktu, sehingga menghindari kekurangan maupun kelebihan barang.

Menariknya, AI juga bisa mengantisipasi hari-hari besar non-nasional yang bisa memicu lonjakan belanja, seperti hari payday, Harbolnas, atau hari lainnya. Dengan memasukkan parameter kalender ke dalam sistem, AI membangun semacam “peta waktu” yang memandu gudang agar tidak terjebak dalam siklus persediaan yang tidak efisien. Keunggulan AI terletak pada kemampuannya menganalisis berbagai sumber data sekaligus dan mengaitkannya dengan tren yang bersifat siklikal dan berkala.

3. Data Promosi dan Diskon

Promosi dan diskon merupakan pemicu utama peningkatan permintaan produk dalam waktu singkat. AI dapat mempelajari dampak dari program promosi yang pernah dilakukan sebelumnya untuk memperkirakan efek serupa di masa depan. Misalnya, jika promosi Beli 2 Gratis 1 pada produk perawatan wajah tahun lalu sukses menggandakan volume penjualan dalam tiga hari, maka AI akan menyarankan peningkatan stok produk serupa jika kampanye tersebut akan diulang. Dengan analisis ini, retailer tidak perlu lagi mengandalkan intuisi semata.

Selain itu, AI juga mampu menyesuaikan prediksi stok berdasarkan jenis promosi yang digunakan. Apakah promosi tersebut berbentuk diskon persentase, cashback, bundling, atau flash sale? Masing-masing memiliki dampak yang berbeda terhadap volume permintaan. AI tidak hanya mencatat efek kuantitatif, tetapi juga memahami efek perilaku tentang bagaimana konsumen bereaksi terhadap jenis promosi tertentu di berbagai segmen pasar. Dengan kemampuan ini, retailer dapat merancang stok yang optimal untuk menunjang kampanye pemasaran yang agresif.

Baca Juga: Machine Learning Specialist, Karir Hot Sampai 2025

4. Data Perilaku Konsumen

AI tidak hanya melihat apa yang dibeli konsumen, tetapi juga bagaimana dan kapan mereka berbelanja. Data perilaku konsumen mencakup aktivitas seperti pencarian produk, klik pada halaman produk tertentu, durasi kunjungan, hingga barang yang ditambahkan ke keranjang namun tidak dibeli. Semua sinyal digital ini memberi gambaran tentang ketertarikan dan potensi permintaan yang belum terjadi. AI menangkap pola-pola mikro ini untuk mengantisipasi lonjakan pembelian yang mungkin datang tiba-tiba.

Sebagai contoh, jika ribuan pengguna mulai mencari "rice cooker mini" dan menyimpannya dalam wishlist, AI bisa menyimpulkan ada tren naik terhadap produk tersebut, bahkan sebelum pembelian aktual terjadi. Dengan menghubungkan data ini ke sistem prediksi stok, retailer bisa memesan produk lebih awal, sehingga tidak kehilangan momen puncak permintaan. Kemampuan memahami perilaku ini menjadi keunggulan AI dalam menciptakan prediksi stok yang bukan hanya reaktif, tapi proaktif.

5. Data Persediaan dan Distribusi

Selain permintaan, AI juga harus mempertimbangkan ketersediaan barang dan kapasitas distribusi dalam membuat prediksi stok yang realistis. Data tentang jumlah stok di gudang, barang dalam proses pengiriman, dan waktu kedatangan dari supplier menjadi bagian penting dalam proses prediktif ini. AI memastikan bahwa proyeksi permintaan sejalan dengan kemampuan rantai pasok, sehingga tidak terjadi kesenjangan antara perhitungan dengan kenyataan di lapangan.

Lebih lanjut, AI juga menganalisis efisiensi distribusi. Misalnya, berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk mengirim barang dari gudang pusat ke cabang-cabang. Jika AI menemukan bahwa produk tertentu lambat pengirimannya, maka ia bisa menyarankan penambahan stok buffer di lokasi yang jauh. Dengan demikian, sistem stok menjadi lebih responsif dan siap menghadapi fluktuasi permintaan tanpa terganggu oleh hambatan logistik. AI menjadikan distribusi bukan lagi sekadar aktivitas fisik, tapi bagian dari strategi prediktif yang cerdas.

Dengan memadukan berbagai sumber data di atas, AI bukan hanya memprediksi stok—ia membantu retailer menghindari kerugian, mengoptimalkan penjualan, dan memberikan pengalaman belanja terbaik bagi pelanggan. Retail modern kini tidak bisa lagi hanya mengandalkan intuisi. Data adalah kekuatan, dan AI adalah alatnya. Jadi, kalau kamu melihat toko yang selalu punya stok tepat waktu, bisa jadi di balik layar ada “juru ramal” canggih bernama AI yang bekerja tanpa henti. Sudah siap?

FAQ

1. Mengapa data penjualan historis penting untuk prediksi stok?

Data penjualan historis mencerminkan pola pembelian konsumen dari waktu ke waktu. AI menggunakan data ini untuk mengidentifikasi tren musiman, perilaku berulang, dan momen lonjakan permintaan. Tanpa data historis, prediksi stok akan bersifat spekulatif dan tidak akurat.

2. Apakah AI bisa memprediksi stok hanya dari data pembelian saja?

Tidak. AI juga menggunakan data lain seperti tren musiman, efek promosi, perilaku konsumen online, dan data distribusi. Dengan menggabungkan semua data tersebut, AI mampu memberikan prediksi stok yang menyeluruh dan presisi.

3. Bagaimana AI menangani lonjakan permintaan yang tiba-tiba, seperti saat promosi besar?

AI mempelajari dampak dari promosi-promosi sebelumnya untuk memperkirakan pola lonjakan yang serupa. Selain itu, AI juga memonitor sinyal-sinyal awal seperti peningkatan pencarian atau klik pada produk tertentu, sehingga bisa memberikan peringatan dini dan menyarankan peningkatan stok sebelum stok benar-benar habis.

Tertarik untuk belajar AI dan Machine Learning untuk menerapkan ilmu di real-case industry? Yuk, segera Sign Up ke DQLab! Disini kamu bisa banget belajar dengan modul berkualitas dan tools sesuai kebutuhan industri dari dasar hingga advanced meskipun kamu nggak punya background IT, lho. Dilengkapi studi kasus yang membantu para pemula belajar memecahkan masalah secara langsung dari berbagai industri.

Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi? Yuk, segera persiapkan diri dengan modul premium atau kamu juga bisa mengikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang juga!

Penulis: Reyvan Maulid