Bagaimana Historical Data Bisa Menjadi Modal Model Prediktif untuk Prediksi Penjualan?

Dalam dunia bisnis, kemampuan memprediksi penjualan bukan lagi sekadar keahlian berdasarkan pengalaman atau insting semata. Perusahaan kini dituntut untuk mengandalkan data sebagai dasar dalam pengambilan keputusan strategis. Salah satu pendekatan yang kian populer adalah penggunaan model prediktif. Alat analisis yang memungkinkan bisnis memperkirakan tren penjualan di masa depan dengan tingkat akurasi machine learning yang tinggi.

Namun, model prediktif tidak bisa bekerja tanpa bahan bakar utama yaitu data historis (historical data). Data ini mencakup catatan transaksi, pola pembelian pelanggan, musim penjualan, hingga riwayat promosi. Dengan mengolah dan menganalisis data masa lalu tersebut, perusahaan dapat melihat pola tersembunyi dan menghasilkan proyeksi penjualan yang lebih presisi. Lalu, bagaimana sebenarnya data historis ini diubah menjadi prediksi yang bisa diandalkan? Simak penjelasan berikut.

1. Apa itu Historical Data dalam Konteks Penjualan?

Dalam dunia penjualan, historical data merujuk pada sekumpulan informasi atau data yang merekam aktivitas bisnis di masa lalu. Data ini bisa berupa jumlah unit produk yang terjual setiap hari, harga dan diskon yang pernah diterapkan, waktu-waktu tertentu ketika penjualan naik atau turun, jenis pelanggan yang paling sering membeli, hingga data terkait promosi dan saluran distribusi. Dengan kata lain, historical data adalah jejak digital dari seluruh peristiwa yang pernah terjadi dalam aktivitas penjualan suatu bisnis. Sering kali, data ini tersimpan dalam sistem point-of-sale (POS), perangkat lunak akuntansi, atau basis data pelanggan (CRM).

Yang menarik, historical data tidak hanya terbatas pada angka penjualan itu sendiri, melainkan juga mencakup konteks di sekitarnya, seperti waktu penjualan (hari, bulan, musim), lokasi, cuaca, hari libur, hingga kampanye pemasaran yang sedang berlangsung. Semakin lengkap dimensi data yang dimiliki, semakin banyak pola yang bisa ditemukan. Di sinilah letak pentingnya historical data karena ia merekam ‘kebiasaan’ yang sudah pernah terjadi, dan kebiasaan ini kerap berulang. Dengan pemahaman tersebut, bisnis dapat melihat bukan hanya apa yang sudah terjadi, tetapi juga memproyeksikan apa yang mungkin terjadi di masa depan.

Baca Juga: Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

2. Historical data berperan sebagai guru bagi model prediktif

Model prediktif pada dasarnya adalah sistem pembelajar. Ia belajar mengenali pola-pola tertentu dari data yang diberikan, lalu menggunakannya untuk meramalkan situasi baru. Dalam konteks ini, historical data berperan sebagai "guru" yang mengajarkan model bagaimana kondisi-kondisi tertentu di masa lalu berkaitan dengan hasil penjualan yang muncul. Misalnya, jika model diberi data bahwa setiap kali ada diskon 20% di akhir pekan, penjualan meningkat dua kali lipat, maka model akan belajar bahwa diskon dan waktu pelaksanaan adalah dua variabel penting untuk memprediksi lonjakan penjualan.

Peran sebagai guru ini bukan hanya kiasan. Model prediktif benar-benar "dilatih" menggunakan data historis. Proses ini disebut training, di mana algoritma belajar dari berbagai kombinasi variabel seperti waktu, harga, jenis produk, dan demografi pelanggan untuk membentuk rumus atau pola matematis yang dapat diaplikasikan ke situasi baru. Semakin baik kualitas data historis yang diberikan, semakin tinggi pula akurasi prediksi yang dapat dihasilkan. Dengan kata lain, kualitas guru (data historis) menentukan kualitas murid (model prediktif) dalam membuat keputusan di masa depan.

3. Manfaat Bisnis dari Model Prediktif Berbasis Historical Data

Salah satu manfaat paling nyata dari penerapan model prediktif berbasis historical data adalah kemampuan bisnis untuk melakukan perencanaan yang lebih akurat. Dengan mengetahui pola permintaan di masa lalu, perusahaan dapat memperkirakan kebutuhan stok produk, mengatur jadwal pengadaan, serta merancang promosi secara lebih tepat sasaran. Misalnya, jika data menunjukkan bahwa produk makanan ringan selalu meningkat penjualannya selama musim liburan, maka tim logistik bisa memastikan stok aman sebelum periode tersebut tiba, menghindari kehabisan barang dan kehilangan peluang penjualan.

Selain itu, model prediktif juga dapat membantu dalam segmentasi pelanggan dan personalisasi pemasaran. Dengan memahami riwayat pembelian dan interaksi pelanggan, bisnis dapat menyusun rekomendasi produk yang sesuai dengan minat masing-masing pelanggan, meningkatkan loyalitas, dan pada akhirnya mendorong penjualan berulang.

Lebih jauh lagi, model ini mampu mendeteksi potensi pelanggan yang akan berhenti membeli (churn prediction), sehingga tim pemasaran bisa segera melakukan tindakan retensi. Semua ini memungkinkan bisnis untuk membuat keputusan strategis yang lebih cepat, lebih tepat, dan berbasis bukti nyata dari data.

Baca Juga: Mengenal NLP, Salah Satu Produk Machine Learning

4. Sekelumit tantangan yang perlu diwaspadai

Meski menjanjikan banyak manfaat, penggunaan historical data dalam model prediktif bukan tanpa tantangan. Salah satu kendala utama adalah kualitas data itu sendiri. Data yang tidak lengkap, tidak konsisten, atau mengandung banyak kesalahan dapat merusak proses pelatihan model. Contohnya, jika terdapat data penjualan yang kosong selama beberapa bulan atau terdapat pencatatan dobel, maka model bisa salah membaca pola yang sebenarnya tidak akurat. Oleh karena itu, proses data cleaning menjadi tahapan yang sangat penting sebelum model dilatih agar tidak ‘belajar’ dari informasi yang salah.

Tantangan lain adalah perubahan kondisi eksternal yang bisa membuat pola historis tidak lagi relevan. Misalnya, saat terjadi pandemi atau krisis ekonomi, kebiasaan belanja konsumen bisa berubah drastis dibanding masa sebelumnya. Jika model hanya mengandalkan data masa lalu tanpa mempertimbangkan faktor-faktor eksternal yang tidak tercermin dalam data historis, maka hasil prediksi bisa sangat menyesatkan. Oleh karena itu, model perlu diperbarui secara berkala (retraining), dan dalam beberapa kasus, perlu ditambahkan variabel baru dari data eksternal seperti berita ekonomi, tren media sosial, atau perubahan regulasi pemerintah.

Historical data bukan sekadar catatan masa lalu. Ia adalah harta karun yang, bila diolah dengan benar melalui model prediktif, bisa menjadi senjata strategis dalam memprediksi dan meningkatkan penjualan. Dalam era persaingan yang ketat, bisnis yang mampu membaca masa depan melalui data masa lalu akan selalu selangkah lebih unggul.

FAQ

1. Apa itu historical data dalam konteks prediksi penjualan?

Historical data adalah kumpulan informasi terkait aktivitas penjualan di masa lalu, seperti jumlah produk terjual, harga, waktu penjualan, dan kondisi promosi. Data ini menjadi dasar untuk mengenali pola dan tren yang membantu memprediksi penjualan di masa depan.

2. Mengapa historical data penting untuk model prediktif?

Historical data berperan sebagai ‘guru’ yang mengajarkan model prediktif bagaimana pola penjualan terbentuk berdasarkan kondisi tertentu. Model belajar dari data ini untuk membuat prediksi yang akurat tentang penjualan selanjutnya.

3. Apa tantangan utama dalam menggunakan historical data untuk prediksi penjualan?

Tantangan terbesar adalah kualitas data yang harus lengkap dan akurat. Selain itu, perubahan kondisi eksternal seperti pandemi atau tren pasar baru bisa membuat pola historis kurang relevan, sehingga model perlu diperbarui secara berkala agar tetap akurat.

Yuk, segera ambil kesempatan untuk Sign Up dengan bergabung bersama 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