JULY SPECIAL ! DISKON 96%
Belajar Data Science Bersertifikat, 12 Bulan hanya 180K!
0 Hari 0 Jam 37 Menit 43 Detik

Cara Data Science Bantu Sukseskan Ekspansi Bisnis

Belajar Data Science di Rumah 06-Januari-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/1-longtail-kamis-05-2024-02-16-202512_x_Thumbnail800.jpg

Bagi bisnis yang mengalami pertumbuhan pesat, tentu memiliki rencana untuk melakukan ekspansi. Hal ini bisa dalam bentuk membuat produk yang lebih bervariasi atau membuka cabang baru di tempat yang berbeda. Agar proses ekspansi bisnis memberikan keuntungan maksimal, perusahaan bisa menggunakan data science dalam proses perencanaannya.


Sebagai ilmu yang berorientasi pada fakta dan insight, data science bisa digunakan untuk analisis tren pasar bahkan prediksi kebutuhan konsumen dari berbagai segmen. Dengan ini, ekspansi bisnis akan jauh lebih efektif dan berjalan dengan sukses. Penasaran bagaimana cara data science membantu proses ekspansi? Simak langsung pada pembahasan berikut!


1. Segmentasi Pasar

Data Science

Melalui analisis data yang mendalam, perusahaan dapat mengidentifikasi pola dan tren unik di antara berbagai kelompok konsumen. Data seperti demografi, perilaku pembelian, preferensi, dan interaksi media sosial memberikan insight berharga tentang bagaimana pasar dapat dibagi menjadi segmen yang lebih kecil dan spesifik.


Segmentasi yang efektif ini membantu perusahaan untuk menyesuaikan pendekatannya sesuai dengan kebutuhan dan keinginan setiap segmen. Misalnya, suatu merek fashion mungkin menemukan bahwa pelanggannya di satu kawasan lebih menyukai gaya kasual, sementara di kawasan lain lebih tertarik pada fashion formal.


Dengan informasi seperti ini, bisnis dapat menyesuaikan produk dan marketing campaign untuk masing-masing segmen, meningkatkan relevansi dan daya tarik mereka di mata pelanggan.


2. Prediksi Permintaan

Data Science

Melalui teknik seperti machine learning dan analisis statistik, data science memungkinkan perusahaan untuk menganalisis berbagai set data historis dan tren pasar saat ini untuk memproyeksikan permintaan masa depan. Variabel seperti tren penjualan sebelumnya, faktor musiman, perubahan ekonomi, dan perilaku konsumen dimasukkan ke dalam model prediktif untuk menghasilkan perkiraan yang akurat.


Dengan ini, bisnis dapat memahami kapan dan di mana produk atau layanan mereka akan diminati. Misalnya, perusahaan ritel menggunakan data historis penjualan, acara mendatang, dan preferensi pelanggan untuk memprediksi produk mana yang akan populer di lokasi tertentu. Prediksi permintaan yang akurat ini sangat penting dalam membuat keputusan strategis, seperti penentuan jumlah stok, alokasi sumber daya untuk pemasaran, dan perencanaan distribusi.


3. Manajemen Risiko

Data Science

Dengan menganalisis data dari berbagai sumber, seperti data pasar historis, tren industri, laporan keuangan, dan data demografi, perusahaan dapat mengidentifikasi potensi risiko dan tantangan yang mungkin dihadapi saat memasuki pasar baru. Misalnya, dari analisis data diperoleh insight kalau pasar tertentu sangat sensitif terhadap fluktuasi harga atau memiliki persaingan yang tinggi.


Hal tersebut bisa mempengaruhi keputusan harga atau strategi produk. Dengan mengenali risiko ini, perusahaan dapat merancang strategi untuk mengatasinya, seperti diversifikasi produk untuk mengurangi ketergantungan pada satu segmen pasar atau menyesuaikan strategi pemasaran untuk lebih menargetkan kebutuhan dan preferensi lokal.


Selain itu, data science juga memungkinkan perusahaan untuk melakukan simulasi berbagai skenario dan strategi ekspansi pasar. Hal ini dilakukan dengan menggunakan model prediktif dan analisis skenario yang mempertimbangkan berbagai faktor seperti perubahan kebijakan ekonomi, tren konsumen, dan aktivitas pesaing. Dengan simulasi ini, perusahaan dapat menguji berbagai pendekatan sebelum menerapkannya sehingga meminimalisir risiko yang merugikan.


4. Optimasi Rantai Pasokan

Data Science

Dengan menggunakan analisis data, perusahaan dapat mengidentifikasi inefisiensi dalam rantai pasokan dan menemukan cara untuk mengatasinya. Ini termasuk analisis pola pengiriman, waktu transit, biaya logistik, dan kepatuhan pemasok. Misalnya, data historis pengiriman dan pola permintaan dapat digunakan untuk meramalkan kebutuhan stok masa depan, memungkinkan perusahaan untuk mengelola inventaris mereka dengan lebih efektif.


Penggunaan data science tidak hanya membantu mengurangi biaya yang terkait dengan penyimpanan berlebih atau kekurangan stok tetapi juga memastikan bahwa produk tersedia saat dibutuhkan. Selain itu, analisis data dapat mengungkapkan hubungan antara faktor eksternal seperti kondisi cuaca atau gangguan politik dengan kinerja rantai pasokan, memungkinkan perusahaan untuk merencanakan dan merespons secara proaktif terhadap gangguan potensial.


Wah keren banget, ya. Tidak hanya untuk keperluan ekspansi bisnis, data science juga sudah banyak digunakan oleh perusahaan untuk perencanaan lainnya. Kalian tertarik untuk menjadi bagian praktisi data yang membantu kemajuan bisnis perusahaan? Untuk persiapannya kalian bisa pelajari di DQLab nih.


Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

  • Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

  • Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

  • Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

  • Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun


Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan kembangkan kemampuan kalian dalam mengaplikasikan data science! 


Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login