Cara Data Science Membantu Bisnis Ekspor-Impor

Dalam era globalisasi dan teknologi informasi yang semakin canggih, bisnis ekspor-impor menghadapi tantangan dan peluang yang dinamis. Oleh karena itu, perusahaan perlu pendekatan yang lebih cerdas dalam mengambil keputusan bisnis.

Salah satunya dengan memanfaatkan data science. Teknologi ini membantu perusahaan dalam menggali dan menganalisis data untuk mendapatkan insight penting mengenai operasional bisnis mereka.

Bagaimana cara kerjanya? Artikel ini akan memaparkan bagaimana data science dapat membantu dalam prediksi permintaan barang, optimalisasi rantai pasokan, analisis risiko dan peluang, serta analisis sentimen pelanggan.

Dengan pemahaman yang mendalam mengenai topik-topik ini, bisnis ekspor-impor dapat meningkatkan efisiensi, profitabilitas, dan daya saing mereka di pasar global.

1. Prediksi Permintaan Barang

Dalam ekspor-impor, memprediksi permintaan barang merupakan aspek penting yang dapat mempengaruhi keberhasilan bisnis. Salah satu cara efektif untuk meningkatkan akurasi prediksi adalah dengan mengaplikasikan teknik data science.

Melalui pemanfaatan model-model prediktif yang berbasis Machine Learning, bisnis ekspor-impor dapat menganalisis data historis penjualan dan tren pasar untuk membuat prediksi yang lebih akurat mengenai permintaan produk.

Selain itu, juga bisa digunakan untuk melihat variabel yang mempengaruhi permintaan, seperti musim, peristiwa ekonomi global, atau perubahan regulasi perdagangan.

Sebagai contoh, jika sebuah perusahaan ekspor-impor dapat memprediksi bahwa permintaan untuk produk tertentu akan meningkat di kuartal berikutnya, mereka dapat meningkatkan persediaan atau bahkan bernegosiasi untuk mendapatkan harga beli yang lebih baik dari pemasok.

Selain itu, dengan memahami fluktuasi permintaan, bisnis ini juga dapat menyesuaikan strategi pemasaran dan penjualan untuk memaksimalkan profitabilitas.

Baca juga: Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science

2. Optimalisasi Rantai Pasokan

Dengan volume transaksi barang yang besar dan kompleksitas logistik lintas negara, terdapat banyak variabel yang harus dipertimbangkan untuk memastikan operasional berjalan lancar. Teknik-teknik analisis data dalam data science bisa menjadi solusi yang mampu mengatasi tantangan ini.

Dengan mengumpulkan, mengolah, dan menganalisis data dari berbagai sumber seperti data pengiriman, laporan pabrik, data cuaca, dan data pelabuhan, perusahaan dapat memperoleh insight mendalam tentang kinerja dan hambatan dalam rantai pasokan.

Perusahaan juga lebih mudah mengidentifikasi area-area yang kurang efisien, memprediksi potensi hambatan logistik, dan merespons dengan cepat jika terjadi perubahan kondisi. Misalnya, jika analisis menunjukkan adanya keterlambatan reguler di pelabuhan tertentu, bisnis dapat mempertimbangkan rute pengiriman alternatif atau memodifikasi jadwal untuk menghindari kemacetan.

Selain itu, analisis prediktif dapat membantu perusahaan memahami bagaimana fluktuasi permintaan pelanggan akan mempengaruhi kebutuhan inventaris dan logistik di masa depan. Sehingga perusahaan mampu mengambil keputusan yang lebih tepat tentang pembelian, produksi, dan distribusi.

3. Analisis Risiko dan Peluang

Dalam bisnis ekspor-impor, selalu ada risiko dan peluang yang saling berkaitan. Perusahaan mungkin menghadapi risiko yang berkaitan dengan fluktuasi mata uang, perubahan regulasi perdagangan, atau gangguan logistik.

Di sisi lain, pasar global menawarkan peluang untuk peningkatan pendapatan, diversifikasi portofolio, dan ekspansi bisnis. Data science berperan penting membantu perusahaan menganalisis kedua aspek tersebut dengan lebih mudah dan akurat.

Dengan menganalisis data historis dan real-time dari berbagai sumber, machine learning dapat mengidentifikasi pola dan tren yang menguntungkan bagi bisnis eskpor-impor.

Baca juga: 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian

4. Analisis Sentimen Pelanggan

Di era digital saat ini, opini dan tanggapan pelanggan mengenai produk atau layanan dengan cepat tersebar melalui media sosial. Memahami sentimen ini dapat memberikan insight bagi perusahaan, khususnya dalam bisnis ekspor-impor yang berhadapan dengan pelanggan dari berbagai budaya dan latar belakang.

Analisis sentimen pelanggan menggunakan teknik data science akan memudahkan pebisnis untuk tahu apakah sentimen pelanggan cenderung positif, negatif, atau netral terhadap produk atau merek tertentu.

Dengan memahami sentimen pelanggan, perusahaan dapat membuat keputusan bisnis yang lebih tepat dan responsif. Misalnya, ketika hasil analisis menunjukkan pelanggan di negara tertentu merasa tidak puas dengan kualitas produk yang diekspor, perusahaan dapat segera menyelidiki penyebabnya dan melakukan perbaikan.

Sebaliknya, jika sentimen positif mendominasi di pasar lain, strategi pemasaran dapat dioptimalkan untuk memaksimalkan peluang di pasar tersebut. Dengan demikian, analisis sentimen tidak hanya membantu perusahaan dalam mengatasi masalah dan tantangan, tetapi juga dalam mengidentifikasi peluang untuk pertumbuhan dan inovasi.

Wah keren banget, ya. Tidak hanya bagi bisnis eskpor-impor, data science juga sudah banyak digunakan oleh perusahaan di industri 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