DQLab Super Giveaway! Belajar Data Science 6 Bulan hanya Rp.99.000! DAFTAR

Pakai Kode: KUPON99K. Berakhir 0 Days 21 Jam : 46 Menit : 1 Detik

Contoh Data Science dalam yang Sering Diaplikasikan dalam Bidang Retail

Belajar Data Science di Rumah 21-Januari-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/618044d0d5609c1fca1d90346e3c957a_x_Thumbnail800.jpg

Contoh Data Science dapat dilihat di berbagai sektor industri. Hal ini terjadi karena perkembangan teknologi yang begitu pesat ternyata melahirkan berbagai permasalahan baru. Kemunculan Data Science diharapkan dapat menjawab berbagai permasalahan tersebut. Salah satu sektor yang sangat memanfaatkan keberadaan Data Science untuk meningkatkan performanya adalah sektor retail.

Secara umum, sektor retail atau juga dapat disebut ritel merupakan aktivitas jual beli atau perniagaan, dimana produknya dapat berupa barang ataupun jasa. Barang-barang yang dibeli dari bisnis ritel ini biasanya digunakan untuk kebutuhan sehari-hari, bukan untuk dijual kembali. Retail dikenal juga sebagai dengan istilah bisnis eceran, dimana retailer akan mengambil barang sebagai pengecer dan akan dijual kembali. Nah, dalam artikel ini kita akan membahas contoh pengaplikasian Data Science dalam sektor retail. Yuk, simak artikelnya!

1. Customer Churn

Customer Churn menjadi salah satu bagian dari ilmu Data Science yang sangat penting dalam sektor retail. Tentunya kita tidak bisa memungkiri bahwa ketika kita memutuskan untuk melakukan aktivitas perniagaan, maka akan banyak kompetitor yang juga menjual produk ataupun jasa yang sama. Customer Churn ini dapat digunakan untuk mencari tahu berapa peluang dari customer kita untuk memilih pindah ke kompetitor. Kemudian kita juga dapat meningkatkan performa agar dapat menekan angka churn.

Baca juga : Ini yang Akan Kamu Pelajari di Kelas Data Science DQLab!

2. Customer Segmentation

Pengaplikasian ilmu Data Science selanjutnya adalah dalam Customer Segmentation. Customer Segmentation ini bertujuan agar dapat lebih mengenal pelanggan sehingga produk-produk yang dihasilkan bisa disesuaikan dengan keinginan pelanggan. Hal ini juga bisa digunakan untuk memberikan beberapa paket diskon dan menyebabkan terjadinya penjualan produk lebih banyak hanya dalam satu transaksi. 

Customer Segmentation ini pada dasarnya digunakan untuk mengelompokkan jenis customer. Beberapa paket barang mungkin menarik minat sebagian orang, namun tidak untuk yang lainnya. Sehingga ketika ditambah variasi paketnya, kemungkinan untuk menarik lebih banyak customer.Sehingga peluang untuk menghasilkan lebih banyak penjualan juga akan semakin tinggi.

3. Market Basket Analysis

Nah, pengaplikasian selanjutnya adalah Market Basket Analysis. Dalam Market Basket Analysis, kita dapat melihat kecenderungan customer ketika membeli sebuah barang pasti akan diikuti dengan membeli barang lainnya, misalkan ketika membeli spaghetti pasti akan membeli sausnya, dan lain sebagainya. Sehingga dengan adanya Market Basket Analysis ini, pengusaha retail dapat mengoptimalkan posisi peletakan barang, misalnya bisa didekatkan atau bisa juga dibuatkan dalam bentuk paket diskon.

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

4. Mulai Terapkan Ilmunya dengan Belajar Data Science bersama DQLab!

Tidak memiliki background IT? Jangan khawatir, kamu tetap bisa menguasai Ilmu Data Science untuk siap berkarir di revolusi industri 4.0. Bangun proyek dan portofolio datamu bersama DQLab untuk mulai berkarir di industi data yang sebenarnya! Sign up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab!


Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri

Editor : Annissawd

Share

Postingan Terkait

Mulai Bangun Karirmu Bersama DQLab!