Contoh Penerapan Data Science di Bidang Marketing

Tahun 2022 ingin upgrade skill baru? Belajar data science adalah pilihan yang tepat kamu masukan ke dalam bucket list di tahun 2022 ini. Upgrade skill sangat penting terutama bagi sahabat DQ yang masih fresh graduate dan ingin menambah nilai tambah kamu ketika apply sebuah pekerjaan. Data science menjadi salah satu bidang keilmuan yang paling diminati. Hal ini, dilandasi karena kebutuhan akan sumber daya manusia yang kompeten di bidang data science kian meningkat seiring dengan eksistensi big data. Contoh penerapan data science di berbagai sektor khususnya di bidang pemasaran sangat banyak. 

Salah satu bidang yang mendapatkan dampak yang signifikan dari data science adalah bidang pemasaran. Bidang pemasaran adalah serangkaian kegiatan untuk memenuhi kebutuhan dan kepuasan konsumen salah satunya dengan cara mempromosikan produk kepada konsumen. Pada artikel kali ini DQLab akan membahas tentang contoh penerapan data science di bidang pemasaran. Yuk, simak terus artikel ini!

1. Customer Segmentation

Mengenali kebutuhan yang berbeda dari tiap pelanggan sangat penting untuk rencana pemasaran yang produktif. Tidak ada dua pelanggan yang persis sama, tetapi pain point, keinginan dan aspirasi mereka dapat dikelompokkan dengan cara dan metode tertentu untuk menginformasikan strategi pemasaran dan mendorong konversi. 

Pelanggan dapat tersegmentasi berdasarkan atribut seperti lokasi mereka, histori pola pembelian mereka, dan bagaimana mereka telah menavigasi melalui sistem yang akan kamu buat dengan menerapkan algoritma machine learning tertentu untuk menentukan nilai potensial dari setiap kelompok pelanggan yang ideal dan produk mana yang paling mungkin menarik bagi mereka. Ini kemudian dapat menginformasikan strategi yang bagus untuk sahabat DQ lakukan.

Baca juga: Pahami Metode Decision Tree Sebagai Algoritma Data Science

2. Penargetan Prospek Tingkat Lanjut

Menjangkau pelanggan potensial yang tepat pada waktu yang tepat secara luas diakui sebagai bagian paling menantang terutama dari proses pemasaran digital. Data science dan sistem machine learning dapat membuat analisis yang jauh lebih mudah. Melalui analisis ekstensif data pemasaran yang kamu kumpulkan bersama wawasan dari dataset yang kamu miliki, ilmu data science dapat memprediksi penawaran atau produk mana yang paling menarik bagi pelanggan dan demografi yang berbeda pada waktu yang berbeda. 

Nilai potensial dari setiap prospek dan setiap pelanggan potensial dapat dinilai, tergantung pada faktor-faktor seperti perilaku pelanggan serupa di masa lalu. Proses ini menyelamatkan kamu dari membuang-buang sebagian dari anggaran pemasaran kamu pada dugaan dan trial and error. 

3. Sentiment Analysis

Analisis sentimen atau yang sering disebut dengan opinion mining merupakan salah satu proyek yang wajib kamu sertakan dalam portofolio kamu. Kamu bisa memulai dari dataset yang sudah tersedia di beberapa situs penyedia dataset open source seperti kaggle atau kamu juga bisa memulai dengan cara scraping atau crawling ulasan-ulasan ataupun opini dari media sosial. Dari setiap ulasan dan opini tersebut pasti ada yang suka, netral, dan tidak suka terhadap suatu produk tertentu.

Biasanya dataset ulasan produk itu banyak dan untuk mengetahui apa saja yang menjadi kelebihan dan kekurangan dari produk kamu, untuk itu dibutuhkan teknik analisis sentimen ini agar kamu dapat membaca opini pelanggan dan mengklasifikasikan opini atau ulasan tersebut secara otomatis tanpa memerlukan waktu yang terbilang lama. Seiring dengan perkembangan teknologi konsumen lebih senang mengekspresikan atau memberi ulasan mereka melalui media sosial, e-commerce dan website. Oleh karena itu, analisis sentimen dilakukan pada platform-platform tersebut.

4. Menjaga Loyalitas Pelanggan

Mempertahankan loyalitas pelanggan dan membangun nilai seumur hidup yang lebih baik untuk pelanggan rata-rata, kamu berpotensi menjadi aplikasi pemasaran yang lebih menguntungkan daripada hanya memperoleh pelanggan baru. Ilmu data dan model machine learning dapat membantu bisnis mengidentifikasikan tiga hal yang dapat membantu meningkatkan loyalitas pelanggan antara lain:

• Tindakan atau penawaran terbaik selanjutnya untuk setiap pelanggan ketika berinteraksi dengan situs web atau produk kamu

• Bagaimana pelanggan dapat berinteraksi dalam keadaan tertentu

• Apa masalahnya jika klien tidak kembali.

Setelah ketiga hal ini terungkap, kamu dapat menyelesaikan banyak masalah yang mungkin membuat pelanggan enggan untuk kembali, menyiapkan rekomendasi otomatis untuk klien yang telah bekerja dengan kamu, dan memprediksi serangkaian tindakan terbaik jika interaksi tersebut direalisasikan. Berkat ketersediaan data mereka, pemasaran kepada pelanggan yang telah menikmati pengalaman mereka dengan kamu lebih mudah dan lebih murah.

Baca juga: Memahami Keunggulan dan Manfaat Data Science dalam Dunia Bisnis

5. Self Learning Data Science Lebih Terarah Bersama DQLab, Yuk!

Sahabat DQ ingin berkarir di bidang data science tapi, bingung apa saja sih yang dipelajari data science? Sudah mencoba belajar otodidak tapi malahan overdosis materi? Mengingat skill data science terbilang cukup banyak yang wajib dikuasai salah satunya adalah memahami algoritma data science nya hingga tahap penerapannya pada dataset. 

Yuk, coba free module Introduction to Data Science with R dan python dari DQLab sekarang 

Caranya gimana? Mudah banget kok cukup signup sekarang ke DQLab.id lalu pilih learn.

Setelah itu kamu sudah bisa menikmati pembelajaran yang praktis dan aplikatif dan jago algoritma data science bersama DQLab! Tunggu apa lagi? Yuk, signup sekarang dan mulai belajar Module Premium di DQLab!

Penulis: Rian Tineges

Editor: Annissa Widya Davita

Tags