Contoh Ragam Project Data Analyst di E-Commerce

Profesi data analyst banyak dibutuhkan di berbagai industri, terutama bisnis e-commerce. Ada banyak project yang bisa dikerjakan di bidang tersebut karena secara mayoritas aktivitas bisnisnya menggunakan data. Oleh karena itu, banyak pemula yang memulai karirnya sebagai data analyst di industri e-commerce.

Kalian juga salah satu yang memiliki ketertarikan di bidang data analyst? Nah, kalian bisa mulai dengan mengenal beberapa contoh ragam projectnya. Mulai dari segmentasi pelanggan hingga analisis konversi website. Masing-masing project tersebut tentu memiliki tujuan bisnis dan cara analisis yang berbeda, ya. Penasaran seperti apa prosesnya? Yuk langsung simak pembahasan berikut ini!

1. Segmentasi Pelanggan

Dengan menganalisis data seperti perilaku pembelian, preferensi produk, usia, dan lokasi geografis, data analyst dapat mengidentifikasi pola-pola yang menggambarkan kelompok pelanggan tertentu. Dengan memahami tentang masing-masing segmen, perusahaan dapat mengembangkan strategi pemasaran yang lebih terfokus dan campaign yang disesuaikan dengan kebutuhan dan minat spesifik dari setiap segmen.

Selain itu, segmentasi pelanggan juga membantu perusahaan e-commerce dalam personalisasi pengalaman pelanggan. Dengan mengetahui preferensi dan kebiasaan belanja setiap segmen, perusahaan dapat menyajikan rekomendasi produk yang lebih relevan dan menarik bagi pelanggan.

Hal ini tidak hanya meningkatkan kepuasan pelanggan, tetapi juga dapat meningkatkan tingkat konversi dan loyalitas pelanggan. Data analyst berperan penting dalam memastikan bahwa segmentasi pelanggan dilakukan secara akurat dan strategi pemasaran yang dihasilkan sesuai dengan tujuan bisnis perusahaan.

Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python

2. Analisis Strategi Marketing

Seorang data analyst juga memiliki tugas untuk mengumpulkan, menganalisis, dan mengevaluasi data terkait hasil promosi dan marketing campaign. Dengan menggunakan beragam tools, data analyst dapat mengukur efektivitas promosi dengan akurat. Mereka dapat melihat peningkatan penjualan yang dihasilkan oleh campaign tertentu, mengidentifikasi tren konsumen, serta mengukur ROI untuk setiap investasi promosi.

Selain itu, data analyst juga dapat membantu perusahaan dalam mengoptimalkan strategi marketing perusahaan. Dengan melihat data hasil promosi secara mendalam, kalian dapat mengidentifikasi strategi mana yang berhasil dan yang tidak, memungkinkan perusahaan untuk mengalokasikan biaya marketing dengan lebih lebih bijak. Hal ini dapat menghasilkan penghematan yang signifikan dan meningkatkan efisiensi dalam pengeluaran perusahaan.

3. Tren Retensi Pelanggan

Analisis retensi pelanggan adalah salah satu tugas penting yang dilakukan oleh seorang data analyst di perusahaan e-commerce. Dengan memahami data historis pelanggan, data analyst dapat mengidentifikasi tren-tren yang berkaitan dengan retensi pelanggan. Mereka dapat melihat pola-pola perilaku pelanggan, seperti frekuensi pembelian, lama berlangganan, atau aktivitas di platform e-commerce.

Selain itu, data analyst juga dapat memanfaatkan tools statistik dan model prediksi untuk memproyeksikan tingkat retensi pelanggan di masa depan. Dengan demikian, perusahaan dapat mempersiapkan strategi yang lebih proaktif untuk mempertahankan pelanggan. Misalnya, dengan mengembangkan program loyalitas, menawarkan insentif khusus, atau meningkatkan pengalaman pelanggan secara keseluruhan.

Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya

4. Analisis Konversi Website

Data analyst bertanggung jawab untuk menggali insight dari traffic website. Hal ini melibatkan identifikasi drop-off di mana pelanggan meninggalkan situs web sebelum menyelesaikan pembelian. Dengan melakukan analisis ini, data analyst dapat mengidentifikasi masalah atau hambatan dalam pengalaman pelanggan.

Setelah masalah tersebut diidentifikasi, data analyst dapat memberikan rekomendasi yang untuk meningkatkan tingkat konversi. Rekomendasi ini dapat mencakup perbaikan tata letak halaman, perubahan pada tampilan website, atau penyederhanaan proses checkout. Misalnya, jika data menunjukkan ternyata banyak pelanggan meninggalkan keranjang belanja mereka saat tiba di halaman pembayaran, data analyst dapat menyarankan penyederhanaan proses pembayaran.

Selain itu, data analyst juga dapat melakukan uji A/B atau uji multivariabel untuk melihat efektivitas perubahan yang diusulkan. Dengan demikian, perusahaan dapat mengambil keputusan berdasarkan data untuk mengetahui perubahan mana yang paling efektif dalam meningkatkan tingkat konversi.

Jadi, konversi website adalah aspek penting dalam upaya perusahaan e-commerce untuk mengoptimalkan situs web dan meningkatkan konversi pelanggan menjadi pembeli aktif, yang nantinya tentu dapat meningkatkan pendapatan dan keberlanjutan bisnis.

Tertarik untuk mempelajari beragam project data analyst tersebut? Kalian bisa mulai melatih diri dengan menyelesaikan ragam project data analyst di DQLab. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Semua skill yang dibutuhkan akan diajarkan.

Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri. 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 ikuti  Bootcamp Data Analyst with SQL and Python untuk siap jadi ahli dalam menyampaikan insight data! 

Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya