Data Scientist Indonesia Pasti Lakukan Machine Learning Ini
Ternyata, metode pengolahan data sangat membantu kamu dalam membuat rekomendasi perbaikan produk bisnis yang kamu miliki terutama dalam situasi Covid-19 yang membuat industri bisnismu memiliki omset yang menurun. Contohnya, jumlah pelanggan yang semakin bertambah menunjukkan bahwa bisnis yang sedang kamu bangun memiliki value yang menarik. Value tersebut tentu bisa menurun jika kamu tidak mampu mempertahankannya. Misalnya, kamu tidak memiliki ide untuk melakukan renewal terhadap produk yang kamu miliki, bahkan kamu merasa bingung bagaimana mengelola data yang kamu dapatkan setiap harinya. Hal ini disebabkan karena data tersebut memiliki banyak sekali entitas seperti data produk, pemasukan, bahkan data penjualan dalam skala yang sangat besar.
Kondisi tersebut tentu dapat diselesaikan dengan cepat dan tepat melalui metode pengolahan data yang benar. Efisiensi pengembangan produk menjadi salah satu solusi agar bisnismu tetap "standout" dalam kompetisi bisnis yang sebenarnya. Sehingga, kamu akan terarah dalam melakukan scaling up bisnis yang kamu miliki tanpa khawatir value bisnismu menurun. Kombinasi penggunaan metode pengolahan data Apriori Algorithm dan Market Basket Analysis akan memberikan jawaban berdasarkan data transaksi penjualan produk yang kamu miliki. Menarik bukan?
Jika kamu seorang Non-IT jangan khawatir, DQLab akan bersamamu untuk membahas kedua hal tersebut !
1. Market Basket Analysis : Yuk Kenali Pola Unik Transaksi Pelanggan, Tingkatkan Penjualan!
Market Basket Analysis atau dikenal dengan MBA merupakan suatu metode analisis data yang bertujuan untuk menentukan pola unik dari suatu data berdasarkan perilaku transaksi pelanggan. Pernahkah kamu melakukan transaksi pembelian lebih dari dua kombinasi produk? Atau, ketika di swalayan atau toko waralaba kamu pernah memperhatikan rak barang yang ada di depanmu? Sebenarnya itu didapatkan berdasarkan implementasi metode analisis data menggunakan market basket analysis.
Jika dataset transaksi penjualan yang kamu miliki berjumlah lebih dari 100 transaksi. Maka kamu akan mendapatkan kesulitan untuk melihat kombinasi transaksi penjualan produk pada bisnismu dengan cara manual. Sehingga, pengembangan produk yang kamu lakukan akan terhambat dan value bisnismu akan menurun. Hal ini disebabkan karena improvement pada bisnismu sedikit terlambat dibandingkan dengan kompetitormu. Penerapan metode analisis data untuk mengenali pola unik transaksi pelanggan akan sangat mempermudah kamu dalam meningkatkan penjualan produk seperti melakukan inovasi terhadap paket kombinasi produk bisnismu. Tertarik ? Jelajahi lebih jauh bersama DQLab !
Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist
2. Apriori Algorithm: Ketahui Asosiasi Kombinasi Transaksi Penjualan Produk Bisnimu dengan Akurat!
Bicara mengenai pemaketan produk sebenarnya adalah mencari produk-produk yang memiliki hubungan atau asosiasi kuat di dalam transaksi. Hubungan "kuat" disini akan dilihat berdasarkan proporsi jumlah kemunculan kombinasi produk yang akan dipaketkan dengan keseluruhan transaksi. Metode analisis data dengan Apriori Algorithm, menghasilkan rekomendasi yang dapat digunakan untuk membuat keputusan yang sangat menguntungkan bagi keberlanjutan bisnismu.
Apriori algorithm adalah salah satu algoritma yang merupakan penerapan praktis dari Market Basket Analysis (MBA). Algoritma ini digunakan untuk menganalisa banyaknya kombinasi produk yang terjadi di dalam transaksi ritel, yang akan sulit dan lama jika dilakukan secara manual.
Secara teknis, metode analisis data ini akan mencari tingkat asosiasi antar item di dalam banyak kombinasi kelompok data secara otomatis. Kombinasi ini juga bisa disusun dengan suatu aturan (rule) asosiasi "Jika membeli ini produk A maka akan membeli produk B", sehingga algoritma ini dikategorikan sebagai Association Rules di ranah machine learning.
Dengan menemukan paket produk yang asosiasinya kuat, seorang praktisi dapat menyarankan kepada tim bisnis agar melakukan berbagai action item seperti membuat paket produk dengan penawaran khusus, mendekatkan produk-produk tersebut saling berdekatan dalam satu rak, mengeluarkan rekomendasi produk di sistem e-commerce, mengurangi masalah stok di inventori, dan lain-lain.
3. Scaling Up Bisnismu dengan Kombinasi Apriori Algorithm dan Market Basket Analysis
Jika kamu perhatikan, di swalayan atau toko waralaba terdapat rak penyimpanan produk yang produknya disusun secara tersusun rapi dan terarah. Ternyata, selain untuk menunjukkan kesan aesthetic dan enak dilihat, hal tersebut adalah hasil dari penerapan kombinasi Apriori Algorithm dan Market Basket Analysis. Dalam menentukan susunan produk yang ada di dalam rak, tentu tim praktisi data sudah menyampaikan beberapa produk yang jadi primadona di swalayan tersebut.
Selain itu, adanya bundling package yang disediakan oleh banyak swalayan juga merupakan hasil penerapan kedua metode analisis data ini untuk menangani stok inventori barang yang memiliki status "slow moving item" atau barang yang kurang laku terjual. Bundling package ini biasanya dilakukan dengan memaketkan produk yang paling laku terjual dan produk yang kurang laku terjual. Hal ini dilakukan dengan memberikan harga khusus atau promosi khusus dalam setiap bundlingnya. Sehingga, kamu tidak perlu khawatir stok barang yang kurang laku terjual menjadi expired atau kadaluarsa yang menyebabkan kerugian untuk bisnismu.
Yuk, mulai karirmu sebagai praktisi data untuk scaling up bisnismu bersama DQLab !
Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar
4. Yuk Mulai Belajar Data Science Sekarang!
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!
