Ide Portfolio Data Scientist di Bidang Marketing

Peran data scientist semakin krusial dalam dunia bisnis dan teknologi modern. Dengan jumlah data yang terus meningkat, banyak perusahaan yang mulai mengandalkan data scientist untuk mengubah data menjadi informasi berharga dan solusi bisnis yang inovatif. Oleh karena itu, membangun portofolio yang kuat dan relevan dengan studi kasus terbaru adalah langkah tepat untuk menarik perhatian HR atau klien.

Artikel ini bertujuan untuk memberikan rekomendasi tentang studi kasus terupdate yang bisa menjadi portofolio seorang data scientist. Studi kasus ini mencakup berbagai aspek dalam bidang marketing. Dengan memilih studi kasus yang tepat, kalian dapat menunjukkan keterampilan dan kemampuannya dalam menerapkan analisis data, kecerdasan buatan, dan teknik machine learning untuk mengatasi masalah dunia nyata. Yuk, simak pembahasannya!

1. Segmentasi Pelanggan

Kalian dapat memulai dengan mengumpulkan data pelanggan dari berbagai sumber, termasuk data pembelian historis, data demografis, dan perilaku online. Setelah data terkumpul, langkah berikutnya adalah menerapkan teknik segmentasi seperti analisis clustering untuk mengidentifikasi kelompok pelanggan yang homogen berdasarkan pola pembelian, preferensi produk, atau tingkat loyalitas.

Kalian juga dapat menggunakan algoritma seperti K-Means atau algoritma clustering hierarkis untuk mengelompokkan pelanggan ke dalam segmen yang berbeda. Selanjutnya, lakukan analisis mendalam pada setiap segmen, pahami karakteristik dan preferensi unik dari masing-masing segmen tersebut, sehingga kalian dapat mengembangkan strategi pemasaran yang lebih tepat dan personal untuk setiap segmen.

Selain itu, dalam portofolio segmentasi pelanggan ini, coba tambahkan aspek prediktif dengan mengembangkan model prediktif untuk memperkirakan perilaku pelanggan di masa depan berdasarkan segmentasi yang telah dibuat. Dengan menggunakan teknik seperti analisis regresi atau pembelajaran mesin, kalian dapat memprediksi metrik seperti nilai seumur hidup pelanggan, kemungkinan churn, atau potensi pembelian tambahan dari setiap segmen pelanggan.

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

2. Rekomendasi Produk

Pertama-tama, kalian perlu mengumpulkan dan membersihkan data perilaku pelanggan, seperti riwayat pembelian, penelusuran produk, dan interaksi lainnya dengan platform perusahaan melalui email, situs web, atau aplikasi seluler. Setelah data terkumpul, gunakan teknik analisis data dan pembelajaran mesin, seperti collaborative filtering atau content-based filtering, untuk menganalisis pola perilaku pelanggan dan mengidentifikasi preferensi mereka terhadap produk tertentu. Selanjutnya, lakukan pengembangan berbagai algoritma rekomendasi yang dapat menyarankan produk-produk yang paling relevan dan sesuai dengan preferensi pelanggan.

Selanjutnya, implementasikan sistem rekomendasi produk ini ke platform perusahaan, baik melalui email, situs web, atau aplikasi seluler, sehingga dapat memberikan rekomendasi produk secara real-time kepada pelanggan saat mereka melakukan interaksi dengan platform tersebut. Lakukan pengujian A/B untuk mengevaluasi kinerja sistem rekomendasi dan melakukan iterasi berkelanjutan untuk meningkatkan akurasi dan relevansi rekomendasi. 

3. Identifikasi Tren Pasar

Kumpulkan data dari berbagai sumber, termasuk data penjualan internal, data eksternal seperti data ekonomi dan demografis, serta data dari sumber online seperti media sosial dan platform e-commerce. Setelah data terkumpul, terapkan teknik analisis data seperti analisis statistik, pemodelan prediktif, dan visualisasi data untuk mengidentifikasi tren pasar yang signifikan, baik itu tren penjualan produk tertentu, perubahan preferensi konsumen, atau perubahan dalam perilaku pembelian.

Selanjutnya, gunakan informasi yang diperoleh dari analisis data untuk memberikan rekomendasi dan saran kepada tim pemasaran dan manajemen perusahaan. Misalnya, kalian dapat mengidentifikasi segmen pasar yang berkembang, menyarankan produk atau layanan baru yang dapat diluncurkan, atau memberikan saran strategi pemasaran yang dapat meningkatkan pasar.

4. Optimasi Marketing Campaign

Langkah pertama dengan mengumpulkan data yang relevan terkait marketing campaign saat ini, seperti data interaksi pelanggan, data penjualan, dan data biaya yang dikeluarkan. Setelah data terkumpul, kalian dapat menggunakan teknik analisis data untuk mengevaluasi kinerja kampanye saat ini, termasuk ROI (Return on Investment), ROAS (Return on Advertising Spend), dan metrik kinerja lainnya.

Kemudian, gunakan insight yang diperoleh dari analisis data untuk mengidentifikasi peluang optimasi, seperti menyesuaikan penargetan kampanye, menyesuaikan pengaturan harga, atau memilih media promosi yang lebih efektif.

Selain itu, kalian dapat menguji berbagai skenario melalui simulasi atau eksperimen A/B untuk memvalidasi strategi kampanye yang diusulkan sebelum diimplementasikan secara penuh. Dengan cara ini, ide portofolio akan menunjukkan kemampuan kalian dalam menerapkan pendekatan data-driven untuk meningkatkan efektivitas marketing campaign dan mengoptimalkan penggunaan sumber daya perusahaan secara keseluruhan.

Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar

Untuk bisa mengeksplorasi beragam studi kasus di atas, kalian bisa loh mengaksesnya dari DQLab. DQLab merupakan platform pembelajaran online yang berfokus pada data science. Selain menyediakan kursus dan pelatihan interaktif, situs ini juga menyediakan proyek-proyek data science yang dapat kalian kerjakan. Kalian dapat memanfaatkan studi kasus tersebut sebagai sumber inspirasi dan ide untuk portofolio. 

Platform ini juga memiliki berbagai tingkat kesulitan. Mulai dari pemula hingga tingkat lanjutan, sehingga kalian dapat memilih ide kasus yang paling sesuai dengan kemampuan kalian. Dengan mengerjakan proyek-proyek di DQLab, pasti kalian akan memperoleh pengalaman praktis dan membangun portofolio yang kuat.

Tahukah kalian kelebihan lain dari DQLab? Bahkan juga diintegrasikan dengan ChatGPT! Manfaatnya apa, ya?

• 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 persiapkan diri untuk membuat portfolio yang menarik, atau ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang!

Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya