BEDUG MERIAH Diskon 95%
Belajar Data 6 BULAN Bersertifikat hanya Rp150K!

0 Hari 7 Jam 31 Menit 0 Detik

Implementasi Data Science untuk Memukau Stakeholder

Belajar Data Science di Rumah 01-Desember-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/023f6e3e879771df43020a2b828b5844_x_Thumbnail800.jpeg

Masa kini, ilmu data science semakin diminati dan dicari oleh perusahaan. Hal ini karena banyak perusahaan yang menyadari pentingnya penggunaan data untuk meningkatkan pertumbuhan bisnis terutama untuk menjangkau pelanggan yang lebih luas. Segmentasi pelanggan yang semakin bervariasi berdampak pada semakin dikenalnya produk yang dimiliki perusahaan. Terlebih persaingan pasar akhir-akhir ini semakin ketat, sehingga dibutuhkan strategi yang tepat. 


Data science membantu perusahaan dengan menghemat waktu dalam proses pengambilan keputusan. Model atau sistem yang dibuat oleh data scientist berdampak pada efisiensi operasional sehingga bisnis mampu berjalan dengan biaya yang seminimum mungkin. Tentu kecanggihan ini tidak ingin dilewatkan begitu saja. 


Pada artikel kali ini, akan dibahas bagaimana data science mampu memukau pelanggan dan berdampak besar bagi bisnis perusahaan. Diberikan juga contoh nyata perusahaan yang berhasil menerapkan data science untuk bertahan di persaingan pasar. Yuk, baca penjelasannya sampai akhir!


1. Memahami Kebutuhan Pelanggan Secara Akurat

Pelanggan adalah aspek paling penting dalam pertumbuhan bisnis. Tidak ada satupun bisnis yang sukses tanpa memperhatikan kebutuhan pelanggan. Dengan persaingan yang semakin ketat, tentu salah satu cara untuk tetap bertahan di pasar adalah memastikan produk sesuai kebutuhan secara akurat. Jika perusahaan terlalu lambat memahami kebutuhan pelanggan, akan sangat mungkin produk yang dipasarkan tidak laku. Jika ini tidak disadari dan berkelanjutan, akan mempengaruhi bisnis di masa depan.


Kegunaan data science adalah untuk mengobservasi perilaku pelanggan berdasarkan tren dan pola yang ada. Loyalitas pelanggan terhadap perusahaan bergantung pada kemampuan bisnis memahami kebutuhan pelanggan. Jika hasil observasi tepat, loyalitas pelanggan akan meningkat. Selain itu, proses analisis tren juga berdampak meningkatkan jumlah pelanggan baru. Memahami kebutuhan hariannya, membuat perusahaan mampu menciptakan inovasi produk yang benar-benar dibutuhkan oleh pelanggan. 


Data Science

Salah satu perusahaan yang menggunakan data science untuk memahami pelanggan adalah Coca-Cola. Perusahaan ini mulai fokus mengembangkan produk berdasarkan data, di tahun 2015. Dalam suatu wawancara, salah satu direksi perusahaan menyadari bahwa data berperan penting pada pertumbuhan bisnis terutama di divisi marketing dan pengembangan produk. 


Pelanggan berbagi pendapat terkait kebutuhannya melalui telepon, email, jaringan media sosial sehingga perusahaan mampu memahami dan melakukan pendekatan kepada mereka. Dalam wawancara tersebut juga disebutkan bahwa pengambilan keputusan berdasarkan data membuat proses pemasaran terfokus pada audiens yang tepat. Masing-masing audiens memiliki minat yang beragam. Dengan bantuan data science, strategi pemasarannya berhasil sesuai sasaran.


Baca juga : Rekomendasi Algoritma Data Science Bidang Finansial


2. Memastikan Produk Sesuai Ekspektasi Pelanggan

Jika pada tahap sebelumya, merupakan tahap awal untuk mengenali produk yang diinginkan. Maka data science juga bisa digunakan pada tahap evaluasi produk yang telah dipasarkan. Data science dapat memberikan beberapa insight berkaitan dengan hasil penjualan. Jika produk telah sesuai dengan kebutuhan pelanggan, namun kepuasannya belum sesuai dengan target perusahaan, maka diperlukan adanya pengembangan lanjutan. 


Jika tidak digunakan data science, ada kemungkinan pengembangan produk tidak memberikan dampak positif pada ekspektasi pelanggan. Sebabevaluasi yang dilakukan tidak berdasarkan data. 


Data science sangat membantu proses riset untuk menjangkau pelanggan. Keunggulan inilah yang belum banyak disadari oleh perusahaan. Sehingga terkadang program pemasaran yang dilakukan justru membuat perusahaan merugi. Biaya operasional yang dikeluarkan bisa jadi sangat besar, namun tidak meningkatkan pendapatan. 


Data Science


Salah satu perusahaan besar yang sering menggunakan data science untuk memastikan produknya sesuai ekspektasi pelanggan adalah Netflix. Jika Sahabat DQ salah satu penggunanya, maka kalian juga menyadari bahwa Netflix selalu tepat dan akurat merekomendasikan tontonan yang sesuai dengan minat kalian. Bayangkan saja, jika tidak menggunakan data science, bagaimana Netflix mampu mengakomodasi ratusan juta pelanggannya? Salah satu proses penggunaan data science di Netflix adalah membuat rekomendasi berdasarkan histori data pencarian dan tontonan yang kalian lakukan. 


3. Meminimalisir Resiko Pada Pengambilan Keputusan

Dalam sebuah bisnis, sudah pasti terdapat banyak resiko dengan persentase yang beragam pada setiap prosesnya. Data science juga mampu digunakan untuk memprediksi resiko yang ada atas sejumlah rencana yang dibuat perusahaan. Dengan kemampuan melakukan prediksi, akan membantu perusahaan untuk melakukan upaya pencegahan sebelum resiko tersebut terjadi. Kebanyakan industri yang memerlukan manajemen resiko adalah industri perbankan. Dimana produk yang ditawarkan berkaitan dengan uang seperti pinjaman. Jika terjadi gagal bayar, akan berdampak pada alur kas perusahaan.


Data Science


Salah satu perusahaan yang menerapkan data science dalam manajemen resiko adalah Bank UOB. Dalam sebuah wawancara disebut bahwa umumnya dibutuhkan waktu 18 jam untuk melakukan analisa manajemen resiko. Namun dengan menerapkan data science, kini perusahaan tersebut hanya membutuhkan beberapa menit. Dari dampak yang cukup signifikan tersebut, UOB ingin mengembangkan penggunaan data science lebih luas, tidak hanya pada aspek manajemen resiko. 


Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian


4. Memastikan Produk Sampai Ke Pelanggan Dengan Baik

Perkembangan e-commerce membuat proses jual beli menjadi lebih mudah. Sehingga siapapun bisa melakukan transaksi dari mana pun. Tantangan terbesar proses ini adalah memastikan produk sampai ke pelanggan dengan baik. Jika tidak dilakukan strategi yang tepat dalam pemilihan kurir, estimasi hari proses pengiriman, pemilihan rute pengiriman, dan hal-hal lainnya, tentu akan berdampak pada kondisi barang yang sampai. Data science juga sangat berperan penting pada proses tersebut. Dengan adanya pemodelan dan sistem otomatis maka resiko dapat diminimalisir. 


Tidak hanya memastikan barang jadi sampai dengan baik ke pelanggan, data science juga dapat mengontrol proses supply chain pada perusahaan. Dimulai dari rantai pengiriman barang mentah, barang setengah jadi, hingga siap dipasarkan juga bisa diatur oleh data science. Umumnya data science juga mengatur inventori gudang sehingga bahan-bahan kebutuhan terjamin kuantitasnya untuk diproduksi. 

Data Science


Salah satu perusahaan besar yang telah melakukan manajemen tersebut adalah PepsiCo. Perusahaan ini memiliki banyak cabang sehingga kebutuhan produknya tentu tidak bisa diatur secara manual. Dalam sebuah webinar, PepsiCo membenarkan bahwa proses supply chain menjadi lebih mudah dengan data science. Data science membantu memastikan kebutuhan retail sesuai dengan volume permintaan dengan waktu yang tepat tanpa ada penundaan. Rekap bahan juga secara otomatis dapat diketahui dan diperbarui tanpa harus memastikan ke masing-masing gudang lagi. Ini membuat bisnis perusahaan PepsiCo berkembang secara cepat dan tepat. 


Dari penjelasan di atas, pasti Sahabat DQ mulai ikut menyadari pentingnya data science dalam membantu perkembangan bisnis. Apakah kalian tertarik untuk mulai berkarir dan mendalami ilmu data science? Jangan tunda lagi karena DQLab akan membantu Sahabat DQ semuanya belajar dengan cara yang mudah. Dengan Sign Up di website kalian akan menemukan beragam modul pembelajaran berkaitan dengan data science. Ada modul gratis yang bisa memberi gambaran kalian para pemula tentang ilmu data science. Pilih berlangganan Platinum untuk menikmati pembelajaran yang lengkap, mudah, dan menyenangkan. Yuk, Sign Up di sini!


Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya  

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login