Kenali Implementasi Algoritma Data Science di Bidang Marketing
Algoritma Data Science memiliki banyak kegunaan dan bisa diaplikasikan di berbagai bidang, mulai dari bidang teknologi, kesehatan, pendidikan, pemasaran, ekonomi, dan lainnya. Berkembangnya Big Data yang sangat signifikan menyebabkan penggunaan algoritma Data Science terus meningkat hal ini karena tidak semua tools konvensional bisa digunakan untuk mengolah Big Data.
Salah satunya di bidang marketing, dengan memanfaatkan Data Science kini menjadi bagian terpenting untuk menjalankan sebuah bisnis. Dengan Data Science kamu bisa mendapatkan strategi yang tepat dan sesuai dengan tujuan bisnismu.
Big Data dan Data Science akan menjadi salah satu "essentials" dalam bisnis di masa depan ditambah dengan bantuan internet akan membantu marketer memastikan bahwa campaign yang dilakukan bisa berjalan dengan baik dan mendapatkan peningkatan pada pelanggan untuk melakukan pembelian.
Melihat hal ini, mulai banyak pemain baru yang mencoba untuk masuk ke sektor pemasaran. Sehingga agar pemain lama bisa mempertahankan eksistensinya, mereka bisa memanfaatkan ilmu Data Science. Penasaran dengan penerapan Data Science dalam sektor pemasaran? Yuk, simak pembahasannya!
1. Personalisasi dan Segmentasi Pelanggan
Segmentasi pelanggan menjadi hal yang cukup penting untuk perusahaan yang bergerak di bidang jasa maupun produk, termasuk dalam dunia telekomunikasi. Setelah melakukan segmentasi, kita bisa mengetahui dengan jelas karakteristik dari setiap pelanggan sehingga kita bisa menawarkan produk yang tepat.
Pada dasarnya, ada empat skema segmentasi yang harus diperhatikan, yaitu segmentasi nilai pelanggan, segmentasi perilaku pelanggan, segmentasi siklus hidup pelanggan, serta segmentasi migrasi pelanggan. Dengan memanfaatkan hal ini, perusahaan bisa melakukan peningkatan perencanaan serta target dalam bisnis.
Sebagai contoh kasus:
Jika kamu bekerja disebuah restoran burger dan kamu kedapatan melayani 3 orang konsumen, dimana ketiga pelanggan tersebut memesan 3 paket burger yang sama lalu kamu menyajikannya. Setelah mereka selesai makan kamu membersihkan meja mereka dan kamu melihat di piring sang anak tersisa selada yang tidak dimakan, dan di piring si ibu tersisa beberapa porong kentang.
Sementara di piring sang ayah habis semua. Hal ini membuktikan bahwa setiap orang memiliki selera yang berbeda, kemudian kamu pun membuat sebuah menu baru dan ternyata menu baru kamu lebih banyak dibeli.
Simak Contoh Kasus pada Video Berikut
Contoh kasus ini bisa disebut dengan customer segmentation, dimana kamu memetakan karakteristik pelanggan kamu berdasarkan usia, profesi, tempat tinggal dan lainnya, untuk menentukan bagaimana cara menangani kelompok tertentu.
Baca juga: Memahami Keunggulan dan Manfaat Data Science dalam Dunia Bisnis
2. Menentukan Strategi Promosi
Strategi promosi adalah langkah, tindakan atau taktik yang digunakan untuk meningkatkan promosi terhadap suatu produk baik berupa barang atau jasa. Strategi promosi ini merupakan suatu poin penting dalam pemasaran untuk mendapatkan keuntungan yang besar dan meminimalisir kerugian. Data science pun memiliki peran dalam proses penentuan strategi promosi.
Dengan mengetahui data penjualan serta diolah dengan penerapan algoritma Data Science, maka akan diketahui beberapa insight seperti produk yang paling diminati, yang jarang diminati, sasaran usia, dan lain-lain. Dengan mengetahui beberapa hal terkait di atas, maka pengguna akan sangat terbantu dalam menentukan strategi promosi.
3. Memprediksi Peluang Baru
Memanfaatkan Predictive Analytics atau analisis prediktif yang merupakan salah satu komponen Data Science, kamu dapat mengambil data dan mempelajari lebih lanjut dari data untuk prospek mana yang menguntungkan bagi bisnis kamu.
Teknik menganalisis ini dapat menggunakan data lama atau data di masa lalu lalu mengolahnya kembali hingga menghasilkan sebuah prediksi untuk masa depan.
Dengan adanya prediksi juga dapat membantu untuk mengambil langkah yang lebih strategis dan juga terhindar dari masalah yang dapat merugikan. Maka dari itu, Data Scientist, Data Analyst, atau Business Analyst sekalipun salah satu syarat keterampilan yang wajib dimiliki adalah terampil dalam bahasa pemrograman seperti Python, R, Hadoop, Java Script, dan lainnya.
4. Menjaga Loyalitas Pelanggan
Mempertahankan loyalitas pelanggan dan membangun nilai seumur hidup yang lebih baik untuk pelanggan rata-rata, akan berpotensi menjadi aplikasi marketing 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 memiliki pengalaman dengan produkmu menjadi lebih mudah dan lebih murah.
Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian
Penerapan algoritma Data Science saat ini sudah sangat sering kita jumpai dalam kehidupan sehari-hari, mulai dari belanja online, transaksi mobile banking, bahkan sampai bisa memprediksi atau mengira-ngira perhitungan data covid atau prediksi penyakit berdasarkan data. Dasar-dasar Data Science dapat dipelajari di Kursus Data Science Online DQLab.
DQLab menyediakan berbagai macam modul yang dapat kita kerjakan kapanpun dan dimanapun. Selain itu terdapat pula fitur live code sehingga memudahkan pengguna dapat langsung belajar tanpa harus menginstall aplikasi.
Cara bergabungnya sangat mudah. Langsung saja Sign Up di DQLab.id dan nikmati belajar algoritma Data Science!
Penulis: Salsabila MR
Editor: Annisa Widya Davita