PROMO 12.12 YES! BELAJAR DATA SCIENCE 6 BULAN CUMA 122K!
Diskon Spesial 97% Belajar Data Science Bersertifikat!
SERBU DISINI!
Pendaftaran ditutup dalam 1 Hari 18 Jam 6 Menit 27 Detik 

Metode Machine Learning dalam Dunia Marketing, Pemula Wajib Tahu

Belajar Data Science di Rumah 02-Juli-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/321988141a7e717b3e9eb4c8ed36021e_x_Thumbnail800.jpg

Untuk memahami bagaimana ilmu data membantu pemasaran, pertimbangkan tingkat wawasan yang dapat ditawarkan data besar ke dalam perilaku konsumen. Perusahaan dapat memperbaiki hal-hal seperti penetapan harga dan strategi pemasaran lainnya menggunakan ilmu data. Misalnya, ilmu data dapat mendorong penetapan harga untuk perusahaan e-niaga. 


Hal ini memungkinkan mereka untuk memperbaiki perasaan mereka tentang apa yang akan ditanggung pasar untuk produk atau layanan mereka, dan meningkatkan keuntungan mereka. Ilmu data juga membantu bisnis mengembangkan dan memasarkan produk mereka secara lebih efektif, karena memungkinkan mereka untuk memilih pelanggan sasaran dengan lebih efisien.


Ilmu data dan analitik data menawarkan wawasan tentang pola pembelian. Bisnis dapat menggunakan analitik deskriptif untuk menggambarkan kumpulan data seputar bagaimana konsumen membeli dalam kondisi yang berbeda. Mereka juga dapat menyebarkan analisis korelatif untuk memprediksi kapan hubungan mungkin ada antara set data atau variabel yang diberikan. Misalnya, data mungkin mengungkapkan bahwa sebagian konsumen yang membeli jenis produk tertentu kemungkinan besar akan mencoba produk seperti penawaran baru mereka.


Tetapi ilmu data melangkah lebih jauh dari analisis semacam ini. Hal ini juga dapat memprediksi pola masa depan, mengidentifikasi tindakan yang secara bermakna dapat mempengaruhi strategi bisnis secara keseluruhan. Misalnya, ilmuwan data dapat mengungkap titik harga yang optimal, tawaran untuk iklan terprogram, atau cara untuk menghasilkan pelanggan baru di masa mendatang berdasarkan trend pada data yang ada.


Apa saja Machine Learning dalam Dunia Marketing? Yuk simak selengkapnya


1. Market Basket Analysis

Market basket analysis atau MBA adalah teknik penambangan data yang digunakan oleh pengecer untuk meningkatkan penjualan dengan lebih memahami pola pembelian pelanggan. Ini melibatkan analisis kumpulan data besar, seperti riwayat pembelian, untuk mengungkapkan pengelompokan produk, serta produk yang kemungkinan akan dibeli bersama.


Penerapan market basket analysis atau MBA dibantu oleh munculnya sistem point-of-sale (POS) elektronik. Dibandingkan dengan catatan tulisan tangan yang disimpan oleh pemilik toko, catatan digital yang dihasilkan oleh sistem POS memudahkan aplikasi untuk memproses dan menganalisis data pembelian dalam jumlah besar.


Implementasi market basket analysis atau MBA memerlukan latar belakang statistik dan ilmu data, serta beberapa keterampilan pemrograman komputer algoritmik. Bagi mereka yang tidak memiliki keterampilan teknis yang dibutuhkan, ada alat komersial yang tersedia.


Salah satu contohnya adalah alat Analisis Keranjang Belanja di Microsoft Excel, yang menganalisis data transaksi yang terdapat dalam spreadsheet dan melakukan market basket analysis atau MBA. Item yang akan dianalisis harus terkait dengan ID transaksi. Alat Analisis Keranjang Belanja kemudian membuat dua lembar kerja: lembar kerja Kelompok Barang Keranjang Belanja, yang mencantumkan item yang sering dibeli bersamaan, dan lembar kerja Aturan Keranjang Belanja, yang menunjukkan bagaimana item terkait (Misalnya, pembeli Produk A cenderung membeli Produk B).


Baca juga : Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science!


2. Customer Segmentation

Segmentasi pelanggan adalah proses di mana Sahabat DQ membagi pelanggan menjadi beberapa segmen berdasarkan karakteristik umum “ seperti demografi atau perilaku, sehingga Sahabat DQ dapat memasarkan ke pelanggan tersebut secara lebih efektif.


Grup segmentasi pelanggan ini juga dapat digunakan untuk memulai diskusi tentang membangun persona pemasaran. Ini karena segmentasi pelanggan biasanya digunakan untuk menginformasikan pesan merek, pemosisian, dan untuk meningkatkan cara bisnis menjual “ sehingga persona pemasaran perlu diselaraskan dengan segmen pelanggan tersebut agar efektif.


œPersona pemasaran menurut definisi adalah personifikasi dari segmen pelanggan, dan tidak jarang bisnis membuat beberapa persona untuk mencocokkan segmen pelanggan mereka yang berbeda.


Tetapi agar hal itu terjadi, sebuah bisnis membutuhkan serangkaian segmen pelanggan yang kuat sebagai basisnya. Yang membawa kita ke bagian selanjutnya, membedakan perbedaan antara segmentasi pelanggan dan segmentasi pasar, sehingga segmentasi Sahabat DQ seakurat mungkin.


3. Market Segmentation

Dibandingkan dengan segmentasi pelanggan, segmentasi pasar lebih umum dan terlihat di semua pasar. Sementara segmentasi pasar berhubungan dengan keseluruhan pasar, segmentasi pelanggan adalah bagian dari pasar Sahabat DQ.


Misalnya, jika Sahabat DQ berkecimpung dalam bisnis penjualan kendaraan dan biasanya Sahabat DQ menjual ke bisnis, maka segmen pelanggan Sahabat DQ adalah B2B dan Sahabat DQ dapat membandingkan pelanggan yang cenderung membeli truk komersial besar, versus van milik bisnis kecil. Kedua pelanggan ini memiliki kebutuhan yang berbeda, dan tergantung pada korelasi yang Sahabat DQ temukan, maka Sahabat DQ dapat menjadi dua segmen pelanggan yang berbeda untuk menjadi fokus Sahabat DQ.


Namun, jika mensegmentasi seluruh pasar, maka Sahabat DQ dapat membandingkan orang-orang yang ada di pasar untuk pengangkut orang versus mobil sport. Yang jauh lebih luas.


Dalam hal ini, sebagian besar produsen pasar tidak akan melayani seluruh pasar sehingga lebih efektif untuk fokus pada elemen penjualan. Sahabat DQ akan melihat hasil yang lebih baik dengan menargetkan satu atau dua segmen pelanggan yang terfokus, daripada keseluruhan pasar.


4. Fraud Detection

Deteksi penipuan adalah proses yang mendeteksi dan mencegah penipu mendapatkan uang atau properti melalui cara palsu. Ini adalah serangkaian aktivitas yang dilakukan untuk mendeteksi dan memblokir upaya penipu untuk mendapatkan uang atau properti secara curang. Deteksi penipuan lazim di sektor perbankan, asuransi, medis, pemerintah, dan publik, serta di lembaga penegak hukum. 


Kegiatan penipuan termasuk pencucian uang, serangan siber, penipuan klaim perbankan, cek bank palsu, pencurian identitas, dan banyak praktik ilegal semacam itu. Akibatnya, organisasi menerapkan teknologi deteksi dan pencegahan penipuan modern dan strategi manajemen risiko untuk memerangi transaksi penipuan yang berkembang di berbagai platform. 


Teknik ini menerapkan analitik adaptif dan prediktif (yaitu, pembelajaran mesin) untuk membuat skor risiko penipuan bersama dengan pemantauan real-time dari peristiwa penipuan. Hal ini memungkinkan pemantauan terus menerus atas transaksi dan kejahatan secara real-time. Ini juga membantu menguraikan tindakan pencegahan baru dan canggih melalui otomatisasi.


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


Mulai Belajar Algoritma Data Science gratis bersama DQLab Academy! Yuk mulai sign up dan login melalui DQLab Academy! Nikmati kemudahan belajar Algoritma Data Science tanpa ribet melalui live code editor DQLab. Belajar sambil belajar sekaligus buat portfolio dengan modul DQLab! 




Mulai Belajar
Data Science Sekarang
Bersama DQLab

Buat Akun Belajarmu & Mulai Langkah
Kecilmu Mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :