[Baru] Yuk, Akses Project Baru Customer Segmentation with Python bersama DQLab
Instagram
LinkedIn
Customer Segmentation merupakan proses pengelompokan dalam menentukan target customer. Proses tersebut menjadi hal penting karena mengingat kesuksesan berbisnis terletak pada customer. Baik bisnis skala ke bawah, menengah, maupun ke atas. Tentu, setiap produk memiliki target customer yang berbeda. Oleh sebab itu, perlu adanya pengelompokan customer berdasarkan karakteristik tertentu untuk memudahkan kita mengenali mereka.
Sederhananya pengelompokan customer ini menentukan customer berdasarkan usia, pekerjaan, tempat tinggal, dan lain sebagainya hingga bagian terkecil. Melanjutkan modul costumer segmentation kini kamu akan belajar bagaimana membuat pemodelan dan pengoperasiannya dalam dunia bisnis.
1. Gali Kompetensi Pemodelan dengan Clustering & Algoritma K-Prototypes
Clustering merupakan salah satu metode pada data mining yang tujuannya adalah memproses pembagian objek-objek ke dalam beberapa kelompok (cluster) berdasarkan tingkat kemiripan antara satu objek dengan yang lain. Untuk membentuk clustering, ada beragam algoritma yang bisa kita pelajari untuk memudahkan proses Customer Segmentation, salah satunya dengan menggunakan algoritma K-Prototypes.
Algoritma ini merupakan hasil pengembangan dari algoritma cluster K-Means yaitu untuk menangani clustering dengan atribut data bertipe campuran, numerik dan kategorikal. Sedangkan K-Means itu sendiri biasanya hanya digunakan untuk data-data yang bersifat numerik dan yang untuk bersifat kategorikal saya bisa menggunakan K-Modes. Kembali ke algoritma K-Prototypes, algoritma ini juga memiliki keunggulan karena algoritmanya yang tidak terlalu kompleks dan mampu menangani data yang besar. Selain itu, algoritma ini juga lebih baik dibandingkan dengan algoritma berbasis hierarki.
2. Mengoperasikan Model
Setelah itu kamu masuk ke tahap pengoperasian model. Model yang sudah dibuat harus bisa digunakan sehari-hari untuk memprediksi data baru. Untuk itu kamu harus mempersiapkan datanya kembali dan kemudian melakukan prediksi dengan parameter dan model yang sudah di buat. Jika kamu dapat mengoperasionalkan model tersebut, maka tim bisnis dapat dengan cepat mengetahui segmen dari pelanggan dan juga bisa mengatur strategi marketing mereka dengan lebih efisien.
3. Membuat Visualisasi Data untuk Menghasilkan Insight Menarik
Pada dasarnya manusia lebih mudah dan cepat memahami sebuah informasi melalui gambar dibanding dengan media lainnya. Terlebih, dalam ilmu data science tentu sudah pasti angka yang mendominasi. Agar informasi hasil clustering yang telah dibuat dapat dipahami dengan mudah, ramulah semua informasi tersebut ke dalam bentuk gambar (chart). Dalam data science proses ini dinamakan dengan data visualization atau visualisasi data.
Membuat visualiasi hasil clustering untuk dapat memudahkan kamu melakukan penamaan di tiap-tiap cluster. Visualisasi data yang baik dapat membantu data scientist untuk menjelaskan hasil temuan dalam data menjadi informasi yang mudah dipahami. Kemampuan meracik visualisai data sangat perlu dilmiliki lho untuk kamu yang berkeinginan menjadi data analyst, data scientist maupun business intelligence.
4. Yuk Semangat Kuasai Customer Segmentation dengan Bergabung di DQLab!
Walaupun terlihat rumit, Customer Segmentation bisa kok kamu pelajari. Dengan berbekal semangat yang tinggi dan wadah yang tepat, kamu bisa berkarir di industri data dan bisnis. Mulai sekarang, bangun proyek dan portofolio datamu bersama DQLab untuk mulai berkarir di industri data yang sebenarnya! Sign up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab!
Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module "Introduction to Data Science":
Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup
Akses module Introduction to Data Science
Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab
Subscribe DQLab.id untuk Akses Semua Module Premium!
Penulis : Sandi Sabar Rahman
Editor : Annissa Widya Davita