Pemanfaatan Data Science pada Paylater E-Commerce

Tren metode pembayaran beli sekarang bayar nanti atau paylater pasti sudah tidak asing lagi. Tapi, pernahkah kalian penasaran bagaimana sistem ini tetap bisa berjalan tanpa mempengaruhi kas perusahaan atau cara kerja penawaran limit kreditnya bagi masing-masing pengguna? Data science ternyata punya peran yang sangat besar loh di proses ini!

Artikel kali ini akan membahas empat manfaat umum dari data science untuk kebutuhan paylater di e-commerce. Mulai dari analisis risiko kredit pengguna hingga prediksi arus kas perusahaan. Semua hal yang dilakukan tersebut bertujuan untuk membantu bisnis e-commerce tetap bertahan di pangsa pasar dengan kondisi finansial yang baik. Yuk simak pembahasannya!

1. Analisis Risiko Kredit

Secara sederhana analisis risiko kredit itu seperti detektif keuangan. Jadi, misalkan kalian punya banyak data tentang cara orang-orang berbelanja, membayar tagihan, dan urusan keuangan lainnya. Nah, dengan ilmu Data Science, kalian bisa membuat model prediksi yang digunakan untuk menilai siapa saja nih yang bisa dipercaya dan dengan limit berapa untuk pakai Paylater.

Misalnya, kalian seorang data scientist dan sudah punya data tentang si A yang rajin membayar tagihan dan selalu on time. Kemudian ada si B yang sering telat bayar atau bahkan tidak pernah membayar tagihan. Nah, model akan melihat pola seperti ini dari data, kemudian dijadikan acuan untuk menyusun limit kredit yang sesuai. Jadi, si A kemungkinan bisa mendapat limit yang lebih besar karena rekam jejaknya bagus. Sedangkan si B limitnya lebih kecil atau justru tidak diberi sama sekali untuk membantu mengurangi risiko gagal bayar.

Baca Juga: 4 Contoh Portfolio Data Scientist yang Luar Biasa

2. Deteksi Penipuan

Dengan ilmu Data Science kalian juga bisa melihat data dari semua transaksi yang pernah terjadi. Kemudian dicocokkan dengan pola transaksi yang normal. Misalnya, ada transaksi yang nilainya tiba-tiba besar dibanding biasanya, atau tiba-tiba dilakukan dari tempat yang jauh. Nah, ini bisa jadi tanda kalau ada penipuan. Dengan model deteksi ini, tim keamanan jadi lebih siap untuk menghadapi kemungkinan kecurangan dan cepat tanggap untuk menindaklanjutinya.

Ada banyak teknik yang biasa digunakan untuk proses ini. Salah satu yang populer adalah analisis anomali. Anomali adalah aktivitas yang tidak normal alias tidak seperti pada umumnya atau dapat dikatakan peristiwa mencurigakan yang menonjol dari pola dasar. Dalam analisis data, setiap titik data yang memiliki nilai sangat berbeda dibandingkan kebanyakan kumpulan nilai maka disebut anomali atau dikenal juga outlier. Titik data outlier memiliki perbedaan nilai yang signifikan dengan nilai-nilai lainnya. Dengan teknik ini, kalian bisa mencegah penipuan.

3. Personalisasi Layanan

Histori paylater juga bisa digunakan untuk personalisasi layanan loh. Jadi data science bisa mendeteksi kebiasaan kalian menggunakan paylater untuk produk merek apa, jenis kebutuhan apa, dan bahkan tipe atau model yang bagaimana. Dengan ini kalian akan sering mendapatkan rekomendasi produk yang serupa untuk dibayar dengan sistem paylater juga. Jadi bisa dikatakan sistem akan terus-menerus menawarkan paylater ke produk yang kalian minati dan cocok dengan preferensi.

Nah, teknik Data Science yang biasa digunakan dalam personalisasi layanan paylater adalah user based data processing, di mana data historis transaksi, preferensi belanja, dan perilaku pembayaran pelanggan digunakan untuk membangun profil pengguna. Dengan melihat data ini, model dapat merekomendasikan produk atau penawaran khusus yang sesuai dengan preferensi individu.

Baca Juga: Contoh Implementasi Data Science dalam Keseharian

4. Prediksi Arus Kas Bisnis

Prediksi arus kas bisnis dalam paylater melibatkan pemanfaatan teknik Data Science untuk meramalkan aliran masuk dan keluar dana di masa depan. Dengan mengumpulkan dan menganalisis data transaksi, pembayaran, dan riwayat arus kas sebelumnya, paylater dapat membangun model prediktif yang menghitung potensi penerimaan dan pengeluaran dalam jangka waktu tertentu. Teknik ini bisa menggunakan metode statistik seperti time series analysis untuk mengidentifikasi pola musiman atau tren historis yang dapat mempengaruhi arus kas.

Dengan memiliki gambaran yang lebih akurat tentang arus kas tersebut, bisnis dapat mengambil langkah-langkah proaktif untuk mengelola likuiditas, merencanakan investasi, dan mengatasi tantangan keuangan yang mungkin terjadi. Dengan kata lain, teknik prediksi arus kas ini memungkinkan perusahaan untuk mengambil keputusan yang lebih cerdas dan informatif untuk menjaga kesehatan finansial mereka.

Wah keren banget, ya. Siapa yang tertarik untuk bekerja di e-commerce? Kalian mungkin juga akan membantu tim untuk bagian ini.

FAQ

1. Bagaimana data science membantu meningkatkan persetujuan kredit paylater?

Data science memungkinkan kamu menganalisis riwayat transaksi, perilaku belanja, dan faktor risiko pelanggan untuk menilai kelayakan kredit secara lebih akurat. Dengan model machine learning, keputusan persetujuan bisa dibuat lebih cepat dan tepat.

2. Apa peran data science dalam mencegah fraud pada layanan paylater?

Dengan analisis pola transaksi mencurigakan dan deteksi anomali, data science membantu kamu mengidentifikasi indikasi fraud lebih awal. Algoritma prediktif juga bisa mengenali pola penipuan berdasarkan data historis.

3. Bagaimana data science meningkatkan pengalaman pengguna dalam layanan paylater?

Kamu bisa memanfaatkan data science untuk memberikan rekomendasi limit kredit yang dipersonalisasi, mengoptimalkan notifikasi pembayaran, serta menawarkan promo berbasis kebiasaan belanja pelanggan, sehingga pengalaman mereka lebih nyaman dan relevan.

Jangan lewatkan kesempatan eksklusif ini! Daftarkan diri kamu sekarang untuk mengikuti Beasiswa DQ dari DQLab dan dapatkan akses GRATIS selama satu bulan ke 96+ modul Data Science, 15+ proyek berbasis industri, AI Chatbot 24/7, E-Certificate, serta kesempatan networking dengan komunitas data.

Cara Daftar:

• Buat akun di academy.dqlab.id atau klik button di kanan bawah.

• Masukkan kode BEASISWADQ di halaman Redeem Voucher.

• Nikmati akses belajar Data Science selama 1 bulan penuh!

Kuota terbatas hanya untuk 100 peserta, jadi segera buat akun di academy.dqlab.id atau klik button di kanan bawah, lalu masukkan kode BEASISWADQ di halaman Redeem Voucher untuk mulai belajar Data Science secara profesional!

Penulis: Reyvan Maulid