Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, SQL, Excel GRATIS!

Pemanfaatan Data Science pada Paylater E-Commerce

Belajar Data Science di Rumah 24-Agustus-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/1-longtail-kamis-05-2023-08-24-220113_x_Thumbnail800.jpg

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

Data Science

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.


2. Deteksi Penipuan

Data Science

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

Data Science

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.


4. Prediksi Arus Kas Bisnis

Data Science

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. Untuk persiapannya kalian bisa pelajari di DQLab nih. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

  • Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

  • Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

  • Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

  • Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan kembangkan kemampuan kalian dalam mengaplikasikan data science! 


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