Peran Data Science untuk Personalisasi Produk

Bisnis tidak hanya berorientasi pada peningkatan laba semata, tapi juga harus mampu memberikan pengalaman belanja atau penggunaan produk yang baik. Ini bisa dicapai oleh berbagai perusahaan sektor apapun dengan mengembangkan personalisasi produk berdasarkan preferensi pelanggan. Data science hadir menjadi solusi terbaik yang bisa melakukan personalisasi secara lebih efektif. Apa saja yang akan dilakukan data science? Simak pada pembahasan berikut.

1. Segmentasi Pelanggan

Segmentasi pelanggan adalah proses mengelompokkan pelanggan ke dalam berbagai segmen berdasarkan karakteristik dan perilaku yang serupa. Teknik klastering, seperti K-means clustering atau hierarchical clustering, sering digunakan dalam proses ini. Cara kerjanya dengan menganalisis data yang mencakup berbagai atribut pelanggan, seperti demografi (usia, jenis kelamin, lokasi), psikografi (minat, nilai, gaya hidup), dan perilaku (riwayat pembelian, frekuensi interaksi, preferensi produk).

Dengan mengelompokkan pelanggan berdasarkan kesamaan dalam atribut ini, bisnis dapat memahami pola perilaku dan preferensi yang mendasari setiap segmen. Misalnya, satu segmen mungkin terdiri dari pelanggan muda yang sering membeli produk teknologi, sementara segmen lain mungkin terdiri dari pelanggan lebih tua yang lebih tertarik pada produk rumah tangga.

Menggunakan hasil segmentasi ini, bisnis dapat mengembangkan strategi pemasaran yang lebih tepat sasaran dan personal. Setiap segmen dapat menerima penawaran produk, pesan pemasaran, dan promosi yang lebih relevan dengan kebutuhan dan preferensi mereka.

Misalnya, segmen pelanggan yang sering membeli produk teknologi dapat ditargetkan ke marketing campaign untuk produk-produk baru di bidang teknologi, sementara segmen lain yang lebih tertarik pada produk rumah tangga ditargetkan untuk barang-barang rumah tangga terbaru.

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

2. Analisis Sentimen

Analisis sentimen adalah teknik untuk memahami emosi dan opini pelanggan dari berbagai sumber teks, seperti ulasan produk, komentar di media sosial, dan feedback pelanggan. Metode ini memanfaatkan NLP dan machine learning untuk mengidentifikasi dan mengklasifikasikan sentimen sebagai positif, negatif, atau netral. Caranya dengan melakukan pemecahan teks menjadi komponen-komponen yang lebih kecil, seperti kata dan frasa, kemudian menganalisis konteks dan makna di baliknya.

Dengan demikian, bisnis dapat mengukur persepsi pelanggan terhadap produk, layanan, atau merek secara lebih akurat dan mendalam. Misalnya, proses analisis sentimen menunjukkan bahwa pelanggan sering kali menyebutkan kualitas tertentu dari produk dengan nada positif, sementara aspek lain mungkin mendapatkan kritik negatif.

Dengan pemahaman yang lebih baik tentang sentimen dan opini pelanggan, bisnis dapat mengambil tindakan yang lebih tepat untuk meningkatkan pengalaman pelanggan. Informasi dari analisis sentimen dapat digunakan untuk berbagai tujuan, seperti meningkatkan kualitas produk berdasarkan feedback negatif, merancang marketing campaign yang lebih resonan dengan emosi positif pelanggan, atau mengatasi masalah layanan pelanggan yang sering disebutkan.

Sebagai contoh, misalkan hasil analisis menunjukkan keluhan terus menerus pada layanan pengiriman, perusahaan dapat meninjau dan memperbaiki proses logistik.

3. Rekomendasi Produk

Rekomendasi produk adalah salah satu aplikasi utama data science dalam personalisasi, menggunakan sistem rekomendasi untuk menyarankan produk yang relevan bagi setiap pelanggan. Ada dua pendekatan yang umum digunakan, pertama berbasis konten (content-based) dan lainnya berbasis kolaboratif (collaborative filtering).

Sistem berbasis konten menganalisis karakteristik produk yang diminati oleh pelanggan dan merekomendasikan produk serupa. Misalnya, jika seorang pelanggan sering membeli buku-buku fiksi ilmiah, sistem akan merekomendasikan buku-buku lain dalam genre yang sama berdasarkan analisis fitur-fitur seperti penulis, tema, dan ulasan. Algoritma ini menggunakan profil pelanggan yang dibangun dari preferensi historis mereka untuk memberikan rekomendasi yang dipersonalisasi.

Lalu seperti apa sistem kolaboratif? Dengan memanfaatkan data dari banyak pengguna untuk menemukan pola dalam preferensi mereka. Ada dua jenis utama dari pendekatan ini: kolaboratif berbasis pengguna (user-based) dan berbasis item (item-based). Pendekatan berbasis pengguna mengidentifikasi pelanggan yang memiliki kesamaan preferensi dan merekomendasikan produk yang disukai oleh pelanggan serupa.

Misalnya, jika pelanggan A dan B memiliki riwayat pembelian yang mirip, produk yang dibeli oleh pelanggan B tetapi belum oleh pelanggan A dapat direkomendasikan kepada A. Sementara itu, pendekatan berbasis item melihat kemiripan antara produk dan merekomendasikan produk yang sering dibeli bersama. 

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

4. A/B Testing

A/B testing adalah metode eksperimen yang digunakan untuk membandingkan dua atau lebih versi dari suatu elemen untuk menentukan mana yang paling efektif dalam meningkatkan keterlibatan dan konversi pelanggan. Dalam konteks personalisasi, A/B testing melibatkan penyajian dua versi berbeda dari sebuah halaman web, email, atau rekomendasi produk kepada segmen pengguna yang serupa

Satu kelompok pengguna akan melihat versi A, sementara kelompok lainnya akan melihat versi B. Versi ini mungkin berbeda dalam hal tata letak, konten, penawaran khusus, atau elemen personalisasi lainnya. Data yang dikumpulkan dari interaksi pengguna dengan setiap versi kemudian dianalisis untuk menentukan mana yang lebih berhasil dalam mendorong tindakan yang diinginkan, seperti klik, pendaftaran, atau pembelian.

Melalui A/B testing, bisnis dapat mengoptimalkan elemen personalisasi mereka secara berkelanjutan berdasarkan bukti nyata. Dengan cara ini, perusahaan tidak hanya mengandalkan intuisi atau asumsi, tetapi juga mendapatkan fakta konkret tentang preferensi pelanggan.

Misalnya, sebuah perusahaan e-commerce ingin menguji dua varian rekomendasi produk: satu menampilkan rekomendasi berdasarkan riwayat penelusuran pelanggan, sementara yang lain berdasarkan riwayat pembelian. Hasil dari A/B testing akan menunjukkan versi mana yang lebih efektif dalam meningkatkan penjualan. Proses ini memungkinkan penyesuaian dan peningkatan yang berkelanjutan, membantu bisnis untuk tetap relevan dan kompetitif dengan terus memperbaiki strategi personalisasi.

Masih banyak aspek lain yang bisa dioptimalkan oleh data science, tidak hanya personalisasi produk saja. Kalian ingin mempelajari lebih dalam perannya di setiap industri bisnis? Bahkan detail machine learning yang bisa diaplikasi untuk setiap permasalahan? 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 menggunakan Python!