Peran Data Scientist di Bidang Sales & Marketing

Siapa yang di sini pernah terpancing untuk berbelanja setelah melihat iklan baik di sosial media atau platform lainnya? Nah, dibalik strategi marketing yang sukses tersebut ternyata juga ada peran data scientist loh. Dengan kemampuan analisis dan pembuatan model prediktif, mereka bisa memberikan rekomendasi berbagai bentuk marketing campaign yang sesuai dengan preferensi pelanggan.

Sesuai pengantar di atas, kali ini kita akan belajar bersama tentang peran data scientist di bidang sales dan marketing. Tidak hanya memberikan rekomendasi strategi marketing, praktisi data satu ini juga memiliki peran-peran lainnya yang cukup krusial dan menjadi penentu keberlangsungan bisnis. Yuk, cari tahu lebih lanjut pada pembahasan berikut!

1. Optimasi Harga

Cara kerja seorang Data Scientist dalam optimasi harga melibatkan pengumpulan data harga, penjualan, dan variabel-variabel lain yang dapat memengaruhi keputusan harga. Mereka menggunakan teknik analisis statistik dan pemodelan prediktif untuk mengidentifikasi pola dan tren dalam data tersebut.

Dengan memahami hubungan antara harga dan variabel-variabel lain, Data Scientist dapat membangun model prediktif yang meramalkan dampak perubahan harga tersebut. 

Misalkan sebuah perusahaan ritel ingin mengoptimalkan harga smartphone yang baru diluncurkan. Seorang Data Scientist akan mulai dengan mengumpulkan data penjualan produk tersebut pada berbagai tingkat harga selama periode waktu tertentu.

Selain itu, mereka juga akan memasukkan data mengenai faktor-faktor lain yang memengaruhi keputusan pembelian, seperti ulasan pelanggan, promosi, dan persediaan di pasar.

Setelah data terkumpul, Data Scientist akan menggunakan algoritma machine learning untuk menganalisis pola dan tren dalam data tersebut. Mereka dapat menentukan apakah ada kenaikan penjualan ketika harga diturunkan dalam jangka waktu tertentu atau apakah ada titik harga di mana penjualan mencapai puncak.

Dengan model prediktif, Data Scientist dapat meramalkan bagaimana perubahan harga tertentu akan memengaruhi penjualan di masa depan.

Selanjutnya, mereka dapat melakukan simulasi harga untuk menguji berbagai skenario harga dan memilih strategi yang paling menguntungkan. Data Scientist juga dapat melibatkan analisis data kompetitor untuk menentukan harga yang tetap bersaing.

Dengan ini, Data Scientist dapat menghasilkan rekomendasi harga yang optimal dan membantu perusahaan untuk meningkatkan keuntungan dan merespons pasar dengan lebih efektif.

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

2. Analisis Marketing Campaign

Data Scientist juga sangat berperan untuk mengoptimalkan efektivitas strategi pemasaran. Pertama, mereka akan mengumpulkan dan mengintegrasikan data dari berbagai sumber, seperti media sosial, email, situs web, dan data penjualan.

Data Scientist kemudian melakukan analisis untuk mengidentifikasi tren, pola, dan korelasi yang dapat memberikan insight tentang kinerja campaign yang dilakukan perusahaan. Mereka menggunakan teknik statistik dan pemodelan prediktif untuk meramalkan hasil campaign di masa depan dan mengukur ROI (Return on Investment).

Selain itu, Data Scientist juga berperan dalam segmentasi pelanggan, memahami perilaku konsumen, dan mengidentifikasi target audiens yang paling responsif terhadap campaign tertentu. Selanjutnya, Data Scientist dapat memberikan rekomendasi untuk penyesuaian strategi pemasaran, personalisasi konten, dan pengelolaan anggaran yang lebih efisien berdasarkan hasil analisis yang dilakukan.

Dengan begitu, perusahaan dapat mengoptimalkan pengeluaran pemasaran dan meningkatkan konversi pelanggan.

3. Pengelolaan Risiko Paylater

Saat ini banyak e-commerce atau bisnis lainnya yang menerapkan beli sekarang bayar nanti atau lebih dikenal dengan istilah paylater. Nah, data scientist juga berperan untuk mengelola risiko metode pembayaran tersebut. Harapannya, perusahaan tidak mengalami kerugian finansial dari sistem kredit yang diberlakukan. 

Data Scientist akan merancang dan mengembangkan model prediktif untuk mengevaluasi risiko kredit pelanggan yang menggunakan layanan Paylater. Model ini dapat mempertimbangkan faktor-faktor seperti riwayat pembayaran, skor kredit, dan perilaku transaksi untuk menentukan apakah pelanggan tersebut memiliki tingkat risiko yang tinggi jika diizinkan menggunakan Paylater.

Data Scientist juga terlibat dalam identifikasi pola-pola anomali atau indikasi penipuan dalam data transaksi untuk mencegah kerugian finansial.

Data Scientist juga bekerja sama dengan tim risiko dan keamanan untuk mengimplementasikan solusi proaktif, seperti pemberian peringatan dini atau langkah-langkah keamanan tambahan, berdasarkan temuan analisis mereka.

Dengan begitu, perusahaan penyedia layanan Paylater dapat mengoptimalkan kebijakan risiko mereka, mengurangi potensi kerugian, dan memberikan layanan yang lebih aman bagi pelanggan.

4. Personalisasi Konten Marketing

Dengan memahami preferensi, kebutuhan, dan pola perilaku pelanggan, Data Scientist dapat merancang strategi personalisasi konten yang lebih relevan. Data Scientist menggunakan teknik analisis data dan machine learning untuk mengidentifikasi segmen pelanggan dan menyusun model prediktif yang dapat meramalkan respons pelanggan terhadap berbagai jenis konten.

Dengan hasil analisis tersebut, Data Scientist dapat mengembangkan algoritma personalisasi yang secara otomatis menyesuaikan konten pemasaran, seperti rekomendasi produk, penawaran spesial, atau konten editorial, sesuai dengan profil dan preferensi unik setiap pelanggan. Hasilnya, pengalaman pelanggan dalam berbelanja menjadi lebih pribadi dan relevan, sehingga meningkatkan kemungkinan konversi dan retensi pelanggan.

Baca juga : Mengenal Perbedaan R Python dan SQL

Penerapan yang dijelaskan di atas hanyalah salah satu dari beragam contoh lainnya. Tentu untuk bisa menjadi ahli data scientist dibutuhkan skill yang matang. Kalian bisa loh mulai mempersiapkan diri dan belajar di DQLab. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Semua skill yang dibutuhkan akan diajarkan. Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri.

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 persiapkan diri untuk menjadi praktisi data yang andal! 

Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya