Ragam Algoritma Data Science di Ranah E-Commerce
Algoritma data science menjadi elemen penting dalam industri e-commerce. Algoritma ini merupakan teknik dan metode analisis yang digunakan untuk mendapatkan insight berharga dari data dan membuat keputusan yang cerdas berdasarkan pemahaman yang mendalam tentang pola, tren, dan preferensi konsumen. Kemampuan untuk menguasainya dibutuhkan jika kalian berminat bekerja di sektor e-commerce.
Dalam artikel ini, akan dibahasa beberapa algoritma data science yang paling relevan dan sering digunakan. Dengan memahami algoritma-algoritma ini, SahabatDQ akan dapat mengembangkan pemahaman yang kuat tentang bagaimana data dapat digunakan untuk meningkatkan pengambilan keputusan, personalisasi pengalaman pelanggan, dan mengoptimalkan kinerja bisnis di dunia e-commerce. Yuk segera simak pembahasannya!
1. Sentiment Analyst
Sentiment analysis, juga dikenal sebagai opinion mining, adalah proses menganalisis dan memahami sentimen atau opini yang terkandung dalam teks, ulasan, komentar, atau media sosial. Tujuan dari sentiment analysis adalah untuk menentukan apakah sentimen yang terkandung dalam teks adalah positif, negatif, atau netral.
Sentiment analysis menggunakan teknik pemrosesan bahasa alami (Natural Language Processing/NLP) dan metode analisis teks untuk mengenali pola-pola linguistik, kata-kata kunci, dan konteks yang mengindikasikan sentimen tertentu. Algoritma sentiment analysis dapat dilatih menggunakan machine learning atau pendekatan berbasis aturan (rule-based approach).
Berikut adalah langkah-langkah umum dalam proses sentiment analysis:
Pemrosesan Teks: Teks yang akan dianalisis harus melewati tahap pemrosesan untuk membersihkan data dari tanda baca, kata-kata yang tidak relevan, atau pengkodean yang tidak diinginkan. Tahap ini juga melibatkan normalisasi teks, seperti mengubah kata-kata menjadi bentuk dasar (lematisasi) atau menghapus kata-kata yang tidak berguna (stop words).
Ekstraksi Fitur: Dalam langkah ini, fitur-fitur yang relevan diekstraksi dari teks yang akan dianalisis. Fitur-fitur ini dapat berupa kata-kata, frasa, atau atribut lain yang berguna dalam mengidentifikasi sentimen.
Pembentukan Model: Setelah fitur-fitur diekstraksi, model sentimen dibentuk. Model ini dapat menggunakan berbagai teknik pembelajaran mesin seperti Naive Bayes, Support Vector Machines (SVM), Decision Trees, atau metode deep learning seperti Recurrent Neural Networks (RNN) atau Transformers.
Pelatihan Model: Model sentimen dilatih menggunakan kumpulan data yang sudah diberi label sentimen. Kumpulan data ini berisi teks-teks yang sudah dikategorikan sebagai positif, negatif, atau netral. Model belajar dari data ini untuk mengenali pola-pola dan konteks yang mengindikasikan sentimen tertentu.
Pengklasifikasi Sentimen: Setelah model dilatih, teks baru dapat dianalisis dengan menggunakan model untuk mengklasifikasikan sentimen. Teks yang dianalisis akan dikategorikan sebagai positif, negatif, atau netral berdasarkan hasil klasifikasi model.
Evaluasi dan Peningkatan: Kinerja model sentimen dievaluasi dengan membandingkan hasil klasifikasi model dengan label sentimen yang sudah diketahui. Jika model belum memberikan hasil yang memuaskan, langkah-langkah sebelumnya dapat disesuaikan dan proses pelatihan ulang dapat dilakukan untuk meningkatkan performa model.
Baca juga : Memahami Keunggulan dan Manfaat Data Science dalam Dunia Bisnis
2. Fraud Detection
Fraud detection adalah proses mengidentifikasi aktivitas penipuan, kecurangan, atau perilaku mencurigakan dalam transaksi atau aktivitas bisnis. Dalam konteks e-commerce, fraud detection bertujuan untuk melindungi bisnis dari kerugian keuangan, menjaga keamanan pelanggan, dan menjaga reputasi perusahaan.
Algoritma dan metode yang digunakan dalam fraud detection sering kali melibatkan teknik analisis data, machine learning, dan pemrosesan bahasa alami. Berikut adalah beberapa tahapan umum dalam proses fraud detection:
Pengumpulan Data: Data transaksi dan aktivitas pelanggan dikumpulkan dan disimpan. Data ini mencakup informasi seperti riwayat pembelian, pola pembayaran, alamat pengiriman, waktu transaksi, dan data pelanggan lainnya.
Pemrosesan Data: Data yang dikumpulkan kemudian diproses dan dibersihkan untuk menghapus data yang tidak relevan atau duplikat. Pemrosesan ini juga melibatkan normalisasi data untuk mengubah format data menjadi bentuk yang seragam.
Pemodelan Data: Dalam tahap ini, model prediktif dibangun menggunakan teknik machine learning. Model ini dilatih menggunakan data historis yang berisi transaksi yang diketahui sebagai fraud atau non-fraud. Beberapa algoritma yang umum digunakan termasuk Decision Trees, Random Forests, Support Vector Machines (SVM), atau algoritma ensemble seperti Gradient Boosting.
Fitur dan Variabel: Fitur-fitur atau variabel yang relevan diekstraksi dari data untuk membantu model dalam mendeteksi pola fraud. Fitur-fitur ini bisa meliputi informasi seperti nilai transaksi, frekuensi transaksi, lokasi transaksi, atau karakteristik pelanggan tertentu.
Deteksi Anomali: Salah satu pendekatan umum dalam fraud detection adalah deteksi anomali. Metode ini mencari transaksi atau pola yang dianggap tidak biasa atau diluar kebiasaan. Algoritma seperti Clustering, K-Means, atau Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN) dapat digunakan untuk mendeteksi anomali dalam data.
Deteksi Pola: Algoritma analisis pola digunakan untuk mengidentifikasi pola atau aturan yang mencurigakan dalam data transaksi. Algoritma seperti Association Rules Mining atau Sequential Pattern Mining digunakan untuk menemukan pola yang mengindikasikan adanya penipuan atau kecurangan.
Evaluasi dan Peningkatan: Model yang telah dibangun dievaluasi menggunakan data yang independen. Kinerja model diukur berdasarkan metrik seperti akurasi, presisi, recall, atau F1-score. Jika model belum memberikan hasil yang memuaskan, langkah-langkah sebelumnya dapat disesuaikan dan proses pelatihan ulang dapat dilakukan untuk meningkatkan performa model.
3. Customer Segmentation
Customer segmentation, atau segmentasi pelanggan, adalah proses membagi populasi pelanggan menjadi kelompok-kelompok yang serupa berdasarkan atribut, karakteristik, atau perilaku yang relevan. Tujuan utama dari customer segmentation adalah untuk memahami kebutuhan, preferensi, dan perilaku pelanggan secara lebih mendalam agar dapat menyusun strategi pemasaran yang lebih efektif dan personalisasi pengalaman pelanggan. Berikut adalah beberapa tahapan dalam proses customer segmentation:
Pengumpulan Data: Data pelanggan dikumpulkan dari berbagai sumber, seperti data pembelian, data demografis, data perilaku online, atau umpan balik pelanggan. Data ini dapat mencakup informasi seperti usia, jenis kelamin, lokasi, preferensi produk, frekuensi pembelian, atau nilai pembelian.
Pemrosesan Data: Data pelanggan kemudian diproses untuk membersihkan data yang tidak relevan atau duplikat, dan memastikan kualitas data yang baik. Pemrosesan data juga melibatkan normalisasi data, seperti mengubah skala data atau mengubah data kategorikal menjadi data numerik.
Ekstraksi Fitur: Fitur-fitur yang relevan diekstraksi dari data pelanggan. Fitur-fitur ini dapat mencakup atribut demografis, perilaku pembelian, preferensi produk, atau data transaksi lainnya. Tujuan dari tahap ini adalah untuk mengidentifikasi variabel yang paling berpengaruh dalam membedakan pelanggan.
Pemodelan Data: Dalam tahap ini, metode analisis atau algoritma clustering diterapkan untuk mengelompokkan pelanggan menjadi segmen-segmen yang serupa. Algoritma yang umum digunakan termasuk K-Means Clustering, Hierarchical Clustering, atau Gaussian Mixture Models (GMM). Segmen yang dihasilkan harus memiliki kesamaan dalam segi karakteristik, preferensi, atau perilaku tertentu.
Penentuan Jumlah Segmen: Jumlah segmen yang dihasilkan dapat ditentukan berdasarkan kebutuhan bisnis dan kompleksitas data. Penting untuk memperhatikan bahwa jumlah segmen yang terlalu banyak dapat membuat segmentasi sulit diimplementasikan secara efektif. Sementara jumlah segmen yang terlalu sedikit dapat mengaburkan perbedaan karakteristik pelanggan.
Profiling Segmen: Setelah pelanggan dikelompokkan menjadi segmen-segmen, profil segmen dibuat dengan menggambarkan karakteristik dan perilaku pelanggan dalam setiap segmen. Profil ini membantu dalam memahami kebutuhan dan preferensi segmen pelanggan yang berbeda.
Penyesuaian Strategi Pemasaran: Dengan memahami karakteristik dan kebutuhan setiap segmen pelanggan, strategi pemasaran dapat disesuaikan untuk menghasilkan pesan yang lebih relevan, menentukan penawaran khusus, atau menargetkan segmen pelanggan yang tepat dengan saluran pemasaran yang sesuai.
Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian
Ternyata untuk dapat bekerja di industri e-commerce SahabatDQ perlu mempersiapkan diri mengetahui banyak jenis algoritma data science, nih. Kalian masih bingung harus belajar dari mana? Kalian bisa pelajari di DQLab loh. 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 siapkan diri untuk berkarir di industri impian kalian!
Penulis : Dita Feby
Editor : Annissa Widya