Step-by-Step Menganalisis Pola Pembelian Berulang untuk Meningkatkan Retensi Pelanggan

Dalam bisnis ritel modern, kamu tidak bisa lagi hanya mengandalkan strategi akuisisi pelanggan baru. Apalagi, biaya mendapatkan pelanggan baru semakin mahal, sementara kompetisi juga semakin ketat dari berbagai arah, baik offline, online, maupun pemasaran omnichannel. Karena itu, memahami bagaimana pelanggan kembali berbelanja menjadi kunci agar bisnismu tetap stabil di tengah dinamika pasar. Analisis pola pembelian berulang membantu kamu menentukan strategi mana yang efektif dan mana yang perlu diperbaiki.

Pelanggan yang melakukan pembelian berulang biasanya memiliki nilai transaksi lebih tinggi dan tingkat loyalitas yang lebih kuat. Mereka juga cenderung memberikan revenue yang lebih stabil dibandingkan pelanggan baru yang belum tentu kembali. Dengan memahami pola perilaku mereka, kamu bisa merancang promosi yang lebih tepat sasaran dan pengalaman belanja yang lebih personal. Berikut adalah step-by-step menganalisis pola pembelian berulang untuk meningkatkan retensi pelanggan. Buat kamu yang kelak menjadi data analyst, kasus ini sering dijadikan sebagai portofolio. Jadi, simak sampai habis sahabat DQLab!

1. Kumpulkan dan Siapkan Data yang Relevan

Memulai analisis yang akurat berarti kamu harus memiliki data yang benar dan lengkap. Data transaksi adalah komponen paling penting, terutama yang mencakup ID pelanggan, tanggal transaksi, produk yang dibeli, nilai belanja, dan channel pembelian. Kamu juga bisa menambahkan data pelanggan seperti demografi atau lokasi toko, karena data tambahan ini membantu memperdalam pemahaman tentang perilaku belanja. Semakin lengkap datanya, semakin matang analisis yang bisa kamu hasilkan.

Pastikan setiap pelanggan memiliki pengenal yang konsisten, seperti member ID atau nomor telepon. Jika bisnismu masih mengandalkan transaksi anonim, kamu bisa mulai mendorong penggunaan loyalty program untuk membangun database pelanggan. Biasanya, data transaksi selama 6–18 bulan sudah cukup untuk memberikan gambaran pola belanja yang representatif. Validasi dan kebersihan data juga wajib diperhatikan agar hasil analisis tidak bias.

Baca Juga: Bootcamp Data Analyst with Python & SQL

2. Hitung Repeat Purchase Rate (RPR)

Repeat Purchase Rate (RPR) adalah indikator awal untuk mengetahui seberapa besar pelanggan kembali berbelanja di tokomu. Untuk menghitungnya, kamu cukup membagi jumlah pelanggan yang melakukan pembelian lebih dari satu kali dengan total pelanggan unik. Dari angka ini, kamu bisa memahami kesehatan dasar retensi bisnismu. Angka RPR yang terlalu rendah menandakan bahwa kamu perlu meningkatkan pengalaman atau value yang ditawarkan kepada pelanggan.

Interpretasi RPR juga membantu kamu memetakan performa antar-cabang, kategori produk, atau kampanye tertentu. Bisnis dengan RPR di bawah 25% biasanya mengalami masalah besar dalam retensi, sedangkan RPR di atas 50% menunjukkan tingkat loyalitas yang kuat. Bagi bisnis ritel seperti minimarket atau toko kebutuhan harian, angka ini sangat penting dipantau setiap bulan. RPR juga berguna sebagai baseline sebelum kamu melakukan analisis yang lebih mendalam.

3. Lakukan Cohort Analysis untuk Melihat Pola Retensi

Cohort analysis membantu kamu melihat pola retensi dari waktu ke waktu berdasarkan bulan pertama pelanggan melakukan transaksi. Dengan mengelompokkan pelanggan berdasarkan tanggal akuisisi, kamu bisa mengetahui apakah pelanggan yang datang pada bulan tertentu cenderung kembali atau tidak. Analisis ini sangat berguna untuk menilai keberhasilan promo atau event tertentu. Kamu juga bisa melihat titik di mana pelanggan mulai berhenti kembali.

Jika kamu menemukan bahwa retensi menurun drastis pada bulan pertama, itu artinya onboarding pelanggan belum efektif. Mungkin pelanggan tidak menemukan value yang cukup besar untuk kembali berbelanja. Kamu bisa memperbaiki hal ini dengan memberikan promo pembelian kedua atau meningkatkan pengalaman pasca-belanja. Cohort analysis memberi gambaran dinamis yang lebih jujur dibanding sekadar melihat total kunjungan per bulan.

Baca Juga: Data Analyst vs Data Scientist

4. Hitung Waktu Antar Transaksi (Interpurchase Time)

Mengukur waktu antar transaksi membantu kamu memahami interval natural pelanggan dalam kembali berbelanja. Dengan menghitung jarak hari antara transaksi pertama dan kedua, kedua dan ketiga, dan seterusnya, kamu bisa menentukan rata-rata interpurchase time. Ini penting untuk mengetahui kapan pelanggan seharusnya kembali jika mereka masih aktif. Ketika pelanggan melewati batas waktu ini, mereka mungkin masuk ke risiko churn.

Interpretasi interpurchase time sangat tergantung jenis bisnis ritelmu. Jika toko kamu menjual kebutuhan harian, pelanggan mungkin kembali setiap 7–14 hari. Namun untuk fashion atau elektronik, jaraknya bisa 30–60 hari atau lebih. Pemahaman ini membantu kamu menentukan kapan harus mengirim notifikasi promosi atau reminder stok habis. Semakin tepat waktunya, semakin besar peluang pelanggan kembali.

5. Identifikasi Pola Produk dalam Pembelian Berulang

Memahami produk apa yang dibeli pelanggan saat kembali ke toko membantu kamu membangun strategi cross-selling dan upselling. Kamu bisa menganalisis apakah pelanggan membeli kategori yang sama seperti sebelumnya atau mencoba produk baru. Transition matrix atau market basket analysis bisa memberikan gambaran jelas tentang hubungan antarproduk. Dari sini kamu bisa mengoptimalkan rekomendasi atau bundling produk.

Analisis ini juga berguna untuk penataan rak atau planogram. Jika dua produk sering dibeli bersamaan, kamu bisa menempatkannya dalam area yang berdekatan. Kamu juga bisa memetakan produk mana yang menjadi "pemicu kunjungan kembali." Dengan pola ini, kamu bisa merancang promosi yang lebih terarah untuk mendorong pembelian berulang.

6. Bangun Model RFM untuk Menilai Kualitas Pelanggan

Model RFM (Recency, Frequency, Monetary) memberimu cara praktis untuk menilai kualitas pelanggan. Recency membantu kamu melihat seberapa lama sejak pembelian terakhir, frequency mengukur seberapa sering pelanggan berbelanja, sementara monetary menunjukkan seberapa besar nilai transaksi pelanggan. Ketiganya menjadi dasar untuk mengelompokkan pelanggan ke berbagai segmen loyalitas.

Segmen RFM seperti loyal customers, potential loyalists, atau at-risk customers membantu kamu membuat strategi yang lebih personal. Pelanggan yang sudah lama tidak berbelanja bisa diberi penawaran khusus. Sementara itu, pelanggan dengan nilai belanja tinggi bisa diberi akses eksklusif. Strategi berbasis RFM biasanya meningkatkan retensi secara signifikan karena lebih tepat sasaran.

7. Deteksi Pelanggan Berisiko Hilang (Churn Prediction)

Pelanggan yang berhenti berbelanja biasanya menunjukkan tanda-tanda tertentu sebelum benar-benar churn. Dengan memanfaatkan data recency dan interpurchase time, kamu bisa mendeteksi siapa saja pelanggan yang mendekati batas waktu "normal" mereka. Pelanggan yang jauh melewati durasi tersebut bisa dianggap berisiko churn. Data ini membantu kamu mengambil tindakan cepat sebelum mereka benar-benar hilang.

Kamu juga bisa menggunakan model prediksi sederhana seperti logistic regression atau decision tree untuk memperkirakan risiko churn. Model ini memanfaatkan pola historis dari pelanggan yang berhenti berbelanja. Dengan strategi pencegahan yang tepat, kamu bisa menurunkan angka churn dan meningkatkan retensi secara signifikan. Pelanggan berisiko juga bisa dimasukkan dalam kampanye personal seperti reminder, penawaran spesial, atau rekomendasi produk.

8. Buat Strategi Retensi Berdasarkan Temuan Data

Temuan analisis perlu dituangkan ke dalam strategi yang tepat agar hasilnya terasa nyata. Jika RPR rendah, kamu bisa fokus memperbaiki pengalaman belanja atau memberikan insentif kunjungan kedua. Jika retensi jatuh pada bulan pertama, bisa jadi onboarding perlu diperbaiki dengan program welcome offer. Kamu bisa memanfaatkan pola produk untuk memberikan promosi kategori tertentu.

Ketika kamu sudah tahu interpurchase time, kamu bisa merancang pesan promosi yang dikirimkan pada waktu paling relevan. Strategi berbasis data biasanya memberikan dampak lebih cepat karena mengikuti perilaku natural pelanggan. Jika bisnismu masih minim data pelanggan, kamu bisa memulai dari loyalty program digital agar analisis lebih akurat ke depannya.

9. Visualisasikan & Pantau KPI Retensi Secara Berkala

Setelah semua analisis dilakukan, pemantauan KPI menjadi hal penting berikutnya. Kamu bisa memvisualisasikan metrik seperti RPR, cohort retention rate, interpurchase time, atau CLV melalui dashboard. Visualisasi membantumu dalam memahami tren tanpa harus membaca angka yang rumit.

Power BI, Looker Studio, atau Tableau bisa menjadi alat visualisasi yang cocok. Dashboard harus diperbarui secara rutin agar strategi yang kamu buat selalu didasarkan pada data terbaru. Monitoring berkelanjutan membuat kamu lebih responsif terhadap perubahan perilaku pelanggan.

Menganalisis pola pembelian berulang merupakan langkah strategis untuk meningkatkan retensi dan efisiensi bisnis ritel. Dengan memahami kapan pelanggan kembali, apa yang mereka beli, dan bagaimana perilaku mereka berubah dari waktu ke waktu, kamu bisa menyusun strategi yang lebih personal dan relevan. Analisis berbasis data memberi kamu kemampuan untuk mengenali peluang maupun risiko jauh lebih cepat.

Namun, analisis ini bukan tugas sekali jalan. Kamu perlu memantau perubahan, memperbarui data, dan terus menyesuaikan strategi berdasarkan temuan terbaru. Pendekatan semacam ini akan membantu kamu membangun hubungan jangka panjang dengan pelanggan dan meningkatkan kinerja bisnis secara menyeluruh. Dengan disiplin dan konsistensi, retensi pelanggan bisa menjadi kekuatan utama bisnismu.

FAQ

1. Mengapa analisis pembelian berulang penting untuk bisnis ritel?

Analisis pembelian berulang membantu kamu memahami seberapa sering pelanggan kembali dan apa yang mendorong mereka untuk melakukan transaksi ulang. Dengan informasi ini, kamu bisa merancang strategi retensi yang lebih efektif dan hemat biaya. Selain itu, pelanggan yang kembali biasanya memberikan nilai transaksi lebih tinggi dan berkontribusi pada stabilitas pendapatan jangka panjang.

2. Data apa saja yang dibutuhkan untuk menganalisis repeat purchase?

Kamu membutuhkan data transaksi yang mencakup ID pelanggan, tanggal pembelian, nilai transaksi, dan daftar produk. Jika memungkinkan, tambahkan juga data pelanggan seperti demografi atau lokasi toko untuk memperkaya analisis. Data yang konsisten dan historis selama 6–18 bulan biasanya sudah cukup untuk menghasilkan insight yang akurat.

3. Bagaimana cara mengetahui pelanggan yang berisiko churn?

Kamu bisa melihat pelanggan yang sudah melewati rata-rata waktu antar transaksi (interpurchase time) sebagai indikasi risiko churn. Pelanggan yang nilai recency-nya terlalu tinggi dibanding perilaku normal mereka juga perlu diperhatikan. Kamu bisa memperkuat analisis ini dengan model prediksi sederhana seperti logistic regression untuk memperkirakan kemungkinan mereka berhenti berbelanja.

Jadi, kalau kamu tertarik untuk berkarir sebagai Data Analyst yang menguasai teknik Data Cleaning secara handal, ini adalah saat yang tepat! Yuk, segera Sign Up ke DQLab! Di sini, kamu bisa belajar dari dasar hingga tingkat lanjut dengan materi dan tools yang relevan dengan kebutuhan industri, bahkan tanpa latar belakang IT. Belajar kapan saja dan di mana saja dengan fleksibilitas penuh, serta didukung oleh fitur eksklusif Ask AI Chatbot 24 jam!

Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi?

Jadi, tunggu apa lagi? Segera persiapkan diri untuk menguasai keterampilan di bidang data dan teknologi dengan subscribe modul premium, atau ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python sekarang juga!

Penulis: Reyvan Maulid