kontan.co.id
banner langganan top
| : WIB | INDIKATOR |
KOLOM / bigdata

Mencari peluang dari data

oleh Feris Thia - Founder of Lightora UMN Incubator


Kamis, 24 September 2015 / 10:00 WIB
Mencari peluang dari data

Reporter: Feris Thia | Editor: tri.adi

Sebuah perusahaan ritel di Jakarta mengalami penurunan penjualan pada tiga bulan terakhir tahun 2015. Penyebabnya, kondisi ekonomi Indonesia melemah. Kondisi ini memicu daya beli masyarakat anjlok. Sebut saja perusahaan ritel bernama XYZ.

Untuk menggenjot penjualan, XYZ menggelar diskon besar-besaran pada semua kategori produk. Harapannya, penjualannya bisa tetap meningkat di saat ekonomi melemah. Namun, setelah melakukan kampanye diskon selama satu bulan, hasil penjualan tidak mencapai target yang ditetapkan manajer.

Lalu, apa yang salah dari strategi itu, sehingga hasilnya tak maksimal? Kondisi seperti ini banyak dihadapi oleh perusahaan ritel baik di dalam maupun luar negeri.

Strategi bisnis yang dilakukan perusahaan XYZ tidak salah. Apalagi, diskon lazim dilakukan hampir seluruh perusahaan ritel untuk meningkatkan penjualan.

Namun, akan jauh lebih efektif jika perusahaan itu terlebih dahulu melakukan analisis terhadap data yang dimiliki. Yakni, meliputi data penjualan dari struk belanja yang terekam pada mesin POS (point of sale), jumlah pelanggan yang datang pada hari tersebut, dan perilaku belanja pelanggan.

Sebagai contoh, pada akhir pekan atau libur, sebagian besar masyarakat ketika berbelanja selalu membawa keluarganya, semisal orangtua dan anak-anak. Atau, mayoritas pengunjung datang dan berbelanja di sore hari setelah jam makan siang.

Nah, dari data transaksi POS yang terekam, barang-barang yang dibeli konsumen adalah buah, sayur mayur, protein, mainan anak, dan peralatan elektronik.

Dari data tersebut, perusahaan XYZ dapat melakukan analisis menggunakan tools data mining. Algoritma di balik mesin akan bekerja untuk menghasilkan output secara otomatis. Dan, yang paling penting tidak subyektif penilaian manajer yang melakukan promosi.


Pohon keputusan
Salah satu metode data mining yang populer adalah decision tree (pohon keputusan). Decision tree adalah model prediksi yang menggunakan struktur pohon (berhierarki). Konsep dari metode ini adalah kemampuannya memproses data jadi informasi berguna untuk pengambilan keputusan.

Manfaat metode ini adalah kemampuannya dalam proses eksplorasi, pengolahan, dan menemukan hubungan tersembunyi data-data yang belum tentu dapat ditangkap oleh kasat mata manusia.

Dengan menggunakan metode decision tree, manajer perusahaan XYZ dapat melakukan promo yang tertarget untuk meningkatkan penjualan. Contoh, berdasarkan data perusahaan XYZ di atas, manajer dapat melakukan campaign “family day”.

Artinya, diskon diberikan kepada pelanggan yang berbelanja dalam periode tertentu dan melakukan bundling dengan produk-produk yang saling berhubungan. Dengan cara ini, promosi dapat dilakukan secara efektif untuk meningkatkan penjualan.

Dari situ, kesimpulan yang bisa dipetik adalah sebuah perusahaan harus memahami secara menyeluruh pola belanja konsumen mereka. Dengan banyaknya data yang dimiliki oleh perusahaan, proses analisa sudah tidak mungkin lagi dilakukan secara manual.

Untungnya, saat ini sudah banyak teknologi yang terbukti dapat mendukung proses analisa ini. Termasuk, teknologi open source yang tidak menyedot investasi besar dalam implementasinya. Data dalam bentuk apapun adalah raw asset perusahaan. Data tersebut tidak bisa disebut aset apabila belum mendukung proses pengambilan keputusan.

Dengan tools data mining yang tepat, perusahaan akan mudah mengolah raw asset jadi aset. Ini untuk mendukung proses pengambilan keputusan yang bisa dongkrak kinerja perusahaan saat daya beli melemah.



TERBARU

×