Belajar Data Science di DQLab: Bangun Customer Analytics Report untuk Industri Retail

Project Data ini dikembangkan oleh Tantut Wahyu, member DQLab, Computer Science Graduate dari Universitas Lampung dengan project yang diberikan oleh Data Mentor DQLab, Trisna, Data Scientist PT. BUMA.

Belajar Data Science untuk membangun Portofolio Data:
Menghasilkan Customer Analytics Report untuk Industri Retail

1. Performance xyz.com menurun ⁣signifikan di quarter ke-2, terlihat ⁣dari nilai penjualan dan revenue ⁣yang drop hingga 20% dan 24%;⁣

2. Perolehan customer baru juga ⁣tidak terlalu baik, dan sedikit ⁣menurun dibandingkan quarter ⁣sebelumnya;⁣⁣

3. Ketertarikan customer baru untuk ⁣berbelanja di xyz.com masih ⁣kurang, hanya sekitar 56% saja ⁣yang sudah bertransaksi. ⁣Disarankan tim produk perlu ⁣⁣mempelajari behaviour customer ⁣dan melakukan product ⁣improvement,sehingga conversion ⁣rate (register to transaction) dapat ⁣meningkat;⁣⁣

4. Produk kategori S18 dan S24 ⁣berkontribusi sekitar 50% dari total ⁣order dan ⁣60% dari total penjualan, ⁣sehingga xyz.com sebaiknya ⁣fokus untuk ⁣pengembangan ⁣category S18 dan S24;⁣⁣

5. Retention rate customer xyz.com ⁣juga sangat rendah yaitu hanya ⁣24%, ⁣artinya banyak customer yang ⁣sudah bertransaksi di quarter-1 ⁣tidak kembali ⁣melakukan order di ⁣quarter ke-2 (no repeat order);⁣⁣⁣⁣

6. XYZ.com mengalami ⁣pertumbuhan negatif di quarter ⁣ke-2 dan perlu ⁣⁣melakukan banyak improvement ⁣baik itu di sisi produk dan bisnis ⁣marketing, ⁣jika ingin mencapai ⁣target dan positif growth di ⁣quarter ke-3. Rendahnya ⁣⁣retention rate dan conversion rate ⁣bisa menjadi diagnosa awal ⁣bahwa customer tidak tertarik ⁣atau kurang puas/kecewa berbelanja di XYZ.com.⁣

⁣⁣

⁣⁣

⁣⁣

⁣

Bangun Portofolio Datamu!

Kamu bisa membangun portofolio datamu dengan belajar data science di DQLab. Untuk kamu yang ingin siap berkarir jadi Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer, persiapkan diri kamu dengan tepat sekarang. Tidak ada kata terlambat untuk belajar. Yuk #MulaiBelajarData di DQLab. Kamu bisa:

• Menerapkan teknik mengolah data kotor, hasilkan visualisasi data dan model prediksi dengan studi kasus Retail dan Finansial
• Dapatkan sesi konsultasi langsung dengan praktisi data lewat data mentoring
• Bangun portofolio data langsung dari praktisi data Industri
• Akses Forum DQLab untuk berdiskusi.

Belajar Gratis

Tags

Education Data Science Industry 4.0 belajar data science data analyst Belajar Data Science Gratis skill data science data portofolio market basket analysis teknik data science apa itu data science