Pengaplikasian Statistik dalam Bisnis Ritel
Pengolahan data sangat membantu berbagai sektor khususnya sektor bisnis dalam hal pengambilan keputusan, baik keputusan yang bersifat strategis hingga keputusan yang bersifat manajerial harian. Namun, untuk dapat melakukan pengolahan data harus menggunakan metode hingga aplikasi khusus seperti aplikasi statistik guna mempercepat proses pengolahan data tersebut. Selain itu juga dengan menerapkan metode dan teknik yang sesuai dengan kebutuhan penelitian akan mempermudah lagi proses pengolahan data tersebut. Statistik adalah salah satu bidang keilmuan sekaligus metode yang dapat kamu aplikasikan di kehidupan sehari-hari salah satu contohnya dalam bisnis ritel.
Bidang ritel sebagai penyedia barang atau jasa yang digunakan dalam kehidupan manusia sehari-hari sejak lama memulai transformasi digital dalam bisnisnya. Dengan penggunaan model yang tepat, teknologi digital dapat membantu industri ritel mengumpulkan data-data pelanggan yang berharga. Data tersebut nantinya dapat dijadikan insight untuk mencapai keunggulan kompetitif. Penasaran apa saja contoh pengaplikasian statistik dalam bisnis ritel? Yuk, simak artikel dibawah ini
1. Market Basket Analysis
Ketika kamu berbelanja ke supermarket untuk membeli pasta gigi, ada kemungkinan kamu juga akan membeli sikat gigi. Sama halnya seperti saat kamu membeli kamera, kamu akan membeli baterai dan memory card. Dalam market basket analysis perusahaan ritel akan menganalisa pola perilaku konsumen dalam melihat riwayat transaksi terdahulu, keranjang belanja, transaksi kartu kredit, dan sebagainya. Analisis ini dilakukan dengan menggunakan association rule algorithm. Association rule adalah algoritma Unsupervised Learning tentang menemukan hubungan menarik antara variabel dalam database yang besar. Contoh penerapan association rule salah satunya berangkat dari industri retail yaitu dengan Market Basket Analysis.
Dengan menerapkan Market Basket Analysis kita dapat mengidentifikasi kekuatan asosiasi antara pasangan produk yang dibeli bersamaan dan mengidentifikasi pola kejadian bersama dengan membuat aturan atau skenario IF-Then, misal jika pasta gigi dibeli maka kemungkinan besar sikat gigi akan dibeli juga. Aturan tersebut bersifat probabilistik atau dengan kata lain aturan tersebut diturunkan dari frekuensi kejadian dibeli bersamaan dalam satu kejadian.
Baca juga : Pengolahan Data Statistik Parametrik dan Non-Parametrik
2. Prediksi Permintaan
Dengan menerapkan predictive analytics, bisnis ritel dapat membuat prediksi permintaan untuk meningkatkan manajemen bisnis dan supply chain. Prediksi dibuat dengan mencari tahu permintaan apa yang akan dibuat oleh pelanggan dengan melihat histori data penjualan dan pengaruh dari faktor-faktor lain yang mempengaruhi pola konsumsi konsumen, seperti pendapatn, trend, harga produk lain dan kemungkinan perubahan harga di masa depan, baik untuk long term atau short term.
3. Analisa Churn Rate
Industri ritel adalah salah satu industri dengan persaingan yang sangat ketat, hal ini dikarenakan menjamurnya bisnis tersebut. Perbedaan sedikit saja dapat mengubah kebiasaan belanja konsumen, khususnya para ibu rumah tangga. Mengingat konsumen adalah faktor terpenting untuk keberlangsungan usaha ritel juga bergantung pada tingkat permintaan konsumen. Tidak heran jika ritel berusaha memberikan pelayanan terbaiknya, agar tetap mendapatkan kepercayaan dari konsumen untuk bertransaksi di toko mereka.
4. Customer Segmentation
Customer segmentation adalah tentang cara kamu memetakan karakteristik pelanggan kamu berdasarkan usia, profesi, tempat tinggal dan lainnya, untuk menentukan bagaimana cara menangani kelompok tertentu. Dengan menggunakan Natural Language Processing yang di build dengan perpaduan antara bidang statistik dan programming, organisasi dapat menganalisis apa yang orang-orang pasang di media sosial untuk menemukan pola dan tren yang mengungkapkan makanan dan minuman paling populer musim ini. Ini memungkinkan merek, restoran, dan organisasi lain untuk mengetahui tentang resep terbaru yang populer, dan menyesuaikannya. Wawasan akan membantu organisasi menjadi lebih responsif terhadap permintaan konsumen.
Baca juga : Yuk Pelajari Macam-Macam Metode Analisis Statistika
5. Belajar Statistik dan Persiapkan Karir Sebagai Data Scientist, Yuk!
Gimana sahabat DQ, setelah membaca artikel diatas jangan sampai salah lagi ya untuk membedakan antara statistik dengan statistika. Memilih statistik sebagai langkah awal untuk belajar data science adalah langkah yang tepat.
Kini belajar otodidak bisa lebih terstruktur dan terarah bersama DQLab. Tanpa perlu takut overdosis informasi dan kamu tidak akan bingung dengan urusan waktu, karena dengan kursus data science online waktu belajar kamu bisa lebih fleksibel dan dapat diakses dimanapun dan kapanpun.
Jadi, jangan khawatir, kamu bisa mulai kursus data science online bersama DQLab! Sign up sekarang di DQLab.id atau klik button dibawah ini untuk nikmati pengalaman belajar yang seru dan menyenangkan!
Penulis: Rian Tineges
Editor: Annissa Widya Davita