Tren Data Mining dalam Industri Retail
Tren Data Mining dalam Industri Retail
Perkembangan teknologi informasi semakin lama semakin pesat, Di berbagai tempat di berbagai industri, data mengalir semakin cepat dan dalam jumlah yang sangat besar. Aliran data yang luar biasa besar tersebut mengandung banyak informasi berharga yang sayang jika dilewatkan begitu saja. Namun tentunya tidak mencari informasi berharga dari timbunan data tersebut. Karena itu, perlu dilakukan data mining.
Apakah data mining itu?
Data mining bukan sekedar proses pencarian informasi berdasarkan kriteria - kriteria tertentu saja. Data mining merupakan proses pemaknaan informasi yang tersembunyi dalam data. Hal ini dilakukan melalui proses identifikasi pola - pola yang ada, sehingga didapatkan pengetahuan yang sebelumnya tidak diketahui.
Berdasarkan sejarahnya, evolusi data mining dapat digambarkan sebagai berikut. Era pengumpulan data (tahun 1960-an), era akses data (tahun 1980-an), era data warehousing & Decision support (tahun 1990-an) dan era data mining (sekarang).
Walaupun konsep data mining telah dikenal sejak era tahun 1960-an. konsepnya telah ada sejak lama. Perkembangannya menjadi semakin pesat di era penggunaan komputer, di mana semakin banyak data dapat disimpan serta diolah dengan teknologi komputasi yang semakin canggih. Sejalan dengan perkembangan tersebut diciptakan pula banyak algoritma baru yang memanfaatkan perkembangan di berbagai sektor keilmuan.
Meski demikian, kesulitan utama yang seringkali dihadapi dalam data mining tidaklah sekedar mencari suatu informasi dari banyaknya data yang ada (layaknya mencari jarum dalam jerami), melainkan terutama, dalam membangun suatu "aturan" akan apa yang terjadi sehingga aturan tersebut kemudian dapat digeneralisasikan untuk kasus yang sama dengan data aktual lainnya.
Berbagai hal dapat digali dari data yang ada. Informasi tersebut diolah untuk memahami serta memprediksi apa yang akan terjadi di masa mendatang. Dalam data mining umumnya dilakukan proses klasifikasi pengelompokan, pengasosiasian, serta pencarian pola-pola yang terjadi secara berurutan.
Data mining telah berkembang di berbagai sektor bisnis, seperti ritel perbankan, asuransi, dan telekomunikasi. Data mining juga telah diaplikasikan di sektor publik, seperti dalam proses identifikasi potensi terjadinya bencana, dan dalam bidang keamanan untuk mendeteksi kejahatan atau penipuan.
Aplikasi data mining lainnya dapat ditemui dalam industri manufaktur, seperti untuk perencanaan produksi dan perawatan mesin, dalam manajemen rantai pasok, bahkan dalam bidang astronomi, bioinformatika, dan olah raga.
Bagaimana perkembangan data mining dalam industri ritel?
Manfaat data mining dalam industri ritel, misalnya, antara lain adalah untuk memahami perilaku pelanggan dalam pembelian produk, serta memprediksi bagaimana respon pelanggan jika mendapatkan promosi tertentu.
Industri ritel adalah salah satu penerima manfaat terbesar data mining. Industri ini merupakan pengguna awal yang terus mendapatkan manfaat dari data mining. Data yang berasal dari Point of Sales (POS), misalnya, digunakan untuk mengetahui produk apa yang laku terjual, terjual secara bersama-sama dengan produk apa saja, dan kapan penjualan tersebut terjadi.
Dengan mengetahui hal-hal tersebut, apalagi jika ditambah dengan informasi demografis pelanggan, dapat dilakukan promosi produk yang tepat kepada pelanggan dengan perilaku pembelian yang berbeda. Selain itu, dapat pula diketahui tren yang ada serta kapan sebaiknya promosi dilakukan.
"Peritel berusaha meningkatkan keterikatan pelanggan dari sekadar sebagai pembeli biasa hingga menjadi pelanggan setia dengan loyalitas jangka panjang. Mereka bertindak layaknya konsultan belanja bagi para pelanggannya."
Banyak peritel maju, baik peritel on-line maupun konvensional (physical Stores) telah mengaplikasikan data mining Mereka menggunakannya terutama untuk melakukan Market Basket Analysis, dengan tujuan untuk mengetahui produk apa saja yang dibeli secara bersamaan dengan produk lainnya, atau pun produk apa yang kemungkinan besar akan dibeli Selain itu, dengan menggunakan hasil-hasil yang didapat dari Market Basket Analysis, peritel pun dapat mengatur lay-out tokonya serta menentukan promosi yang tepat bagi pelanggan sesuai dengan karaketristik mereka.
Sementara, peritel online menggunakannya untuk mengetahui pola belanja pelanggan. Dengan mengetahui halaman apa saja yang dikunjungi di suatu situs web, serta produk yang dilihat atau dibelinya, dapat diketahui produk atau promosi yang sebaiknya ditawarkan.
Peritel physical stores pun tidak hanya berdiam diri. Mereka tetap mengedepankan pengalaman berbelanja serta keleluasaan pelanggan dalam memilih produk dengan melihat dan merasakan langsung produk yang diinginkan. Mereka berusaha meningkatkan keterikatan pelanggan dari sekadar sebagai pembeli biasa hingga menjadi pelanggan setia dengan loyalitas jangka panjang. Mereka bertindak layaknya konsultan belanja bagi para pelanggannya.
Peritel juga dapat melakukan terobosan inovatif dengan menerapkan pengembangan aplikasi teknologi yang ada, misalnya untuk mengetahui produk yang diminati pelanggan berdasarkan data yang diperoleh dari RFID atau QR/barcodes produk. Data tersebut dapat digunakan untuk mengetahui rute perjalanan" pelanggan. Peritel kemudian dapat menginformasikan produk atau memberikan penawaran atau diskon khusus kepada pelanggan tersebut. Lebih jauh, melalui member id, peritel dapat mencocokkan data pelanggan dengan produk yang ingin atau telah dibeli sebelumnya, sehingga dapat memberikan penawaran/diskon produk secara tepat.
Industri ritel pun dapat memanfaatkan data mining untuk mendapatkan solusi terhadap berbagai permasalahan dalam Supply Chain Management (SCM), baik dalam hal prediksi permintaan maupun perencanaan persediaan, dengan memperhitungkan berbagai faktor yang ada. Sebagai contoh, Robinsons Group berhasil memperbaiki perencanaan stok dan persediaannya melalui klasifikasi baru pelanggan yang dilakukan berdasarkan permintaan. Dengan perencanaan produksi dan persediaan yang baik, pemenuhan permintaan pelanggan dapat dilakukan dengan service levels yang tinggi.
Intinya, kepuasan pelanggan dapat ditingkatkan melalui teknologi dengan menggunakan analisis data mining, asalkan dilakukan secara benar Hasilnya jelas, peningkatan profit.
writed by : Edy Wijaya | Data Scientist PT. Upright Decision
