Data Science dan E-Commerce: Simbiosis Mutualisme

Saat ini, peran penting data semakin meluas. Perusahaan mengandalkan kumpulan data untuk memahami kinerja dan membuat keputusan bisnis. Data science sangat relevan dalam e-commerce karena dapat memprediksi pembelian, kerugian, keuntungan, bahkan membuat pelanggan membeli barang dengan cara melacak perilaku mereka. Data dianalisis untuk membuat profil pelanggan dan memasarkan produk yang sesuai agar pelanggan melakukan pembelian. Maka, ini dikatakan sebagai simbiosis mutualisme untuk website e-commerce.

Data Science Tingkatkan Pengalaman Pengguna E-Commerce

Salah satu manfaat terbesar data science untuk website e-commerce adalah membantu memberikan pengalaman pelanggan yang unggul. Pertama-tama, data science dapat digunakan untuk mengotomatisasi berbagai proses jual beli. Ini membantu merampingkan proses jual beli di e-commerce dan meningkatkan efisiensi.

Data science juga dapat digunakan untuk membuat profil pelanggan individu berdasarkan aktivitas terbaru mereka, riwayat penelusuran, profil media sosial, dan lain-lain. Profil ini dapat digunakan oleh e-commerce untuk banyak fungsi, termasuk untuk penyediaan rekomendasi produk yang sangat akurat.

Data Science Untuk Menghindari Fraud

Fakta yang disayangkan tentang dunia digital adalah kerentanannya terhadap kejahatan dunia maya. Masalah ini tentu juga mempengaruhi sektor e-commerce dan dapat dengan cepat merusak pengalaman pelanggan dengan bisnis e-commerce.

Data science membantu e-commerce dalam menghindari fraud (penipuan) dengan mempelajari perilaku pelanggan standar dan menetapkan dasar untuk perilaku pelanggan. Setelah dasar ini ditetapkan, setiap penyimpangan dari perilaku pelanggan dapat ditandai ke tim terkait untuk ditindaklanjuti sehingga mencegah aktivitas penipuan.

Data Science Untuk Manajemen Inventaris Bisnis

Data science memungkinkan manajemen inventaris yang jauh lebih baik. Data science juga memungkinkan perusahaan e-commerce untuk mencegah investasi yang tidak perlu dalam produk dengan penjualan rendah. Selain itu, jika Anda mempertimbangkan sejumlah besar pelanggan dan produk yang ditangani oleh perusahaan e-commerce, Anda juga akan melihat mengapa data science dianggap penting untuk manajemen inventaris yang tepat, peramalan prediktif, dan lain-lain.

Data Science dan Sistem Rekomendasi E-Commerce

Promosi dan rekomendasi bisa jadi sangat efektif bila didasarkan pada perilaku pelanggan. Saat ini, pelanggan bergantung pada rekomendasi, baik itu rekomendasi untuk produk yang akan dibeli, restoran untuk dikunjungi, atau layanan yang tersedia. Sebagian besar website e-commerce seperti Amazon atau eBay memiliki tim data science yang mempertimbangkan jenis, berat, fitur, dan berbagai faktor lainnya untuk menerapkan sistem rekomendasi e-commerce. Berikut dua motif utama menerapkan sistem rekomendasi e-commerce melalui data science.

• Cross Sell - Saat pelanggan membeli iPhone, pelanggan tersebut mungkin tertarik membeli casing iPhone;
• Up Sell - Misalnya pelanggan sedang melihat TV LED, penjual bisa menampilkan versi TV lain yang lebih baik dengan harga sedikit lebih mahal.

Algoritma data science mempelajari berbagai atribut dan korelasi di antara produk dan mempelajari selera pelanggan untuk memprediksi kebutuhan pelanggan. Algoritma data science juga membantu mempersonalisasi pengalaman pelanggan dengan mengubah halaman galeri untuk pelanggan tertentu atau dengan mengubah urutan produk di hasil pencarian website.

Data Science Untuk Analisis Pelanggan dan Hasil Pencarian

Perusahaan e-commerce memanfaatkan data science untuk menawarkan pengalaman yang dipersonalisasi menggunakan analitik pencarian situs untuk meningkatkan tingkat konversi pelanggan. Meskipun ada beberapa faktor yang mempengaruhi tingkat konversi (seperti harga dan ketersediaan produk), salah satu yang paling penting adalah analisis pelanggan dan hasil pencarian.

Jika pengguna tidak dapat menemukan apa yang mereka inginkan di situs e-commerce Anda, mereka akan pergi. Sebagian besar pengguna tidak akan kembali ke situs Anda untuk membeli produk yang mereka inginkan. Inilah sebabnya mengapa perusahaan e-commerce perlu meningkatkan analitik pencarian dengan data science yang dapat membantu mereka mengidentifikasi produk apa yang paling sering dicari.

Perusahaan seperti Amazon menggunakan solusi data science yang berbeda untuk menentukan kombinasi populer dari istilah pencarian dan merekomendasikan produk serupa di website e-commerce. Amazon juga menggunakan rekomendasi produk untuk ditampilkan di halaman hasil mesin pencari menggunakan iklan berbayar.

Data science membantu e-commerce mempersonalisasi pengalaman berbelanja. Prosesnya dimulai dengan mengumpulkan data pelanggan yang digunakan untuk meningkatkan penargetan dan rekomendasi produk di semua saluran. Dengan menggunakan data science, e-commerce dapat membuat algoritma yang akan merekomendasikan produk berdasarkan riwayat pembelian pelanggan, demografi, bahkan interaksi media sosial, sehingga meningkatkan nilai pesanan rata-rata toko e-commerce.

Kesimpulan

Data science dan website e-commerce memiliki hubungan simbiosis mutualisme karena saling menguntungkan. Data science memberdayakan perusahaan e-commerce dengan terlibat pada audiens target dan memberikan pengalaman yang sangat dipersonalisasi, sehingga mendorong peningkatan pengalaman belanja dan penjualan yang lebih bai

Jika Anda tertarik belajar data science, coba ikuti kelas yang disediakan oleh Algoritma Data Science School. Menawarkan kurikulum yang disusun oleh para ahli, Anda bisa memperdalam data science dan membuka peluang pekerjaan yang lebih baik bersama para ahli dan profesional. Yuk, daftar sekarang!

Referensi:

• projectpro - How Data Science increased the profitability of the e-commerce industry? (diakses pada tanggal 29 Juni 2022)
• datasciencecentral - Top Ways in Which Data Science Improves E-Commerce Sales (diakses pada tanggal 29 Juni 2022)
• dzone - 5 Best Applications of Data Science in E-Commerce (diakses pada tanggal 29 Juni 2022)