Optimisasi Harga menggunakan Machine Learning

Machine learning mampu untuk membantu penjual dalam menetapkan harga yang optimal untuk memaksimalkan profit tanpa mengurangi minat pelanggan untuk membeli produk atau layanan.

Bunga Dea Laraswati
Bunga Dea Laraswati

Table of Contents

Menetapkan harga yang optimal untuk suatu produk atau layanan merupakan tantangan yang sering dihadapi dalam dunia bisnis. Harga yang ditetapkan harus dapat memaksimalkan profit, sekaligus menjaga agar harga tersebut tetap menarik bagi pelanggan.

Pada blog ini, kita akan melihat bagaimana penetapan harga dapat diotomatisasi menggunakan machine learning untuk membangun solusi penetapan harga yang efektif. Dengan menggunakan machine learning, penjual dapat mengidentifikasi tren pelanggan dan memungkinkan mereka untuk menetapkan harga terbaik untuk setiap produk atau layanan.

Apa itu Optimisasi Harga?

Optimisasi harga adalah sebuah proses yang bertujuan untuk menetapkan harga terbaik serta mempelajari bagaimana pelanggan akan bereaksi terhadap berbagai strategi penetapan harga.

Metode penetapan harga telah berkembang, mulai dari mengaplikasikan strategi sederhana, seperti menetapkan harga berdasarkan markup dari biaya dasar, hingga memprediksi permintaan suatu produk atau layanan untuk menemukan harga terbaik untuk mencapai KPI yang telah ditetapkan. Penerapan teknik optimisasi harga yang tepat dapat membantu penjual untuk menilai potensi dampak dari promosi penjualan atau untuk memperkirakan harga yang paling sesuai untuk setiap produk, terutama jika ingin menjualnya dalam jangka waktu tertentu.

Dalam metode penetapan harga secara tradisional, penjual umumnya menetapkan aturan-aturan dasar yang digunakan untuk menetapkan harga produk mereka. Aturan-aturan tersebut kemudian diintegrasikan ke dalam alat optimisasi harga, yang akan mengatur penyesuaian harga secara otomatis. Pengawasan berkala atas alat tersebut diperlukan untuk memastikan bahwa alat tersebut selalu beradaptasi dengan perubahan kondisi pasar saat ini dan beroperasi pada kapasitas maksimum.

Namun, proses penetapan harga tradisional ini sering memakan banyak waktu dan sumber daya yang signifikan agar bisa diterapkan secara efektif. Terlebih lagi, dengan perkembangan e-commerce dan digitalisasi pasar dalam beberapa tahun terakhir, jumlah data yang terkait dengan konsumen dan penjualan telah mengalami peningkatan drastis, yang menjadikan tugas penjual semakin sulit untuk mengevaluasi data ini secara akurat dan berkelanjutan.

Secara umum, kondisi pasar tempat para penjual bersaing saat ini menjadi semakin kompleks. Metode optimisasi harga secara tradisional tidak lagi mampu membantu penjual dalam menetapkan harga yang optimal. Namun, saat ini terdapat kemajuan baru dalam teknologi pengoptimalan harga yang memungkinkan penjual untuk memanfaatkan sepenuhnya potensi data mereka, sekaligus menetapkan harga dengan lebih mudah dan efektif untuk mencapai profit yang maksimal. Teknologi tersebut adalah mengotomatisasi penentuan harga menggunakan machine learning. 

Automasi Penentuan Harga menggunakan Machine Learning

Machine learning merupakan sebuah terobosan besar dalam bidang optimisasi harga yang mampu menangani beragam tantangan yang dihadapi penjual saat ini. Hal ini terutama berguna bagi penjual yang ingin mengurangi biaya terkait proses penetapan harga. Dengan mengotomatisasi proses penetapan harga, penjual tidak hanya mempertahankan strategi penetapan harga mereka, tetapi juga mengubah proses ini menjadi lebih hemat biaya dan efisien.

Penetapan Harga Tiket Pesawat dan Hotel

Industri penerbangan merupakan industri pertama yang menerapkan otomatisasi penetapan harga. Industri penerbangan telah membiasakan pelanggan dengan konsep harga yang fleksibel, yang bisa berubah dalam hitungan menit. Saat ini, jelas bahwa harga tiket pesawat bergantung pada berbagai faktor. Meskipun waktu merupakan faktor yang paling penting, maskapai penerbangan tidak membatasi hanya pada variabel waktu saja, namun tetap mempertimbangkan jumlah permintaan dan segmentasi pelanggan.

Sama seperti industri penerbangan, industri perhotelan juga sudah cukup lama mengadopsi optimisasi harga menggunakan machine learning, terutama pada hotel-hotel besar. Terdapat banyak hotel yang telah menetapkan metode ini pada platform pemesanan mereka. Strategi penetapan harga hotel selalu bergantung pada musim dan lonjakan permintaan di area tertentu, namun platform pemesanan dapat dengan mudah mengikuti tren tersebut karena proses penetapan harga telah dilakukan secara otomatis. Menggunakan machine learning, pengelola hotel dapat sepenuhnya menghindari banyak pekerjaan manual yang rawan kesalahan.  

Penentuan Harga pada E-commerce

Adanya lonjakan belanja online selama pandemi Covid-19 membuat e-commerce semakin populer di kalangan masyarakat. Perkembangan e-commerce telah menghadirkan tantangan tambahan bagi para penjual. Keberadaan e-commerce memungkinkan pelanggan untuk dengan mudah membandingkan harga dari berbagai sumber yang berbeda. Oleh karena itu, para penjual dituntut untuk dapat menetapkan harga yang kompetitif agar produk atau layanan mereka dapat tetap menarik perhatian pelanggan di pasar yang penuh persaingan ini.

Penjual dalam dunia e-commerce dapat menggunakan machine learning untuk menetapkan harga yang tepat bagi produk mereka. Para penjual dapat memulai dengan menetapkan harga awal dan secara otomatis menyesuaikannya berdasarkan reaksi dan tren yang diperoleh dari pelanggan mereka.

Manfaat Otomatisasi Penentuan Harga

Selain mengurangi biaya dan efisiensi waktu, ada beberapa keuntungan menggunakan machine learning untuk mengoptimalkan harga. Pertama, model machine learning dapat mengolah data mengenai produk dalam jumlah besar dan menganalisa variabel yang secara signifikan lebih banyak dibandingkan menggunakan cara tradisional. Apabila tidak menggunakan machine learning, penjual harus menetapkan aturan penentuan harga secara manual. Sedangkan model machine learning secara terus menerus melatih dirinya secara semi-otomatis. Ini memungkinkan penjual untuk menyesuaikan harga dengan target penjualan secara otomatis dengan usaha yang minimal, menghasilkan hasil yang lebih akurat.

Kedua, dengan menganalisa data historis dengan jumlah yang besar, machine learning dapat mengantisipasi tren cukup dini. Hal ini merupakan kunci penting yang memungkinkan penjual untuk membuat keputusan yang sesuai dalam melakukan penyesuaian harga. 

Terakhir, dalam hal strategi penentuan harga yang kompetitif, machine learning dapat menjadi sebuah solusi yang memungkinkan penjual untuk mengumpulkan informasi tentang harga pesaing untuk produk yang serupa, review terhadap produk dan pesaing, penawaran pesaing untuk produk tertentu, serta riwayat harga pesaing selama beberapa hari terakhir. Sebuah sistem yang dapat mempelajari sebagian besar apa yang terjadi di pasar memungkinkan penjual memiliki lebih banyak informasi dibandingkan pesaingnya untuk mengambil keputusan yang lebih baik. 

Kesimpulan

Machine learning mampu untuk membantu penjual dalam menetapkan harga yang optimal untuk memaksimalkan profit tanpa mengurangi minat pelanggan untuk membeli produk atau layanan. Pendekatan menggunakan machine learning dalam otomatisasi penetapan harga tidak hanya mengurangi biaya dan waktu secara signifikan jika dibandingkan dengan metode tradisional, tetapi juga telah berhasil diterapkan secara luas dalam berbagai industri, seperti industri penerbangan, perhotelan, dan e-commerce. Hal ini menjadikan teknologi ini sebagai pilihan utama bagi penjual yang ingin menjalankan strategi harga yang cerdas dan efektif.

Jika Anda tertarik untuk menjelajahi lebih dalam tentang data science dan penerapannya dalam industri serta ingin mengubahnya menjadi karir yang cemerlang hingga menjadi #JadiTalentaData, maka Anda dapat mendaftar dalam Bootcamp Algoritma Data Science. Bootcamp ini menyajikan serangkaian program yang akan membimbing Anda untuk memahami seluruh aspek dunia data dalam industri yang Anda minati. Tunggu apa lagi, mari bergabung dengan Algoritma sekarang!

MICHELLE INTAN HANDA

Get Free Learning Resources

* indicates required
Insights

Bunga Dea Laraswati

Sr. Writer Algoritma Data Science School