Personalized Pricing: Harga yang Ditawarkan Sesuai dengan Kebutuhan dan Budget Pengguna

Data science memainkan peran penting dalam teknologi informasi yang membantu perusahaan dalam mengumpulkan, menganalisis, dan menginterpretasikan data untuk membuat keputusan bisnis yang lebih baik dan meningkatkan profitabilitas. Ini bisa dilihat dalam beragam industri, dimana data science selalu berhasil memainkan peran besar dalam membantu perusahaan untuk mengoptimalkan kinerja mereka.

Dengan banyaknya aplikasi yang hadir saat ini, seperti Ula, yang memfokuskan layanannya pada pengembangan usaha kecil dan menengah, menunjukkan betapa tingginya tingkat digitalisasi saat ini. Aplikasi Ula sendiri merupakan aplikasi belanja grosir yang dirancang untuk membantu UMKM (Usaha Kecil dan Menengah) untuk meningkatkan penghasilannya melalui akses mudah ke supplier. Namun, aplikasi Ula tidak hanya sebatas itu saja. Aplikasi ini juga menawarkan berbagai fitur yang menarik dan menguntungkan.

Kristianus Eko, Data Lead Ula

Dalam perkembangannya Ula tentu tidak luput dengan peran para talent data dibaliknya. Algoritma Talks kali ini akan mengajak Anda mencari insight, berbagi tips, serta mengintip peran data di balik Ula dan juga proyek-proyek Ula yang berhasil memberikan dampak yang besar bagi perusahaan dan End-user, langsung dari ahlinya, yaitu Kristianus Eko, Data Lead Ula.

Kristianus Eko, yang biasa dipanggil Eko, awalnya memiliki latar belakang non-teknis, tetapi karena banyak berurusan dengan pengambilan keputusan yang didorong oleh data, ia belajar mengenai tools, algoritma, dan proses data. Sekarang, fokus Eko adalah dalam bidang data dan sudah berkarir di bidang ini selama 4,5-5 tahun, setelah beralih dari tim strategi yang mengolah insight menjadi tim yang memberikan insight.

Day-to-day Eko dan tim data di ULA adalah memfasilitasi pengambilan keputusan bagi stakeholder dengan menggunakan data. Tim data memanfaatkan data yang dimilikinya atau data yang diakuisisi dari pihak ketiga untuk membantu stakeholder dalam membuat keputusan yang tepat dan bermakna. Tujuan utama tim data adalah memastikan bahwa stakeholder memiliki akses ke informasi yang relevan dan berguna untuk membantu mereka dalam mencapai tujuannya.

Bagaimana Cara Ula Memanfaatkan Data untuk Membantu UMKM?

Ula adalah inovasi dari sebuah startup B2B (Business-to-Business) yang memiliki tujuan untuk mempermudah aktivitas usaha kecil, seperti mencari supplier, mengelola stok barang, dan mengatur pengiriman barang, serta membantu UMKM untuk berkembang.

Pemanfaatan teknologi dalam konteks transaksi di warung kelontong juga menjadi fokus Ula saat ini. Tujuannya adalah memberikan akses barang-barang yang lebih komplit dengan harga lebih murah, waktu pengiriman yang lebih akurat, dan ketersediaan barang yang lebih tinggi. Ini akan meningkatkan bisnis value dari warung kelontong.

ULA menyediakan berbagai fitur untuk meningkatkan bisnis value warung kelontong, salah satunya System Recommendation. Sistem ini memberikan rekomendasi produk yang relevan, kuantitas produk yang tepat, dan harga yang optimal. Waktu pengiriman juga dihitung dan dianggap sebagai salah satu Key Performance Indicator.

Proyek Ula yang Memberikan Dampak Besar bagi UMKM

Eko menunjukkan bahwa Ula memiliki beberapa proyek yang memiliki dampak besar bagi bisnisnya dan terlebih bagi UMKM secara keseluruhan. Salah satu proyek tersebut adalah Recommendation System dan pengontrolan stok, yang membantu tim komersial Ula untuk meningkatkan tingkat konversi penjualan dengan menjadikannya sebagai bahan bantu dalam membuat rencana penjualan harian atau mingguan. Meningkatnya conversion rate penjualan dan nilai transaksi Gross Merchandising Value (GMV) atau Nett Merchandising Value (NMV), membantu Ula meningkatkan kinerja penjualan dan menambah nilai bagi perusahaan.

Para pengguna juga akan merasakan manfaat dari project ini. Mereka dapat mengontrol stok secara lebih efisien dan memaksimalkan perputaran modal. Ini akan membantu mereka membuat keputusan yang tepat dan meningkatkan efisiensi bisnis mereka.

Proyek selanjutnya yang sedang difokuskan Eko dan tim adalah analisis harga (pricing), guna memastikan harga yang ditawarkan sesuai dengan kebutuhan setiap pengguna. Ini akan membantu Ula memperoleh lebih banyak pelanggan dan mempertahankan pelanggan yang ada dengan memberikan harga yang kompetitif dan sesuai kebutuhan.

Dalam bisnis B2B marketplace digital, harga adalah faktor penting yang mempengaruhi keputusan pembelian. Oleh karena itu, Eko berupaya untuk memastikan harga yang ditawarkan sesuai dengan kebutuhan dan budget pelanggan. Ini akan membantu Ula membangun kepercayaan dan mempertahankan pelanggan dalam jangka panjang.

Hal Menantang dan Menyenangkan sebagai Data Lead di Ula

Berkarir di bidang data memiliki dua pengalaman yang menyenangkan dan menantang. Pengalaman menyenangkan terjadi ketika Eko sukses mengembangkan fitur baru, seperti membuat prediktif modeling, forecast, atau recommendation. Ketika hipotesis kita sudah terverifikasi, model sudah dilatih, dan hasilnya memuaskan dengan akurasi dan relevansi yang baik, maka hal itu akan sangat menyenangkan, terutama ketika kita bertemu dengan End-user dan melihat apa yang kita kerjakan bermanfaat untuk mereka.

Namun, pengalaman menantang pun pasti ada, biasanya terjadi karena data science yang bisa dibilang masih merupakan hal baru, masih memiliki banyak knowledge gap. Implementasi data science di dunia nyata memerlukan banyak tahapan, seperti validasi dan pengumpulan persyaratan, dan menjalankannya memerlukan persetujuan dan kesepakatan dari tim bisnis seperti tim produk, komersial, atau operation. Ini menjadi tantangan karena memerlukan waktu dan usaha untuk menjelaskan dan meyakinkan tim terkait tentang metode data science dan prediktif, dibandingkan dengan metode deterministik yang lebih mudah dipahami.

Pesan Eko untuk Anda yang Baru Memulai Belajar Data Science

"Sebagai pesan untuk mereka yang baru memulai belajar data science, tidak masalah jika belum memiliki latar belakang di bidang engineering atau komputer. Pertama-tama, Anda bisa memulai dengan mengikuti online course untuk memahami secara umum tentang data science. Kemudian, setelah memahami dasar-dasar proses dan alat, Anda bisa mempertimbangkan untuk mengikuti bootcamp. Namun, pastikan terlebih dahulu bahwa Anda benar-benar ingin mendalami data science sebelum memutuskan untuk mengikuti bootcamp, karena bootcamp akan membantu Anda untuk mempercepat proses belajar." Kristianus Eko