Prediksi Potensi Official Shop dengan Random Forest

Yuk, kenalan dengan Karina Eka Sasmitha, salah satu alumni Algoritma Data Science School dari Batch Phoenix. Dengan Background Karina yang bersebrangan dengan Data Science, yaitu Teknik Pertanian di ITB, Karina sangat bersemangat membuat Dashboard yang dapat bermanfaat untuk Industri Retail yang kian ramai saat ini.

Karina memutuskan untuk membuat Dashboard ini lantaran melihat laporan hasil Rapat Tahunan Bank Indonesia 2021 yang dirilis November 2021, transaksi e-commerce di Tanah Air diproyeksikan mencapai Rp 403 triliun pada 2021. Jumlah ini tumbuh 51,6% dari tahun sebelumnya Rp 266 triliun. Bank Indonesia juga memproyeksikan transaksi e-commerce di Indonesia akan terus meningkat pada tahun 2022 dengan nilai Rp530 triliun atau tumbuh 31,4%.

Selain itu, dalam riset Top Official Store Award, sepanjang tahun 2021 melalui toko resmi di dua marketplace teratas, terdapat 4,87 juta transaksi dengan review konsumen mencapai 2,8 juta review dan rata-rata rating sangat baik 4,79 dari 5,00. Hingga tahun 2021, transaksi toko resmi di dua marketplace teratas tersebut mencapai 10,28 juta transaksi, meningkat 89,79% dari tahun sebelumnya, 5,41 juta transaksi.

Fitur-fitur Toko Resmi seperti jaminan produk 100% original dan jaminan pengembalian barang 7 hari setelah diterima dapat meningkatkan kepuasan dan rasa aman pembeli dalam bertransaksi. Dengan meningkatnya kepuasan dan rasa aman maka loyalitas dari  pembeli juga akan meningkat. Loyalitas ini berupa preferensi  pembeli dalam bertransaksi sehingga  pembeli akan melakukan transaksi berulang.

Selain untuk meningkatkan loyalitas pembeli, E-commerce juga turut memperhatikan loyalitas toko-tokonya, baik yang Official Shop maupun Unofficial Shop untuk memastikan ketersediaan produk (variasi produk) untuk memenuhi kebutuhan pembeli.

Hal itu lah yang membuat Karina yakin untuk membuat Dashboard ini dengan tujuan meningkatkan loyalitas pembeli dan toko secara bersamaan dalam satu program serta meningkatkan efektifitas Mass Marketing melalui pemilihan target toko yang tepat.

Dashboard Shopee Mall Prediction

Dashboard ini adalah sebuah aplikasi yang digunakan untuk melakukan prediksi terhadap toko online atau e-Shop. Aplikasi ini menggunakan Algoritma Random Forest yang mampu melakukan pengklasifikasian dataset dalam jumlah besar. Untuk melakukan prediksi ini dibutuhkan 9 variabel penting sebagai prediktor, seperti:

• Response Rate
• Item Count
• Join Duration
• Follower Count
• Response Time
• Rating Good
• Rating Normal
• Rating Bad
• Rating Star

Variabel yang disebutkan di atas sangat penting untuk dimiliki sebuah store untuk memberikan hasil prediksi yang baik dengan skala kepentingan di atas 25 dari 100.

Bahan bakar yang digunakan Karina untuk membuat Dashboard ini tentunya dengan bahasa pemrograman yang menggunakan 100% bahasa R. Sedangkan packages yang digunakan adalah Dplyr, ggplot2, dan Lubridate.

Cara Menggunakan Dashboard Shopee Mall Prediction

Cara menggunakan dashboard ini sangat mudah, pengguna dapat menginput data di halaman input data dengan format csv yang berisi Shop id yang berisi nama toko, lokasi toko, dan variabel-variabel prediktor lainnya, yang diperlukan untuk prediksi dan menghasilkan variabel target, yaitu type dimana 0 menandakan Unofficial Shop dan 1 menandakan Official Shop.

Dari data input yang dimasukkan, akan muncul beberapa Unofficial Shop yang berpeluang besar untuk bergabung menjadi official Shop. Hasil dari prediksi dapat dilihat pada halaman Result, dimana akan ditampilkan nilai-nilai Confusion Matrix dari model Random Forest yang dipakai pada aplikasi ini, dimana keempat Matrix memiliki nilai di atas 80%.

Pada dashboard ini, terdapat barcode di sebelah kiri yang menunjukkan frekuensi data yang bertipe Official Shop dan Unofficial Shop dari hasil prediksi. Pengguna juga dapat melihat hasil prediksi terhadap Unofficial Shop pada tabel sebelah kanan. Selain itu, pengguna juga dapat melihat daftar Unofficial Shop yang berpeluang besar bergabung menjadi Official Shop dengan menghapus centang Unofficial Shop pada filter di boxtime.

Manfaat Dashboard Shopee Mall Prediction

Dashboard yang disediakan dapat menjadi alat yang sangat berguna bagi para pengusaha e-Shop dalam mengembangkan bisnis mereka. Salah satu manfaat utama dari dashboard ini adalah meningkatkan peluang e-Shop untuk menjadi Official Shop. Dengan menjadi Official Shop, e-Shop akan mendapatkan lebih banyak keuntungan, seperti lebih banyak dukungan dari platform e-commerce dan reputasi yang lebih baik di mata pelanggan.

Selain itu, dashboard ini juga dapat membantu pengusaha e-Shop meningkatkan efektivitas pemasaran mereka dengan menetapkan kelas positif yaitu Official Shop secara selektif. Hal ini akan membantu pengusaha e-Shop dalam memperoleh reputasi yang lebih baik di mata pelanggan dan meningkatkan kepercayaan pelanggan terhadap produk yang mereka tawarkan.

Dengan demikian, penggunaan dashboard ini dapat memberikan manfaat yang signifikan bagi pengusaha e-Shop. Mereka dapat meningkatkan peluang mereka untuk menjadi Official Shop dan meningkatkan reputasi bisnis mereka, yang pada gilirannya dapat membantu mereka memperluas basis pelanggan dan meningkatkan pendapatan mereka.

Nah, itulah dashboard yang dibuat oleh Karina pada student project-nya setelah mengikuti program pembelajaran bersama Algoritma Data Science School. Jika Anda ingin mengetahui lebih lanjut project yang Karina buat Anda bisa mengunjungi Github dan LinkedIn Reynaldi dan jika Anda tertarik mengikuti jejak Reynaldi, let’s start your data science journey with Algoritma!