Peran data sudah tidak diragukan lagi bagi pertumbuhan suatu bisnis. Berbagai keputusan bisnis saat ini diputuskan dengan mengandalkan data. Data science menjadi ilmu yang tengah bersinar seiring perkembangan dunia digital. Relevan dengan e-commerce, data science dapat digunakan untuk banyak hal, termasuk memberi rekomendasi produk atau layanan bagi pelanggan.
Terdapat beberapa proses yang dilakukan oleh e-commerce untuk memasarkan produk mereka, sesuai dengan profil serta ketertarikan pelanggan. Saat ini, setiap e-commerce perlu menerapkan data science agar bisnis bisa mengalami peningkatan penjualan.
Peran Data Science di Marketplace
Ada banyak peran data science yang bisa ditemukan, khususnya pada industri e-commerce. Beberapa peran umum yang sering ditemui, yakni sistem rekomendasi, personalisasi pelanggan, dan hasil pencarian serta meningkatkan pengalaman pengguna. Dengan beberapa peran umum data science tersebut, e-commerce mampu mengalami peningkatan penjualan.
Secara khusus, promosi dan rekomendasi bisa menjadi salah satu cara paling efektif bagi e-commerce untuk meningkatkan penjualan. Mengapa? Saat ini, pelanggan sangat bergantung pada rekomendasi, seperi produk, restoran yang akan dikunjungi, atau layanan yang tersedia.
Baca juga: 3 Contoh Penerapan Data Science Paling Populer
Algoritma yang Digunakan
Proses yang dilakukan e-commerce dengan memanfaatkan data science setidaknya menggunakan dua algoritma, yaitu content based filtering dan collaborative filtering. Content based filtering merupakan algoritma dengan memberi rekomendasi barang yang mirip, sesuai apa yang kamu cari dan inginkan. Sedangkan collaborative filtering dilakukan dengan user yang memiliki ketertarikan serupa.
Teknik content based filtering sering digunakan dalam sistem pemberi rekomendasi, yaitu dirancang untuk mengiklankan atau merekomendasikan sesuatu kepada pengguna berdasarkan akumulasi pengetahuan tentang pengguna.
Berbeda dengan content based filtering, cara kerja teknik collaborative filtering mengarah pada data komunitas dengan mencari kemiripan antar pengguna. Asumsi yang digunakan pada teknik ini adalah preferensi serupa di masa lalu cenderung sama dengan masa depan. Pada dasarnya, kita akan lebih percaya dengan rekomendasi yang diberikan oleh orang yang memiliki preferensi sama dengan kita.
Rekomendasi Barang Sebagai Bentuk Marketing Plan
Setelah mengetahui setidaknya dua algoritma data science yang kerap diimplementasikan dalam e-commerce, rekomendasi barang sebagai bentuk content based filtering dan collaborative filtering juga termasuk dalam marketing plan bisnis. Sebagian besar website atau aplikasi e-commerce memiliki tim data science yang mempertimbangkan data-data pengguna untuk menerapkan sistem rekomendasi e-commerce.
Algoritma data science mempelajari berbagai atribut dan korelasi di antara produk dan mempelajari selera pelanggan untuk memprediksi kebutuhan pelanggan. Hal ini juga termasuk dalam rencana pemasaran karena harus didasarkan dengan kebutuhan pelanggan.
Pemasaran yang baik dan didukung dengan implementasi data science akan mendorong terjadinya peningkatan penjualan bagi e-commerce.
Baca juga: Tips Belajar Data Science Secara Otodidak untuk Pemula
Data science memiliki peran yang sangat besar untuk meningkatkan penjualan berbagai bentuk lini bisnis, termasuk e-commerce. DQLab sebagai pelatihan Data Science berbahasa Indonesia, siap membantu kamu untuk mempelajari data science dan mempersiapkan karir di bidang data.
Untuk informasi selengkapnya klik tautan berikut https://dqlab.id/live-class
Yuk mulai belajar data, karena data untuk semua!