banner large

Bagaimana ilmu data dapat meningkatkan profitabilitas bisnis e-niaga

Comment
X
Share

Kami sangat antusias untuk menghadirkan Transform 2022 kembali secara langsung pada 19 Juli dan 20 – 28 Juli secara virtual. Bergabunglah dengan AI dan pemimpin data untuk pembicaraan yang berwawasan luas dan peluang jaringan yang menarik. Daftar hari ini!


Pengecer e-niaga memiliki satu keuntungan besar dibandingkan pemilik bisnis fisik: akses mudah ke data penting. 97% eksekutif data percaya bahwa data sangat penting untuk menjaga profitabilitas bisnis. Itu karena data dapat meningkatkan proses pengambilan keputusan Anda dan akibatnya membantu meningkatkan laba Anda. Namun, memanfaatkan volume besar data yang tersedia memerlukan manajemen data yang efektif dan terus menjadi salah satu tantangan utama yang dihadapi pedagang e-niaga saat ini.

Metodologi ilmu data dapat membantu pedagang e-niaga mengatasi masalah ini, memungkinkan mereka untuk merampingkan proses bisnis mereka dan meningkatkan pendapatan. Artikel ini akan menunjukkan bagaimana ilmu data dapat meningkatkan pertumbuhan bisnis e-niaga dan meningkatkan profitabilitasnya.

Ilmu data: Kekuatan yang menjanjikan peningkatan pendapatan

Data tidak lagi menjadi pilihan bagi bisnis e-niaga. Mengakses, menafsirkan, dan menggunakannya secara efektif telah menjadi pembeda antara hidup dan mati bagi ritel online modern. Awal era digital dan proliferasinya telah menyebabkan produksi data yang berlebihan. Menurut beberapa sumber, 2,5 triliun byte data dihasilkan setiap hari. Angka ini mencerminkan volume wawasan dan nilai yang mendorong keuntungan yang mungkin bisa Anda dapatkan jika Anda berhasil memanfaatkan data ini.

Ilmu data dapat membantu Anda melakukannya. Membantu orang menafsirkan data, ilmu data memungkinkan pemasar dan pemilik bisnis untuk mendapatkan wawasan penting tentang kinerja bisnis, perilaku pelanggan dan demografi, inventaris, dan pesaing mereka. Ini mengubah data mentah yang tidak berarti menjadi wawasan yang berharga dan bermakna, serta memandu semua proses bisnis, mulai dari pengambilan keputusan hingga penyusunan strategi.

Bisnis dengan cepat mengadopsi ilmu data, dengan investasi stabil yang dilakukan dalam inisiatif AI dan ML. Akibatnya, ilmu data diperkirakan akan tumbuh 300% di tahun-tahun mendatang. Berikut adalah beberapa dari banyak bidang yang dikerjakan ilmu data untuk meningkatkan profitabilitas bisnis Anda:

Peningkatan penjualan

Sebagai pemilik bisnis, baik e-niaga atau toko fisik, Anda tidak keberatan memiliki lebih banyak penjualan, bukan? Tentu saja tidak. Bahkan, Anda ingin menghasilkan penjualan sebanyak mungkin karena lebih banyak penjualan berarti pendapatan yang lebih besar.

Psikologi memainkan peran penting dalam proses pembelian dan ilmu data dapat secara eksplisit membantu meningkatkan penjualan bisnis Anda dengan membantu Anda mempelajari perilaku konsumen. Sebagai manusia, kita cenderung membeli barang secara berpasangan atau berkelompok. Jika kita pergi keluar untuk membeli roti, kita dapat membeli susu dan telur juga. Saat kita membeli ponsel, kita cenderung membeli aksesoris ponsel lainnya seperti headphone atau earbud, charger, pelindung layar, dll.

Ilmu data membantu Anda memanfaatkan aspek sifat manusia ini dan memaksimalkan penjualan Anda. Analisis keranjang pasar, juga dikenal sebagai analisis afinitas, adalah teknik penambangan data dan analisis yang membantu mengidentifikasi hubungan antara item umum tertentu. Ia bekerja dengan menganalisis kumpulan data besar dan mengungkap kombinasi item yang sering dibeli bersama dalam transaksi. Ini membantu pengecer progresif memahami pola pembelian dan menggunakan pemahaman ini untuk meningkatkan penjualan.

Bagaimana?

Saat Anda tahu roti dan telur dibeli bersamaan, Anda dapat memasang penawaran telur di halaman roti untuk mengingatkan orang-orang bahwa mereka mungkin ingin membeli telur dengan roti mereka. Analisis keranjang pasar dikatakan sebagai salah satu aplikasi pembelajaran mesin terbaik di ritel. Ini membantu Anda mendapatkan wawasan tentang afinitas produk dan memberdayakan Anda untuk membuat rekomendasi produk yang tepat. Dan pendekatan inilah yang menyebabkan keberhasilan mesin rekomendasi di ruang e-niaga.

Mesin rekomendasi juga membangun analisis keranjang pasar dan menghasilkan rekomendasi yang relevan untuk orang-orang. Misalnya, di Amazon, ketika Anda melihat sesuatu, Anda juga melihat bagian “beli dengan” dan “pelanggan juga melihat produk ini” yang menampilkan produk lain yang relevan. 35% pendapatan Amazon berasal dari mesin rekomendasi produk yang dipersonalisasi ini. Selain itu, Best Buy, peritel teknologi yang berbasis di AS, mencatat peningkatan penjualan sebesar 23,7% menggunakan rekomendasi produk.

Sebuah analisis data global dan firma penasihat membantu pengecer makanan meningkatkan penjualan triwulanan mereka sebesar 50% dan mengurangi biaya pemasaran sebesar 15% menggunakan analisis keranjang pasar. Jadi, kita dapat menyimpulkan dengan aman bahwa memahami kategori produk yang sering dibeli bersama dapat membantu meningkatkan penjualan.

Selain meningkatkan penjualan dengan membangun wawasan manusia, mesin rekomendasi yang digerakkan oleh analisis keranjang pasar juga membangun pengalaman pelanggan yang positif, yang pada gilirannya menjanjikan pendapatan karena pelanggan mungkin bersedia membelanjakan sebanyak 17% lebih banyak untuk pengalaman yang baik. [NOTE: Citation for this stat?]

Optimalisasi harga

Harga adalah fitur pertama yang dipertimbangkan oleh 60% pembeli online di seluruh dunia saat mereka membuat keputusan pembelian. Jika harga Anda terlalu rendah, Anda kehilangan kepercayaan pelanggan. Dan jika terlalu tinggi, Anda mendorong pelanggan ke arah pesaing Anda dengan harga lebih rendah. Oleh karena itu, mendapatkan harga yang tepat sangat penting untuk profitabilitas bisnis.

Harga yang Anda pilih untuk produk atau layanan Anda bergantung pada banyak variabel seperti perilaku pelanggan, data psikografis dan demografis, geografi pasar, biaya operasi, LTV dan tingkat churn, dll. Kehadiran data dan kebutuhan analisis data yang efektif memerlukan ilmu data .

Optimalisasi harga berbasis teknologi secara efektif mempertimbangkan semua faktor yang digunakan untuk menetapkan harga yang tepat dan membaca data yang tersedia untuk menghasilkan harga yang optimal. Pengoptimalan harga yang mendukung pembelajaran mesin memanfaatkan data kualitatif dan kuantitatif, memasukkannya ke dalam algoritme yang telah dikembangkan sebelumnya yang memberi pengecer pendekatan yang terinformasi dengan baik dan terperinci untuk menetapkan harga yang optimal.

Pelanggan lebih cenderung memilih produk Anda jika harganya optimal, yang pasti meningkatkan penjualan yang tercermin dalam pendapatan Anda. Inilah sebabnya mengapa peningkatan 1% dalam harga dapat menghasilkan peningkatan laba sebesar 11,1%.

Manajemen dan pengoptimalan inventaris

Manajemen persediaan adalah proses mengelola persediaan bisnis untuk menghindari kekurangan, karena dapat menghasilkan laba yang ditangguhkan. Kehabisan stok berarti berpotensi kehilangan pelanggan Anda, karena 31% pembeli online cenderung beralih ke pesaing jika produk tidak tersedia di situs pilihan mereka. Di sisi lain, kelebihan stok dapat menyebabkan peningkatan biaya pergudangan dan logistik, karena ruang gudang ada harganya, dan di AS, yaitu sekitar $5,08 per kaki persegi.

Mengetahui berapa banyak yang harus disimpan, apa dan kapan harus memesan, dan memperkirakan permintaan adalah tantangan yang mengganggu banyak area bisnis, dan e-niaga tidak terkecuali. 75% dari semua profesional manajemen rantai pasokan ingin meningkatkan praktik manajemen inventaris mereka. Dan tidak ada cara yang lebih baik untuk melakukannya selain menerapkan ilmu data.

Rantai pasokan, seperti kebanyakan area e-niaga, dipenuhi dengan data. Anda dapat mengabaikannya atau memanfaatkannya dan menggunakannya untuk keuntungan Anda dengan metode analisis data yang benar. Ada banyak program dan aplikasi manajemen inventaris modern yang berakar pada ilmu data dan menggunakan data historis dan terkini untuk menjaga inventaris Anda tetap akurat.

Program-program ini memanfaatkan data penjualan masa lalu dan musim, di antara faktor-faktor lain, untuk mengantisipasi permintaan di masa mendatang. Ini dapat membantu Anda menentukan berapa banyak inventaris yang dibutuhkan sambil menjaga stok pada tingkat minimum.

Segmentasi dan personalisasi pelanggan

Segmentasi pelanggan adalah proses yang membagi pelanggan bisnis yang memiliki karakteristik umum menjadi kelompok-kelompok terpisah. Ini membantu pemasar mengembangkan kampanye pemasaran bertarget yang lebih sesuai dengan audiens dan menjanjikan hasil yang lebih baik. Inilah sebabnya mengapa 77% pengembalian yang dihasilkan dari kampanye pemasaran berasal dari yang dibangun dengan segmentasi pelanggan. Oleh karena itu, pendekatan ini membantu Anda mengoptimalkan pengeluaran pemasaran, meningkatkan ROI, dan pada akhirnya menikmati keuntungan yang lebih baik.

Data pelanggan Anda tersebar di seluruh internet.

Ilmu data membantu Anda mengumpulkan semua data ini, membersihkannya, dan menggunakannya untuk membagi pelanggan Anda menjadi beberapa segmen. Dengan cara ini, ilmu data adalah apa yang ada di balik kemanjuran segmentasi pelanggan karena segmentasi yang efektif berasal dari analitik data yang efisien. Setelah pelanggan Anda dibagi menjadi segmen-segmen terpisah, Anda dapat menargetkan mereka dengan pesan yang dipersonalisasi di saluran pilihan mereka.

Misalnya, untuk merek kesehatan dan kebugaran, Anda dapat menjangkau audiens Gen Z di TikTok dan Instagram dengan pesan agar terlihat bugar dan keren. Pada saat yang sama, Anda dapat berkomunikasi dengan Baby Boomers di audiens Anda melalui email atau Facebook dengan pesan yang menyatakan pentingnya dan manfaat tetap bugar di usia lanjut.

Ketika orang menemukan pesan yang dipersonalisasi dari merek, mereka merasa terhubung dengan mereka dan lebih cenderung untuk membeli dari mereka. Faktanya, 49% pembeli telah melakukan pembelian impulsif karena pengalaman yang lebih personal, sementara 59% mengklaim personalisasi memengaruhi keputusan pembelian. Jadi, sekali lagi, ilmu data membantu segmentasi pelanggan yang efektif, memungkinkan Anda mengembangkan pesan pemasaran yang lebih bertarget, mendorong lebih banyak penjualan, dan mendorong margin keuntungan Anda.

Prediksi CLTV

Anda menghabiskan uang untuk akuisisi pelanggan, dan model bisnis Anda dapat menguntungkan hanya jika pelanggan yang Anda peroleh berkontribusi lebih dari apa yang dihabiskan untuk memperoleh mereka. Uang yang dihabiskan pelanggan Anda untuk bisnis Anda, dari transaksi pertama hingga terakhir, disebut nilai seumur hidup pelanggan atau CLTV.

Biasanya bisnis menghitung CLTV setelah mereka mendapatkan pelanggan. Tapi itu bukan pendekatan yang sangat efisien karena ini lebih reaktif, dan Anda bisa menghabiskan lebih banyak untuk mendapatkan pelanggan bernilai rendah dan memengaruhi profitabilitas Anda. Anda harus proaktif untuk memastikan model bisnis Anda mempertahankan kemajuan yang baik dan menghasilkan keuntungan yang cukup besar.

Ilmu data dapat membantu Anda menjadi proaktif dengan menggunakan analitik prediktif untuk menghitung CLTV Anda. Ini membantu mengumpulkan, membersihkan, dan menghasilkan wawasan utama dari data pelanggan, seperti preferensi, perilaku, frekuensi, keterkinian, dan jumlah pembelian mereka. Berdasarkan data ini, algoritme pembelajaran mesin menghasilkan presentasi tentang kemungkinan nilai seumur hidup dari setiap pelanggan.

Dengan informasi ini, Anda lebih siap untuk memfokuskan pengeluaran pemasaran Anda pada pelanggan yang menjanjikan lebih banyak pengembalian dan membangun model bisnis yang lebih berkelanjutan dan menguntungkan. Misalnya, analitik prediktif telah memberi tahu Anda bahwa CLTV pelanggan tipe A sekitar $200, sedangkan pelanggan tipe B sekitar $1000. Sekarang Anda tahu bahwa Anda harus menghabiskan kurang dari $200 untuk mencoba mendapatkan pelanggan dari grup A dan dapat membelanjakan sedikit lebih banyak untuk pelanggan tipe B.

Dengan memprediksi CLTV, ilmu data dapat membantu membangun strategi pemasaran dengan ROI positif.

kata akhir

Ilmu data adalah alat yang harus digunakan bisnis untuk mengukir kesuksesan mereka di lingkungan e-niaga modern. Ini dapat secara eksplisit mempengaruhi penjualan bisnis dengan membantu pemasar mengoptimalkan strategi mereka dan memungkinkan pemangku kepentingan untuk membuat keputusan yang lebih efisien dan terinformasi. Namun, penerapan prinsip-prinsip ilmu data yang benar adalah pendorong utama dari semua manfaat yang dijanjikannya. Oleh karena itu, Anda harus berinvestasi dalam beberapa sumber daya analisis data yang sangat baik sebelum Anda dapat menikmati fasilitas yang menyertainya.

Atul Jindal adalah spesialis desain web dan pemasaran.

DataDecisionMakers

Selamat datang di komunitas VentureBeat!

DataDecisionMakers adalah tempat para ahli, termasuk orang-orang teknis yang melakukan pekerjaan data, dapat berbagi wawasan dan inovasi terkait data.

Jika Anda ingin membaca tentang ide-ide mutakhir dan informasi terkini, praktik terbaik, dan masa depan teknologi data dan data, bergabunglah dengan kami di DataDecisionMakers.

Anda bahkan mungkin mempertimbangkan untuk menyumbangkan artikel Anda sendiri!

Baca Lebih Lanjut Dari DataDecisionMakers

Leave a Reply

Your email address will not be published.