Oleh: Nanang Ruhyana dan Tati Mardiana
Jakarta, NusamandiriNews–Supermarket sebagai bagian dari industri ritel terus berkembang pesat di Indonesia, memainkan peran penting dalam ekonomi masyarakat. Namun, dengan banyaknya kompetitor yang terus bermunculan, supermarket harus selalu mencari cara untuk mempertahankan dan meningkatkan penjualannya. Untuk dapat bertahan dalam persaingan yang ketat, supermarket harus mampu menyusun strategi pemasaran yang spesifik dan terarah.
Klasifikasi pelanggan memungkinkan tim pemasaran untuk mempersonalisasi promosi dan layanan yang ditawarkan, berdasarkan perilaku dan preferensi belanja mereka. Dengan demikian, loyalitas pelanggan dapat ditingkatkan, yang pada akhirnya akan berdampak positif pada peningkatan penjualan.
Baca juga: Memahami Opini Publik Pada Penerapan Kebijakan Sistem Ganjil Genap Jakarta Dengan Sains Data
Pemanfaatan Sains Data
Di era digital ini, sains data telah menjadi alat yang sangat berharga dalam menganalisis data konsumen. Kemampuan sains data untuk mengolah dan menafsirkan data dalam jumlah besar memungkinkan perusahaan, termasuk supermarket, untuk memahami perilaku dan preferensi pelanggan secara lebih mendalam. Dengan informasi ini, supermarket dapat mengembangkan strategi pemasaran yang lebih efektif dan tepat sasaran.
Dalam konteks ini, klasifikasi pelanggan menggunakan algoritma machine learning seperti Naive Bayes dan Support Vector Machine (SVM) bisa memberikan wawasan yang signifikan bagi tim pemasaran supermarket. Penelitian yang dilakukan oleh Dosen Kampus Digital Bisnis Universitas Nusa Mandiri ini (UNM) mengeksplorasi bagaimana kedua algoritma ini dapat digunakan untuk memprediksi tipe pelanggan, baik member maupun non-member, di supermarket.
Hasil dari klasifikasi ini diharapkan dapat membantu supermarket dalam menyusun strategi yang lebih personal dan meningkatkan loyalitas pelanggan.
Penelitian ini menggunakan data penjualan dari supermarket yang diambil dari 1000 transaksi dengan 17 atribut yang berbeda, seperti jenis pelanggan, metode pembayaran, dan jumlah pembelian. Untuk mengklasifikasikan pelanggan menjadi member dan non-member, penelitian ini membandingkan dua algoritma machine learning: Naive Bayes dan Support Vector Machine (SVM).
Naive Bayes adalah algoritma yang didasarkan pada teorema Bayes, yang menghitung probabilitas suatu kejadian berdasarkan data historis. Algoritma ini terkenal karena kesederhanaannya dan kemampuannya untuk memberikan hasil yang cukup akurat, terutama dalam klasifikasi teks. Sementara itu, SVM adalah algoritma yang bekerja dengan menemukan hyperplane optimal yang memisahkan kelas data dengan baik. SVM dikenal karena kemampuannya menangani data yang kompleks dan memberikan akurasi tinggi.
Baca juga: Peran Data Science Dalam Analisis Opini Publik Terhadap Bisnis Waralaba
Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Naive Bayes lebih efektif dalam memprediksi tipe pelanggan berdasarkan data penjualan yang ada. Temuan ini memiliki implikasi besar bagi strategi pemasaran di supermarket.
Dengan menggunakan hasil klasifikasi yang lebih akurat, tim pemasaran dapat membuat promosi yang lebih relevan dan tepat sasaran. Misalnya, pelanggan member dapat diberikan penawaran eksklusif yang sesuai dengan pola belanja mereka, sementara pelanggan non-member dapat didorong untuk menjadi member melalui insentif khusus. Selain itu, hasil klasifikasi ini juga dapat membantu supermarket dalam mengidentifikasi tren pembelian yang mungkin tidak terlihat secara langsung.
Dengan memahami perilaku pelanggan secara lebih mendalam, supermarket dapat terus beradaptasi dengan perubahan kebutuhan pasar dan memberikan layanan yang lebih personal dan memuaskan. Sains data tidak hanya memberikan wawasan yang berharga, tetapi juga menjadi alat yang penting dalam menjaga keberlangsungan bisnis di tengah persaingan yang semakin ketat.
Penulis: Tati Mardiana, Kaprodi Sains Data dan Nanang Ruhyana, Dosen Prodi Sains Data Universitas Nusa Mandiri
(UMF)