top of page
  • Gambar penulisGraas

Oursourcing Data Science vs Data Scientists In-house untuk Bisnis eCommerce


Data Science Outsourcing vs In-house Data Scientists for eCommerce businesses

Sebagai bisnis eCommerce, Anda mungkin mempekerjakan tim data scientist internal untuk menangani berbagai tugas penting — seperti membangun mesin rekomendasi untuk meningkatkan penjualan, melakukan analisis keranjang belanja untuk memahami pola pembelian pelanggan, mengoptimalkan harga, memprediksi customer lifetime value, dan lainnya.


Memiliki tim data science internal sepertinya menjadi kebutuhan.


Namun, bagaimana jika ada solusi yang tidak memerlukan tim ahli yang bekerja pada analisis data dan pembangunan model untuk mendapatkan insight yang Anda butuhkan?


Sebelum kita membahas itu, penting untuk memahami tantangan yang muncul saat membangun dan mempertahankan tim data science internal untuk bisnis eCommerce Anda.


Merekrut orang yang tepat dengan keahlian yang diperlukan adalah tantangan. Bahkan jika Anda menemukan data scientist yang menguasai aspek teknis pekerjaan, memastikan mereka juga memiliki pengetahuan mendalam di industri spesifik Anda bisa menjadi hal yang cukup rumit.


Dan begitu Anda memiliki tim, menjaga mereka tetap termotivasi dan up-to-date dengan tool dan teknik terbaru memerlukan investasi yang signifikan, dan mempekerjakan mereka sejak awal adalah usaha yang mahal mengingat pasar teknologi yang terus meningkat.


Selain itu, mengandalkan tim internal dapat menyebabkan masalah seperti bias kognitif yang mempengaruhi pengambilan keputusan dan kesulitan dalam meningkatkan kemampuan data science seiring pertumbuhan bisnis Anda.


Semua tantangan ini dapat diselesaikan dengan satu platform — Graas.


Kami akan membahas bagaimana Graas dapat menggantikan kebutuhan Anda akan tim data science internal:

Apa yang dapat Graas lakukan untuk mengganti data scientist bisnis eCommerce Anda? Mengapa Anda tidak membutuhkan data scientist in-house saat menggunakan Graas


Mari kita bahas!


Apa yang dapat Graas lakukan untuk mengganti data scientist bisnis eCommerce Anda?


Graas adalah platform analitik eCommerce end-to-end yang mencakup semua kebutuhan untuk menggantikan tim data science internal Anda. Berikut adalah beberapa kemampuan dari platform ini:

1. Dashboard eCommerce

Graas menyediakan dashboard eCommerce yang komprehensif yang memberikan pandangan holistik tentang performa bisnis Anda. Platform ini membantu Anda menghilangkan data eCommerce yang terpisah dengan mengonsolidasikan data dari berbagai sumber, termasuk berbagai saluran penjualan, marketplace, dan platform marketing, serta menyajikannya dalam format yang mudah dipahami.


Dashboard ini menawarkan update secara real-time, yang memungkinkan pemilik bisnis dan manajer untuk mendapatkan pandangan langsung tentang performa eCommerce mereka tanpa perlu berkonsultasi dengan data scientist atau menunggu laporan berkala.


Selain itu, dashboard Graas bersifat interaktif dan dapat disesuaikan. Pengguna dapat menelusuri metrik tertentu, membandingkan kinerja dalam berbagai periode waktu, dan menyesuaikan tampilan untuk fokus pada data yang paling relevan dengan kebutuhan bisnis mereka.


Tingkat fleksibilitas dan kedalaman ini biasanya memerlukan keterampilan pemrograman lanjutan dari seorang data scientist, tetapi Graas membuatnya dapat diakses oleh semua pengguna terlepas dari keahlian teknis mereka.


2. Penyimpanan data eCommerce

Graas mempermudah pengelolaan data eCommerce dengan mengotomatiskan seluruh proses data warehousing. Platform ini bertindak sebagai repositori terpusat, mengumpulkan dan mengintegrasikan data dari berbagai sumber.


Graas menangani tugas ekstraksi, transformasi, dan pemuatan data (ETL) yang kompleks tanpa intervensi manual, menghilangkan kebutuhan akan data engineer khusus.


Graas memproses data secara real-time, memastikan semua analitik didasarkan pada informasi yang paling aktual. Platform ini menstandarkan data dari berbagai sumber, sebuah tugas yang biasanya memerlukan upaya signifikan dari data scientist.


Dengan mengotomatiskan data warehousing, Graas menyediakan solusi penyimpanan data yang lengkap, skalabel, dan aman, yang bertindak sebagai fondasi kuat untuk analitik eCommerce yang lebih lanjut.


3. Analitik bisnis yang mendalam

Sementara dasbor tingkat tinggi menyediakan gambaran cepat, Graas juga menawarkan kemampuan analitik mendalam yang setara dengan data scientist berpengalaman.


Salah satu fitur utamanya adalah kemampuan untuk menganalisis performa di berbagai channel penjualan dan marketplace. Graas memungkinkan bisnis untuk membandingkan bagaimana produk mereka berkinerja di platform seperti Lazada, Shopee, TikTok Shop dan lainnya. Pandangan yang terperinci ini membantu mengidentifikasi channel mana yang paling efektif untuk produk atau kategori tertentu, memungkinkan alokasi sumber daya yang lebih terarah.


Platform ini juga menyediakan analitik performa produk yang rinci. Graas dapat mengidentifikasi item terlaris, produk yang berkinerja rendah, dan peluang potensial untuk cross-selling atau upselling.


Selain itu, Graas menawarkan kemampuan analitik prediktif eCommerce. Platform ini dapat memproyeksikan penjualan masa depan, memprediksi kebutuhan inventaris, dan mengidentifikasi peluang pasar potensial dengan menganalisis data historis dan tren saat ini.


Insight prediktif ini, yang biasanya memerlukan pemodelan statistik lanjutan oleh data scientist, dihasilkan oleh Graas, menjadikannya dapat diakses oleh bisnis dari segala ukuran.


4. Analitik marketing eCommerce

Setelah mendapatkan produk yang tepat, marketing adalah aspek paling penting untuk mendapatkan penjualan. Graas menyediakan kemampuan analitik marketing yang kuat yang dapat menggantikan kebutuhan akan data scientist pemasaran khusus.


Graas mengintegrasikan data dari berbagai platform marketing, termasuk media sosial, mesin pencari, tool marketing email, dan lainnya. Integrasi ini memungkinkan pandangan holistik tentang upaya marketing, memungkinkan bisnis untuk memahami channel mana yang menghasilkan traffic, conversion, dan revenue terbanyak.


Dalam eCommerce Marketing Dashboard, Graas menyediakan metrik terperinci tentang performa campaign, termasuk impression, klik, click-through rate (CTR), dan conversion rate. Platform ini juga menghitung metrik penting seperti ROAS, memungkinkan bisnis untuk dengan cepat mengidentifikasi campaign mana yang memberikan hasil terbaik.


Platform ini tidak hanya melacak performa tetapi juga memberikan insight tentang efektivitas ad kreatif. Dengan menganalisis metrik seperti click-through rate, conversion rate, dan engagement rate, Graas dapat membantu mengidentifikasi ad kreatif yang paling efektif dan mengoptimalkan yang tidak bekerja baik.


Jadi tidak perlu mempekerjakan ahli data yang berbeda untuk analitik marketing Anda, Graas memastikan bahwa pemasar Anda yang tidak teknis juga dapat memahami insight dari data Anda.


5. Insights dan rekomendasi untuk mengambil keputusan secara real-time

Berbicara tentang insight, salah satu fitur paling berharga dari Graas adalah kemampuannya untuk memberikan insight secara real-time dan rekomendasi yang dapat langsung diterapkan.


Sementara data scientist sering membutuhkan waktu untuk menganalisis data dan merumuskan rekomendasi, Graas melakukannya secara real-time, memungkinkan bisnis untuk membuat keputusan cepat dan tepat.


Platform ini terus memonitor performa bisnis dan tren pasar, memberi tahu pengguna tentang potensi masalah atau peluang saat muncul.


Misalnya, jika suatu produk tertentu terjual lebih cepat dari biasanya, Graas mungkin merekomendasikan peningkatan inventaris untuk menghindari kehabisan stok. Sebaliknya, jika penjualan produk melambat, platform ini mungkin menyarankan strategi promosi atau pengurangan inventaris.


Graas juga memberikan rekomendasi untuk mengoptimalkan pengeluaran marketing. Dengan menganalisis performa berbagai channel dan campaign marketing, Graas dapat menyarankan di mana harus mengalokasikan anggaran untuk mencapai ROI maksimum.


Insight AI eCommerce dari platform ini juga mencakup strategi penetapan harga. Dengan menganalisis harga pesaing, permintaan pasar, dan data penjualan historis, Graas dapat memberikan rekomendasi tentang strategi penetapan harga yang optimal. Ini termasuk saran untuk penetapan harga dinamis selama periode puncak atau rekomendasi untuk penawaran bundle untuk meningkatkan nilai rata-rata pesanan.


Insight dan rekomendasi real-time ini disajikan dalam format yang jelas dan dapat langsung diterapkan, sering kali disertai dengan proyeksi hasil yang diharapkan.


Mengapa Anda tidak membutuhkan data scientist in-house saat menggunakan Graas


Berikut adalah beberapa alasan mengapa Anda tidak memerlukan tim data scientist in-house jika menggunakan Graas:


1. Tidak memerlukan keahlian teknis

Salah satu keuntungan utama menggunakan Graas adalah menghilangkan kebutuhan akan keahlian teknis khusus.


Analisis data tradisional sering kali memerlukan keterampilan dalam bahasa pemrograman seperti Python atau R, serta pengetahuan tentang pemodelan statistik dan algoritma pembelajaran mesin. Tingkat keahlian ini biasanya dimiliki oleh data scientist yang terlatih, yang bisa mahal untuk direkrut dan dipertahankan.


Sebaliknya, Graas dirancang dengan kemudahan penggunaan dalam pikiran. Antarmuka yang intuitif memungkinkan pengguna mengakses analitik dan insight yang kompleks tanpa perlu menulis satu baris kode pun.


Misalnya, tugas seperti integrasi data dari berbagai sumber yang biasanya memerlukan upaya pengkodean signifikan diotomatisasi dalam Graas. Pengguna dapat menghubungkan berbagai sumber data hanya dengan beberapa klik, dan platform ini akan secara otomatis menangani normalisasi dan integrasi data.


Demikian pula, fungsi analitik lanjutan seperti pemodelan prediktif dan analisis atribusi, yang biasanya memerlukan keahlian dalam metode statistik dan pembelajaran mesin, sudah terintegrasi dalam platform ini, yang dapat Anda akses melalui antarmuka yang sederhana.


Dengan menghilangkan kebutuhan akan keahlian teknis, Graas mendemokratisasi analisis data dalam organisasi. Ini berarti bahwa pengguna bisnis, marketer, dan pengambil keputusan dapat langsung mengakses dan menafsirkan insightdata tanpa harus bergantung pada tim data science yang khusus


2. Menerjemahkan data menjadi insight yang dapat ditindaklanjuti

Meskipun mengumpulkan dan menganalisis data itu penting, nilai sebenarnya terletak pada kemampuan untuk mendapatkan insight yang dapat ditindaklanjuti dari data tersebut. Biasanya, ini adalah fungsi utama dari seorang data scientist — menafsirkan analisis data yang kompleks dan menerjemahkannya menjadi insight yang dapat memandu keputusan bisnis.


Graas mengotomatisasi proses ini, secara efektif menggantikan kebutuhan akan data scientist internal dalam peran penting ini. Graas tidak hanya menyajikan data mentah atau metrik dasar — tetapi juga menyediakan konteks dan interpretasi.


Misalnya, alih-alih hanya menunjukkan bahwa penjualan meningkat sebesar persentase tertentu, Graas mungkin mengidentifikasi faktor-faktor spesifik yang berkontribusi pada peningkatan ini, seperti campaign marketing yang sukses atau produk baru yang populer.


Graas menerjemahkan konsep statistik yang kompleks ke dalam istilah yang relevan dengan bisnis. Misalnya, alih-alih menyajikan koefisien korelasi, Graas mungkin menjelaskan bahwa "pelanggan yang membeli Produk A memiliki kemungkinan 70% lebih besar untuk juga membeli Produk B."


Platform ini juga memprioritaskan insight berdasarkan potensi dampaknya pada bisnis. Artinya, pengguna tidak kewalahan dengan data tetapi disajikan dengan insight yang paling relevan dan dapat ditindaklanjuti terlebih dahulu. Prioritas ini, yang biasanya memerlukan penilaian dari seorang data scientist yang berpengalaman, ditangani secara otomatis oleh algoritma AI Graas


3. Memberikan insight yang dapat digunakan untuk mengoptimalkan bisnis eCommerce

Mungkin aspek paling berharga dari Graas adalah kemampuannya untuk tidak hanya memberikan insight tetapi juga menawarkan rekomendasi spesifik yang dapat ditindaklanjuti untuk meningkatkan berbagai aspek bisnis. Kemampuan ini secara efektif menggantikan peran penasihat strategis yang sering dimainkan oleh tim data scientist Anda.


Dalam hal marketing, Graas tidak hanya menunjukkan kampanye mana yang berkinerja baik — tetapi juga memberikan rekomendasi spesifik untuk mengoptimalkan strategi marketing. Untuk peningkatan pengalaman pelanggan, Graas menganalisis seluruh perjalanan pelanggan dan mengidentifikasi potensi titik-titik masalah. Dalam strategi produk, Graas memanfaatkan analisis data yang komprehensif untuk memberikan rekomendasi yang dapat ditindaklanjuti untuk pengembangan produk dan manajemen inventaris.


Pentingnya, rekomendasi-rekomendasi ini bukan sekadar praktik terbaik umum tetapi disesuaikan dengan konteks spesifik setiap bisnis. Ini mempertimbangkan karakteristik unik dari bisnis dan basis pelanggannya.


Lebih lanjut, Graas tidak hanya memberikan rekomendasi - platform ini juga memperkirakan dampak potensial dari tindakan-tindakan ini. Misalnya, Graas dapat memprediksi seberapa besar perubahan yang disarankan dalam campuran marketing dapat meningkatkan konversi atau bagaimana strategi penetapan harga yang direkomendasikan dapat mempengaruhi pendapatan keseluruhan. Ini memungkinkan bisnis untuk memprioritaskan tindakan berdasarkan potensi return on investment mereka.


Singkatnya, Graas secara signifikan meningkatkan hasil dari investasi data Anda. Daftar gratis hari ini!

ความคิดเห็น


bottom of page