top of page
  • Gambar penulisGraas

Panduan lengkap 2024: Analitik Prediktif pada eCommerce


Predictive Analytics in eCommerce

Gudang yang penuh setelah penjualan besar-besaran atau penjualan yang terlewat karena mengabaikan permintaan - bisnis eCommerce sering menghadapi tantangan operasional seperti ini.


Memprediksi perilaku pelanggan dalam industri ini bisa terasa seperti permainan tebak-tebakan yang tak ada habisnya. Namun, dengan Adanya Analitik Prediktif, bisnis tidak lagi perlu hanya mengandalkan insting saja.


Analitik Prediktif, salah satu jenis analitik eCommerce, adalah pendekatan yang didorong oleh kecerdasan buatan (AI) yang memungkinkan perusahaan eCommerce untuk memperkirakan kebutuhan pelanggan dan membuat keputusan berdasarkan data. Ini menggunakan algoritma canggih dan pembelajaran mesin untuk menganalisis kumpulan data besar, termasuk interaksi pelanggan, riwayat pembelian, tren pasar, dan lainnya.


Dengan mengidentifikasi pola dan korelasi yang kompleks, analitik prediktif dengan akurat memprediksi permintaan masa depan, perilaku pembeli, dan pergeseran pasar. Sebagai contoh, berdasarkan data minggu lalu, sistem mungkin memprediksi produk Anda yang kemungkinan akan kehabisan stok dalam 3 hari mendatang, memungkinkan Anda untuk mengisi persediaan dengan proaktif.


Dalam blog ini, kita akan membahas potensi Analitik Prediktif untuk bisnis eCommerce dan manfaat utama yang ditawarkannya.



Mari kita mulai!


Mengapa bisnis eCommerce harus menggunakan Artificial Intelligence untuk memprediksi tren pelanggan?


Menggunakan AI sangat penting bagi bisnis eCommerce yang ingin tetap unggul dari pesaing mereka. Analitik prediktif yang didukung oleh AI menyederhanakan integrasi data, membantu mengidentifikasi wawasan tersembunyi, dan memungkinkan peramalan yang akurat dengan cara yang tidak dapat disejajarkan oleh metode tradisional.


1. Integrasi dan pemrosesan data secara real-time 


Data silo merupakan tantangan nyata bagi bisnis eCommerce yang beroperasi di berbagai platform, channel, dan market.


Setiap sistem melacak metrik secara berbeda, dengan data tersedia dalam format terstruktur seperti spreadsheet maupun dalam bentuk tidak terstruktur seperti PDF.


Mengintegrasikan data yang berbeda ini kompleks dan memakan waktu bila dilakukan secara manual. Kecerdasan Buatan mengotomatisasi proses integrasi data, menarik informasi dari berbagai sumber secara lancar. Aliran data real-time yang terkonsolidasi ini sangat penting bagi analitik prediktif untuk memberikan wawasan yang akurat.


2. Mengidentifikasi insight yang tersembunyi


Otak manusia memang luar biasa, tetapi memiliki keterbatasan dalam memproses volume data besar dan mengidentifikasi korelasi yang halus antara variabel independen.


Inilah yang membuat Kecerdasan Buatan unggul. Algoritma pembelajaran mesin canggih dapat menganalisis kumpulan data besar, menemukan pola dan hubungan yang kompleks yang mungkin tidak terlihat oleh analis manusia.


Kemampuan pengenalan pola AI mengungkap wawasan berharga tentang preferensi pelanggan dan tren pasar.


3. Proyeksi yang akuran dan prediktif


Salah satu kesalahan umum dalam analisis data eCommerce adalah membingungkan korelasi dengan kausalitas. Manusia bisa secara tidak sengaja membuat kesalahan ini, yang mengarah pada asumsi yang cacat dan prediksi yang tidak akurat.


Kecerdasan Buatan menghindari bias ini dengan mematuhi prinsip statistik yang kuat dalam teknik pemodelan prediktifnya. Kecerdasan Buatan menghasilkan ramalan yang dapat diandalkan tentang permintaan di masa depan, perilaku pelanggan, dan pergeseran pasar dengan mempertimbangkan semua titik data yang relevan dan interdependensinya.


Kecerdasan Buatan menyederhanakan proses analisis data secara keseluruhan untuk bisnis eCommerce. Dari mengotomatisasi integrasi data hingga menghasilkan peramalan yang akurat, Kecerdasan Buatan menyederhanakan apa yang sebaliknya akan menjadi proses yang kompleks, memakan waktu, dan rentan terhadap kesalahan.


Manfaat Analitik Prediktif dalam eCommerce


Bisnis eCommerce yang gagal mengantisipasi kebutuhan pelanggan dan pergeseran pasar berisiko tertinggal. Analitik prediktif memungkinkan perusahaan membuat keputusan proaktif yang resonan dengan audiens mereka. Dari personalisasi perjalanan pelanggan hingga menyederhanakan manajemen inventaris, keunggulan pendekatan AI ini sangat luas.


Mari kita lihat beberapa manfaat analitik prediktif dalam eCommerce:


1. Pengalaman pelanggan yang dipersonalisasi


Salah satu manfaat terbesar dari analitik prediktif adalah kemampuan untuk memberikan pengalaman pelanggan yang sangat dipersonalisasi.


Dengan menganalisis riwayat pembelian individu, pola penjelajahan, dan data demografis, algoritma AI dapat memprediksi perilaku pembelian di masa depan dan menyesuaikan rekomendasi produk sesuai kebutuhan.


Bayangkan seorang pelanggan yang baru saja membeli ponsel pintar baru—analitik prediktif dapat membantu Anda menyarankan aksesori tambahan seperti casing, pelindung layar, atau pengisi daya nirkabel, meningkatkan kemungkinan penjualan tambahan dan meningkatkan kepuasan pelanggan.


2. Ambil keputusan yang strategis


Analitik prediktif memberikan manfaat yang jauh lebih luas daripada aspek yang terlihat oleh pelanggan dalam eCommerce. Dengan memprediksi pola permintaan dan tren market, bisnis dapat membuat keputusan strategis yang mengoptimalkan operasional dan alokasi anggaran.


Dalam hal manajemen inventaris, analitik prediktif memungkinkan perusahaan untuk menjaga tingkat stok yang optimal, mencegah kekurangan stok maupun kelebihan stok.


Selain itu, analitik prediktif memberikan informasi kepada inisiatif pemasaran strategis dengan mengidentifikasi campaign, channel, dan audiens target yang paling efektif.


Sebagai contoh, selama acara penjualan berjumlah tinggi seperti hari-hari Double Digit (11.11), model prediktif dapat memperkirakan tren penjualan dan perilaku konsumen, memungkinkan bisnis untuk mengalokasikan sumber daya secara efektif, menyesuaikan promosi, dan melampaui pesaing.


3. Mengidentifikasi tren yang lebih kompetitif


Meskipun prediksi penjualan dan peramalan permintaan adalah aplikasi berharga dari analitik prediktif, kekuatannya adalah mengidentifikasi tren pelanggan yang baru muncul dan preferensi produk sebelum mereka menjadi mainstream.


Dengan menganalisis dataset yang luas mulai dari sentimen media sosial dan pencarian hingga perilaku konsumen, algoritma kecerdasan buatan dapat mendeteksi pergeseran subtil dalam dinamika pasar dan membantu Anda mengidentifikasi peluang baru.


Visi ke depan ini memungkinkan Anda untuk memperoleh produk yang sedang diminati sebelum pesaing Anda dan memiliki kesempatan untuk memanfaatkan tren yang muncul dan merebut pangsa pasar.

 

Bagaimana analitik prediktif membantu bisnis eCommerce membuat keputusan berdasarkan data?


Mari kita lihat beberapa kasus penggunaan analitik prediktif di mana itu dapat membantu Anda membuat keputusan berbasis data:


1. Optimize resource allocation with predictive insights 

Saat ini sudah tidak lagi mengandalkan insting atau bukti anekdotal untuk membimbing keputusan pemasaran. Analitik prediktif telah memungkinkan bisnis e-commerce mengubah data mentah menjadi wawasan yang dapat diambil tindakan yang mendorong alokasi sumber daya yang lebih cerdas dan strategis.


Misalkan Anda menjalankan kampanye pemasaran paralel untuk produk yang sama di Facebook dan Google Ads. Daripada secara sembarangan membagi anggaran mereka antara kedua saluran tersebut, Anda dapat menggunakan analitik prediktif untuk memperkirakan return of investment (ROI) yang kemungkinan besar untuk setiap campaign.


Dengan menganalisis data historis tentang performa iklan, interaksi pelanggan, dan conversion rate, model prediktif dapat mengidentifikasi platform yang secara statistik lebih mungkin menghasilkan pendapatan tertinggi.


2. Meminimalisir risiko melalui pengambilan keputusan yang tepat

Model prediktif memungkinkan Anda memperkirakan perubahan dalam permintaan produk di berbagai wilayah dan segmen pelanggan. Jika data menunjukkan penurunan permintaan untuk suatu item tertentu, Anda dapat secara proaktif menyesuaikan pemasaran, penetapan harga, dan tingkat inventaris untuk mencegah kelebihan stok dan kehilangan pendapatan.


Di sisi lain, jika model prediktif mengidentifikasi tren yang muncul atau peluang yang belum dimanfaatkan—seperti peningkatan permintaan untuk produk pelengkap di suatu area geografis tertentu—Anda dapat dengan cepat menyesuaikan pengembangan produk dan operasi pemenuhan untuk memanfaatkan wawasan tersebut.


3. Meningkatkan efisiensi operasional melalui proyeksi prediktif

Analitik prediktif dapat menghasilkan peningkatan signifikan dalam efisiensi operasional dengan meramalkan permintaan masa depan, logistik, dan tren pemenuhan berdasarkan pola historis.


Misalkan model menunjukkan lonjakan musiman dalam permintaan untuk suatu lini produk tertentu. Dalam hal ini, Anda dapat secara proaktif menyesuaikan tingkat inventaris, menyederhanakan rantai pasokan, dan memastikan operasi logistik dilengkapi untuk menangani lonjakan yang diantisipasi.


4. Optimalkan harga berdasarkan data, bukan intuisi

Analitik prediktif dapat membantu menentukan strategi penetapan harga optimal untuk produk. Dengan menganalisis data perilaku pelanggan, tren pasar, dan penetapan harga pesaing, pengecer dapat menyesuaikan harga secara dinamis untuk memaksimalkan pendapatan dan margin keuntungan. 


Pendekatan ini juga dapat digunakan untuk membuat paket produk yang menarik dengan mengidentifikasi item tambahan yang komplementer dengan potensi penjualan bersilangan yang kuat.


Manfaatkan analitik prediktif dengan Graas untuk meningkatkan pendapatan


Keberhasilan dalam e-commerce sangat bergantung pada pemahaman Anda tentang pelanggan Anda secara lebih mendalam. Saat ini, merek yang berpikir ke depan menggunakan analitik prediktif untuk menemukan wawasan pelanggan dan membuat keputusan sekitarnya untuk pertumbuhan yang berkelanjutan. 


Inilah cara solusi analitik eCommerce Graas memungkinkan Anda membuat prediksi berbasis data di eCommerce dengan tepat.


1. Memproyeksikan tren penjualan

Bagaimana jika Anda tahu beberapa bulan sebelumnya bahwa pelacak kebugaran baru dengan fitur pemantauan tidur canggih akan menjadi sangat populer? Anda akan membuat strategi pemasaran di sekitarnya untuk mendapatkan sebagian besar pelanggan saat ledakan tersebut datang. 


Analitik prediktif Graas membantu Anda memprediksi tren penjualan yang akan datang dan menyesuaikan inventaris Anda dengan menganalisis data historis penjualan


Sebagai contoh, dengan meningkatnya popularitas kesehatan dan kebugaran, Analitik Prediktif Graas mungkin mengidentifikasi lonjakan permintaan untuk pelacak kebugaran; Anda dapat proaktif meningkatkan stok pelacak yang banyak diminati ini, memastikan Anda memiliki cukup untuk memenuhi kebutuhan pelanggan dan memanfaatkan tren tersebut.


2. Mengoptimalkan strategi marketing

Sudah tidak lagi ada masa di mana data yang terpisah menghambat upaya pemasaran Anda. Analitik Prediktif Graas memberikan pandangan komprehensif tentang performa marketing Anda di semua channel penjualan dan marketing


Analitik Prediktif Graas menghilangkan data yang terpisah, memberikan pandangan yang terpadu tentang kinerja pemasaran Anda di semua saluran. Lacak metrik kunci seperti lalu lintas situs web, tingkat konversi, pengeluaran iklan, dan ROI di satu lokasi pusat untuk mengidentifikasi kampanye yang paling efektif dan mengoptimalkan alokasi anggaran. Gone are the days of siloed data hindering your marketing efforts.


eCommerce marketing deep dive | Graas

Melampaui sekedar pelaporan, Analitik Prediktif memanfaatkan data historis dan perilaku pelanggan untuk meramalkan kinerja masa depan dari upaya pemasaran Anda, termasuk efektivitas iklan di situs dan di luar situs, dan dampak potensial dari elemen kreatif dan teks iklan. Ini memungkinkan Anda untuk menyempurnakan strategi Anda untuk setiap saluran, memastikan pesan Anda beresonansi dengan audiens yang tepat dan memaksimalkan return on ad spend (ROAS) Anda.


3. Meningkatkan perancaan strategis

Graas, dengan menganalisis data historis penjualan dan pola musiman, dapat memprediksi fluktuasi permintaan untuk produk tertentu. 


Sebagai contoh, penjualan pakaian renang secara alami meningkat selama bulan-bulan musim panas. Analitik Prediktif Graas dapat menganalisis data untuk memprediksi rentang waktu yang tepat untuk lonjakan permintaan ini. Berdasarkan wawasan ini, Anda dapat mengembangkan rencana strategis jauh sebelumnya, memastikan Anda memiliki inventaris yang cukup untuk memenuhi permintaan yang diantisipasi. 


Pendekatan proaktif ini memastikan Anda berada dalam posisi yang baik untuk memanfaatkan tren musiman dan memaksimalkan keuntungan Anda. 


Analitik eCommerce Graas memungkinkan Anda untuk bergerak lebih dari sekadar angka penjualan dasar dan mengikuti pendekatan berbasis data yang mengarah pada pertumbuhan yang berkelanjutan. 


Jelajahi potensi penuh dari analitik prediktif — daftar gratis hari ini!

Kommentare


bottom of page