BEDUG MERIAH Diskon 95%
Belajar Data 6 BULAN Bersertifikat hanya Rp150K!

0 Hari 7 Jam 23 Menit 51 Detik

Business Intelligence and Customer Experience, Kombinasi yang Powerful untuk Industri Ritel

Belajar Data Science di Rumah 14-Oktober-2020
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/26da94e344aea6425598fd41ec9363d3_x_Thumbnail800.jpg

Business Intelligence biasa disingkat menjadi BI, adalah istilah umum untuk semua perangkat lunak, sistem, platform, dan proses yang dapat digunakan oleh pelaku bisnis untuk menganalisis dan menggunakan data untuk membuat keputusan strategis. Business intelligence mencakup semua teknologi, alat, sistem, dan proses untuk cleaning data dan dapat diakses oleh semua pelaku bisnis. Cakupan business Intelligence sangat luas termasuk sumber data, proses Extract Transform and Load (ETL), pembersihan data, data mining, analisis data, pembuatan laporan, visualisasi data, dasbor, dan masih banyak lagi.


Business intelligence dapat digunakan untuk semua bisnis termasuk bisnis dalam industri ritel. Industri ritel mengalami perubahan yang cepat dan signifikan. Perubahan ini berbanding lurus dengan permintaan pelanggan yang terus berubah mengikuti perubahan pasar. Perubahan ini dapat menjadi tantangan tersendiri untuk pelaku bisnis. Hal ini mengakibatkan pelaku bisnis lebih tertarik untuk membuat keputusan berbasis analisis untuk meningkatkan brand positioning.


Dengan berkembangnya teknologi media sosial, ritel online, data aplikasi seluler, dan lain sebagainya, pelaku bisnis lebih mudah untuk mendapatkan pelanggan baru yang potensial. Semakin banyak pelanggan, maka informasi mengenai customer experience suatu bisnis akan semakin meningkat. Dengan informasi tersebut, pelaku bisnis dapat menemukan cara untuk mengembangkan produk berdasarkan penilaian pelanggan. Lalu bagaimana jika business intelligence digabungkan dengan customer experience dan apa dampaknya untuk industri ritel? Penasaran? Yuk baca artikelnya sampai selesai!


    1. Membantu pelanggan Menemukan Lokasi Suatu Brand

    Salah satu manfaat penggabungan business intelligence dan customer experience adalah mempermudah pelanggan untuk menemukan lokasi suatu brand melalui layanan seluler berbasis lokasi yang dikenal sebagai SoLoMo (Social, Location, and Mobile). layanan ini dapat memberikan informasi kepada pelanggan mengenai produk dan penawaran yang berkaitan dengan kebiasaan membeli mereka saat mereka mengunjungi mal atau area ritel lainnya.


    Aplikasi berbasis lokasi membantu suatu brand terhubung dengan pelanggan dengan cara menggabungkan kumpulan data pelanggan, termasuk toko yang mereka kunjungi, produk yang mereka beli, review produk dan lokasi, dan sebagainya.  Setelah beberapa data tersebut digabungkan, data SoLoMo akan membantu pelaku bisnis untuk memahami pergerakan pelanggan dan pola pembelian termasuk bagaimana respon pelanggan terhadap penawaran khusus, kunjungan berulang, minat pada produk, dan lain sebagainya.


    Baca Juga: Pentingnya Business Intelligence (BI) dalam Dunia Bisnis

      2. Membantu Suatu Brand Menemukan Pangsa Pasar

      Lebih dari 70% pelanggan menyatakan bahwa mereka lebih suka berbelanja suatu produk yang memberi informasi detail mengenai produk yang benar-benar mereka minati. Sederhananya, jika pelanggan tidak mendapatkan kualitas layanan dan produk yang mereka inginkan, mereka tidak akan membeli produk tersebut lagi. Menurut Forrester Research, usia pelanggan, pilihan individu dan personalisasi barang merupakan pembeda utama. Untuk memenuhi tren perilaku baru ini, perusahaan perlu memahami faktor pendorong yang membuat produk atau penawaran tertentu menarik bagi pelanggan. Dengan memanfaatkan data riwayat belanja dan sejumlah sumber informasi lainnya, pelaku bisnis berhasil menarik perhatian pelanggan dengan produk dan penawaran sesuai karakteristik pelanggan.


        3. Membantu Pelaku Bisnis Memprediksi Inventaris

        Pelaku bisnis tidak menginginkan stok yang berlebihan atau kurang karena kedua situasi tersebut merupakan indikasi adanya kerugian pendapatan. Pelaku bisnis restoran hingga toko sepatu dapat memanfaatkan model prediktif untuk menutup celah inventaris dengan mengetahui pergerakan stok di seluruh rantai pasokan. Analisis data historis juga dapat digunakan untuk memperkirakan permintaan pelanggan sehingga tidak kekurangan stok produk atau menimbun produk terlalu lama.


        Misalnya data historis penjualan saat lebaran dapat membantu pelaku usaha untuk mempersiapkan peningkatan permintaan produk tertentu, sekaligus membantu pelaku bisnis mengatur peluncuran produk dan strategi penempatan produk. Hubungan antara toko dan produk di wilayah tertentu juga dapat membantu pendistribusian inventaris sesuai dengan keadaan demografis dan hal lain yang berkaitan dengan sosio-ekonomi.


        Baca Juga: 3 Rekomendasi Tools Terbaik dalam Business Intelligence


        4. Tertarik? Yuk, Belajar Data Science Gratis sekarang!!

        Terapkan ilmunya sekarang dengan bergabung bersama platform belajar online DQLab! Selain bisa meningkatkan ilmu data yang dimiliki, kamu juga bisa membangun portofolio datamu di DQLab guna mempersiapkan dirimu berkarir di industri data. 

        Sign Up untuk menikmati module GRATIS "Introduction to Data Science" dengan pengalaman belajar yang seru menyenangkan serta aplikatif pada industri nyata! Untuk kamu yang ingin mulai belajar Data Science atau siap berkarir jadi Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer, persiapkan diri kamu dengan tepat sekarang. Tidak ada kata terlambat untuk belajar. Yuk #MulaiBelajarData di DQLab.

        Dengan belajar di DQLab, kamu bisa:

        • Menerapkan teknik mengolah data kotor, hasilkan visualisasi data dan model prediksi dengan studi kasus Retail dan Finansial

        • Dapatkan sesi konsultasi langsung dengan praktisi data lewat data mentoring

        • Bangun portofolio data langsung dari praktisi data Industri

        • Akses Forum DQLab untuk berdiskusi.

        Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module "Introduction to Data Science":

        1. Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

        2. Akses module Introduction to Data Science

        3. Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab


        Penulis: Galuh Nurvinda Kurniawati

        Editor: Annissa Widya Davita

        Mulai Karier
        sebagai Praktisi
        Data Bersama
        DQLab

        Daftar sekarang dan ambil langkah
        pertamamu untuk mengenal
        Data Science.

        Buat Akun


        Atau

        Sudah punya akun? Login