Penerapan Machine Learning Market Basket Analysis pada Bisnis

Setiap orang pasti memiliki pilihan yang berbeda dan kebiasaan membeli yang berbeda juga. Untuk mengetahui berbagai perilaku masyarakat yang berbeda berdasarkan perilaku dan selera pembeliannya, pengecer harus memilih beberapa barang atau jasa sampel untuk mengetahui perilaku pembelian dan biaya hidup suatu perekonomian. 

Inilah saatnya analisis market basket analysis atau MBA muncul. Ini adalah imajiner keranjang yang digunakan oleh vendor dan Pemerintah untuk memenuhi permintaan pelanggan dan mengalahkan inflasi ekonomi. Analisis market basket analysis atau MBA dilakukan oleh pembeli untuk mencoba kombinasi dua atau lebih item yang kemungkinan besar akan dibeli oleh pelanggan.

Dengan kata sederhana, market basket analysis atau MBA adalah daftar beberapa item tetap yang digunakan untuk melacak inflasi dan pergerakan harga keseluruhan pasar tertentu dalam suatu perekonomian. Dengan kata lain, itu adalah keranjang yang berisi seperangkat barang atau jasa standar yang biasa dibeli orang. market basket analysis atau MBA melacak biaya hidup berbagai kelompok.

Market basket analysis atau MBA berisi beberapa contoh barang dan jasa untuk mengetahui inflasi. Pemerintah memasukkan beberapa barang atau jasa sebagai sampel ke dalam market basket analysis atau MBA merupakan salah satu imajiner untuk melakukan proses menghitung biaya hidup rata-rata.

Market basket analysis atau MBA adalah metode atau teknik analisis data untuk tujuan ritel dan pemasaran. Ide di balik analisis market basket analysis atau MBA telah muncul dari pelanggan yang membeli dan menambahkan produk yang berbeda ke keranjang belanja mereka atau di market basket analysis atau MBA. market basket analysis atau MBA dilakukan untuk memahami perilaku pembelian pelanggan. MBA (Analisis Bisnis Pasar) digunakan untuk mengungkap item apa yang sering dibawa bersama oleh pelanggan. market basket analysis atau MBA menghasilkan penjualan dan pemasaran yang efektif.

Market Basket Analysis atau MBA mengukur kemunculan bersama produk dan layanan. market basket analysis atau MBA hanya dipertimbangkan ketika ada transaksi antara dua item atau lebih. Itu tidak menghibur satu produk pun. Harus ada hubungan antara dua produk dalam market basket analysis atau MBA. 

Jika pelanggan membeli produk tertentu, dia cenderung membeli beberapa barang terkait untuk melengkapi produk pertama. Misalnya, jika seorang pelanggan membeli roti maka dia cenderung membeli mentega, selai atau susu untuk melengkapi roti. market basket analysis atau MBA digunakan oleh pengecer sehingga mereka dapat membuat saran pembelian kepada pelanggan mereka. Hal ini juga digunakan untuk memprediksi keputusan pembelian masa depan pelanggan.

Lalu bagaimana impact yang dihasilkan oleh market basket analysis? Yuk simak sekarang bersama DQLab!

1. Renewable Layout

Sahabat DQ dapat mengatur atau mengatur toko Sahabat DQ sesuai dengan analisis MBA untuk meningkatkan pendapatan. Setelah mengetahui produk di MBA, Sahabat DQ dapat mengatur atau menempatkan produk di dekat satu sama lain sehingga pelanggan memperhatikan dan mengambil keputusan untuk membelinya. Analisis bisnis pasar bertindak sebagai panduan untuk mengatur toko Sahabat DQ untuk mendapatkan pendapatan terbaik.

Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!

2. Promo pesan Personalized

Analisis MBA meningkatkan efisiensi pesan pemasaran baik yang dilakukan melalui telepon, email, media sosial, dll. Sahabat DQ dapat menyarankan opsi terbaik berikutnya kepada pelanggan dengan menggunakan data analisis bisnis pasar. Dengan bantuan data analisis bisnis pasar, Sahabat DQ dapat memberikan saran yang relevan kepada pelanggan Sahabat DQ alih-alih memberitahu mereka tentang penawaran pemasaran yang menjengkelkan.

3. Inventory Management

Jika Sahabat DQ telah melakukan analisis MBA maka Sahabat DQ mungkin tahu produk apa yang akan dibeli pelanggan Sahabat DQ di masa depan dan Sahabat DQ dapat mempertahankan inventaris Sahabat DQ sesuai dengan itu. 

Sahabat DQ juga dapat memprediksi pembelian pelanggan di masa mendatang selama periode waktu tertentu berdasarkan data analisis MBA. Sahabat DQ juga dapat menggunakan data penjualan awal untuk menjaga inventaris Sahabat DQ. Sahabat DQ juga dapat memprediksi kekurangan barang yang berguna atau barang yang lebih banyak diminta di toko Sahabat DQ dan kemudian mengatur stok atau inventaris Sahabat DQ sesuai dengan itu.

4. Upaya Cross Selling

Cross-selling pada dasarnya adalah teknik penjualan di mana penjual menyarankan beberapa produk terkait kepada pelanggan setelah dia membeli suatu produk. Seorang penjual mempengaruhi pelanggan untuk membelanjakan lebih banyak dengan membeli lebih banyak produk yang berhubungan dengan produk yang telah dibeli olehnya. 

Misalnya, jika seseorang membeli susu dari toko, penjual meminta atau menyarankannya untuk membeli kopi atau teh juga. Jadi pada dasarnya penjual menyarankan produk pelengkap kepada pelanggan dengan produk yang telah dibeli. Analisis MBA membantu pengecer untuk mengetahui perilaku konsumen dan kemudian melakukan penjualan silang.

Baca juga : Kenali Algoritma Klasifikasi Machine Learning Terpopuler di Tahun 2021

Belajar Python Machine Learning sederhana dengan sign up dan login melalui DQLab Academy! Yuk nikmati kemudahan belajar tanpa ribet melalui live code editor DQLab. Belajar sambil buat portfolio dengan modul DQLab! 

Signup sekarang atau isi form dibawah ini ya Sahabat DQ!