Cara Data Mining Dapat Membantu Anda Mengalahkan Persaingan di 2022

Pengecer e-niaga teratas seperti Amazon, eBay, dan lainnya memanfaatkan informasi untuk membuat pilihan yang lebih tepat, dan penambangan data sangat penting. Data mining memungkinkan bisnis mendapatkan wawasan tentang perilaku konsumen, ekonomi produk, dan dinamika permintaan. Artikel ini akan menjelaskan penambangan data dan menawarkan panduan cara yang komprehensif dan bermanfaat.

Apa itu penambangan data?

Ini adalah tindakan menyortir kumpulan data besar untuk menemukan pola dan koneksi yang dapat membantu memecahkan masalah bisnis melalui analisis data. Alat dan teknik penambangan data membantu bisnis memperkirakan arah peristiwa di masa depan dan membuat keputusan bisnis yang lebih tepat.

Penambangan data adalah elemen penting dari analitik data secara umum dan salah satu disiplin utama bidang ilmu data yang menggunakan teknik analitik canggih untuk menemukan informasi berharga dalam kumpulan data. Dalam arti yang lebih spesifik, ini adalah elemen pemahaman proses penemuan pengetahuan dalam database (KDD), yang merupakan metode ilmu data untuk mengumpulkan informasi, memproses, dan menganalisisnya. Penting untuk dicatat bahwa penambangan data dan KDD sering digunakan secara bergantian; namun, mereka sering dipandang sebagai entitas yang berbeda.

Manfaat Data Mining di E-Commerce

Penerapan penambangan data ke E-niaga dapat digambarkan sebagai area yang memungkinkan dalam ranah e-niaga di mana penambangan data dapat dimanfaatkan untuk peningkatan bisnis. Kita semua tahu bahwa saat berbelanja online, pembeli biasanya meninggalkan data spesifik yang dapat disimpan oleh bisnis di database mereka. Data ini terstruktur atau tidak terstruktur, yang dapat ditambang untuk memberikan keunggulan dalam persaingan bisnis. Berikut ini adalah area di mana penambangan data dapat digunakan di bidang e-commerce untuk kepentingan bisnis:

1) Profil Pelanggan

Ini juga disebut sebagai strategi customer-centric dalam e-commerce. Ini memungkinkan perusahaan menggunakan intelijen bisnis melalui analisis data pelanggan untuk merencanakan operasi dan operasi komersial mereka, serta meneliti produk dan layanan baru yang mereka tawarkan untuk menghasilkan keuntungan dalam belanja online. Memilah orang-orang dengan potensi pembelian tinggi dari informasi yang mereka kunjungi dapat membantu perusahaan dalam mengurangi biaya penjualan mereka. Bisnis dapat menggunakan informasi dari kebiasaan penjelajahan web penggunanya untuk menentukan apakah mereka membeli atau sekadar menjelajah, atau membeli sesuatu yang nyaman bagi mereka atau barang baru. Hal ini memungkinkan perusahaan untuk membuat dan meningkatkan infrastruktur mereka.

2. Produksi Produk

Data mining sangat bagus untuk membuat produk yang dirancang khusus untuk segmen pasar tertentu. Dimungkinkan untuk menentukan fitur apa yang mungkin diinginkan pelanggan…walaupun produk yang benar-benar kreatif tidak datang dengan menyediakan apa yang diinginkan pelanggan.

Produk paling inovatif dikembangkan dengan melihat informasi dari pelanggan Anda dan mengidentifikasi lubang yang ingin diisi pelanggan. Kemudian, saat membuat produk, elemen-elemen ini akan dimasukkan ke dalam produk akhir.

3. Personalisasi Layanan

Personalisasi mencoba untuk menawarkan konten dan layanan individu berdasarkan kebutuhan dan perilaku mereka. Penelitian tentang penambangan data dan personalisasi terutama berfokus pada sistem pemberi rekomendasi dan topik terkait lainnya seperti penyaringan kolaboratif. Sistem rekomendasi sedang dipelajari secara ekstensif di dunia data mining.

Sistem ini dapat diklasifikasikan menjadi tiga jenis, penambangan data sosial, penambangan berbasis konten, dan penyaringan kolaboratif. Sistem ini dipengaruhi dan diasah secara budaya melalui umpan balik pengguna implisit atau eksplisit dan biasanya ditampilkan sebagai profil pengguna. Penggunaan data sosial, melihat sumber data yang dibuat oleh individu selama rutinitas sehari-hari mereka, bisa menjadi sumber data penting yang berharga untuk bisnis. Personalisasi, bagaimanapun, dapat dicapai melalui penyaringan kolaboratif. Dalam metode ini, pengguna ditugaskan ke pengguna dengan minat tertentu, dan juga preferensi pengguna ini dapat digunakan untuk menyediakan.

4. Analisis Keranjang

Setiap keranjang belanja adalah cerita juga. Market Basket Analysis (MBA) adalah alat analisis standar, ritel, dan intelijen bisnis yang membantu pengecer dalam memahami kebutuhan klien mereka dengan lebih baik. Ada banyak metode untuk mendapatkan hasil maksimal dari analisis keranjang pasar. Ini adalah:

Mengidentifikasi afinitas produk, melacak afinitas yang kurang jelas antar produk, dan memanfaatkan ini adalah masalah terbesar dalam industri ritel. Pelanggan Walmart yang membeli boneka Barbie tertarik dengan tiga batang cokelat. Koneksi yang tidak dapat dijelaskan seperti ini dapat ditemukan dengan menggunakan analisis lanjutan dari keranjang pasar untuk merencanakan strategi pemasaran yang lebih efisien.

Kampanye up-sell dan cross-sell. Ini menunjukkan item yang dibeli bersama, dan pelanggan yang membeli printer akan tertarik untuk membeli kartrid atau kertas premium.

Kombo dan planogram produk dapat digunakan untuk meningkatkan manajemen inventaris menggunakan afinitas antar produk, membentuk kesepakatan kombo, dan membuat planogram yang mudah digunakan yang berfokus pada produk yang dijual bersama.

Profil pembeli; menganalisis keranjang pasar dengan bantuan penambangan data untuk memahami siapa klien Anda dan mendapatkan wawasan tentang usia mereka, tingkat pendapatan, kebiasaan membeli, preferensi, dan ketidaksukaan, preferensi untuk pembelian dengan cara yang dapat meningkatkan pengalaman pelanggan yang lebih baik.

5. Peramalan Penjualan

Peramalan penjualan melibatkan pertimbangan berapa banyak waktu yang dihabiskan konsumen untuk membeli suatu barang dan, dalam prosesnya, mencoba menentukan apakah pembeli akan membeli lagi. Analisis ini dapat digunakan untuk menetapkan strategi terbaik untuk keusangan yang direncanakan atau mengidentifikasi produk lain untuk ditawarkan. Mengenai peramalan penjualan, arus kas dapat diramalkan menjadi tiga fase yang terdiri dari optimis, pesimis, dan realistis. Ini akan membantu Anda mengetahui jumlah modal yang tepat yang tersedia untuk menangani skenario terburuk, yaitu ketika penjualan tidak terjadi sesuai rencana.

6. Perencanaan Barang Dagangan

Perencanaan barang dagangan bermanfaat bagi toko ritel offline dan online. Ketika datang ke pasar online, perencanaan barang dagangan dapat membantu menentukan pilihan terbaik untuk penyimpanan dan gudang. Sebaliknya, dalam bisnis offline, perusahaan yang ingin meningkatkan penjualan mereka dengan mendirikan toko dapat menentukan jumlah barang yang mereka butuhkan dengan mengambil ide dari desain toko.

Metode perencanaan produk yang tepat tentu akan memberi Anda jawaban tentang apa yang harus dipertimbangkan:

Harga: Aspek database penambangan akan membantu dalam menentukan harga terbaik dari layanan atau produk melalui proses menunjukkan sensitivitas pelanggan.

Dalam memilih produk yang diminati pelanggan, data mining membantu perusahaan yang berjualan secara online dengan mengetahui produk yang dicari pelanggan dan kemungkinan memperoleh informasi tentang produk pesaing.

Saldo stok saat menjelajahi database ritel; ini membantu menentukan jumlah persediaan yang tepat dan spesifik yang diperlukan, yaitu, tidak terlalu banyak, tetapi tidak terlalu sedikit, sepanjang tahun dan selama musim pembelian.

7. Segmentasi Pasar

Segmentasi pelanggan adalah salah satu penggunaan paling efektif yang dapat disediakan oleh data mining. Berdasarkan sejumlah besar informasi yang dikumpulkan, itu dipecah menjadi berbagai segmen penting seperti pendapatan, jenis kelamin, usia, dan pekerjaan pelanggan. Ini dapat digunakan ketika bisnis menjalankan kampanye iklan melalui email atau metode SEO lainnya. Segmentasi pasar juga dapat membantu perusahaan dalam mengidentifikasi pesaingnya. Informasi yang diberikan dapat membantu pengecer dalam mengidentifikasi bahwa responden reguler tidak selalu satu-satunya yang menunjuk pada pelanggan yang sama dengan perusahaan saat ini.

Segmentasi basis data dari basis data pengecer dapat meningkatkan tingkat konversi karena bisnis dapat menargetkan upaya pemasarannya pada pasar yang spesifik dan diinginkan. Hal ini juga membantu bisnis ritel dalam mengetahui persaingan di setiap segmen, yang memungkinkan terciptanya merchandise yang menarik khalayak yang dituju secara luas.

8. Garansi

Penambangan basis data dapat memberi tahu Anda jumlah orang yang akan memanfaatkan garansi yang Anda buat. Ini adalah sama ketika datang ke jaminan.

Salah satu cara paling efektif untuk membuat jaminan yang dijamin sukses adalah dengan memeriksa informasi tentang janji, penjualan, dan keuntungan sebelumnya. Ini dapat mengarahkan Anda untuk memberikan jaminan uang kembali 100 persen untuk mendapatkan keunggulan dibandingkan pesaing.

Bagaimana Bisnis Menggunakan Data Media Sosial?

Perusahaan bisa mendapatkan keuntungan dari data dari media sosial dalam berbagai cara. Misalnya, kepala manajer proyek atau direktur pemasaran dengan keahlian analisis bisnis dapat mengumpulkan data yang dapat ditindaklanjuti dari basis data besar yang tidak terstruktur. Analis bisnis memiliki akses ke laporan otomatis menggunakan alat untuk mengelola media sosial, mengekstrak informasi dari data, dan memutuskan tren mana yang akan diikuti.

Periklanan

Jumlah iklan bertarget yang tersedia melalui media sosial meningkat karena perusahaan menemukan metode yang lebih efektif untuk mengidentifikasi dan menangani segmen audiens tertentu. Eksekutif pemasaran juga dapat menggunakan metode untuk menganalisis data guna mengidentifikasi jenis pesan mana yang paling sesuai dengan kelompok demografis tertentu atau menentukan waktu yang ideal untuk meluncurkan iklan pada platform tertentu.

Pemasaran Influencer

Penambangan data di media sosial dapat membantu mengidentifikasi pengguna atau pemberi pengaruh dengan jumlah pengikut yang signifikan dan tingkat keterlibatan yang tinggi di platform sosial. Bisnis dapat menggunakan pemasaran influencer untuk menarik perhatian pada produk dan layanan mereka. Influencer bisa menjadi eksekutif bisnis terkemuka, blogger populer, atau peninjau produk eksternal yang dapat menghasilkan klik dan klik melalui saluran penjualan yang belum dijelajahi. Analisis data sosial yang mendalam dapat membantu perusahaan dalam mengidentifikasi influencer yang paling tepat untuk memasarkan layanan mereka.

Riset Pasar

Perusahaan menggunakan penambangan data media sosial untuk mempelajari lebih lanjut tentang preferensi, preferensi, dan prasangka pelanggan. Misalnya, sebuah organisasi mungkin ingin mempelajari demografi kelompok pelanggan baru atau untuk menentukan opini publik tentang logo atau merek tertentu — atau bahkan politisi atau kelompok agama tertentu. Bisnis juga dapat menggunakan data media sosial untuk mengumpulkan data tentang wilayah geografis tertentu serta mitra atau pesaing potensial.

Pemberdayaan Penjualan

Selain mengumpulkan informasi mengenai produk perusahaan tertentu, mereka juga dapat mengumpulkan informasi tentang dampak sosial dari calon pelanggan atau mitra yang menawarkan untuk membuat promosi penjualan yang meyakinkan. Produsen komponen komputer dapat melihat keluhan yang dilaporkan tentang barang dari produsen PC, misalnya, untuk membantu pelanggan dalam meningkatkan persepsi mereknya.

Analisis Prediktif

Algoritma canggih dan metode pembelajaran mesin dapat membantu dalam pengembangan model prediktif yang memungkinkan perusahaan untuk memprediksi tren masa depan dalam perilaku pelanggan. Menurut TechCrunch, analisis media sosial bisa menjadi prediktor yang lebih baik untuk pemilihan presiden 2016 daripada jajak pendapat konvensional. Analisis media sosial bermanfaat bagi para profesional medis dalam menentukan jalur berjangkitnya penyakit.

Perangkat lunak penambangan data terbaik

1. MonyetBelajar | Alat penambangan teks tanpa kode
2. RapidMiner | Seret dan lepas alur kerja atau penambangan data dengan Python
3. Penambangan Data Oracle | Model penambangan data prediktif

Kesimpulan

Banyak peluang penambangan data tersedia untuk perusahaan yang beroperasi di sektor e-commerce. Namun, bagian yang paling sulit adalah mendapatkan teknisi terampil yang tepat dan mendapatkan dukungan manajemen untuk melakukan berbagai analisis. Berbeda dengan banyak sektor lain, jumlah informasi yang tersedia di industri e-commerce sangat besar, dan itulah sebabnya potensi penambangan data sangat besar.

Dapatkan Layanan Desain Grafis dan Video Tanpa Batas di RemotePik, pesan Uji Coba Gratis Anda

Untuk terus memperbarui diri Anda dengan berita eCommerce dan Amazon terbaru, berlangganan buletin kami di www.cruxfinder.com