iaminkuwait.com, Jakarta – Supermarket di Indonesia terus berkembang pesat sebagai bagian dari industri ritel yang berperan penting dalam perekonomian masyarakat. Namun, dengan banyaknya pesaing yang terus bermunculan, supermarket harus selalu mencari cara untuk mempertahankan dan meningkatkan penjualan. Untuk bertahan dalam lingkungan yang sangat kompetitif, supermarket harus mampu mengembangkan strategi pemasaran yang spesifik dan tepat sasaran.
Segmentasi pelanggan memungkinkan tim pemasaran mempersonalisasi promosi dan layanan yang ditawarkan berdasarkan perilaku pembelian dan preferensi mereka. Dengan cara ini loyalitas pelanggan dapat meningkat yang pada akhirnya akan berdampak positif pada peningkatan penjualan.
Di era digital, ilmu data telah menjadi alat yang berharga untuk menganalisis data konsumen. Kemampuan ilmu data untuk memproses dan menafsirkan data dalam jumlah besar memungkinkan perusahaan, termasuk supermarket, mendapatkan pemahaman yang lebih mendalam tentang perilaku dan preferensi pelanggan. Dengan informasi tersebut, supermarket dapat menyusun strategi pemasaran yang lebih efektif dan tepat sasaran.
Dalam hal ini, klasifikasi pelanggan menggunakan algoritma pembelajaran mesin seperti Naive Bayes dan Support Vector Machines (SVMs) dapat memberikan informasi penting kepada tim pemasaran supermarket. Studi yang dilakukan oleh dosen Kampus Bisnis Digital Universitas Nusa Mandiri (UNM) menunjukkan bagaimana kedua algoritma ini dapat digunakan untuk memprediksi jenis pelanggan (baik member maupun non-member) di supermarket.
Hasil klasifikasi ini diharapkan dapat membantu supermarket mengembangkan strategi yang lebih personal dan meningkatkan loyalitas pelanggan. Penelitian ini menggunakan data penjualan supermarket dari 1.000 transaksi dengan 17 atribut berbeda seperti jenis pelanggan, metode pembayaran dan jumlah pembelian. Untuk mengklasifikasikan pelanggan menjadi anggota dan non-anggota, penelitian ini membandingkan dua algoritma pembelajaran mesin: Naive Bayes dan Support Vector Machine (SVM).
Naive Bayes adalah algoritma berdasarkan teorema Bayes yang menghitung probabilitas suatu peristiwa berdasarkan data historis. Algoritme ini dikenal dengan kesederhanaannya dan kemampuannya dalam memberikan hasil yang cukup akurat, terutama dalam klasifikasi teks. Sedangkan SVM merupakan algoritma yang bekerja dengan cara mencari hyperplane terbaik yang dapat memisahkan kelas-kelas data dengan baik. SVM dikenal dengan kemampuannya dalam mengolah data yang kompleks dan memberikan akurasi yang tinggi.
Hasilnya menunjukkan bahwa Naive Bayes lebih efektif dalam memprediksi jenis pelanggan berdasarkan data penjualan yang ada. Hasil ini mempunyai implikasi penting bagi strategi pemasaran supermarket.
Dengan menggunakan hasil klasifikasi yang lebih akurat, tim pemasaran dapat membuat promosi yang lebih relevan dan tepat sasaran. Misalnya, pelanggan anggota dapat diberikan penawaran eksklusif yang sesuai dengan pola pembeliannya, sedangkan pelanggan non-anggota dapat didorong untuk menjadi anggota melalui insentif khusus. Selain itu, hasil klasifikasi ini dapat membantu supermarket mengidentifikasi tren pembelian yang mungkin tidak langsung terlihat.
Dengan memperoleh pemahaman yang lebih mendalam tentang perilaku pelanggan, supermarket dapat terus beradaptasi terhadap perubahan kebutuhan pasar dan memberikan layanan yang lebih personal dan memuaskan. Ilmu data tidak hanya memberikan wawasan yang berharga, namun juga merupakan alat penting untuk menjaga kelangsungan bisnis dalam lingkungan yang semakin kompetitif.
Penulis: Tati Mardiana, Ketua Program Ilmu Data, Nanan Ruhyana, Dosen Program Ilmu Data, Universitas Nusa Mandiri
