Untuk meningkatkan penjualan dengan memprediksi produk mana yang akan laris manis pada bulan berikutnya, sebuah perusahaan retail dapat menggunakan data science dengan cara berikut:
1. Identifikasi Masalah
Definisikan masalah yang ingin diselesaikan, yaitu memprediksi produk mana yang akan laris manis pada bulan berikutnya.
2.Kumpulkan Data
Kumpulkan data terkait penjualan, promosi, dan perilaku pelanggan. Data ini dapat berasal dari sistem ERP, CRM, database penjualan, dan survei pelanggan.
3.Membersihkan Data
Lakukan pembersihan data untuk menghilangkan kesalahan input, data yang hilang, dan data duplikat. Pastikan semua data yang dikumpulkan valid dan konsisten.
4.Eksplorasi Data
Gunakan statistik deskriptif untuk memahami distribusi data, seperti mean, median, mode, variance, dan standard deviation. Identifikasilah tren penjualan, pola pembelian pelanggan, dan dampak promosi.
5.Pemodelan Data
Gunakan model prediktif seperti Regresi Linear untuk memprediksi penjualan produk berdasarkan faktor-faktor yang relevan seperti harga, lokasi, musiman, dll. Model ini dapat dibuat menggunakan alat-alat seperti Python Scikit-Learn atau R.
6.Evaluasi Model
Uji model prediktif menggunakan data historis untuk mengukur akurasi prediksinya. Parameter yang umum digunakan adalah Mean Absolute Error (MAE), Root Mean Squared Percentage Error (RMSPE), dan Coefficient of Determination (R-squared).
7.Implementasi dan Monitoring
Implementasikan model prediktif dalam sebuah sistem pendukung keputusan yang dapat digunakan oleh tim marketing dan supply chain untuk membuat keputusan yang lebih cerdas. Monitor kinerja model secara periodik untuk memastikan bahwa performanya tetap stabil dan akurat.
1. Identifikasi Masalah
Definisikan masalah yang ingin diselesaikan, yaitu memprediksi produk mana yang akan laris manis pada bulan berikutnya.
2.Kumpulkan Data
Kumpulkan data terkait penjualan, promosi, dan perilaku pelanggan. Data ini dapat berasal dari sistem ERP, CRM, database penjualan, dan survei pelanggan.
3.Membersihkan Data
Lakukan pembersihan data untuk menghilangkan kesalahan input, data yang hilang, dan data duplikat. Pastikan semua data yang dikumpulkan valid dan konsisten.
4.Eksplorasi Data
Gunakan statistik deskriptif untuk memahami distribusi data, seperti mean, median, mode, variance, dan standard deviation. Identifikasilah tren penjualan, pola pembelian pelanggan, dan dampak promosi.
5.Pemodelan Data
Gunakan model prediktif seperti Regresi Linear untuk memprediksi penjualan produk berdasarkan faktor-faktor yang relevan seperti harga, lokasi, musiman, dll. Model ini dapat dibuat menggunakan alat-alat seperti Python Scikit-Learn atau R.
6.Evaluasi Model
Uji model prediktif menggunakan data historis untuk mengukur akurasi prediksinya. Parameter yang umum digunakan adalah Mean Absolute Error (MAE), Root Mean Squared Percentage Error (RMSPE), dan Coefficient of Determination (R-squared).
7.Implementasi dan Monitoring
Implementasikan model prediktif dalam sebuah sistem pendukung keputusan yang dapat digunakan oleh tim marketing dan supply chain untuk membuat keputusan yang lebih cerdas. Monitor kinerja model secara periodik untuk memastikan bahwa performanya tetap stabil dan akurat.