Strategy Marketing with Data Mining

data mining-1

Kali ini, aku mau membahas lebih lanjut mengenai dunia per-jual-belian-online nih #ciyeilah ver. Masih belum, belum membahas data mining yang aku tuliskan di judul, sabarr.. Hehehe. Jadi disini, aku bakalan menjadi seorang penasihat buat CEO E-Commerce pilihanku yaituu Tokopedia. *Nah, ketauan kalian bacanya sambil nyanyi kan?*

tokopedia (2)

Emang bisa apa kamu ver kok sudah berlagak jadi penasihat CEO? Lulus kuliah aja belum #eh

Yah, kan namanya juga baru mencoba, siapa tau jadi benerkan kan? Siapa tau? *positive thinking* Nah, pertama-tama sebenarnya apa saja sih yang menjadi pengalaman-pengalaman negatif dari para pembeli via online inii?

Sebenarnya sih kita semua juga pasti sudah tau kalau belanja online permasalahannya gak jauh-jauh dari pengiriman barang yang lama, atau yang lebih bikin baper sedih kecewa lagi itu barang dikirim tepat waktu dengan kualitas yang tidak sesuai dengan yang ada di gambar. Entah imitasi, rusak, tidak ada tutupnya, expired dan sebagainya. Nah, kalau sudah begini siapa yang mau di salahkan? Tokopedianya? Atau seller-nya?

tokopedia (1)Untuk menjawab solusi ini, akan lebih baik jika CEO membuat peraturan yang tegas mengenai hal tersebut. Tokopedia kan sudah hadir dengan tagline-nya ‘Jual Beli Online Aman dan Nyaman’ maka itu sebaiknya peraturan-peraturan yang berlaku di dalamnya membuat semua pihak itu AMAN dan NYAMAN. Siapa saja semua pihak itu? Tentu saja seller, buyer dan Tokopedia sendiri. Coba bayangkan saja, seorang buyer membeli barang yang ternyata palsu di Tokopedia, bukan hanya seller yang terkena imbasnya sebagai seller yang tidak jujur, namun Tokopedia, yang disini sebagai fasilitator pun ikut terseret-seret kan?

Maka itu, dengan adanya peraturan tegas yang mengikat seluruh seller, buyer juga tidak dirugikan. Eitss, tegas bukan berarti memberatkan, karena tetap pada prinsip AMAN dan NYAMAN untuk semua pihak. Misalnya saja, jika adanya pelaporan mengenai buyer yang ternyata barang-barang yang dijual tidak sesuai di foto maka Tokopedia berhak secara satu pihak mem-block seller tersebut untuk berjualan kembali di Tokopedia.

Strategi ini sih rasanya masih mainstream-mainstream aja yah, masih kurang deh. Tenangg, aku tambahin kok!

Ada satu lagi nih yang aku mau usulkan, berhubungan dengan strategi marketing. Nah, pasti ini hasilnya ngga jauh-jauh dari menarik buyer dan tentunya meningkatkan profit. Hehehe. Yang warna hijau, yang nol-nya banyak itu. #eh *kembali ke laptop topik*

tokopedia (1)Di sini memang aku tidak akan banyak memberikan masukan mengenai sistem yang sudah ada. Karena sudah okee, dan tentu saja para builder-nya telah membangun Tokopedia ini dengan jatuh bangun yang bahkan masih gak ada apa-apanya sama umurku dibangku kuliah. Mulai dari pemesanan, checking ketersediaan barang, pembayaran, hingga pengiriman sudah terorganisir dengan baik. Sip deh pokoknya. Dan sudah user friendly juga karena sangat mudah untuk melakukan transaksi. Apalagi sudah tersedia versi mobile, nah lebih oke lagi kan? Karena manusia-manusia zaman sekarang mobilitasnya jauh lebih tinggi, jadi lebih efektif deh! Belanja online gak perlu ribet.

Lalu apa yang bakalan kamu tambahkan ini ver?

strategy marketing

What?
Strategy Marketing

Seperti yang aku sudah katakan di atas, bahwa masukan yang aku berikan ini berkaitan dengan strategy marketing.

data mining
How?
Data Mining

Yang dimaksud dengan data mining atau penggalian data adalah ekstraksi pola yang menarik dari data dalam jumlah besar. Suatu pola dikatakan menarik apabila pola tersebut tidak sepele, implisit, tidak diketahui sebelumnya, dan berguna. Pola yang disajikan haruslah mudah dipahami, berlaku untuk data yang akan diprediksi dengan derajat kepastian tertentu, berguna, dan baru. Penggalian data memiliki beberapa nama alternatif, meskipun definisi eksaknya berbeda, seperti KDD (knowledge discovery in database), analisis pola, arkeologi data, pemanenan informasi, dan intelegensia bisnis. Penggalian data diperlukan saat data yang tersedia terlalu banyak (misalnya data yang diperoleh dari sistem basis data perusahaan, e-commerce, data saham, dan data bioinformatika), tetapi tidak tahu pola apa yang bisa didapatkan. (wikipedia.com)

Bagaimana dapat memperoleh data mining tersebut ada berbagai teknik, dan yang menurutku yang paling cocok digunakan adalah teknik penggalian pola berulang: yaitu pencarian pola asosiasi (association rule) atau pola intra-transaksi, atau pola pembelian yang terjadi dalam satu kali transaksi. Tentunya hal ini dapat dilakukan oleh ahli statistik.

Lalu pola apa yang akan dilakukan penggalian datanya oleh para ahli statistik di Tokopedia nantinya?

Data-data yang dikumpulkan adalah data-data buyer saat pembelian maupun saat pencarian barang-barang yang diinginkan. Lalu dikumpulkan dan dianalisis setiap buyer yang melakukan pembelian di Tokopedia. Dari data-data yang didapatkan inilah kemudian diolah menjadi database oleh Tokopedia. Dengan adanya ahli statistik yang memproses data-data atas setiap buyer, menggunakan algoritma untuk melihat kebiasaan buyer, maka dapat diperoleh mengenai kebiasaan dan kecenderungan buyer akan barang-barang yang dibeli.

Dari data yang dimiliki ini, kemudian Tokopedia dapat membuat kupon/voucher bagi para buyer secara lebih personal. Dengan memberikan voucher yang relevan dan sesuai dengan setiap buyer maka tentunya akan lebih meningkatkan pembelian karena voucher yang diberikan sesuai dengan kebutuhan dan barang-barang yang biasa dibeli dan diperlukan. Voucher dapat dikirimkan melalui email yang digunakan oleh buyer saat pertama kali registrasi.

Contohnya saja, ibu-ibu rumah tangga yang baru memiliki anak akan kecenderungan untuk membeli barang-barang seperti popok bayi dan baju-baju bayi. Voucher sepatu high heels tentunya tidak akan menarik bagi ibu yang baru saja memiliki anak jika dibandingkan dengan potongan harga untuk susu formula anak-anak dan popok bayi.

Dan kupon belanja ini akan dikirimkan secara berkala, tergantung jenis barang maupun intensitas pembelian yang dilakukan oleh buyer. Tentu saja, pengiriman kupon/voucher yang secara lebih peronal ini akan menarik jika dibandingkan dengan kupon yang diberikan secara general.

Teknik ini telah terbukti mampu meingkatkan pendapatan, seperti yang terjadi pada Target Department Store yang mulai memperkerjakan ahli statistik untuk memperkirakan barang apa saja yang dibeli oleh setiap pelanggan mereka. Dan dari tahun 2002, sejak mulai membangun database ini hingga tahun 2009, pendapatan Target meningkat dari 44 milyar dollar ke 64 milyar dollar.

Ini saja yang bisa aku sampaikan kepada William Tanuwijaya (selaku CEO Tokopedia) sebagai seorang penasihat CEO. Semoga membantuu!

Thank youu!

voucher-tokopedia


Tulisan ini saya buat dalam rangka mengikuti :

Kompetisi Blog E-Commerce yang diselenggarakan oleh iPrice

You may also like