×
Community Blog Membuat Solusi Segmentasi Pelanggan dengan Alibaba Cloud

Membuat Solusi Segmentasi Pelanggan dengan Alibaba Cloud

Pelajari cara menerapkan teknik pembelajaran mesin tanpa pengawasan untuk membuat segmentasi pelanggan pada set data ritel.

Ditulis oleh: Bima Putra Pratama, Data Scientist - DANA Indonesia

Ini adalah rangkaian dari 3 tulisan, Anda dapat mengakses link yang tersedia di akhir tulisan ini untuk membaca seluruh rangkaiannya.
Ini adalah versi Bahasa Indonesia dari post ini.

Bayangkan kita memiliki toko retail yang menjual berbagai produk. Untuk lebih sukses dalam bisnis ini, kita harus memahami pelanggan kita dengan baik. Apalagi di dunia yang kompetitif saat ini. Sehingga kita dapat mengetahui:

  1. Siapa pelanggan terbaik kita?
  2. Siapa pelanggan potensial kita?
  3. Pelanggan mana yang perlu menjadi perhatian dan dipertahankan?
  4. Apa karakteristik pelanggan kita?

Salah satu cara untuk memahami pelanggan kita adalah dengan melakukan segmentasi pelanggan. Segmentasi adalah proses pengelompokan pelanggan menjadi beberapa kelompok berdasarkan karakteristik mereka. Kita dapat menggunakan banyak variabel untuk membuat segmentasi pelanggan kita. Informasi seperti demografis pelanggan , geografis, psikografis, teknografis, dan perilaku sering digunakan sebagai pembeda untuk mensegmentasi pelanggan.
Dengan membuat segmentasi pelanggan dalam bisnis, kita akan dapat menyesuaikan strategi kita agar sesuai dengan karakteristik setiap segmen pelanggan. Sehingga kita bisa membuat pelanggan kita tetap bertahan, meningkatkan kepuasan pelanggan, membuat performa iklan menjadi lebih baik, serta biaya pemasaran bisa diminimalkan.
Lantas, bagaimana kita bisa melakukan segmentasi pelanggan ini?
Kita akan menerapkan teknik machine learning untuk membuat segmentasi pelanggan pada data sebuah perusahaan ritel. Kita akan menggunakan Recency, Frequency, dan Monetary (RFM) yang terbukti sebagai indikator yang menggambarkan perilaku transaksi pelanggan.

2

Kita akan memanfaatkan produk berikut untuk membuat segmentasi pelanggan.

  1. Object Storage Service (OSS). OSS adalah layanan penyimpanan objek terenkripsi, aman, hemat biaya, dan mudah digunakan yang memungkinkan Anda menyimpan, mencadangkan, dan mengarsipkan data dalam jumlah besar di cloud, dengan ketahanan terjamin.
  2. MaxCompute (sebelumnya dikenal sebagai ODPS) adalah platform pemrosesan data multiguna, terkelola sepenuhnya, untuk penyimpanan data skala besar. MaxCompute mendukung berbagai solusi integrasi data dan model komputasi.
  3. DataWorks adalah produk Big Data yang diluncurkan oleh Alibaba Cloud. Ini menyediakan pengembangan Big Data dalam satu tempat, manajemen izin data, penjadwalan pekerjaan, dan fitur lainnya. Selain itu, ia menawarkan layanan menyeluruh, termasuk DataStudio , Data Map, Data Quality dan DataService Studio.
  4. Machine Learning Platform for AI (PAI) menyediakan layanan machine learning, termasuk pemrosesan data, rekayasa fitur, pelatihan model, prediksi model, dan evaluasi model. PAI menggabungkan semua layanan ini untuk membuat AI lebih mudah diakses dari sebelumnya.
  5. Data Lake Analytics adalah layanan analitik interaktif yang menggunakan arsitektur tanpa server. DLA menggunakan antarmuka SQL untuk berinteraksi dengan pengguna, yang berarti sesuai dengan sintaks SQL standar dan menyediakan berbagai fungsi serupa. DLA memungkinkan Anda mengambil dan menganalisis data dari berbagai sumber data atau lokasi seperti OSS dan Table Store untuk pemrosesan data, analitik, dan visualisasi yang optimal untuk memberikan wawasan yang lebih baik dan pada akhirnya memandu pengambilan keputusan yang lebih baik.

Kita akan mulai proses ini dengan menyiapkan data kita kemudian melakukan pelatihan model, diikuti dengan membuat pipeline untuk menyajikan model.
3

Anda dapat membaca mengenai detail prosesnya secara lengkap melalui tautan di bawah ini:
1. Persiapan Data
2. Pembuatan Model
3. Penyajian Model (dan konsklusi).

Kunjungi setiap tautan tersebut untuk membaca!

0 0 0
Share on

Alibaba Cloud Indonesia

27 posts | 4 followers

You may also like

Comments