Data Analytics kini sudah tidak asing lagi di era digital, nyatanya Data Analytics digunakan sebagai teknik untuk mendapatkan temuan dari data yang bisa membantu meningkatkan performa, peningkatan revenue, hingga mengoptimalkan pelayanan pelanggan. Secara umum penjelasan dari Data Analytics yaitu eksplorasi potensi di masa depan berdasarkan kumpulan data yang dimiliki, jenis data yang dikumpulkan pun beragam seperti data terstruktur, semi terstruktur, dan tidak terstruktur.

Penggunaan Data Analytics dapat mendatangkan sebuah peluang inovasi baru dan membantu mengidentifikasi tren berdasarkan kumpulan data tersebut, misalnya seperti di e-Commerce terdapat banyak pilihan pembayaran mulai dari cash on delivery (COD), menggunakan virtual account, ataupun pay later. 

Contoh tersebut merupakan hasil dari kumpulan data customer behaviour dalam melakukan transaksi secara online, maka disinilah peran Data Analytics membantu meningkatkan serta mengoptimalkan metode payment pelanggan berdasarkan personalisasi atau kebutuhan mereka dalam menjalankan transaksi. DQLab Universitas Multimedia Nusantara di artikel ini akan membahas 5 kegunaan Data Analytics yang menjadi smart-way untuk personalisasi dalam metode payment. Yuk simak artikel berikut!

1. Meningkatkan Customer Loyalty

Sama halnya dengan mendapatkan pelanggan baru, kegunaan dari Data Analytics ini juga bisa mendorong pelanggan untuk melakukan repeat order pada pembelian yang bisa berdampak pada retensi pelanggan. Banyak pembelian di e-Commerce sudah memberikan beberapa pilih metode payment, melalui Data Analytics akan melakukan analitik untuk mengetahui metode apa yang paling sering digunakan oleh pembeli atau pelanggan tersebut. 

Baca juga: Peran Penting Data Science di Ragam Sektor Bisnis

Hasil analitik nantinya bisa kamu gunakan untuk meningkatkan pembelian berulang serta membuat sebuah program loyalitas pelanggan. Misalnya seperti ketika membeli sebuah produk di e-Commerce, jika kita memilih metode transaksi menggunakan e-wallet nantinya akan masuk kedalam histori belanja. Data Analytics akan menganalisis dari informasi tersebut kemudian mampu memberikan beragam potongan harga apabila ketika pembeli menggunakan e-wallet lagi ketika bertransaksi.

2. Pencegahan Penipuan

Pencegahan penipuan, terjadinya kegagalan transaksi,dan pencurian, hal ini penting untuk kita lakukan monitoring dalam manajemen risiko bisnis. Menandai penipuan pada transaksi online menjadi bentuk informasi standar pada proses pembayaran, dengan kita memperhatikan metrik pembayaran yang ‘asing’ maka dapat membantu kamu mengambil langkah pencegahan yang bisa segera dilakukan.

3. Menemukan Tren Pembayaran

Melalui Data Analytics, kamu bisa lho menemukan metode payment yang paling sering digunakan berdasarkan wilayah. Data nantinya akan memungkinkan kita bisa mengidentifikasi secara cepat dan akurat serta mampu memberikan informasi menarik dalam metode pembayaran pelanggan. Misalnya dalam suatu kawasan di ibu kota, pelanggan lebih sering menggunakan e-wallet dibandingkan menggunakan kartu. 

Hal ini karena menurut pelanggan mempermudah mereka hanya dengan scan barcode yang sudah disediakan toko. Adanya tren tersebut, kita sebagai pebisnis bisa mengidentifikasi keputusan pemilihan metode payment di beberapa toko berdasarkan pelanggan dalam menggunakan cara pembayaran pilihan mereka.

4. Membantu Segmentasi Pelanggan

Salah satu manfaat dari penggunaan Data Analytics dalam pembayaran yaitu mampu memahami perilaku pelanggan secara spesifik berdasarkan perilaku dan cara transaksi yang mereka lakukan. Dengan melakukan segmentasi, ini akan membantu proses pembayaran serta penawaran menarik sesuai segmen pelanggan yang sudah ditentukan. 

Misalnya seperti pelanggan yang gemar menggunakan metode payment virtual account akan mendapatkan promo gratis ongkir, jika pelanggan menggunakan metode e-wallet akan mendapatkan promo diskon produk sesuai syarat dan ketentuan toko. Segmentasi ini dapat dilakukan berdasarkan riwayat pembelanjaan, pola pengeluaran (transaksi), dan demografi. Sehingga dengan Data Analytics bisa membantu campaign penawaran yang sudah tertarget dan personalisasi.

Baca Juga: 3 Cara Data Science Dapat Membantu Bisnis

5. Analisis Prediksi Kerugian

Dalam melakukan prediksi, tentukan akan melibatkan sebuah pemodelan analisis baik menganalisis data masa lalu atau data yang sudah terkumpul dan digabungkan untuk dilakukannya identifikasi pola dan tren.

Dalam metode payment, pemodelan prediktif biasanya digunakan untuk mengetahui kemungkinan penipuan pada transaksi, atau memprediksi kemungkinan pelanggan dalam berbelanja di masa depan. Sehingga, dengan adanya pemodelan prediktif maka akan lebih tepat dalam operasional pembayaran yang mereka lakukan.

Untuk melakukan analisis prediksi pada bisnis tentu dibutuhkan beberapa skill yang kuat, agar bisa mendapatkan hasil prediksi yang tepat dan bisa digunakan untuk stakeholder aplikasikan di industri. DQLab memberikan program belajar LiveClass untuk beginner yang bisa kamu ikuti untuk upskill ilmu Data Science dan tools yang bisa diaplikasikan pada bisnis. Metode belajar LiveClass akan langsung diajarkan oleh mentor praktisi data yang sudah berpengalaman di industri. Daftarkan dirimu dengan kunjungi https://dqlab.id/live-class, yuk mulai belajar sekarang karena data untuk semua!

• Editor: Dewi Shinta N