Industri apa yang Menggunakan data mining?

Dalam kondisi inilah data mining menjadi sangat penting bagi marketing. Pada Marketing salah salah satu hal yg harus di lakukan adalah analisis marketing. Analisis marketing adalah suatu komponen yang penting dari sistem analitik, dan analisis marketing sendiri bertujuan untuk meningkatkan penjualan, pelayanan dan kepuasaan pelanggan dan tentunya lebih menguntungkan instansi tersebut. Terdapat banyak sekali permasalahan dalam pasar , dan salah satu cara menanganinya menggunakan data mining , data yang dihasilkan dari tiap transaksi sangat berharga karena dpt menghasilkan informasi tambahan.

Dalam hal menganalisis data hal yang penting juga yaitu penentuan segmen untuk pelanggan dan target yang berbeda , segmentasi singkatnya adalah pembagian kelompok-kelompok pelanggan yang berbeda tujuannya untuk mengetahu perilaku konsumen dan menentukan langkah yang tepat pada pemasaran sehingga mendatangkan keuntungan/laba bagi suatu perusahaan.  

Contoh yang simple dari data mining pada marketing adalah Online Shop. Ketika pembeli melakukan transaksi / membeli suatu barang maka sistem akan menganalisis data yang ada sehingga karakteristik pembeli akan terlihat. Sistem dapat mengetahui  apa yang di ingini pembeli atau apa yang cocok ditawarkan selanjutnya. Dengan begitu maka pemasaran akan lebih meluas dan probabilitis keuntungan akan meningkat.    

Yang perlu di ingat adalah dalam mengelola data pasti di temukan masalah salah satunya ada big data yang tercipta karena banyak tumpukan data yang dibiarkan, hal itu sekarang dapat diatasi dengan metode  market  basket  analysis  untuk menyelesaikan  masalah  yang  dihadapi tersebut. Analisis ini Mengolah Data yang terbengkalai lalu menganalisa pola konsumen secara spesifik, sumber datanya yaitu transaksi yang sudah disebutkan, bisa dari kartu kredit, struk belanjaan, kupon, keluhan konsumen dan sebagainya. metode ini adalah sebagai titik awal pencarian pola kebutuhan konsumen.

Bagaimana cara untuk mendapatkan data konsumen kita melalui data mining tersebut? Ada beberapa pembagian metode data mining berikut yang bisa ketahui.

1. Classification

Klasifikasi data mining adalah sebuah proses menemukan definisi kesamaan karakteristik dalam suatu kelompok atau kelas (class). Klasifikasi data mining menjadi salah satu metode yang paling umum untuk digunakan. Metode ini dilakukan bertujuan untuk memperkirakan kelas dari suatu objek yang labelnya belum diketahui.

2. Association

Metode data mining yang kedua adalah Market basket analysis (analisa keranjang pasar) atau association. Berhubungan dengan pemasaran, metode ini bertujuan untuk mengidentifikasi produk yang sering dibeli bersamaan oleh pelanggan.

Bagaimana contohnya? Misalnya beberapa pelanggan akan membeli snack dan minuman kemasan bersamaan. Dengan begitu perusahaan lebih mudah mengetahui kalau kedua barang tersebut sering dibeli bersamaan.

3. Clustering

Clustering data mining adalah nama lain untuk metode segmentation. Tujuan dari segmentasi pada metode data mining adalah mengelompokkan suatu class ke dalam beberapa segmen berdasarkan atribut yang ditentukan. Penentuan atribut harus sesuai kesamaan yang dimiliki beberapa class tadi.

4. Regression

Metode keempat dari data mining adalah regression. Metode yang satu ini sedikit mirip dengan klasifikasi data mining. Bedanya, regresi merupakan metode yang bertujuan untuk mencari pola nilai numerik, bukan kelas. Hasil dari metode regression adalah sebuah fungsi sebagai penentu hasil yang didasarkan nilai dari input.

5. Forecasting

Forecasting data mining adalah metode yang digunakan untuk memprediksi nilai yang akan dicapai pada satu periode. Dengan menggunakan teknik ini, noise data dan nilai pada periode sebelumnya dijadikan dasar bahan prediksi.

6. Sequencing

Sequence adalah sebuah urutan peristiwa. Tidak jauh dari namanya, metode sequence analysis berfungsi untuk mencari sebuah pola pada serangkaian kejadian atau sequence. Contoh sederhananya dalam kehidupan sehari-hari adalah ketika makan. Rangkaian yang umum dilakukan adalah mengambil piring, sendok dan garpu, kemudian baru mengambil lauk pauk. Pola seperti itu lah yang berusaha dicari tahu melalui sequencing.

7. Descriptive

Metode data mining yang satu ini bertujuan untuk memahami lebih dalam mengenai data-data yang masuk dalam pengamatan. Hasil akhirnya adalah mengetahui perilaku dari data itu sendiri.

Tahapan Data Mining

Sederhananya, Anda bisa menganalogikan proses data mining dengan penambangan emas. Sebagai penambang emas, pastinya harus melakukan beberapa tahapan agar butiran batu mentah biasa bisa berubah menjadi emas berharga. Bagaimana penerapannya dalam tahapan data mining? Simak penjelasan tahapan data mining di bawah ini.

1. Pembersihan data (data cleaning)

Dalam proses menambang emas, tahap awal yang dilakukan adalah dengan mencari batu atau lumpur yang sekiranya bisa diolah menjadi emas yang bagus. Dalam proses tersebut, pasti menemukan satu atau bahkan mencapai puluhan batu yang kurang layak untuk diproses. Sehingga batu-batu itu perlu dibuang.

Begitu juga penerapannya dalam tahapan data mining. Sebelum diproses dan dibentuk menjadi sebuah knowledge, data yang ada harus dibersihkan terlebih dahulu. Jika ada yang mengandung eror, maka data-data tersebut harus dibuang. Sehingga tersisa data yang ‘bagus’ untuk diolah dalam tahap selanjutnya.

2. Integrasi data (data integration)

Langkah kedua dalam tahapan data mining adalah integrasi data. Setelah menemukan batu-batu yang cocok, selanjutnya penambang akan mulai mengkombinasikan untuk dijadikan batangan emas atau bentuk emas lainnya. Dalam data mining, data yang berhasil dibersihkan juga akan diintegrasi.

3. Transformation

Seperti bentuk emas yang berbeda-beda, maka proses pembentukannya juga akan berbeda. Begitu juga dengan data, dalam tahap transformation data akan dipilih dan diubah formatnya agar sesuai dengan teknik atau metode yang dipakai. Pada tahap ini pula kualitas data mining akan terlihat.

4. Data mining

Tahapan data mining selanjutnya adalah proses penambangan data itu sendiri. Perlu penentuan metode penambangan yang tepat.

5. Evaluasi pola (pattern evaluation)

Setelah bahan mentah emas selesai diolah, maka perlu diuji juga apakah sudah sesuai dengan standar kualitasnya atau belum. Baru setelah itu bisa didistribusikan ke toko emas dan di-display kepada pelanggan.

Setelah selesai melakukan proses data mining, pola-pola yang dihasilkan dari proses tersebut perlu untuk dievaluasi. Tujuan dari dilakukannya evaluasi adalah untuk menguji hipotesis awal. Setelah teruji data bisa dipresentasikan kepada pengguna.

Contoh data mining

Bagaimana penerapan metode ini jika dilihat dari segi ilmu yang lain? Simak ulasan tentang contoh data mining pada perusahaan di bawah ini.

Contoh data mining perusahaan

Sebuah perusahaan terdiri dari berbagai macam divisi, salah satunya adalah pemasaran produk. Pola-pola yang dihasilkan dari proses data mining bisa membantu mereka untuk mengidentifikasi karakteristik pembeli. Setelah mengetahui bagaimana pola konsumen, maka akan lebih mudah dalam mendesain promosi dan pengembangan produk.

Selain itu, data mining adalah metode yang bisa membantu suatu industri dalam memprediksi perilaku konsumen. Seperti yang kita tahu, perilaku konsumen adalah segala tindakan konsumen terhadap suatu perusahaan atau produk. Dengan algoritma data mining, akan lebih mudah bagi perusahaan untuk memantau dan mengamati kebiasaan perilaku yang dilakukan oleh seorang pelanggan. Sehingga kedepannya perusahaan bisa menyusun strategi yang lebih efektif dengan mudah.

Manfaat data mining

Secara teknis, metode ini memang tidak lepas dari ilmu komputer dan kecerdasan buatan. Tetapi ternyata manfaatnya bisa dirasakan dalam berbagai bidang lainnya, termasuk bisnis dan pemasaran. Berikut sejumlah manfaat data mining.

1. Mengetahui tren
2. Metode untuk memprediksi keputusan bisnis di masa depan
3. Mengetahui produk yang dibeli bersamaan
4. Mengamati perilaku konsumen
5. Model sebagai sarana menyusun strategi peningkatan penjualan