Identifikasi Pelanggan Berpotensi Tinggi dengan Metode Naïve Bayes dalam Ritel: Studi Kasus pada Perusahaan E-Commerce

Abstract

Peningkatan persaingan di industri e-commerce menuntut perusahaan untuk memahami pelanggan mereka dengan lebih baik. Dalam studi ini, kami menjelajahi penerapan metode Naïve Bayes untuk mengidentifikasi pelanggan berpotensi tinggi dalam konteks ritel e-commerce. Dengan memanfaatkan data pembelian, preferensi produk, dan perilaku online, kami mengembangkan model Naïve Bayes untuk menentukan pelanggan yang cenderung melakukan pembelian besar atau sering. Studi kasus ini memberikan wawasan yang berharga tentang cara mengoptimalkan strategi pemasaran dan meningkatkan retensi pelanggan.

Pendahuluan
Industri e-commerce saat ini menghadapi tantangan yang signifikan dalam menarik dan mempertahankan pelanggan. Salah satu pendekatan yang inovatif adalah penggunaan metode analisis data seperti Naïve Bayes untuk mengidentifikasi pola pembelian dan perilaku pelanggan. Dalam konteks perusahaan e-commerce, penelitian ini fokus pada penggunaan metode Naïve Bayes untuk mengidentifikasi pelanggan berpotensi tinggi.

Metodologi
1. Pengumpulan Data
Data pembelian pelanggan, preferensi produk, dan riwayat aktivitas online dikumpulkan dari platform e-commerce. Data ini melibatkan informasi seperti jumlah pembelian, jenis produk yang dibeli, frekuensi kunjungan situs web, dan waktu interaksi online.

2. Pra-pemrosesan Data
Data yang terkumpul diproses untuk menghilangkan outliers dan mengonversi data ke dalam format yang sesuai untuk analisis. Selain itu, atribut yang paling relevan untuk identifikasi pelanggan berpotensi tinggi dipilih.

3. Pengembangan Model Naïve Bayes
Model Naïve Bayes dikembangkan dengan memanfaatkan data yang telah diproses. Model ini menghitung probabilitas peluang bahwa seorang pelanggan adalah pelanggan berpotensi tinggi berdasarkan pola pembelian dan perilaku online mereka.

4. Evaluasi Model
Model Naïve Bayes dievaluasi menggunakan data uji yang terpisah untuk mengukur keakuratannya dalam mengidentifikasi pelanggan berpotensi tinggi. Metrik evaluasi termasuk akurasi, presisi, recall, dan F1-score.

Hasil dan Diskusi
Hasil eksperimen menunjukkan bahwa model Naïve Bayes berhasil mengidentifikasi pelanggan berpotensi tinggi dengan akurasi yang tinggi. Dengan memanfaatkan pola pembelian dan perilaku online, perusahaan e-commerce dapat mengoptimalkan kampanye pemasaran, menyesuaikan penawaran produk, dan meningkatkan pengalaman pelanggan secara keseluruhan.

Diskusi melibatkan implikasi praktis dari temuan ini, termasuk strategi pemasaran yang dapat ditingkatkan, personalisasi layanan pelanggan, dan peningkatan retensi pelanggan. Metode Naïve Bayes membuktikan dirinya sebagai alat analisis yang kuat dalam membantu perusahaan e-commerce memahami pelanggan mereka dengan lebih mendalam.

Kesimpulan
Penerapan metode Naïve Bayes dalam mengidentifikasi pelanggan berpotensi tinggi memberikan manfaat nyata bagi perusahaan e-commerce. Dengan memahami pola pembelian dan perilaku online pelanggan, perusahaan dapat merancang strategi pemasaran yang lebih efektif dan membangun hubungan yang lebih erat dengan pelanggan. Studi kasus ini memberikan bukti kontribusi metode analisis data dalam meningkatkan kinerja perusahaan e-commerce dan mendukung pertumbuhan bisnis yang berkelanjutan.