Cara Efektif Melakukan Segmentasi Pasar untuk Bisnismu 

Dalam industri retail, salah satu yang sering dilakukan para analis bisnis adalah pembuatan customer segmentation (segmentasi pelanggan atau sering disebut segmentasi pasar) yang pada dasarnya adalah memilah pelanggan ke dalam kelompok-kelompok yang memiliki kesamaan tersendiri.

Kelompok bisa dibentuk berdasarkan demografi, pola pembelian, geografis, dan sebagainya.

Segmentasi pasar merupakan salah satu aspek penting dalam bisnis yang memberi banyak manfaat pada perusahaan, guys.

Secara sederhana, segmentasi pasar adalah suatu strategi untuk mengenali target konsumen lebih dalam sehingga bisnis pun bisa dijalankan dengan langkah tepat.

Dengan dibuatnya kelompok-kelompok (segmen) pelanggan, proses pemasaran dapat lebih terarah dan menyasar ke segmen pelanggan yang tepat.

Contohnya, sebuah perusahaan alat kecantikan dapat memasang iklan khusus ke segmen pelanggan wanita usia tertentu saja sehingga tidak perlu mengeluarkan biaya iklan untuk segmen pria yang sudah hampir pasti tidak akan menjadi pelanggannya.

Cara Efektif Melakukan Segmentasi Pasar untuk Bisnis

Segmentasi pasar dapat dilakukan dengan metode clustering menggunakan Machine Learning.

Clustering adalah proses yang membagi data ke dalam beberapa cluster (yaitu kelompok yang isinya mirip) dengan melihat kesamaan antardata.

Dapat dikatakan clustering adalah metode untuk menemukan kelompok-kelompok data secara otomatis.

Bagaimana caranya algoritma Machine Learning bisa mencari cluster? Pendekatannya adalah mengelompokkan data sehingga elemen yang serupa atau saling terkait ditempatkan di cluster yang sama.

Machine Learning bisa membantumu memecahkan problematika dengan bantuan algoritma matematis untuk mencari pola di dalam data.

Algoritma yang sering dipakai adalah K-Means Clustering.

Mengenal K-Means Clustering

Metode clustering dengan algoritma K-Means sebenarnya bukan hal baru dan sudah dikenal sejak tahun 1960-an untuk berbagai penerapan ilmiah.

K-Means banyak digunakan karena sifatnya yang cukup sederhana dan mudah dipahami bahkan bagi yang tidak memiliki latar belakang ilmu statistik, namun efektif bisa menemukan cluster di dalam data secara cepat.

Prinsip dasar K-Means adalah melakukan proses iteratif (berulang) untuk menggeser centroid, yaitu suatu titik imajiner di dalam setiap cluster agar letaknya tepat ada di titik tengah cluster.

K-Means bertujuan agar kita mendapatkan sejumlah cluster yang isinya sebisa mungkin homogen (seragam).

Mengapa disebut K-Means? K adalah konstanta yang menentukan jumlah centroid, yang berarti juga sama dengan jumlah cluster yang akan dibentuk.

Kita bisa memilih berapa saja angka K, asalkan tidak lebih banyak dari jumlah datanya sendiri.

Umumnya, semakin banyak cluster yang dibentuk, maka masing-masing cluster akan semakin homogen, guys.

K-Means cukup efektif untuk melakukan clustering.

Banyak penerapan clustering di bidang industri dan ilmiah yang memanfaatkan K-Means, contoh yang paling umum adalah segmentasi pasar atau pelanggan dengan memanfaatkan data demografi (usia, jenis kelamin, suku, dan sebagainya) serta data transaksional (nilai penjualan, produk yang dibeli, dan sebagainya).

Selain itu, klasifikasi text juga bisa dilakukan oleh K-Means, misalnya untuk pengelompokkan berita atau posting media sosial dengan melihat kedekatan antar-berbagai kata di dalam artikel.

Namun, K-Means memiliki kelemahan, yaitu memerlukan perkiraan (lebih tepatnya: tebakan) berapa banyak cluster yang secara alamiah sudah ada di dalam data.

K-Means juga akan sangat terganggu bila ada sedikit saja outlier (data yang di luar kewajaran), membuat centroid meleset dari posisi yang seharusnya.

Selain itu, karena ada unsur pemilihan posisi centroid secara acak di awal, maka akan menghasilkan cluster yang berbeda-beda setiap kali algoritma K-Means dijalankan.

Meski begitu, memahami algoritma K-Means dapat membantu kamu untuk merencanakan bisnismu secara efektif guys, terutama dalam menentukan segmentasi pasar.

Algoritma K-Means dalam Machine Learning bisa kamu pelajari lebih lanjut dalam buku Pengenalan Machine Learning dengan Python karya Dios Kurniawan.

Di dalam buku ini, kamu akan melihat proses pembuatan program dengan berbagai algoritma untuk membuat prediksi, kategorisasi, pencarian pola, serta pengenalan gambar.

Kamu juga akan diperkenalkan dengan metode pengolahan data berukuran besar, atau yang sering disebut dengan Big Data.

Beberapa contoh di buku tersebut diambil langsung dari kasus nyata di dunia bisnis.

Setelah menyelesaikan buku ini, kamu akan tertantang untuk terus belajar dan bereksperimen.

Buku Pengenalan Machine Learning dengan Python karya Dios Kurniawan ini bisa kamu dapatkan di Gramedia.com atau toko buku Gramedia terdekat di kotamu, guys.

Yuk beli bukunya sebelum kehabisan!