Analisis Prediktif di Industri Pengiriman Bisa Tingkatkan Penjualan

analisis prediktif di industri pengiriman

Perusahaan logistik dan e-commerce dapat bekerjasama untuk mengoptimalkan penjualannya dengan memaksimalkan pengiriman secara efektif. Namun, usaha ini hanya akan berhasil jika mereka tahu bagaimana cara melakukannya. Salah satu faktor penentu keberhasilannya adalah dengan melakukan analisis prediktif di industri pengiriman.

Nah, kamu mungkin penasaran, apa itu analisis prediksi? Artikel ini akan menjelaskannya. Jadi, baca terus sampai akhir, ya! 

Pengertian Analisis Prediktif

analisis data besar

Yuk, kita mulai dengan menjelaskan apa itu analisis prediktif. Konsep ini sebenarnya mengacu pada cara untuk memprediksi masa depan dengan membaca petunjuk dari data yang ada. 

Bayangkan kamu memiliki kemampuan untuk meramalkan omzet penjualan, jumlah konsumen yang dapat dilayani, biaya pengiriman, dan transportasi dengan sangat akurat. Sebab, semua berdasarkan data terkini dan riwayat yang sudah terjadi sebelumnya. 

Nah, bukan hanya itu saja, ya. 

“Analisis prediktif juga bisa memperhitungkan faktor eksternal seperti cuaca, peristiwa terkini, dan kondisi ekonomi. Jadi, informasi dari luar ini bisa memberikan hasil lebih detail pada prediksi-prediksi tersebut.” 

Jika semua informasi ini digabungkan, maka analisis data bisa membantu perusahaan e-commerce atau pengiriman dalam mengenali pola-pola tertentu. Hasilnya? Tentu saja, mereka dapat dengan mudah merencanakan penjualan kepada pelanggan dan semua elemen dalam rantai pasok global mereka.

Inilah mengapa pemanfaatan analisis data besar (big data) untuk analisis prediktif semakin berkembang dalam industri pengiriman dan e-commerce

Berbagai macam Industri melaporkan dengan menunjukkan pertumbuhan yang luar biasa dalam penggunaan analisis prediktif oleh para profesional rantai pasok. Lebih daripada itu, perusahaan juga menggunakan analisis prediktif dalam pengelolaan inventaris untuk mengurangi waktu siklus dan meningkatkan layanan pelanggan.

Laporan ini mengindikasikan bahwa penggunaan analisis prediktif tumbuh sebesar 76% antara tahun 2017 dan 2019. Faktanya, 93% pengirim mengatakan bahwa pengambilan keputusan berdasarkan data adalah suatu hal yang mutlak dalam rantai pasok.

Jadi, analisis prediktif adalah cara cerdas untuk meramalkan apa yang akan terjadi di masa depan berbasis data. 

Dengan memahami pola-pola dan tren dari data terkini dan sejarah, perusahaan bisa membuat keputusan yang lebih baik, membuat perencanaan dengan lebih efisien, dan memberikan layanan yang lebih baik kepada pelanggan.

8 Industri yang Menggunakan Analisis Prediktif

analisis prediktif adalah

Ternyata, tidak hanya perusahaan e-commerce dan logistik yang menggunakan analisis prediktif. Ada delapan industri lainnya yang menemukan manfaat dari analisis prediktif data ini. Mari kita eksplorasi bersama!

1. Retail (Ritel)

Yap, meskipun e-commerce juga masuk dalam kategori ritel, toko fisik juga menggunakan analisis prediktif. Terutama dalam ritel omnichannel. Pasalnya, toko ritel perlu memastikan pasokan produk ke lokasi-lokasi yang diinginkan oleh pelanggan. 

Lebih daripada itu, mereka juga perlu meramalkan kapan produk musiman akan tren di lokasi tertentu. Tentu saja, ini akan melibatkan data tentang cuaca di daerah tersebut, penjualan masa lalu, kondisi ekonomi saat ini, dan permintaan pelanggan.

2. Kesehatan

Manajemen rantai pasok dalam industri kesehatan bergantung pada analisis kebutuhan populasi serta data historis tentang penyakit masa lalu dan penggunaan persediaan. 

Selama pandemi COVID-19, analisis prediktif berguna untuk membantu rumah sakit dan organisasi dalam mengkalkulasi penyebaran penyakit dengan cara: 

  • Menggabungkan data uji
  • Tingkat positif di bagian lain negara
  • Memperhitungkan ketersediaan tempat tidur lokal dan upaya pengendalian regional.

3. Institusi Keuangan

Bank dan perusahaan kartu kredit menggunakan ilmu data untuk mencegah penipuan dan gagal bayar nasabah. Caranya dengan mengidentifikasi transaksi yang berbeda dari pola normal nasabah. 

Jadi, mereka menggunakan informasi nasabah untuk meramalkan jenis produk yang mungkin mereka inginkan. Contohnya: kartu kredit dengan imbalan tertentu, atau rekening bank dengan manfaat tertentu.

4. Maskapai Penerbangan, Kereta, dan Bus

Industri transportasi menggunakan analisis prediktif untuk merencanakan jumlah kendaraan atau perjalanan pada hari atau minggu tertentu. Selanjutnya, mereka juga perlu menghitung kapasitas potensial untuk tujuan tertentu. Informasi ini berguna untuk keperluan penugasan staf, serta optimalisasi bahan bakar, waktu, dan rute.

5. Hiburan

Saat kamu masuk ke platform hiburan seperti Netflix, kamu akan mendapatkan rekomendasi acara lain yang bisa kamu tonton. Tahukah kamu dari mana asal rekomendasi ini? Yap, ini dari analisis prediktif juga. 

Netflix bisa membuat rekomendasi berdasarkan apa yang kamu tonton sebelumnya dan apa yang disukai oleh pelanggan lain yang serupa. Algoritma ini menggunakan kecerdasan buatan berdasarkan kumpulan data yang terus berubah.

6. Cuaca

Meskipun laporan cuaca sering kali tidak 100% akurat. Namun, berita cuaca biasanya memberikan informasi yang berguna untuk meramalkan peristiwa cuaca seperti badai, hujan salju, suhu, dan peristiwa cuaca lainnya. 

Peramal cuaca menggunakan data historis serta tren yang terkait dengan perubahan iklim, untuk meramalkan cuaca di masa depan. Dan ini juga salah satu penerapan analisis prediktif. 

7. Manufaktur

Semakin banyak, produsen menggunakan analisis preskriptif, yang bekerja dengan analisis prediktif, untuk menentukan tindakan masa depan berdasarkan sekumpulan data. 

Analisis preskriptif membantu para profesional rantai pasok memahami tindakan terbaik berdasarkan berbagai pilihan. Mereka juga menggunakannya untuk pemeliharaan prediktif, agar bisa memahami kapan mesin akan memerlukan perbaikan. Ini memungkinkan manajer rantai pasok meningkatkan efisiensi operasional mereka.

8. Analisis Maritim

Industri maritim menggunakan analisis dalam berbagai cara, salah satunya dalam desain kapal laut

Para desainer dapat meramalkan kebutuhan pengiriman di masa depan berdasarkan data masa lalu dan penggunaan angkutan, untuk merancang kapal laut yang paling cocok untuk penggunaan tersebut. 

Analisis data maritim juga berguna untuk menentukan optimasi rute, sehingga kapal dapat memperhitungkan pemakaian bahan bakar yang lebih efisien, serta menghindari rute berisiko, dan memenuhi batas waktu pengiriman.

Dengan demikian, banyak industri yang memanfaatkan analisis prediktif untuk merencanakan dan mengambil keputusan yang lebih baik berdasarkan data. Ini membantu mereka meningkatkan efisiensi, mengurangi risiko, dan memberikan layanan yang lebih baik kepada pelanggan.

Penggunaan Analisis Prediktif: Memajukan Bisnis e-Commerce dan Rantai Pasokannya

penggunaan analisis prediktif

Sekarang semakin jelas bagaimana analisis prediktif berguna dalam berbagai industri. Selanjutnya, mari kita fokus pada e-commerce dan operasi rantai pasokannya. 

Meskipun tidak wajib, penggunaan analisis prediktif bisa meningkatkan margin keuntungan pengirim dan membantu mereka melayani pelanggan dengan lebih baik. 

Di dunia e-commerce, pelanggan dapat dengan mudah beralih ke perusahaan lain jika barang tidak ada atau pengiriman akan memakan waktu terlalu lama. 

Oleh karena itu, tujuan perusahaan e-commerce adalah memprediksi kebutuhan pelanggan dan menunjukkan bahwa mereka memiliki barang kebutuhan serta mampu mengirimkannya dengan cepat.

Jadi, perusahaan e-commerce memiliki peluang untuk menggunakan kemampuan prediktif guna memperbaiki operasional dan meningkatkan penjualan serta kepuasan pelanggan. 

Harapannya, ini akan memberi mereka keunggulan lebih daripada pesaingnya. Nah, berikut beberapa cara menggunakan analisis prediktif untuk meningkatkan bisnis mereka:

1. Data Pelanggan

Perusahaan bisa berinteraksi dengan pelanggan secara lebih terarah dengan mengembangkan model prediktif. Misalnya, perusahaanmu dapat menganalisis pembelian, klik, dan mengelompokkan pelanggan yang memiliki preferensi serupa untuk lebih memahami pola pembelian. 

Informasi ini berguna untuk mengirimkan iklan melalui email atau SMS. Lebih daripada itu, kamu bisa menyarankan item berdasarkan preferensi pencarian pelanggan. Dengan kata lain, ini dapat meningkatkan penjualan.

2. Tren Pelanggan

Tren dapat berubah berdasarkan wilayah negara maupun segmen pelanggan. Solusi analisis prediktif dapat memudahkan fokus pada tren-tren tersebut untuk mempersiapkan stok barang sesuai dengan kuantitas, tanggal kedatangan, dan lokasi. 

Selanjutnya, ini juga dapat membantu persiapan staf gudang jika kamu mengelola penyimpanan dan pengiriman sendiri. Kemudian, kamu bisa menggunakan informasi ini untuk berunding dengan penyedia layanan logistik pihak ketiga (3PL) dan memastikan kapasitas.

3. Data Pengiriman

Dengan menganalisis data pengiriman, kamu bisa lebih memahami di mana pelangganmu tinggal dan apa yang akan mereka beli sebelum mereka melakukannya. Ini memungkinkanmu untuk menyiapkan stok untuk item tertentu dan memastikan mereka dapat mencapai pelangganmu dengan cepat. 

Jadi, kamu bisa memesan barang untuk gudang di seluruh kota atau negara, bukan hanya di satu lokasi, sehingga produk lebih dekat dengan konsumen akhir.

4. Performa Pengirim

Selain biaya, pengirim memiliki berbagai tingkat performa. Ini juga bisa kamu pantau dalam pengiriman e-commerce. Kamu bisa melihat tren dan prediksi yang dapat mempengaruhi biaya di masa depan. 

Lebih daripada itu, kamu bisa melihat bahwa pengiriman terlambat dapat mengakibatkan hilangnya sebagian pelanggan atau pendapatan. Performa dapat menurun di sekitar musim liburan. Jadi, jika kamu sudah melihat masalah, kamu bisa menggunakan analisis prediktif untuk mencari solusi terbaik. 

5. Analisis Tarif

Selain performa pengirim dan data pengiriman, kamu bisa lebih memahami tarif pengiriman dan pengirim di masa depan dengan analisis prediktif. Ini berlaku jika pengirimmu menaikkan tarif untuk lokasi, layanan, atau biaya tambahan tertentu. 

Dengan menggunakan data dan model prediktif, kamu dapat menilai berapa biaya yang akan datang. Kemudian, dengan menjalankan model berdasarkan berbagai pengaturan, kamu bisa mendapat gambaran detail biaya di masa depan. 

Sehingga, kamu bisa menggunakan informasi tersebut untuk mengubah rencanamu secara proaktif.

6. Manajemen Armada

Jika kamu terlibat dalam manajemen armada, katakanlah sebagai fleet manager, analisis prediktif membantu mengelola pengiriman, waktu staf, optimisasi rute, bahan bakar, dan penggunaan truk / armada. 

Pengiriman tahap terakhir biasanya adalah bagian yang paling mahal dalam rantai pasok. Oleh karena itu, memiliki data terbaik di tahap ini berarti kamu bisa mengurangi biaya dengan perencanaan dan analisis. 

Penggunaan software manajemen transportasi penting dalam kasus ini karena memberi visibilitas pengiriman dan pergerakan barang melalui kapal laut, kereta, dan truk ke gudang. 

Lebih daripada itu, program analisis prediktif dapat melihat seluruh rantai pasok dan menggunakan faktor eksternal untuk memberikan wawasan penting dan berdampak.

Menerapkan Analisis Prediktif: Strategi yang Efektif untuk Memanfaatkan Data

metode penerapan analisis prediktif

Sekarang, mari kita bahas bagaimana sebenarnya metode penerapan analisis prediktif dapat membantu perusahaan memanfaatkan data mereka secara efektif. 

Prosesnya mungkin terdengar kompleks. Namun, kita akan mengurai semuanya agar kamu bisa lebih mudah memahaminya.

  1. Pengumpulan Data: Langkah pertama adalah mengumpulkan data yang relevan dan berkualitas tinggi. Data ini bisa mencakup pembelian pelanggan, histori penjualan, aktivitas online, dan faktor lain yang berkaitan dengan bisnismu. Semakin banyak data yang kamu kumpulkan, semakin baik hasil analisis prediktifnya.
  2. Pemrosesan Data: Langkah selanjutnya adalah memprosesnya. Ini mencakup membersihkan data dari noise dan informasi yang tidak relevan.
  3. Analisis Data: Tahap ini melibatkan penggunaan teknik statistik dan algoritma komputer untuk menganalisis data dan mengidentifikasi pola atau tren yang mungkin tersembunyi di dalamnya. 
  4. Pemodelan Prediktif: Kemudian, kamu bisa membangun model prediktif. Model ini adalah representasi matematika dari hubungan antara berbagai variabel dalam data. 
  5. Pelatihan dan Validasi Model: Model prediktif perlu diuji dan divalidasi dengan data yang tidak terpakai sebelumnya. Ini penting untuk memastikan bahwa modelmu akurat dalam meramalkan hasil.
  6. Implementasi dan Evaluasi: Setelah model prediktif siap, kamu bisa mengimplementasikannya dalam operasi bisnis. Caranya dengan memberi rekomendasi produk kepada pelanggan, merencanakan stok barang, atau mengoptimalkan rute pengiriman. Selanjutnya, kamu perlu terus memantau kinerja model dan mengukur seberapa akurat hasil prediksinya.

—————–

Dengan pendekatan yang tepat, analisis prediktif di industri pengiriman, e-commerce dan ritel dapat menjadi alat untuk meningkatkan operasional bisnis, mengoptimalkan pengambilan keputusan, dan memberikan keunggulan kompetitif.

Leave a Comment

Artikel Pilihan

Artikel Terbaru