Analisis Sentimen
Nilai-nilai tertentu (negatif, netral, atau positif) dapat diberikan oleh seseorang melalui ucapan ataupunn tulisan. Analisis sentimen memiliki tujuan untuk memberikan skor pada setiap posting media sosial berdasarkan reaksi di bagian komentar. Teori yang sama ini dapat diterapkan pada korespondensi email, ulasan Google, dan bahkan pada percakapan telepon menggunakan analisis ucapan-ke-teks. Analisis ini dapat membantu divisi marketing dalam memilih produk, layanan, atau upaya pemasaran media sosial yang memperoleh reaksi yang diinginkan dari kumpulan pelanggan potensial Anda, dan untuk menentukan di mana gangguan dalam layanan pelanggan terjadi.
-
Social Media & Digital Marketing
Saat ini, pelanggan sangat aktif di situs media sosial seperti Facebook, LinkedIn, dan Twitter. Pemasar dapat menggunakan ilmu data untuk melihat prospek mana yang menjelajahi halaman media sosial mereka, konten apa yang mereka klik, dan banyak lagi. Dengan wawasan seperti ini, mereka dapat merumuskan strategi keterlibatan media sosial yang tepat. Platform pemasaran digital berkembang dengan data. Pemasar dapat mengumpulkan wawasan yang lebih baik dengan memberi makan platform ini dengan data yang disempurnakan. Ilmu data dapat meningkatkan platform pemasaran digital dengan menyediakan data yang tepat dan dengan demikian memungkinkan pemasar menentukan apa yang harus mereka lakukan untuk mencapai tujuan pemasaran mereka.
Analisis Prediktif
Analitik prediktif menyatukan model machine learning (dan terkadang kecerdasan buatan secara umum) untuk memprediksi apa yang mungkin terjadi dalam situasi tertentu yang memengaruhi bisnis Anda atau pelanggan Anda. Analisis ini memberikan prediksi apa yang akan terjadi di masa yang akan data menggunakan data historik. Salah satu model machine learning yang dapat digunakan adalah model Logistic Regression. Model machine learning ini sangat baik dalam memprediksi target variabel yang merupakan binary (0,1).
Â
Penerapan Data Science pada Perusahaan Netflix
Data Science telah diterapkan pada banyak perusahaan besar di dunia. Salah satu media layanan streaming terbesar juga menerapkan data science. Mesin rekomendasi Netflix melayani kenginan menonton film para pelanggan dan merekomendasikan film dan serial baru berdasarkan riwayat tontonan pengguna dengan minat yang sama. Meskipun efek langsung bagi pengguna memperkaya, membantu, dan pribadi, tujuan utamanya adalah membuat pengguna tetap berlangganan dari bulan ke bulan. Pada penerapannya, sistem rekomendasi ini melakukan analisis mengenai riwayat tontonan dan genre kesukaan para pelanggan, lalu mereka membuat model machine learning yang akan memprediksi film-film yang relevan terkait genre yang kita sukai. Hal ini tentunya membuat para pelanggan.
Ilmu data science ini akan sangat diperlukan bagi para perusahaan. Dengan ilmu ini kita dapat mendapatkan insight dari data yang kita miliki. Apalagi data yang ada sekarang begitu banyak, atau biasa disebut Big Data, sehingga ilmu ini sangat membantu dalam mengambil keputusan bisnis dari data relevan dan jumlahnya sangat banyak.
Penulis: Muhammad Nabiil
