Big Data, Faktor Pengubah Industri Retail

Menurut eksperimen yang dilakukan dan didukung oleh pendekatan prediktif untuk menentukan kebangkitan dan kejatuhan dari permintaan sebuah produk, pendekatan ini diketahui mampu mengalahkan sistem pendekatan "end of season sale" sebanyak 9:1.

Identifikasi Konsumen
Menentukan konsumen mana yang menginginkan suatu produk tertentu, dan mengetahui cara terbaik untuk meletakkannya di hadapan mereka merupakan kunci di sini. Sampai saat ini, pengguna retail sangat bergantung pada teknologi recommendation engine online, serta data yang dikumpulkan melalui catatan transaksi baik offline maupun online. 

Permintaan diperkirakan untuk masing-masing wilayah geografis berdasarkan demografi tentang konsumen mereka yang dimiliki pada area tersebut. Ini berarti saat retailer mendapat pesanan, mereka bisa memenuhinya dengan lebih cepat dan efisien. Data bagaimana setiap konsumen berinteraksi dan berkomunikasi dengan retailer digunakan untuk menentukan cara terbaik untuk menarik perhatian konsumen dengan menggunakan promosi atau suatu produk tertentu -- baik melalui email, SMS, atau notifikasi yang ada di ponsel.

Menarik Uang
Analitik telah menunjukkan bahwa banyak konsumen yang mengunjungi toko online tidak jadi membeli pada saat-saat terakhir ketika konsumen memasukkan barang ke dalam keranjang belanja digitalnya namun tidak mengonfirmasi pembayaran. 

Pelaku retail dengan bantuan analitik berteori bahwa fenomena ini terjadi karena konsumen tidak dapat menemukan kartu kredit maupun debit untuk mengonfirmasi detail pembayaran. 

Beberapa perusahaan retail akhirnya mengubah cara pembayarannya menjadi model invoice, di mana konsumen bisa membayar setelah produk diantarkan. Model ini didukung dengan pencegahan kecurangan yang canggih untuk memastikan sistem tidak dapat dimanipulasi oleh pihak-pihak yang berniat jahat.

Kesimpulan

Industri retail memang sedang mengalami sedikit stagnasi, namun perusahaan-perusahaan retail mengakalinya dengan merangkul ide tentang migrasi produknya ke dalam bentuk digital. Revolusi digital besar-besaran yang sedang terjadi selama satu decade terakhir memang menarik untuk diikuti, terutama di industry retail. 

Di Indonesia sendiri, banyak pelaku retail yang sudah mulai mengikuti revolusi digital ini, sayangnya hanya sedikit yang menggunakan kekuatan big data analitik untuk membuat penjualan menjadi laku. Terbatasnya analitik yang terpercaya adalah mungkin salah satu faktor yang membuat perusahaan retail di Indonesia masih skeptis terhadap analitik, padahal sebenarnya sudah banyak produk big data analitik yang dapat diandalkan dengan budget yang tergolong rendah. 

Salah satunya adalah Paques, produk big data analitik asal Indonesia ini merupakan salah satu analitik yang kompeten dan mampu bersaing. Dengan teknologi self-service analytic yang dimilikinya, Paques dapat digunakan oleh hampir semua orang dari berbagai latar belakang sehingga dapat menghemat biaya operasional. Paques juga terdiri dari satu paket sehingga perusahaan tidak perlu mengeluarkan biaya tambahan untuk membeli hal-hal lainnya.

Pengguna retail -- besar maupun kecil -- telah menuai keuntungan dari menganalisa data terstruktur selama bertahun-tahun, namun mereka baru saja memahami analisa data yang tidak terstruktur. Padahal tidak diragukan lagi bahwa terdapat banyak potensi yang belum terjamah dalam media sosial, feedback konsumen, potongan video, rekaman percakapan telepon, dan data-data GPS.