4 Metode Machine Learning dalam Dunia Bisnis

Compas.co.id – Dalam dunia bisnis, penggunaan machine learning penting agar bisa membuat prediksi data yang lebih akurat di masa depan berdasarkan data-data sebelumnya. Machine learning mendorong brand bisnis menjadi brand pilihan konsumen dengan cara mendukung pertumbuhan, penjualan, melihat peluang baru yang terbentuk, dan tentunya membantu menyelesaikan masalah bisnis.

Dalam melakukan bisnis, Anda tentu tak bisa lepas dari penggunaan data-data sebagai acuan pengambilan keputusan strategis. Apalagi di awal tahun 2023 ini adalah waktu yang tepat untuk evaluasi dan repositioning brand Anda di pasar. Untuk itu pengetahuan mengenai machine learning ini sedikit banyak akan memberikan insights yang berharga bagi bisnis Anda.

Pengertian Machine Learning

Machine learning adalah bagian dari Artificial Intelligence (AI) dan ilmu komputer yang fokus pada penggunaan data-data dan algoritma tertentu untuk meniru persis cara berpikir manusia dan secara bertahap dapat menambah tingkat akurasinya. Dalam ilmu komputer, teknologi machine learning merupakan terobosan penting untuk perkembangan ilmu data. 

Dengan menggunakan statistika dan algoritma, penggunaan machine learning dalam data science bermanfaat untuk melatih data sesuai dengan yang dipelajari dan menemukan pola-pola data tertentu untuk membuat prediksi yang lebih akurat. 

Machine learning menganalisa data dari pembuatan model analitis yang dilakukan secara otomatis. Oleh karena teknologi ini adalah bagian dari Artificial Intelligence, maka machine learning muncul dari sebuah ide yaitu sistem dapat belajar dari data, identifikasi pola-pola, dan membuat keputusan bisnis dengan sedikit sekali intervensi dari manusia selama proses tersebut berlangsung.

4 Metode Machine Learning 

1. Supervised learning

Metode supervised learning ini dilakukan dengan pemberian label atau tujuan akhir terlebih dahulu pada data yang digunakan dalam machine learning. Kemudian diklasifikasikan oleh developer yang dapat membuat algoritma melihat keakuratan kinerjanya.

Dalam proses pengerjaannya, metode ini perlu bantuan dari data-data periode sebelumnya untuk melatih dan menentukan model dari algoritma yang dipilih. Pelatihan data tersebut memungkinkan maka model tersebut membantu hasil input membuat prediksi lebih akurat.

Baca Juga: Mengenal 7 Manfaat Big Data Analytics yang Penting Bagi Perusahaan

2. Unsupervised learning

Metode satu ini tidak membutuhkan data input dari periode sebelumnya. Metode unsupervised learning dapat mempelajari sendiri data yang telah diberikan. Berbeda dengan supervised learning, metode ini pun tidak membutuhkan label atau tujuan akhir. Tetapi algoritmanya akan membentuk cluster-cluster dari data yang serupa.

Umumnya metode unsupervised dilakukan dengan tidak ada bantuan dari manusia sama sekali. Jadi komputer betul-betul mempelajari semua data secara mandiri.

Anda sedang merencanakan strategi bisnis yang tepat untuk brand Anda agar menjadi pilihan terbaik konsumen 2023? Tentunya Anda membutuhkan data riset pasar yang detail dan akurat. Kabar baiknya, sekarang Anda bisa membaca data riset pasar di Indonesia FMCG E-commerce Report 2022 secara GRATIS dengan KLIK DI SINI. Atau langsung saja coba GRATIS 30 menit Demo Compas Dashboard di link ini.

3. Semi supervised learning

Seperti namanya, metode ini adalah penggabungan dari supervised dan unsupervised learning. Metode semi supervised menggunakan sejumlah kecil data berlabel dan sejumlah data tak berlabel untuk melatih algoritma.

Data yang berlabel digunakan untuk melatih algoritma machine learning secara parsial, lalu setelah berlatih secara parsial maka algoritma itu akan melabeli data yang tidak berlabel. Kelebihan menggunakan cara ini yaitu tidak membutuhkan data berlabel dalam jumlah banyak.

4. Reinforcement learning

Metode terakhir ini adalah metode yang dijalankan menggunakan dataset bersistem “rewards/punishment” dan dapat menawarkan umpan balik ke algoritma untuk belajar dari pengalaman coba-cobanya. Pada dasarnya ini sama dengan pemahaman pola yang sering dilakukan manusia yaitu belajar dari percobaan.

Algoritma metode ini akan belajar terus menerus dari lingkungan atau interaksi yang berhubungan dengannya. Dari situ algoritma akan mendapatkan “punishment” atau “reward” sebagai hasil positif dan negatif berdasarkan aktivitas coba-cobanya.

4 Manfaat Machine Learning dalam Dunia Bisnis

1. Efisiensi modal

Dengan menggunakan model machine learning prediktif, perusahaan dapat mengotomatisasi pengumpulan data kinerja dari peralatan dan komponen-komponen serta memantau bagaimana kondisinya dan menghitung berapa sisa masa pakainya. Dengan begitu, kegiatan pemeliharaan dan servicenya dapat diprediksi sehingga perusahaan dapat menyiapkan biaya-biayanya dari jauh hari.

2. Search engine result

Setiap Anda membuka Google dan mengetikkan sebuah kata kunci, algoritma Google akan langsung menganalisa Anda untuk menyempurnakan pengiriman hasil di masa depan.

3. Prediksi permintaan lebih akurat

Agar brand bisnis bisa terus bertahan di pasar yang kompetitif, contohnya seperti pasar FMCG, maka brand wajib membuat segala keputusan berdasarkan data riset pasar yang tepat. Brand perlu mengikuti perkembangan trend pasar dan mengetahui perilaku konsumen dengan akurat, seperti apa perubahan seleranya, harapannya, kebutuhan lain yang muncul dari permasalahan yang dihadapi dan lainnya.

Dengan memasukkan machine learning ke dalam proses analitik data, brand mendapatkan hasil yang jauh lebih akurat dan kuat untuk memprediksi permintaan konsumen di masa depan.

Secuil contoh hasil dari penerapan machine learning bisa Anda lihat di data riset pasar dari Compas. Laporan ini berisi semua hasil riset pasar FMCG tahun 2022 yang memudahkan brand Anda untuk mendapat positioning yang tepat di tahun 2023.

Sekarang Anda bisa membacanya di Indonesia FMCG E-commerce Report 2022 secara GRATIS dengan KLIK DI SINI. Atau langsung saja coba GRATIS 30 menit Demo Compas Dashboard di link ini. 

Baca Juga: 3 Manfaat dan Faktor Metode Forecasting Untuk Memenangkan Pasar Bisnis Online

4. Personalisasi customer engagement

Zaman sekarang personalisasi adalah hal krusial agar bisa bersaing di kompetisi pasar yang ketat. Machine learning dapat membantu analisa perilaku konsumen dan menyarankan beberapa produk tambahan berdasarkan history pembelian dan barang apa saja yang banyak dilihat oleh konsumen. 

Pemilik toko online jadi mengetahui sehingga bisa berinteraksi dengan konsumen dengan cara lebih personal. Hal itu tentu saja berdampak pada brand awareness dan peluang penjualan terbuka lebih besar.

4 Contoh Penerapan Machine Learning dalam Dunia Bisnis

1. Media Sosial

Media sosial menjadi platform yang paling lama digunakan oleh user, sebagian besar waktu user dilakukan di dalam media sosial. Semua media sosial menggunakan teknologi machine learning agar user menghabiskan lebih banyak waktu di dalamnya karena apa yang terpampang di media sosial tersebut sesuai dengan apa yang dibutuhkan dan diinginkan oleh masing-masing user.

Baca Juga: 10 Strategi Social Media Marketing yang Jitu

2. Kesehatan

Machine learning dalam bidang health contohnya seperti menangani masalah diagnostik dan prognostik. Kemudian dapat menganalisa data medis untuk identifikasi keteraturan data, menghapus data yang sudah tidak valid, memantau pasien secara efektif dan efisien. Manajemen pasien rumah sakit dan administrasi pun menjadi lebih cepat.

3. Transportasi

Penggunaan machine learning dalam bidang transportasi adalah memeriksa arus lalu lintas secara real time, dapat mendeteksi situasi lalu lintas seperti adanya kecelakaan atau kemacetan, menunjukkan rute tercepat agar mengurangi waktu perjalanan. Contohnya adalah Google Maps dan Waze.

4. Finansial

Teknologi machine learning juga diterapkan di industri finansial sehingga industri ini cukup naik daun beberapa tahun belakangan karena adanya terobosan teknologi. Teknologi ini menciptakan layanan perbankan yang jauh lebih efisien berbentuk mobile banking yang lebih dipersonalisasi seperti user dapat memilih avatar dan warna kartu sesuai keinginannya. 

Adanya mobile banking pun tidak mengharuskan user pergi ke kantor bank untuk mendaftar dan bertransaksi. M-banking juga memungkinkan user untuk cek saldo, transfer, membuka rekening tabungan, investasi, dan layanan keuangan lain hanya dalam genggaman tangan saja.

Minat membaca data pasar FMCG yang akurat dan tepat? Anda bisa mendapatkannya di Indonesia FMCG E-commerce Report 2022 secara GRATIS dengan KLIK DI SINI. Atau langsung saja coba GRATIS 30 menit Demo Compas Dashboard di link ini. 

Anda juga bisa bertanya di DM Instagram Compas atau hubungi Team Compas. Compas siap mendampingi Anda menjadi brand pilihan kepercayaan konsumen di e-commerce tahun 2023!