Retail Predictive Analytics: Definisi, Manfaat, dan Contohnya

Dalam industri retail, ada kemungkinan terjadi perbedaan besar antara toko di satu wilayah dengan toko di wilayah-wilayah lain. Misalnya, pada saat acara seperti Lebaran, akhir tahun, atau tren lokal. Tanpa adanya prediksi yang tepat, ada kemungkinan besar perusahaan berisiko mengalami stockout di satu cabang atau overstock di cabang yang berbeda.

Itulah sebabnya perusahaan mulai menggunakan retail predictive analytics. Penggunaan retail predictive analytics ini memungkinkan Anda memahami tren masa lalu dan memprediksi tren bisnis di masa depan.

Lalu, bagaimana predictive analytics membantu perusahaan retail enterprise menghadapi permintaan yang dinamis? Artikel ini akan membahas apa itu retail predictive analytics, cara kerjanya dalam operasional sehari-hari, manfaat yang diberikan kepada perusahaan Anda, cara menerapkannya, hingga tantangan-tantangan yang mungkin muncul saat memakainya.

Key Takeaways

• Retail predictive analysis adalah proses analisis data yang memanfaatkan data masa lalu dan sekarang untuk memprediksi tren penjualan, permintaan produk-produk tertentu, dan perilaku konsumen di masa depan.
• Tujuan utama Retail Predictive analytics adalah untuk menyiapkan bisnis Anda menghadapi perubahan besar sebelum mengalami masalah atau kerugian yang besar
• Retail predictive analysis dilakukan melalui serangkaian proses dari pengumpulan data hingga penerapan prediksi
• ScaleOcean Atlas menghubungkan POS, inventory, purchasing e-commerce, dan analisis AI semua dalam satu platform untuk mendukung operasional retail Anda.

Coba Konsultasi Gratis!

Apa itu Retail Predictive Analytics?

Retail predictive analytics adalah proses analisis data yang memanfaatkan data masa lalu dan sekarang untuk memprediksi tren penjualan, permintaan produk-produk tertentu, dan perilaku konsumen di masa depan. Teknik ini merupakan gabungan dari ilmu statistik dan machine learning yang membantu menemukan pola yang susah ditemukan secara manual.

Para pedagang ritel menerapkan metode ini untuk mengubah data transaksi, inventaris, dan data pelanggan menjadi wawasan berharga untuk Anda. Hasil dari predictive analysis ini membantu tim retail membuat keputusan yang tepat tanpa mengorbankan kecepatan.

Apa Tujuan Predictive Analytics dalam Retail?

Predictive analytics dalam retail bukan sekadar analisis data semata. Tujuan utamanya adalah untuk menyiapkan bisnis Anda menghadapi perubahan besar sebelum mengalami masalah atau kerugian yang besar.

Retailer sering memanfaatkan predictive analytics untuk mengantisipasi demand dan memperkirakan kebutuhan stoknya di setiap SKU. Selain itu, pendekatan ini memungkinkan mereka mendeteksi kemungkinan stockout lebih awal, sehingga tim procurement-nya bisa bertindak sebelum raknya benar-benar kosong.

Selain manajemen inventaris, analisis prediktif akan membantu Anda memahami perubahan perilaku konsumen Anda. Sistem ini dapat memprediksi kinerja dari SKU tertentu dan memilih strategi penandaan harga diskon yang tepat untuk bisnis Anda.

Bagaimana Cara Kerja Retail Predictive Analytics?

Retail predictive analysis dilakukan melalui serangkaian proses yang saling terhubung satu sama lain, mulai dari pengumpulan data hingga penerapan prediksi. Setiap langkah memengaruhi keandalan hasil akhir prediksi Anda, oleh karena itu berikut cara kerja predictive analytics di operasional sehari-hari:

1. Mengumpulkan Data Retail

Prosesnya dimulai dengan mengumpulkan data dari berbagai sumber seperti POS, sistem inventory, dan platform e-commerce. Semakin lengkap sumber datanya, semakin akurat pola yang terbaca nantinya.

Ini mencakup data transaksi, data inventaris, dan bahkan data interaksi pelanggan dari berbagai channel. Tanpa data yang cukup, model prediktif akan kesulitan untuk memprediksi dengan akurat permintaan yang sebenarnya.

2. Membersihkan dan Menyatukan Data

Data yang dikumpulkan dari berbagai sumber biasanya dalam format-format yang berbeda dan juga ada duplikatnya. Oleh karena itu, data perlu dibersihkan dan dikonsolidasikan sebelum dianalisis.

Pembersihan melibatkan menyinkronkan data SKU master, menghapus duplikat dan memverifikasi satuan pengukuran. Data ini merupakan blok bangunan yang penting dari model prediktif Anda.

3. Mengidentifikasi Pola

Setelah data dibersihkan, sistem mulai mencari pola-pola berdasarkan penjualan Anda sebelumnya, musim, dan kebiasaan pembeli Anda. Pola-pola ini merupakan dasar untuk memahami bagaimana demand bergerak secara berkala.

Anda juga perlu mengetahui pengaruh kampanye promosi, liburan dan musiman terhadap angka penjualan Anda. Semakin jelas pola-pola tersebut, semakin akurat model Anda memproyeksikan permintaan di masa depan.

4. Membuat Model Prediksi

Pola-pola tersebut kemudian diubah ke dalam bentuk model prediktif yang dibangun berdasarkan statistik atau teknik pembelajaran mesin. Pelatihan model-model ini dilakukan berdasarkan data historis dan memungkinkan mereka untuk mendeteksi hubungan antara variabel. Pilihan model itu sendiri bergantung pada karakteristik data dan tujuan bisnis Anda.

5. Menghasilkan Forecast

Model yang terlatih kemudian menghasilkan forecast yang berupa proyeksi penjualan, kebutuhan stok, atau tren permintaan. Forecast ini disajikan dalam periode waktu tertentu sesuai kebutuhan bisnis.

Hasil dari forecast dikaitkan langsung dengan tingkat kepastian atau rentang perkiraan, bukan hanya angka pasti saja. Hal ini membantu manajemen perusahaan Anda menghargai tingkat ketidakpastian yang ada.

6. Menggunakan Hasil Prediksi dalam Operasional

Forecast tidak berhenti sebagai laporan, tetapi langsung digunakan dalam operasional harian. Tim purchasing, manajemen inventaris dan pricing semuanya mendapatkan manfaat dari prediksi ini untuk membuat keputusan yang paling tepat di bidangnya.

Penerapan dari prediksi tersebut meliputi penjadwalan pengisian ulang, distribusi inventaris di antara toko-toko, bahkan promosi. Dengan cara seperti itu, prediksi tersebut memiliki efek langsung pada bisnis ritel Anda.

Apa Data yang Dibutuhkan Retail Predictive Analytics?

Akurasi dari analisis prediktif bergantung pada kualitas data yang dimasukkan ke dalam model. Berikut beberapa contoh jenis data yang dimasukkan adalam predictive analytics:

• Sales Transaction Data: mencatat riwayat pembelian produk di setiap toko dalam jangka waktu tertentu.
• Inventory Data: mengandung informasi tentang jumlah stok, pergerakan, dan ketersediaan barang di setiap titik penjualan.
• Product Data: mengandung informasi tentang produk seperti kategori, ukuran, dan varian serta siklus hidup produknya.
• Customer Data: mengandung pola perilaku pelanggan, preferensi dan segmentasi pelanggan ritel.
• Promotion dan Pricing Data: mencatat informasi tentang lokasi toko, ukuran toko, dan kinerja penjualan di setiap cabang
• Store Data: mengandung informasi tentang lokasi toko, ukuran toko, dan kinerja penjualan di setiap cabang.
• Supplier dan Procurement Data: merekam lead time, harga beli, dan kapasitas dalam retail supply chain.
• External Data: mengandung faktor-faktor eksternal seperti musim, cuaca, atau event yang memengaruhi permintaan

Manajemen inventaris ritel akan menjadi lebih akurat jika semua data ini tersedia dan saling terhubung. Memiliki integrasi penuh membuat model Anda memahami konteks bisnis Anda dengan lebih baik.

Apa Manfaat Retail Predictive Analytics?

Ada manfaat yang jelas dari penggunaan predictive analytics untuk kegiatan operasi ritel sehari-hari seperti manajemen inventaris dan penetapan harga. Hal ini tercermin pada efektivitas Anda dalam hal biaya dan pengalaman layanan pelanggan, berikut semua manfaat dari penggunaan predictive analytics:

1. Meningkatnya Demand Forecasting

Prediksi memberikan Anda wawasan tentang tren permintaan. Manajemen inventaris Anda pun menjadi praktis, realistis, dan sesuai dengan kondisi pasar yang selalu berubah.

2. Mengurangi Risiko Stockout

Dengan mendeteksi potensi kehabisan stok lebih awal, tim procurement Anda bisa melakukan replenishment yang tepat waktu. Risiko kehilangan penjualan akibat rak kosong pun ditekan secara signifikan.

3. Mengurangi Overstock

Prediksi membantu Anda menghindari pembelian stok berlebih yang berisiko menjadi dead stock. Modal kerja Anda pun tidak tertahan pada barang-barang yang perputarannya lambat.

4. Mengoptimalkan Inventory Allocation

Dengan menggunakan predictive analytics, Anda dapat mengalokasikan stok Anda di antara toko-toko Anda berdasarkan kebutuhan masing-masing toko. Dengan distribusi yang tepat, ketidakseimbangan stok antara toko yang sibuk dan toko yang sepi dapat diminimalkan.

5. Meningkatkan Strategi Pricing

Akhirnya, dengan predictive analytics Anda dapat memahami waktu yang optimal untuk melakukan diskon atau promosi tanpa merugikan margin keuntungan Anda. Pada dasarnya, strategi penetapan harga Anda pun menjadi adaptif terhadap perubahan-perubahan pada permintaan.

Baca juga: 12 Tren Industri Ritel Terkini yang Wajib Diketahui

Apa Saja Use Case Retail Predictive Analytics?

Predictive analytics digunakan dalam beberapa situasi operasional di sektor ritel. Setiap kasus penggunaan ini mengatasi masalah-masalah tertentu yang umum terjadi di operasi ritel. Berikut beberapa use case yang perlu dipertimbangkan:

1. Demand Forecasting

Digunakan untuk memproyeksikan volume penjualan per SKU dalam periode-periode tertentu. Hasil analisis ini menjadi dasar perencanaan pembelian dan produksi.

2. Predictive Replenishment

Ini menentukan waktu dan jumlah yang tepat untuk melakukan replenishment berdasarkan pola konsumsi stok. Pendekatan ini mengurangi risiko terjadinya keterlambatan replenishment yang pada akhirnya mengurangi jumlah penjualan Anda.

3. Stockout Prediction

Model ini membuat perkiraan produk mana yang akan habis dalam waktu dekat. Dengan demikian, tim Anda dapat mengambil langkah-langkah preventif sebelum stok benar-benar habis.

4. Inventory Allocation

Perkiraan ini membantu mengalokasikan stok antara cabang atau gudang dengan tepat. Ini mencakup analisis hasil penjualan untuk setiap lokasi agar dapat mencegah overstock maupun stockout di setiap toko.

5. Promotion Forecasting

Membantu prediksi efek dari promosi terhadap peningkatan permintaan. Dengan prediksi ini, tim Anda dapat menyiapkan stok tambahan sebelum melakukan kampanye promosi.

Contoh Penerapan Predictive Analytics pada Multi-Store Retail

Bayangkan sebuah bisnis ritel memiliki lebih dari 100 lokasi yang tersebar di beberapa kota besar. Setiap lokasi memiliki tren penjualan yang unik berdasarkan musim atau selera pasar lokal.

Tim procurement bergantung pada predictive analytics untuk membandingkan kinerja SKU di semua cabangnya sekaligus. Hasil dari proses ini adalah bahwa cabang-cabang yang berada di kota dengan permintaan tinggi akan menerima stok lebih banyak dibandingkan dengan cabang lain.

Namun, saat musim Ramadan tiba, sistem tersebut akan mengidentifikasi kenaikan permintaan untuk kategori-kategori tertentu sebelum waktunya. Tim manajemen ritel Anda pun dapat menyesuaikan replenishment-nya agar stok tetap tersedia tanpa harus menumpuknya di gudang pusat.

Bagaimana AI Membantu Retail Predictive Analytics?

AI menguatkan kemampuan predictive analytics Anda dalam membaca data retail yang kompleks. AI tidak menggantikan keputusan bisnis Anda, tetapi mempertajam akurasi predictive analytics dengan mengenali pola demand, memperbarui forecast, hingga menghubungkan prediction langsung dengan business workflow. Berikut beberapa cara AI membantu predictive analytics Anda:

1. Mengenali Pola Demand yang Kompleks

Pola demand di retail bersifat tidak konsisten, karena dipengaruhi oleh banyak faktor secara bersamaan di setiap waktu. AI mampu menganalisis kombinasi musim, promosi, dan tren pasar sekaligus sehingga pola-pola yang tersembunyi terdeteksi dengan akurat dan tepat waktu.

Oleh karena itu, Anda tidak lagi bergantung pada asumsi atau intuisi semata saat menyusun rencana stok di setiap periode penjualan. Sebaliknya, keputusan diambil berdasarkan data yang diproses oleh AI, sehingga risiko kesalahan dapat ditekan secara signifikan.

2. Memperbarui Forecast dari Data Baru

Data penjualan berubah setiap hari, sehingga forecast yang bersifat statis akan cepat kehilangan relevansinya di lapangan operasional. AI mengatasi masalah ini dengan memperbarui perhitungannya secara otomatis begitu data transaksi masuk ke dalam sistem retail perusahaan.

Proses pembaruan yang berjalan secara real-time ini membantu tim operasional Anda merespons perubahan pasar dengan cepat dibandingkan dengan metode konvensional. Akibatnya, keputusan restock maupun promosi pun disesuaikan tanpa harus menunggu laporan mingguan atau bulanan.

3. Mendeteksi Anomali

Anomali dalam data penjualan, seperti lonjakan atau penurunan drastis yang tidak wajar, sering tidak tercatat dalam pengamatan manual sehari-hari. Maka, dengan itu, AI dilatih untuk mengenali pola normal sebelum bisa menandai transaksi atau tren yang menyimpang secara otomatis.

Dengan deteksi dini ini, Anda bisa mencari penyebabnya yang mungkin karena kesalahan sistem, kecurangan, maupun perubahan perilaku konsumen di pasar. Respons yang cepat membantu Anda mencegah kerugian yang besar di kemudian hari bagi keberlangsungan bisnis secara umum.

4. Mengidentifikasi Customer Pattern

Setiap pelanggan memiliki kebiasaan belanja yang berbeda-beda, dari frekuensi kunjungan hingga preferensi produk yang spesifik. AI mengelompokkan pelanggan-pelanggan ini berdasarkan pola tersebut sehingga Anda mendapatkan gambaran segmentasi yang akurat, dan actionable.

Informasi ini kemudian dipakai untuk merancang strategi pemasaran yang personal dan relevan di setiap segmen pelanggan yang ada. Hasilnya, kampanye promosi Anda pun tepat sasaran dan tingkat konversi pelanggan meningkat secara bertahap dan konsisten.

5. Membantu Membandingkan Banyak Store dan SKU

Retailer dengan banyak cabang dan ribuan SKU kesulitan membandingkan performanya secara manual setiap bulan. AI menyederhanakan proses ini dengan menyajikan perbandingan lintas toko dan produk, semua dalam satu tampilan yang ringkas, terstruktur, dan mudah dibaca.

Perbandingan yang komprehensif ini memudahkan manajemen Anda mengidentifikasi toko dengan performa baik maupun toko yang memerlukan perhatian khusus dengan cepat. Pada akhirnya, Anda menyesuaikan alokasi stok Anda berdasarkan kebutuhan masing-masing lokasi dengan cepat.

6. Menghubungkan Prediction dengan Business Workflow

Prediksi yang akurat tidak berguna jika hasilnya cuma laporan dan tidak ditindaklanjuti oleh tim Anda. AI membantu dengan menghubungkan output forecast ini langsung ke alur kerja operasional seperti pemesanan otomatis dan penjadwalan stok.

Integrasi ini memastikan setiap insight segera dijadikan tindakan nyata tanpa proses manual tambahan yang merepotkan tim Anda. Hasilnya, Anda dapat bergerak lebih cepat dalam merespons dinamika permintaan pasar yang terus berubah setiap hari.

Perbandingan Retail Predictive Analytics vs Traditional Forecasting

Perbedaan utama keduanya terletak pada kedalaman analisis dan jenis data yang digunakan. Di mana traditional forecasting mengandalkan data historis dan pola sederhana untuk menghasilkan forecast-nya, sedangkan predictive analytics memanfaatkan multi-variable data, model statistik, serta menghitung faktor-faktor eksternal ke dalam analisanya.

Berikut semua perbedaan antara traditional forecasting dengan predictive analytics dalam operasional sehari-hari:

Tantangan Retail Predictive Analytics

Penerapan predictive analytics tidak selalu berjalan mulus, terutama pada retailer-retailer dengan skala operasional besar. Berikut tantangan-tantangan umum seperti data yang tersebut, master SKU yang tidak konsisten, hingga insight yang tidak terhubung dalam predictive analytics:

1. Data Retail Tersebar di Banyak Sistem

Data sering tersimpan secara terpisah antara sistem POS, inventory, dan e-commerce. Kondisi ini menyulitkan proses integrasi data yang dilakukan sebelum analisis dilakukan.

2. Master SKU Tidak Konsisten

Penamaan dan kode SKU yang berbeda dari satu sistem ke sistem yang lain membuat data penjualan sulit disatukan. Ketidakkonsistenan ini berdampak langsung pada akurasi model Anda.

3. Historical Data Tidak Cukup

Produk baru atau toko baru sering kekurangan histori data untuk dianalisis. Ini mengakibatkan model prediksi Anda kesulitan memberikan estimasi yang dapat dipercayai.

4. Forecast Tidak Dibuat pada Granularity yang Tepat

Forecast yang terlalu umum, misalnya per kategori saja, kurang berguna untuk keputusan operasional harian. Granularity yang tepat diperlukan agar hasil prediksi benar-benar actionable.

5. Perubahan Demand Mendadak

Peristiwa tak terduga seperti tren viral atau perubahan kebijakan membuat pola historis yang ada kurang relevan. Oleh karena itu, model Anda perlu diperbarui agar tetap mengikuti kondisi terkini.

6. Insight Tidak Terhubung dengan Operational Workflow

Forecast yang berhenti sebagai laporan tidak memiliki arti karena tidak akan memengaruhi operasi Anda dalam aspek apa pun. Untuk mendapatkan manfaat dari laporan tersebut, hasilnya harus benar-benar terintegrasi dalam proses purchasing dan inventory Anda.

Menurut studi dari Indonesian Journal of Engineering, penerapan model prediksi permintaan berdasarkan analisis Big Data pada sistem multiproduk meningkatkan efisiensi operasional perusahaan karena dapat meminimalkan risiko kelebihan stok dan kekurangan stok. Selain itu, sistemnya pun menjadi lebih fleksibel terhadap perubahan permintaan dan kondisi pasar.

Cara Menerapkan Retail Predictive Analytics

Untuk menerapkan analisis prediktif, Anda harus mengikuti prosesnya dari tahap satu ke tahap berikutnya untuk memastikan hasilnya diterapkan dengan benar. Berikut tahapan penerapan predictive analytics yang harus Anda ketahui:

• Tentukan Business Problem: Mulai dari masalah bisnis yang ingin Anda selesaikan menggunakan prediksi data.
• Tentukan Level Prediksi: Memilih apakah prediksi akan dilakukan pada tingkat SKU, kategori atau tingkat toko tertentu
• Identifikasi Data yang Dibutuhkan: Mengumpulkan sumber data yang relevan tergantung pada kebutuhan dari model prediksi tersebut.
• Bersihkan dan Standardisasi Master Data: Memastikan data tersebut konsisten sebelum dapat dianalisis.
• Bangun Baseline Forecast: buat model awal sebagai acuan sebelum penyempurnaan lebih lanjut.
• Validasi Prediksi dengan Data Aktual: bandingkan hasil model dengan data penjualan riil secara berkala.
• Tentukan KPI Model dan Business KPI: Mengevaluasi akurasi dari model serta dampaknya terhadap tujuan bisnis.
• Hubungkan Prediksi dengan Workflow: Menyambungkan hasil dari prediksi dengan prosedur pembelian dan persediaan barang.
• Mulai dari Scope Terbatas: Melakukan pengujian di beberapa outlet atau kategori produk sebelum memperluas proses implementasi.
• Evaluasi dan Perbarui Model: Secara berkala menilai model untuk memastikan bahwa model tersebut tetap relevan dengan lingkungan pasar.

Penerapan omnichannel retail menambahkan kompleksitas data yang perlu diperhitungkan dalam proses ini. Semakin banyak channel penjualan yang Anda miliki, semakin penting kemampuan sistem Anda untuk menyatukan data secara real-time.

Optimalkan Retail Predictive Analytics dengan ScaleOcean Atlas

ScaleOcean Atlas untuk retail menghubungkan POS, inventory, e-commerce, dan analisis data berbasis AI dalam satu platform. Modul POS ScaleOcean Atlas menyatukan transaksi, inventory, pricing, promotion, payment, hingga sales reporting Anda. Dengan begitu, data yang dibutuhkan untuk analisis prediktif tidak perlu dikumpulkan dari sistem toko yang terpisah-pisah.

Lalu, ScaleOcean Atlas juga dilengkapi dengan ScaleMind sebagai intelligence layer di dalam workflow bisnisnya. ScaleMind dapat membantu pengguna melihat tren sales, membandingkan performa antar-store, dan menemukan SKU dengan perubahan demand signifikan.

ScaleOcean Atlas membantu Anda merangkum inventory exception, melihat forecast, bahkan memberikan Anda data pendukung untuk keputusan replenishment Anda. Jika Anda ingin mengetahui bagaimana software ini membantu proses retail Anda, segera jadwalkan konsultasi dengan tim kami sekarang!

Berikut modul-modul dari ScaleOcean Atlas:

• Retail POS: Memproses pembayaran di toko secara efisien, mencatat transaksi, dan mengelola berbagai metode pembayaran.
• Promo & Discount: Mengelola kampanye promosi dan diskon secara terpusat, memudahkan penjadwalan dan pelaksanaan promosi.
• Purchasing Management: Mengotomatisasi proses pembelian barang dari pemasok, memantau stok, dan mengelola pesanan ulang secara efisien.
• Sales Management: Mengelola seluruh siklus penjualan dari penawaran hingga pembayaran, memastikan visibilitas penuh terhadap kinerja penjualan.
• Online CRM: Mengelola hubungan pelanggan dengan mencatat interaksi dan mempersonalisasi penawaran.
• Integrasi Aplikasi e-Commerce: Menyinkronkan penjualan dan stok dari berbagai platform e-commerce seperti Shopee atau Lazada, memastikan manajemen omnichannel yang efektif.

Kesimpulan

Retail predictive analytics adalah pendekatan berbasis data historis dan terkini untuk memprediksi demand, penjualan, serta perilaku pelanggan. Selain itu, hasil prediksi ini membantu Anda mengoptimalkan stok dan mengambil keputusan operasional yang terukur dan cepat.

ScaleOcean Atlas for Retail menghubungkan POS, inventory, purchasing e-commerce, dan analisis AI semua dalam satu platform untuk mendukung operasional retail Anda. Jika Anda ingin melihat bagaimana software ini membantu perusahaan Anda mengelola alur logistik yang lebih efisien, segera jadwalkan demo gratis bersama tim kami sekarang!