Integrasi Machine Learning dalam Ritel: Tinjauan Komprehensif tentang Prediksi Harga, Analisis Data Pelanggan, dan Pemanfaatan Media Sosial - Wafda, Andi (Pustaka Digital Indonesia, 2024)
Penerapan teknologi machine learning dalam industri ritel telah memberikan dampak yang signifikan dalam beberapa aspek sehingga memiliki potensi besar untuk meningkatkan efisiensi operasional, meningkatkan kepuasan pelanggan, dan mengoptimalkan strategi pemasaran di sektor ritel. Tujuan dari tinjauan literatur ini adalah untuk mengevaluasi kontribusi penerapan machine learning dalam industri ritel, dengan fokus pada aspek Prediksi dan Optimasi Harga, Analisis Data Pelanggan dan Segmentasi Pasar RFM, serta Pemanfaatan Sosial Media. Metode yang digunakan melibatkan pencarian terhadap studi-studi terbaru yang relevan dan berkualitas tinggi dalam domain tersebut, dengan mempertimbangkan kriteria kebaruan, relevansi, dan kualitas metodologi penelitian. Selain itu, metode analisis lainnya mencakup evaluasi kritis terhadap setiap pendekatan dan teknik yang digunakan dalam setiap studi, untuk memastikan bahwa hasil yang dihasilkan dapat diandalkan dan dapat diterapkan secara praktis. Hasil tinjauan menunjukkan dalam aspek Prediksi dan Optimasi Harga, teknik seperti Artificial Neural Network (ANN) dan Random Forest telah terbukti meningkatkan akurasi prediksi harga produk, memungkinkan perusahaan ritel untuk menetapkan harga yang kompetitif dan merespons pasar secara efisien. Analisis Data Pelanggan dan Segmentasi Pasar RFM menggunakan algoritma clustering seperti K-Means dan Fuzzy C-Means untuk membagi pelanggan berdasarkan pola pembelian mereka, yang mendukung pengembangan strategi retensi pelanggan yang lebih efektif dan personalisasi pengalaman pelanggan. Sementara itu, Pemanfaatan Sosial Media melalui analisis sentimen dengan metode seperti Support Vector Machine (SVM) dan Naïve Bayes memberikan wawasan mendalam mengenai persepsi konsumen terhadap produk dan merek, yang membantu perusahaan untuk mengarahkan strategi pemasaran yang lebih tepat. Kesimpulan dari tinjauan literatur ini menegaskan pentingnya terus mengembangkan dan menerapkan teknologi machine learning dalam industri ritel. Meskipun telah ada kemajuan signifikan, masih ada beberapa gap penelitian yang perlu diisi, seperti integrasi data multi-channel yang lebih holistik, pengembangan personalisasi yang lebih mendalam, serta perlunya perhatian yang lebih besar terhadap aspek keamanan dan etika dalam penggunaan data konsumen. Selain itu, penelitian mendatang juga dapat mengeksplorasi kemungkinan penggunaan teknologi baru seperti deep learning dan ensemble learning untuk meningkatkan prediksi dan analisis dalam konteks ritel yang semakin dinamis dan kompetitif.