<![CDATA[Pertumbuhan e-commerce di Indonesia didorong oleh peningkatan akses internet dan perubahan perilaku konsumen yang lebih bergantung pada platform digital. Platform seperti Tokopedia, Shopee, dan Bukalapak menggunakan big data untuk memperbaiki layanan, mempersonalisasi pengalaman pengguna, dan mengoptimalkan operasional bisnis. Penelitian ini bertujuan untuk analisis klasterisasi, asosiasi, dan prediktif untuk mengevaluasi dampak penerapan Big Data terhadap kinerja bisnis. Material penelitian meliputi data transaksi konsumen, data perilaku pembelian, dan data inventaris. Pengumpulan data berlangsung selama 6 bulan melalui sistem Application Programming Interface. Teknik sampling yang digunakan adalah sampling acak sederhana. Penyimpanan data dan pengolahan data diproses melalui pipeline ETL (Extract, Transform, Load). Pengaturan eksperimental diterapkan melalui setup analisis data dan infrastruktur teknologi. Data dianalisis menggunakan Uji Hipotesis, Analisis Regresi Linier Berganda, Uji Chi-Square, dan Uji Korelasi Pearson. Hasil uji t-Student menunjukkan bahwa nilai t = 2.45 dengan derajat kebebasan (df) = 29 dan p-value = 0.02. Karena p-value < 0.05. Hasil ANOVA menunjukkan bahwa nilai F = 5.32 dengan p-value = 0.01. Nilai R² sebesar 0.586 menunjukkan bahwa 58.6% variabilitas dalam konversi penjualan dapat dijelaskan oleh variabel independen yang digunakan dalam model. Nilai F = 24.67 dengan p-value = 0.000 menunjukkan bahwa model regresi secara keseluruhan signifikan. Waktu Kunjungan (p-value = 0.017) dan Frekuensi Klik (p-value = 0.000) memiliki pengaruh signifikan terhadap konversi penjualan. Penggunaan Big Data memungkinkan perusahaan untuk memberikan layanan yang lebih personal, mengoptimalkan strategi pemasaran, dan mengelola inventaris dengan lebih efisien. Hasilnya, terjadi peningkatan konversi penjualan, loyalitas pelanggan, dan profitabilitas, sekaligus mengurangi risiko stok berlebih atau kekurangan stok.]]>
Copyrights © 2023
