Bisnis retail menghasilkan data dari hampir setiap aktivitas seperti transaksi penjualan, informasi pelanggan, katalog produk, hingga review dan interaksi digital. Akan tetapi, data tersebut sering datang dari sistem yang berbeda sehingga tidak selalu mudah digunakan untuk melihat kondisi bisnis secara utuh.
Ketika data masih tersebar dan proses pemindahannya dilakukan secara manual, tim akan membutuhkan lebih banyak waktu sebelum bisa mendapatkan insight yang dibutuhkan. Karena itu, retail data analytics membutuhkan fondasi yang dapat menghubungkan penyimpanan, integrasi, dan analisis data dalam satu alur.
Salah satu pendekatan yang dapat digunakan adalah menggabungkan Alibaba Cloud Object Storage Service (OSS), DataWorks, dan MaxCompute untuk membangun pipeline analytics berbasis cloud.
Mengapa Data Retail Sulit Dimanfaatkan Secara Optimal?
Volume data bukan satu-satunya persoalan di bisnis retail. Retailer juga berhadapan dengan data yang tersebar di berbagai sumber, format yang berbeda, dan kebutuhan analisis yang terus berubah.
Misalnya, data transaksi dapat berada di sistem penjualan, informasi pelanggan di platform lain, sedangkan data produk dan review dikelola secara terpisah. Tanpa proses integrasi yang baik, tim akan kesulitan menghubungkan data tersebut untuk menganalisis beberapa pertanyaan seperti:
Semakin besar volume data, semakin sulit pula mengandalkan proses manual. Data perlu dikumpulkan dan diproses melalui pipeline yang lebih terstruktur agar siap digunakan untuk analisis.
Membangun Retail Data Analytics Pipeline Secara End-to-End
Dalam arsitektur Alibaba Cloud Object Storage Services (OSS), DataWork, dan MaxCompute, ketiga layanan ini memiliki peran yang berbeda. OSS menyimpan data, DataWorks mengintegrasikan data, dan MaxCompute menganalisis data. Alurnya cukup sederhana, tetapi penting karena memisahkan fungsi storage, data integration, dan analytical processing. Berikut penjelasan detailnya:
Bagaimana OSS Menyimpan Data Retail untuk Analytics?
Object Storage Service (OSS) menjadi tempat penyimpanan data mentah dari berbagai domain retail. Pada Alibaba Cloud, dataset customer, orders, products, dan reviews disimpan di OSS dan dikelompokkan berdasarkan domain bisnis. Struktur ini kemudian menjadi dasar untuk kebutuhan analytics dan data warehousing. Dengan storage terpusat, data mentah tidak perlu tersebar di berbagai lokasi sebelum masuk ke proses berikutnya.
Bagaimana DataWorks Mengintegrasikan Data Retail?
Setelah data tersedia di OSS, DataWorks Data Integration menangani proses sinkronisasi menuju MaxCompute. Contoh implementasinya, DataWorks membaca file dari OSS, memproses dan memvalidasi record, memetakan field sesuai schema, lalu memasukkannya ke tabel MaxCompute. Proses tersebut juga menghasilkan log dan informasi monitoring sehingga perpindahan data tidak perlu dilakukan secara manual.
DataWorks juga menyediakan kemampuan scheduling dan data quality monitoring yang dapat membantu menjaga pipeline data tetap berjalan sesuai kebutuhan operasional.
Bagaimana MaxCompute Mengubah Data Retail Menjadi Insight?
Data yang sudah tersedia di MaxCompute dapat digunakan untuk berbagai analytical workload menggunakan SQL.
Retailer dapat menganalisis distribusi pelanggan, perilaku pembelian, tren penjualan, maupun performa produk. Dalam contoh Alibaba Cloud, analisis dilakukan untuk menemukan produk dengan jumlah penjualan tertinggi. Hasilnya dapat digunakan untuk memahami pola permintaan dan menjadi input dalam perencanaan inventory.
Dengan kata lain, data transaksi yang sebelumnya hanya berupa record dapat diolah menjadi informasi yang lebih relevan untuk kebutuhan bisnis.
Baca Juga: Real-Time Analytics, Kunci Ambil Keputusan Lebih Cepat untuk Bisnis Modern
Contoh Studi Kasus: Retail Data Analytics untuk Customer Segmentation dan Personalized Marketing
Data yang sudah terintegrasi juga dapat digunakan untuk memahami pelanggan secara lebih detail. Customer segmentation mengelompokkan pelanggan berdasarkan karakteristik atau perilaku yang sama. Variabel yang digunakan dapat mencakup demografi, lokasi, maupun perilaku transaksi. Salah satu pendekatan yang digunakan dalam use case Alibaba Cloud adalah RFM (Recency, Frequency, Monetary) untuk melihat pola transaksi pelanggan.
Hasil segmentasi dapat membantu perusahaan menentukan pendekatan yang berbeda untuk setiap kelompok pelanggan, misalnya dalam retention, promosi, maupun personalized marketing.
Contohnya, data pelanggan dan transaksi yang terhubung dapat membantu retailer mengenali customer yang aktif, pelanggan dengan nilai transaksi tinggi, atau kelompok yang perlu mendapatkan engagement lebih lanjut.
Use case serupa juga terlihat pada Bonjour. Retailer kosmetik tersebut menggunakan MaxCompute bersama layanan Alibaba Cloud lainnya untuk membangun solusi data omnichannel, mendapatkan customer insights, dan mendukung strategi customer growth.
Peran Unified Data Platform dalam Transformasi Retail
Ketika data dapat dikumpulkan dan digunakan lintas kebutuhan, perusahaan memiliki fondasi yang lebih baik untuk mengurangi data silo dan membangun data asset yang dapat digunakan kembali.
RT-Mart menjadi salah satu contoh. Dalam proyek cloud data mid-end bersama Alibaba Cloud, perusahaan menggunakan DataWorks dan MaxCompute untuk membangun platform data dan meningkatkan efisiensi pengembangan data. Lebih dari 400 TB data historis dimigrasikan dalam 15 hari menggunakan MaxCompute Migration Assist.
Pendekatan seperti ini menunjukkan kebutuhan retail analytics tidak berhenti pada reporting. Data yang terintegrasi dapat menjadi fondasi untuk berbagai kebutuhan, mulai dari customer analytics hingga forecasting dan inventory management.
Membangun Fondasi Retail Analytics dengan OSS, DataWorks, dan MaxCompute
Kombinasi OSS, DataWorks, dan MaxCompute memberikan fondasi yang dapat disesuaikan dengan kebutuhan bisnis retail. Manfaat utamanya meliputi:
Centralized Storage: OSS menyediakan tempat untuk menyimpan data retail dalam skala besar.
Automated Data Integration: DataWorks membantu mengatur proses ingestion, sinkronisasi, scheduling, dan monitoring.
Scalable Analytics: MaxCompute dirancang untuk analytical processing pada data dalam skala besar.
Flexible Scaling: pemisahan storage dan compute memungkinkan resource disesuaikan dengan kebutuhan workload.
Business-ready Data Foundation: data yang sudah terintegrasi dapat digunakan untuk analytics, reporting, customer segmentation, forecasting, dan kebutuhan data lainnya.
Bisa disimpulkan, tantangan retail data analytics yang sebenarnya adalah membuat data tersebut siap digunakan ketika bisnis membutuhkannya, baik untuk memahami pelanggan, melihat tren penjualan, maupun merencanakan inventory.
Baca Juga: QuickBI, BI Tools Modern untuk Analisis Data Lebih Cerdas
Bangun Retail Data Analytics yang Lebih Siap untuk Bisnis
Fondasi data yang tepat membantu retailer mengurangi proses manual, menghubungkan data dari berbagai sumber, dan mempercepat pemanfaatan data untuk kebutuhan bisnis.
Ingin mengetahui lebih lanjut bagaimana OSS, DataWorks, dan MaxCompute dapat mendukung kebutuhan retail data analytics di perusahaan Anda? Hubungi tim Converion Solution Informatica, bagian dari CTI Group, untuk mendiskusikan kebutuhan data, analytics, dan cloud infrastructure yang sesuai.
Penulis: Wilsa Azmalia Putri – Content Writer CTI Group
