Bayangkan kalau Anda bisa menebak apa yang pelanggan akan beli bulan depan, produk mana yang akan paling laris, atau kapan harus menambah supaya rak toko tidak pernah kosong.
Tentu bisnis retail Anda akan jauh lebih siap bersaing, bukan? Itulah yang ditawarkan oleh retail predictive analytics.
Bukan sekadar melihat data penjualan yang sudah terjadi, tapi memprediksi apa yang kemungkinan besar akan terjadi.
Dengan bantuan data, algoritma statistik, dan machine learning, retail predictive analysis bisa mengambil keputusan lebih cerdas mulai dari pengelolaan stok, strategi harga, sampai pengalaman belanja pelanggan.
Langsung saja, artikel ini akan membahas retail predictive analysis, manfaat, serta cara menggunakannya untuk meningkatkan bisnis.
Apa Itu Predictive Analytics dalam Retail?
Retail predictive analytics adalah proses menggunakan data operasional retail untuk memprediksi suatu kejadian di masa depan.
Analisis ini menggunakan data masa kini, masa lalu, algoritma statistik, dan machine learning.
Agar bisa memanfaatkan predictive analytics, bisnis perlu punya model data yang terhubung dan membuat semua sistem saling terkoneksi.
Jika tidak ada data, bagaimana Anda bisa menjawab pertanyaan-pertanyaan di bawah ini?
- Produk apa yang harus lebih banyak kita stok bulan depan?
- Pelanggan mana yang kemungkinan tidak akan belanja lagi di toko kita?
- Bagaimana sebaiknya kita menentukan harga produk baru?
Tanpa data yang terhubung, pertanyaan-pertanyaan ini biasanya dijawab hanya berdasarkan intuisi.
Padahal, bagaimana Anda menjawab pertanyaan-pertanyaan ini akan sangat memengaruhi kesuksesan retail Anda.
Tentunya Anda tidak ingin menyerahkan hal sepenting itu pada intuisi semata, bukan? Harus ada data yang mendukungnya.
Baca Juga: 17 Cara Melakukan Analisis Prediktif dalam Bisnis Retail
5 Manfaat Utama Retail Predictive Analytics
Retail predictive analytics membawa lima manfaat utama bagi bisnis retail:
1. Meningkatkan penjualan
Ini adalah tujuan utama sebagian besar pemilik bisnis retail saat mulai menggunakan analytics.
Retail predictive analytics membantu dalam:
- Mengetahui strategi penjualan mana yang perlu diperkuat, mana yang harus diperbaiki atau diganti
- Kapan waktu terbaik untuk mengirim pesan promosi, dan
- Pelanggan mana yang harus ditargetkan
Hampir semua penerapan retail analytics mendukung pertumbuhan penjualan, baik secara langsung maupun tidak langsung.
2. Meningkatkan profitabilitas
Dalam jangka panjang, tujuan utama bisnis bukan hanya meningkatkan penjualan, tapi juga profit.
Dengan mengumpulkan dan menganalisis data penjualan, lalu mengaitkannya dengan data margin, perusahaan bisa mengubah komposisi produk agar lebih menguntungkan.
Misalnya, ada produk entry-level yang laris tapi margin tipis. Anda mungkin awalnya menilai produk ini tidak penting karena kontribusi labanya kecil.
Namun, predictive analytics bisa menunjukkan bahwa produk tersebut justru mendorong profitabilitas lebih tinggi karena membuat pelanggan tertarik untuk mengenal produk lain dan membuka peluang upselling.
3. Target pemasaran lebih tepat
Data yang baik memungkinkan kampanye pemasaran yang lebih efektif dan membantu Anda mengetahui kampanye mana yang lebih cocok untuk segmen pelanggan tertentu.
Misalnya, retail produk buku dan alat tulis bisa mengetahui bahwa pelanggan orang tua lebih banyak merespon pemasaran di bulan Juli, saat persiapan belanja sekolah anak.
4. Meningkatkan pengalaman dan loyalitas pelanggan
Teknologi modern memungkinkan bisnis untuk mengukur dan meningkatkan pengalaman pelanggan dengan berbagai cara.
Mulai dari simulasi alur belanja pelanggan di toko, analisis data kamera untuk melihat area yang sering dikunjungi, hingga A/B testing pengalaman online maupun offline.
Setiap bisnis memiliki metrik berbeda. Misalnya, bar bisa dianggap sukses jika pelanggan betah berlama-lama, sedangkan coffee shop saat jam sibuk justru sukses jika pelanggan bisa cepat dilayani.
Apa pun indikatornya, memberikan pengalaman terbaik akan meningkatkan loyalitas, mendorong mereka melakukan repeat order, memberikan ulasan positif, dan merekomendasikan bisnis Anda pada orang lain.
5. Penjadwalan staf lebih baik
Salah satu tantangan besar bisnis retail adalah memprediksi kebutuhan staf di waktu tertentu.
Anda tentu tidak ingin terlalu banyak karyawan menganggur saat sepi pelanggan, tapi juga tidak ingin menugaskan tim yang terlalu kecil, karena mereka bisa kewalahan menghadapi lonjakan pengunjung.
Dengan retail predictive analytics, bisnis bisa memperkirakan kapan toko akan ramai atau sepi.
Hasilnya, jumlah staf bisa sesuai kebutuhan, pengalaman pelanggan lebih baik, biaya tenaga kerja lebih efisien, karyawan lebih puas, serta tingkat turnover karyawan lebih rendah.
Baca Juga: 7 Tips Manajemen Staff Retail yang Efektif
4 Penggunaan Retail Predictive Analytics
1. Customer analytics
Retailer yang baik tahu apa yang dibeli pelanggan kemarin. Retailer yang hebat tahu apa yang akan pelanggan inginkan besok.
Customer analytics menganalisis perilaku pelanggan dari hal-hal seperti klik, pembelian, atau tiket layanan.
Dengan menggabungkan data ini, Anda akan menemukan pola-pola seperti:
- Siapa pelanggan terbaik Anda? Temukan siapa yang paling loyal dan bagaimana cara membuat mereka terus kembali belanja.
- Apa yang disukai setiap kelompok pelanggan? Cari tahu produk mana yang menarik bagi segmen tertentu agar Anda bisa menawarkan produk yang tepat dengan harga yang sesuai.
- Mengapa orang membeli? Pahami apa yang mendorong pelanggan menekan tombol “beli sekarang” dan gunakan insight itu untuk meningkatkan penjualan.
- Kapan pelanggan akan berhenti belanja? Cari tahu tanda-tanda awal dan cari cara untuk membuat mereka tetap puas.
2. Transaction analytics
Transaction analytics membedah detail setiap transaksi, bukan hanya apa yang terjual, tapi juga bagaimana, kapan, dan mengapa penjualan terjadi.
Dari sini, Anda bisa:
- Melihat tren, misalnya lonjakan penjualan tas anti air saat musim hujan.
- Menyesuaikan harga jika banyak pelanggan meninggalkan keranjang setelah melihat total harga.
- Memperbaiki pengalaman checkout jika banyak pelanggan berhenti sebelum selesai membayar.
- Mendorong pembelian lebih besar, misalnya dengan penawaran gratis ongkir.
Jika dilakukan dengan benar, Anda bisa melihat peluang yang terlewat oleh pesaing, sekaligus mencegah masalah sebelum merugikan bisnis.
3. Inventory analytics
Inventory analytics membantu Anda menemukan titik tengah antara stok berlebih untuk barang yang tidak laku, atau stok habis untuk produk terlaris.
Dengan predictive inventory analytics, Anda bisa menjawab pertanyaan seperti:
- Produk apa yang cepat laku, dan mana yang hanya memenuhi rak?
- Kapan harus restock produk populer agar tidak kehilangan penjualan?
- Berapa stok tambahan yang perlu disiapkan untuk menghadapi lonjakan permintaan tiba-tiba?
- Di mana sebaiknya stok disimpan agar lebih cepat sampai ke pelanggan?
Analisis data penjualan, tren musiman, lead time pemasok, hingga pola cuaca bisa membantu Anda menyiapkan produk yang tepat, di tempat yang tepat, dan pada waktu yang tepat.
Hasilnya pelanggan lebih puas, operasional lebih lancar, dan keuangan bisnis menjadi lebih sehat.
4. Location analytics
Memilih lokasi toko retal yang bagussaja tidak cukup. Anda perlu memahami keunikan setiap lokasi dan dampaknya bagi bisnis.
Location analytics bisa membantu menjawab pertanyaan seperti:
- Di mana sebaiknya membuka toko baru? Apakah di pusat kota yang ramai atau pinggiran dengan sewa lebih murah?
- Bagaimana cara membuat toko lebih menarik? Apakah layout ini mendukung pelanggan untuk lebih lama berbelanja atau justru membuat mereka sulit mencari barang?
- Mengapa penjualan toko di pusat kota menurun? Apakah karena ada pembangunan, pesaing baru, atau tren WFH?
- Bagaimana menyesuaikan stok dengan lokasi? Misalnya toko di dekat pantai sebaiknya menambah stok sunscreen.
Bagi yang memiliki retail dengan banyak cabang, informasi ini sangat berharga.
Dengan analisis data lalu lintas pengunjung, layout toko, data geografis, dan demografi lokal, Anda bisa mengoptimalkan performa setiap lokasi sesuai lingkungannya.
Baca Juga: 9 Faktor Penting dalam Pemilihan Lokasi Bisnis yang Baik
8 Cara Meningkatkan Bisnis Retail dengan Predictive Analysis
1. Memprediksi pendapatan
Dengan prediksi pendapatan, Anda bisa membuat perencanaan finansial yang lebih baik.
Misalnya, menentukan apakah arus kas cukup untuk membuka toko baru tahun depan, atau membutuhkan pinjaman dari bank.
Anda bisa membuat prediksi sederhana dari data penjualan masa lalu dan saat ini.
Namun, hasilnya bisa lebih akurat jika dipilah berdasarkan jenis produk, SKU tertentu, wilayah, atau toko.
Proyeksi pendapatan yang disusun dari data yang detail biasanya menghasilkan perkiraan yang lebih tepat.
2. Memprediksi permintaan produk
Demand forecasting mirip dengan proyeksi pendapatan, karena tujuannya sama-sama memperkirakan berapa banyak produk yang akan terjual.
Sering kali, proyeksi pendapatan bisa langsung dihitung dari hasil demand forecasting.
Metodenya bisa berupa analisis pola penjualan, regresi statistik, survei pelanggan, atau opini ahli terkait ada tidaknya perubahan dalam kebutuhan pelanggan.
Forecasting yang akurat membantu bisnis merencanakan supply chain dengan lebih baik, sekaligus membuat manajemen stok lebih efisien.
3. Memprediksi perubahan
Banyak predictive analytics yang berfokus pada menemukan tren lalu memproyeksikannya ke depan, dengan asumsi tren itu akan berlanjut.
Namun, dalam bisnis, tidak ada tren yang bertahan selamanya. Selera, teknologi, pelanggan, regulasi, ketersediaan bahan baku, hingga tren selalu berubah.
Dengan analytics, bisnis bisa mendapatkan peringatan dini jika ada tanda-tanda perubahan sebelum benar-benar berdampak besar.
Misalnya, analisis bisa mendeteksi perilaku pelanggan yang menyimpang dari pola normal, memberi kesempatan bagi bisnis untuk menyesuaikan strategi lebih awal.
Baca Juga: 10 Tips Manajemen Toko Retail yang Sukses
4. Memberikan rekomendasi belanja yang personal
Salah satu cara terbaik meningkatkan penjualan adalah mempermudah pelanggan menemukan produk yang mereka butuhkan atau inginkan.
Di era belanja online, rekomendasi personal menjadi alat yang sangat ampuh. Dengan cukup data, predictive analytics bisa menghasilkan rekomendasi yang sangat akurat.
Misalnya, Netflix mengelompokkan orang dengan selera mirip, lalu merekomendasikan tontonan yang disukai kelompok itu kepada pelanggan tertentu.
Atau, toko retail Target menggunakan data untuk mengetahui pola belanja ibu hamil dan merekomendasikan barang yang kerap mereka beli kepada calon ibu lainnya.
5. Meningkatkan segmentasi
Segmentasi pelanggan adalah salah satu teknik pemasaran terjitu. Teknik ini membagi pelanggan ke dalam kelompok berdasarkan kesamaan tertentu yang membedakan mereka dari kelompok lain.
Umumnya, segmentasi dilakukan berdasarkan jenis kelamin, usia, pendapatan, lokasi, atau wilayah.
Namun, tidak semua segmentasi berguna. Misalnya, salon membagi pelanggan berdasarkan warna rambut, tapi segmentasi ini hampir tidak relevan untuk bisnis lain.
Retail analytics yang baik akan memberi banyak opsi segmentasi sekaligus membantu menentukan mana yang benar-benar berguna dan mana yang tidak.
6. Meningkatkan manajemen persediaan
Bayangkan Anda punya gudang penuh barang, tapi banyak yang akhirnya tidak laku. Modal Anda tersangkut, ruang gudang Anda terpakai, dan ujung-ujungnya merugi.
Sebaliknya, kalau stok terlalu sedikit, pelanggan bisa kecewa karena barang yang mereka cari kosong.
Dengan meningkatkan ketepatan demand forecasting (perkiraan berapa banyak produk yang akan dibeli pelanggan), Anda bisa menekan risiko ini.
Misalnya, lebih baik tahu bahwa Anda butuh 10.000 popok dengan perkiraan kelebihan atau kekurangan 500, daripada butuh 10.000 dengan perkiraan kelebihan atau kekurangan 5.000.
Baca Juga: Manajemen Persediaan Bisnis Retail: Tantangan dan Tipsnya
7. Personalisasi program loyalitas
Program loyalitas awalnya populer di dunia travel dan perhotelan, tetapi kini sudah merambah ke sektor retail.
Konsepnya sederhana, intinya bisnis membeli informasi terkait pelanggan dengan diskon atau hadiah lainnya, entah itu poin belanja, harga spesial, dan lain-lain.
Semua ini membuat pelanggan merasa dihargai sekaligus memberi bisnis data berharga dari setiap interaksi pelanggan.
Seiring waktu, data ini bisa digunakan untuk memberikan penawaran dan hadiah yang lebih relevan bagi tiap pelanggan.
Hasilnya, keterlibatan pelanggan meningkat, dan program loyalitas menjadi lebih bernilai, baik untuk pelanggan maupun retailer.
8. Meningkatkan fleksibilitas harga
Semakin banyak Anda tahu tentang pelanggan dan sensitivitas mereka terhadap harga, semakin mudah bagi bisnis untuk menawarkan cara pembelian yang lebih sesuai.
Misalnya, pelanggan yang keberatan dengan pembayaran besar di awal mungkin lebih suka opsi cicilan atau jaminan uang kembali.
Pelanggan yang menganggap harga satu produk terlalu mahal bisa tertarik membeli dalam jumlah besar atau dalam bentuk paket.
Selain itu, bisnis juga bisa menawarkan diskon berdasarkan usia (seperti potongan harga untuk lansia), waktu pembelian (misalnya promo early bird), atau faktor segmentasi lainnya.
Baca Juga: Manfaat, Jenis, dan Contoh Program Loyalitas Bisnis Retail
Kesimpulan
Retail predictive analytics mengubah data masa lalu dan masa kini Anda menjadi wawasan yang bisa mendorong bisnis retail berkembang lebih cepat.
Dengan memahami pola belanja pelanggan, memprediksi permintaan, hingga menyusun strategi harga yang tepat, retailer bisa menciptakan pengalaman belanja yang lebih baik sekaligus meningkatkan keuntungan.
Untuk mendukung analisis dan pengelolaan keuangan bisnis Anda, gunakan Kledo, software akuntansi yang fiturnya lengkap dan mudah digunakan.
Dengan Kledo, Anda bisa membuat laporan keuangan secara otomatis, memantau arus kas, hingga mengintegrasikan data penjualan dengan lebih efisien.
Anda bisa mencoba Kledo secara gratis lewat tautan ini.
- Retail Predictive Analytics: Manfaat & Cara Menggunakannya - 26 September 2025
- 9 Strategi Kelola Stok Bisnis Retail Paling Efektif - 25 September 2025
- 8 Strategi Marketing Efektif untuk Bisnis Retail - 23 September 2025