Badai Frances dan Data Science
Bagaimana Walmart Menggunakan Data untuk Prediksi Perilaku
Konsumen
Latar Belakang
• • Badai Frances terjadi pada tahun 2004, menghantam pesisir Florida.
• • Walmart melihat situasi ini sebagai peluang untuk menerapkan data science.
• • Dengan menganalisis data dari Badai Charley sebelumnya, mereka ingin memprediksi pola belanja pelanggan.
Analisis Data oleh Walmart
• • Walmart menggunakan data transaksi historis dari badai sebelumnya.
• • Mereka mencari pola pembelian yang meningkat sebelum badai.
• • Data mining dilakukan untuk menemukan pola yang tidak terduga.
Temuan Utama Walmart
• • Penjualan Pop-Tarts rasa stroberi meningkat 7 kali lipat sebelum badai.
• • Produk dengan penjualan tertinggi sebelum badai adalah bir.
• • Temuan ini tidak bisa diprediksi hanya dengan intuisi manusia.
Dampak & Keuntungan
• • Walmart mengalokasikan stok lebih efektif berdasarkan prediksi data.
• • Menghindari kehabisan stok barang yang banyak dicari.
• • Meningkatkan penjualan dan efisiensi logistik.
Pelajaran Bisnis dari Kasus Ini
• • Data science dapat mengungkap pola tersembunyi yang tidak terduga.
• • Bisnis dapat menggunakan data mining untuk pengambilan keputusan yang lebih cerdas.
• • Prediksi berbasis data memberikan
keunggulan kompetitif dalam industri ritel dan lainnya.
Kesimpulan
• • Walmart berhasil menggunakan data science untuk merespons permintaan pasar sebelum badai.
• • Hasil analisis membantu dalam strategi persediaan dan pemasaran.
• • Studi kasus ini menunjukkan bagaimana data dapat menjadi aset strategis bagi bisnis.
