REPUBLIKA.CO.ID, JAKARTA -- Supermarket sebagai bagian dari industri ritel terus berkembang pesat di Indonesia, memainkan peran penting dalam ekonomi masyarakat. Namun, dengan banyaknya kompetitor yang terus bermunculan, supermarket harus selalu mencari cara untuk mempertahankan dan meningkatkan penjualannya. Untuk dapat bertahan dalam persaingan yang ketat, supermarket harus mampu menyusun strategi pemasaran yang spesifik dan terarah.

Klasifikasi pelanggan memungkinkan tim pemasaran untuk mempersonalisasi promosi dan layanan yang ditawarkan, berdasarkan perilaku dan preferensi belanja mereka. Dengan demikian, loyalitas pelanggan dapat ditingkatkan, yang pada akhirnya akan berdampak positif pada peningkatan penjualan.

Di era digital ini, sains data telah menjadi alat yang sangat berharga dalam menganalisis data konsumen. Kemampuan sains data untuk mengolah dan menafsirkan data dalam jumlah besar memungkinkan perusahaan, termasuk supermarket, untuk memahami perilaku dan preferensi pelanggan secara lebih mendalam. Dengan informasi ini, supermarket dapat mengembangkan strategi pemasaran yang lebih efektif dan tepat sasaran.

Dalam konteks ini, klasifikasi pelanggan menggunakan algoritma machine learning seperti Naive Bayes dan Support Vector Machine (SVM) bisa memberikan wawasan yang signifikan bagi tim pemasaran supermarket. Penelitian yang dilakukan oleh Dosen Kampus Digital Bisnis Universitas Nusa Mandiri ini (UNM) mengeksplorasi bagaimana kedua algoritma ini dapat digunakan untuk memprediksi tipe pelanggan, baik member maupun non-member, di supermarket.