Statistika

Perkembangan pesat platform e-commerce telah mengubah lanskap ritel secara fundamental, menghasilkan volume data transaksi yang sangat besar. Data ini menyimpan potensi luar biasa untuk memahami perilaku konsumen, namun seringkali dimanfaatkan secara suboptimal. Tingkat kepuasan pelanggan menjadi indikator kunci keberhasilan bisnis online, yang secara langsung berkorelasi dengan loyalitas, rekomendasi, dan pertumbuhan pendapatan. Mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi kepuasan ini secara akurat dan prediktif sangat penting bagi perusahaan untuk mempertahankan keunggulan kompetitif.

Metode statistik tradisional terkadang kesulitan menangani kompleksitas dan volume data dari e-commerce. Pendekatan machine learning menawarkan solusi yang lebih canggih untuk menemukan pola non-linear dan interaksi kompleks antar variabel dalam data transaksi. Dengan menerapkan model machine learning, perusahaan dapat beralih dari analisis deskriptif ke analisis prediktif yang lebih proaktif, memungkinkan mereka untuk mengantisipasi kebutuhan pelanggan dan mengoptimalkan strategi layanan.

Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi bagaimana berbagai model machine learning dapat diterapkan untuk menganalisis data transaksi e-commerce guna memprediksi tingkat kepuasan pelanggan. Fokus pada data transaksi memungkinkan identifikasi pola perilaku pembelian yang spesifik, seperti frekuensi pembelian, nilai transaksi, kategori produk yang diminati, dan pola navigasi di platform, yang semuanya dapat berkontribusi pada pemahaman mendalam tentang kepuasan pelanggan.

Penelitian ini akan memberikan wawasan berharga bagi para praktisi e-commerce dalam merancang strategi yang lebih efektif untuk meningkatkan kepuasan pelanggan, serta berkontribusi pada pengembangan metodologi statistika prediktif dalam konteks bisnis digital.