Brand eCommerce harus mengatasi penjualan di berbagai platform, perubahan permintaan yang tidak terduga, dan persaingan yang ketat, sambil tetap menjaga profitabilitas.
Keputusan yang tepat sangat penting untuk mencapainya. Namun, metode pengambilan keputusan tradisional kesulitan mengikuti perubahan pasar secara real-time. Akibatnya? Penetapan harga yang tidak efisien, anggaran iklan yang salah alokasi, dan masalah inventaris.
Peramalan prediktif yang didukung AI membantu mengatasi tantangan ini dengan:
Menganalisis set data besar secara real-time untuk memprediksi tren
Mengoptimalkan strategi harga
Mengalokasikan anggaran iklan secara efisien
Menyederhanakan perencanaan inventaris, dan lainnya.
Dengan model prediktif, brand eCommerce dapat beralih dari pengambilan keputusan reaktif menjadi proaktif, mengurangi risiko, dan memaksimalkan profitabilitas.
Blog ini membahas bagaimana peramalan prediktif menyederhanakan penetapan harga, ad spend, dan manajemen inventaris.
Yuk, kita simak lebih dalam!
Yuk, kita simak lebih dalam!
Apa itu predictive forecasting dalam eCommerce?
Model prediktif menganalisis sejumlah besar data historis dan real-time untuk memprediksi hasil dengan akurasi yang tidak dapat dicapai oleh intuisi manusia.
Dengan memproses dataset besar secara real-time, model ini mengidentifikasi pola untuk memprediksi penjualan masa depan, fluktuasi permintaan, dan peluang harga.
Berbeda dengan peramalan tradisional, peramalan prediktif terus beradaptasi seiring data baru (tentang pola pembelian, tren musiman, perubahan pasar) masuk. Ini mengurangi tebak-tebakan dan memungkinkan pengambilan keputusan yang proaktif. Ini adalah solusi untuk tetap unggul dalam menghadapi perubahan permintaan dan meningkatkan profit.
Mengapa Anda membutuhkan forecasting untuk brand eCommerce Anda?
Setiap harinya, model prediktif semakin cepat, lebih akurat, dan lebih efisien.
Mengandalkan metode peramalan manual yang lambat dan rentan kesalahan menciptakan hambatan dalam operasional.
Dari manajemen inventaris hingga anggaran marketing, setiap aspek eCommerce bergantung pada prediksi yang akurat.
Inilah alasan mengapa predictive forecasting sangat dibutuhkan untuk bisnis Anda:
1. Mengatasi masalah selisih inventaris
Manajemen inventaris yang buruk adalah salah satu tantangan terbesar bagi bisnis eCommerce. Ketika gangguan dunia nyata memengaruhi permintaan, metode peramalan tradisional sering gagal, yang mengarah pada kehabisan stok atau kelebihan stok. Keduanya berdampak negatif pada profit.
Masalah ini disebut "Inventory Distortion" atau selisih inventaris oleh IHL Group.
Selisih inventaris menyebabkan kerugian hampir $1,77 triliun di seluruh dunia. Kunci untuk menghindari masalah ini adalah visibilitas — kemampuan untuk memprediksi fluktuasi permintaan sebelum terjadi.
Meskipun analitik deskriptif, preskriptif, dan diagnostik membantu memahami tren masa lalu dan mengoptimalkan operasi — peramalan prediktif memberikan pandangan langsung tentang masa depan. Ini memungkinkan bisnis untuk mempersiapkan perubahan permintaan sebelum terjadi.
Dengan menganalisis dataset besar (termasuk penjualan historis, tren market, dan faktor eksternal seperti musiman), forecasting berbasis AI membantu bisnis untuk menyetok produk yang tepat dalam jumlah yang tepat, mengurangi kehilangan penjualan dan biaya inventaris yang berlebihan.
2. Menyederhanakan ad spend dan alokasi anggaran
Anggaran marketing dapat dengan mudah terbuang sia-sia jika tidak dialokasikan secara strategis. Predictive forecasting meningkatkan efisiensi ad spend dengan menganalisis performa campaign historis dan perilaku pelanggan untuk memprediksi hasil di masa depan.
Manager marketing eCommerce dapat menggunakan predictive forecasting berbasis AI untuk memproyeksikan campaign mana yang akan memberikan ROAS tertinggi.
Alih-alih mengandalkan insting, mereka dapat membuat keputusan berbasis data yang mengoptimalkan distribusi anggaran di berbagai channel dan campaign.
Karena perjalanan pelanggan melibatkan berbagai titik sentuh, predictive forecasting membantu mengidentifikasi channel dan materi iklan mana yang mendorong konversi tertinggi. Ini memastikan setiap dolar yang dibelanjakan untuk iklan digunakan secara maksimal.
Selain itu, analisis real-time memungkinkan penyesuaian anggaran dinamis sepanjang siklus hidup campaign. Saat data baru dikumpulkan, insight yang diperoleh menunjukkan iklan mana yang berperforma baik dan mana yang harus dikurangi.
3. Membantu dalam segmentasi pelanggan
Prediktif forecasting meningkatkan segmentasi pelanggan dengan menganalisis data perilaku dan mengelompokkan pembeli ke dalam grup yang berbeda berdasarkan kemungkinan mereka merespons berbagai jenis iklan, materi iklan, dan channel.
Alih-alih menggunakan strategi yang sama untuk semua, bisnis dapat menyesuaikan pesan mereka untuk segmen pelanggan tertentu.
Seiring dengan berkembangnya preferensi pelanggan, model prediktif akan menyesuaikan, memastikan campaign tetap relevan dan efektif. Ini tidak hanya meningkatkan ROAS tetapi juga memperbaiki pengalaman berbelanja secara keseluruhan.
4. Menyempurnakan strategi penjualan dan harga
Alasan lain mengapa brand eCommerce harus menggunakan prediktif forecasting adalah karena dapat membantu menyempurnakan strategi penjualan dan harga.
Misalnya, proyeksi dapat mengungkapkan bahwa beberapa produk kekurangan stok. Ini bisa terjadi ketika suatu barang memiliki permintaan tinggi, tetapi jumlah SKU tersebut di gudang terbatas. Dalam kasus ini, Anda mungkin ingin menaikkan harga untuk memanfaatkan situasi permintaan tinggi dan pasokan rendah.
Sebaliknya, jika beberapa SKU tidak terjual seperti yang diharapkan, prediktif forecasting dapat membantu Anda menjalankan diskon pada produk tersebut.
Pendekatan berbasis data ini memastikan strategi harga sesuai dengan permintaan yang sebenarnya, yang dapat meningkatkan pendapatan dan profitabilitas.
5. Reduce risk
Ada risiko yang melekat dalam mengembangkan eCommerce, terutama terkait dengan inventaris dan penjualan. Keputusan yang salah bisa menyebabkan diskon yang berlebihan, merugikan margin dan citra brand.
Mengadakan obral clearance tanpa proyeksi permintaan yang akurat bisa mengarah pada diskon yang lebih dalam dari yang diperlukan. Ini memotong keuntungan secara tidak perlu. Prediktif forecasting memastikan bahwa strategi penjualan didasarkan pada data real-time, mengurangi risiko finansial.
Jika brand Anda menjual produk yang mudah rusak, risiko pemborosan dan kehilangan pendapatan bahkan lebih tinggi. Jika barang kedaluwarsa, Anda akan menghadapi kerugian yang tidak perlu.
Pediktif forecast mengoptimalkan siklus pengisian ulang, memastikan jumlah inventaris yang tepat diproduksi dan disimpan pada waktu yang tepat.
Ini hanya beberapa alasan mengapa bisnis eCommerce harus menerapkan peramalan prediktif dalam operasional mereka. Dengan analitik prediktif, Anda bisa membuat keputusan yang lebih baik di setiap lini bisnis Anda — baik itu marketing, penjualan, inventaris, atau harga.
Tren utama prediktif forecasting di 2025
Perubahan perilaku konsumen bukanlah satu-satunya faktor yang perlu Anda perhatikan. Peramalan prediktif juga terus berkembang. Jika Anda tidak mengikuti cara pemanfaatannya yang terbaru, Anda tidak akan memanfaatkannya sepenuhnya.
Berikut adalah tren utama yang membentuk prediktif forecasting di tahun 2025:
1. Model prediktif forecasting yang spesifik untuk wilayah dan platform
Hari-hari di mana bisnis harus bergantung pada model prediktif umum yang kurang relevan dengan pasar spesifik mereka sudah berakhir.
Di tahun 2025, model AI disesuaikan dengan data spesifik wilayah, platform, dan segmen pelanggan, meningkatkan akurasi insight hingga lebih dari 95%.
Platform analitik eCommerce seperti Graas menggunakan data pihak pertama dari bisnis untuk menghasilkan insight yang sangat disesuaikan. Ini berarti merek dapat memahami dengan tepat apa yang memengaruhi perilaku pelanggan, strategi harga mana yang paling efektif, dan apa yang memicu pembelian, menjadikan peramalan lebih dapat diandalkan dari sebelumnya.
2. Forecasting real-time untuk penyesuaian strategi inventaris dan harga
Bayangkan Anda memiliki 500 unit produk dengan harga $25. Analisis permintaan menunjukkan bahwa pada harga ini, 300 pelanggan kemungkinan akan membeli. Namun, jika Anda menurunkan harga menjadi $22, Anda bisa menarik 450 pembeli.
Pertanyaannya selanjutnya adalah: apakah Anda sebaiknya mengoptimalkan volume atau margin?
Jelas bahwa harga rendah menghasilkan lebih banyak pendapatan — dan Anda menghabiskan lebih banyak stok. Tapi, apakah ini merugikan profitabilitas Anda? Ataukah biaya penyimpanan untuk 150 unit yang lebih sedikit cukup menghemat untuk menjaga profitabilitas? Hanya data bisnis Anda yang bisa menjawabnya — dan di sinilah sebagian besar model prediktif gagal.
Peramalan prediktif menghilangkan spekulasi dengan menganalisis fluktuasi permintaan secara real-time, harga pesaing, dan tren pembelian untuk merekomendasikan strategi harga yang paling menguntungkan.
Misalnya, jika model berbasis AI mendeteksi lonjakan permintaan mendadak karena pesaing kehabisan stok, model ini mungkin menyarankan untuk menaikkan harga sedikit untuk memaksimalkan margin.
Sebaliknya, jika penjualan melambat, model ini bisa merekomendasikan diskon sementara untuk menjaga aliran pendapatan tetap lancar.
Kemampuan adaptasi real-time ini memastikan merek eCommerce dapat menangkap pendapatan pada titik harga yang optimal, menghindari penjualan yang hilang karena strategi harga yang sudah ketinggalan zaman. Di tahun 2025, bisnis yang menggunakan peramalan prediktif untuk penetapan harga dinamis dan alokasi inventaris akan lebih siap untuk menyeimbangkan permintaan dan profitabilitas.
3. Proyeksi Lonjakan Permintaan Saat Promosi dan Acara
Manajemen inventaris bukan hanya tentang menyimpan barang—tetapi tentang menemukan keseimbangan yang tepat antara pasokan dan permintaan. Waktu adalah segalanya.
Jika terlalu lambat dalam produksi, Anda akan melewatkan peluang. Jika terlalu cepat, Anda akan menanggung biaya penyimpanan yang tinggi.
Di tahun 2025, prediktif forecasting akan membantu bisnis menghilangkan spekulasi, memungkinkan mereka untuk memprediksi lonjakan permintaan dengan akurat selama penjualan, promosi, dan acara musiman. Ini mengurangi kekosongan stok saat periode puncak dan mencegah kelebihan stok saat permintaan melambat.
4. Skenario "What-If" dan Deteksi Anomali
Beberapa produk terjual lebih cepat dari yang diperkirakan—apakah ini disebabkan oleh harga? Haruskah harga produk lain juga disesuaikan? Tanpa data, keputusan ini sulit diambil dengan akurat.
Prediktif forecasting di tahun 2025 memungkinkan brand eCommerce untuk mensimulasikan berbagai strategi harga dan dampaknya terhadap penjualan sambil tetap mempertahankan profitabilitas.
Selain itu, peramalan ini membantu mendeteksi anomali—seperti lonjakan permintaan yang tak terduga—memungkinkan bisnis untuk mempersiapkan tren yang akan datang dan menghindari mismanajemen inventaris.
Dengan mengintegrasikan prediktif forecasting, brand eCommerce dapat menyempurnakan operasional, meningkatkan pengambilan keputusan, dan meningkatkan keuntungan di industri yang semakin didorong oleh data.
TL;DR
Dengan tren pasar yang berubah cepat, mengandalkan metode peramalan manual atau insting bisa membuat bisnis Anda rentan terhadap berbagai tantangan.
Prediktif forecasting yang didorong oleh AI membantu merek eCommerce untuk tetap unggul dalam menghadapi fluktuasi permintaan, mengoptimalkan harga, dan memaksimalkan pendapatan—semuanya secara real-time.
Jika Anda belum menggunakan analitik prediktif, Anda sudah tertinggal.
Berikut yang dapat dibantu oleh prediktif forecasting:
✅ Mengurangi Distorsi Inventaris
✅ Meningkatkan Efisiensi Ad Spend
✅ Menyempurnakan Strategi Harga secara Real Time
✅ Segmentasi Pelanggan dengan Tepat
✅ Meminimalkan Risiko & Meningkatkan Profitabilitas
✅ Mengoptimalkan Waktu Promosi
✅ Meningkatkan Ketahanan Rantai Pasokan
✅ Meningkatkan Retensi Pelanggan
✅ Meningkatkan Efisiensi Operasional
Ingin tetap unggul dengan tren? Temukan bagaimana platform forecasting berbasis AI dari Graas dapat mempersiapkan bisnis Anda untuk masa depan.
Comments