fbpx
data science traveloka

PENGGUNAAN DATA SCIENCE DI TRAVELOKA

By Claureina Diana   |   19 Maret 2021

Saat ini terdapat empat perusahaan start-up Indonesia yang sudah masuk dalam golongan unicorn. Unicorn sendiri adalah istilah yang diberikan kepada perusahaan start-up yang berhasil menembus nilai valuasi USD 1 Miliar dolar atau lebih. Salah satu diantara keempat unicorn tersebut adalah Traveloka.

Pastinya kamu pernah mendengar tentang Traveloka kan?

Bagi kamu yang senang bepergian, pergi travelling, atau bahkan bersantai dengan menghabiskan waktu di salon, Traveloka pastinya sudah tidak asing lagi.

Traveloka berdiri sebagai perusahaan teknologi terkemuka di Asia Tenggara yang memungkinkan pengguna untuk menemukan dan memesan beragam produk transportasi, akomodasi, gaya hidup, dan layanan keuangan.

Dengan banyaknya produk yang ditawarkan, Traveloka juga terus mengembangkan teknologinya untuk menyediakan layanan yang dapat memuaskan pelanggan. Berikut pembahasan mengenai penggunaan teknologi Artificial Intelligence di Traveloka.

PERAN DATA SCIENCE DI TRAVELOKA

Sebagai perusahaan travel berbasis teknologi, tidak heran jika penggunaan data science memainkan peran penting bagi Traveloka. “Dalam persaingan industri yang ketat, mengambil sebuah keputusan yang tepat menjadi hal yang sangat penting bagi sebuah perusahaan” Menurut Alvin Kennardi, seorang Data Scientist dari experimentation team di Traveloka. Menurutnya keputusan yang tepat ini harus dibuat berdasarkan hasil pengolahan fakta (data) yang tepat. “Kami memerlukan pengetahuan tentang bagaimana mengelola dan memanfaatkan data secara ilmiah. Disinilah peran data science, sebagai ilmu, dibutuhkan oleh perusahaan. Kami berusaha menerapkan metode metode yang sudah teruji tersebut untuk menjawab pertanyaan bisnis yang kami hadapi setiap harinya” ujar Alvin.

Peran data science di Traveloka sangat erat hubungannya dengan bisnis. Menurut Alvin perkembangan data science dapat membantu Traveloka menjawab masalah bisnis yang dihadapi, “Seiring perkembangan teknologi, semakin banyak tools, baik berbayar ataupun open-source yang dapat digunakan untuk menyelesaikan permasalahan di industri teknologi. Begitu juga dengan metode metode baru dalam bidang data science yang terus dikembangkan untuk menjawab permasalahan yang ada dengan lebih baik”. Model-model data science tersebut nantinya akan diuji, dimana tingkat keberhasilan model tersebut dilihat dari business matrix tertentu yang sudah ditetapkan Traveloka agar hasil semakin akurat dan tepat sasaran. 

Berikut kita akan bahas beberapa pemanfaatan data science di Traveloka!

data science traveloka

MEMILAH REVIEW DENGAN MACHINE LEARNING

Bukankah barang yang direkomendasikan oleh orang lain akan memiliki daya tarik lebih di mata orang awam? Begitulah kira-kira fungsi review dalam sebuah produk. Di traveloka, review adalah salah satu aspek penting yang bisa meyakinkan pengguna untuk membeli suatu jasa. 

Namun banyaknya review yang masuk terkadang justru menjadi kurang efektif karena bentuk review dari tiap pelanggan berbeda-beda. Maka dari itu traveloka menggunakan bantuan Machine Learning untuk mempelajari info seperti apa yang dibutuhkan pelanggan saat melihat sebuah review. Dengan memberikan review yang jelas, pelanggan akan lebih mudah mengerti pesan yang disampaikan dan dijadikan pertimbangan saat hendak bertransaksi.

VIRTUAL ONLINE XPERIENCE DENGAN ARTIFICIAL INTELLIGENCE

Di tengah pandemi yang memaksamu untuk tetap dirumah pasti rasa bosan kerap kali muncul. Dengan memanfaatkan penggunaan artificial intelligence, Traveloka membuat suatu inovasi berupa Virtual Tour, di mana orang-orang dapat tetap merasakan sensasi bepergian walaupun secara online melalui Virtual Online Xperience.

Pemanfaatan teknologi canggih ini memungkinkanmu untuk merasakan bepergian di berbagai kota di Indonesia dan mengikuti aktivitas hiburan seperti yang biasa dilakukan saat bepergian. Selain itu, kamu juga dapat berinteraksi secara langsung dengan pramuwisata karena adanya penggunaan teknologi artificial intelligence. Hal ini tentunya dapat menjadi alternatif bagimu di tengah situasi yang seperti ini.

MESIN PENCARIAN USER-FRIENDLY DENGAN MACHINE LEARNING

Dengan memanfaatkan teknologi Machine Learning, Traveloka berusaha menciptakan kolom pencarian yang efisien bagi penggunanya. Hanya dalam satu kali klik, pelanggan bisa menemukan layanan yang dicari tanpa harus memilah-milah rangkaian produk lainnya. Algoritma yang diciptakan dengan Machine Learning Traveloka ini akan meningkatkan customer experience saat berbelanja, baik melalui website maupun aplikasi Traveloka. 

MENJADI DATA SCIENTIST DI TRAVELOKA

Alvin Kennardi juga sempat membagikan pengalamannya dalam mengerjakan project data science kepada tim Algoritma. Di Traveloka menurutnya, saat akan meluncurkan design baru tim data science akan menguji seberapa efektivitas design tersebut terhadap konsumen Traveloka. Alvin juga menyebutkan A/B Testing sebagai salah satu tools yang dapat digunakan untuk pengujian ini. Selain itu alvin juga sempat menyebutkan pentingnya mendapatkan data yang benar untuk proses pengujian ini, menurutnya data yang benar nantinya akan berpengaruh pada proses membangun pipeline dari database. Maka dari itu sebagai seorang data scientist, kamu akan dituntut untuk memiliki tingkat ketelitian yang tinggi loh!

Bagi kamu yang sedang mempersiapkan diri menjadi Data Scientist, tentunya kamu memiliki semangat tinggi dan rasa ingin tahu yang besar untuk menciptakan berbagai model data science nantinya. Kemampuan data science yang mumpuni sudah pasti menjadi bekal utama jika kamu berniat menjadi Data Scientist seperti Avin Kennardi, namun menurutnya ada hal lain yang tidak kalah penting untuk kamu persiapkan sebagai seorang Data Scientist. “Selain mengimplementasikan model, pengertian akan data yang dimiliki dan proses bisnis dari perusahaan adalah hal lain yang penting untuk seorang Data Scientist” Ujar Alvin. 

Mengingat peran Data Scientist yang akan banyak berhubungan dengan stakeholder lain, salah satunya tim business, maka dari itu kamu harus memiliki pengetahuan yang luas dan kemampuan untuk mengkomunikasikan data-datamu dengan baik. Hal ini nantinya akan berpengaruh agar model data science yang sudah kamu rancang dapat memberi manfaat maksimal bagi perusahaan.

Nah sekarang kita sudah sampai pada akhir artikel ini. Di atas adalah sebagian contoh penerapan Artificial Intelligence dan Machine Learning di Traveloka. Tidak heran jika Traveloka menjadi salah satu start-up yang paling cepat mendapat gelar unicorn di Indonesia. Selain berupaya untuk terus berkembang, Traveloka juga selalu mengeluarkan inovasi baru yang mendukung penggunanya untuk menciptakan momen berharga dimanapun mereka berada~

Yuk belajar data science di Algoritma Data Science Education Center! Kamu bisa ikut berbagai kelas data science untuk pemula, salah satunya di program Academy kami.

PELAJARI LEBIH LANJUT

The last comment and 1 other comment(s) need to be approved.

Related Blog

Computational Thinking
Pengertian Computational Thinking dalam Data Science
Data Science Tools
Data Science Tools yang Umum Digunakan
Web Scraping Python
Alasan Mengapa Python Bagus untuk Web Scraping

Saat ini terdapat empat perusahaan start-up Indonesia yang sudah masuk dalam golongan unicorn. Unicorn sendiri adalah istilah yang diberikan kepada perusahaan start-up yang berhasil menembus nilai valuasi USD 1 Miliar dolar atau lebih. Salah satu diantara keempat unicorn tersebut adalah Traveloka.

Pastinya kamu pernah mendengar tentang Traveloka kan?

Bagi kamu yang senang bepergian, pergi travelling, atau bahkan bersantai dengan menghabiskan waktu di salon, Traveloka pastinya sudah tidak asing lagi.

Traveloka berdiri sebagai perusahaan teknologi terkemuka di Asia Tenggara yang memungkinkan pengguna untuk menemukan dan memesan beragam produk transportasi, akomodasi, gaya hidup, dan layanan keuangan.

Dengan banyaknya produk yang ditawarkan, Traveloka juga terus mengembangkan teknologinya untuk menyediakan layanan yang dapat memuaskan pelanggan. Berikut pembahasan mengenai penggunaan teknologi Artificial Intelligence di Traveloka.

PERAN DATA SCIENCE DI TRAVELOKA

Sebagai perusahaan travel berbasis teknologi, tidak heran jika penggunaan data science memainkan peran penting bagi Traveloka. “Dalam persaingan industri yang ketat, mengambil sebuah keputusan yang tepat menjadi hal yang sangat penting bagi sebuah perusahaan” Menurut Alvin Kennardi, seorang Data Scientist dari experimentation team di Traveloka. Menurutnya keputusan yang tepat ini harus dibuat berdasarkan hasil pengolahan fakta (data) yang tepat. “Kami memerlukan pengetahuan tentang bagaimana mengelola dan memanfaatkan data secara ilmiah. Disinilah peran data science, sebagai ilmu, dibutuhkan oleh perusahaan. Kami berusaha menerapkan metode metode yang sudah teruji tersebut untuk menjawab pertanyaan bisnis yang kami hadapi setiap harinya” ujar Alvin.

Peran data science di Traveloka sangat erat hubungannya dengan bisnis. Menurut Alvin perkembangan data science dapat membantu Traveloka menjawab masalah bisnis yang dihadapi, “Seiring perkembangan teknologi, semakin banyak tools, baik berbayar ataupun open-source yang dapat digunakan untuk menyelesaikan permasalahan di industri teknologi. Begitu juga dengan metode metode baru dalam bidang data science yang terus dikembangkan untuk menjawab permasalahan yang ada dengan lebih baik”. Model-model data science tersebut nantinya akan diuji, dimana tingkat keberhasilan model tersebut dilihat dari business matrix tertentu yang sudah ditetapkan Traveloka agar hasil semakin akurat dan tepat sasaran. 

Berikut kita akan bahas beberapa pemanfaatan data science di Traveloka!

data science traveloka

MEMILAH REVIEW DENGAN MACHINE LEARNING

Bukankah barang yang direkomendasikan oleh orang lain akan memiliki daya tarik lebih di mata orang awam? Begitulah kira-kira fungsi review dalam sebuah produk. Di traveloka, review adalah salah satu aspek penting yang bisa meyakinkan pengguna untuk membeli suatu jasa. 

Namun banyaknya review yang masuk terkadang justru menjadi kurang efektif karena bentuk review dari tiap pelanggan berbeda-beda. Maka dari itu traveloka menggunakan bantuan Machine Learning untuk mempelajari info seperti apa yang dibutuhkan pelanggan saat melihat sebuah review. Dengan memberikan review yang jelas, pelanggan akan lebih mudah mengerti pesan yang disampaikan dan dijadikan pertimbangan saat hendak bertransaksi.

VIRTUAL ONLINE XPERIENCE DENGAN ARTIFICIAL INTELLIGENCE

Di tengah pandemi yang memaksamu untuk tetap dirumah pasti rasa bosan kerap kali muncul. Dengan memanfaatkan penggunaan artificial intelligence, Traveloka membuat suatu inovasi berupa Virtual Tour, di mana orang-orang dapat tetap merasakan sensasi bepergian walaupun secara online melalui Virtual Online Xperience.

Pemanfaatan teknologi canggih ini memungkinkanmu untuk merasakan bepergian di berbagai kota di Indonesia dan mengikuti aktivitas hiburan seperti yang biasa dilakukan saat bepergian. Selain itu, kamu juga dapat berinteraksi secara langsung dengan pramuwisata karena adanya penggunaan teknologi artificial intelligence. Hal ini tentunya dapat menjadi alternatif bagimu di tengah situasi yang seperti ini.

MESIN PENCARIAN USER-FRIENDLY DENGAN MACHINE LEARNING

Dengan memanfaatkan teknologi Machine Learning, Traveloka berusaha menciptakan kolom pencarian yang efisien bagi penggunanya. Hanya dalam satu kali klik, pelanggan bisa menemukan layanan yang dicari tanpa harus memilah-milah rangkaian produk lainnya. Algoritma yang diciptakan dengan Machine Learning Traveloka ini akan meningkatkan customer experience saat berbelanja, baik melalui website maupun aplikasi Traveloka. 

MENJADI DATA SCIENTIST DI TRAVELOKA

Alvin Kennardi juga sempat membagikan pengalamannya dalam mengerjakan project data science kepada tim Algoritma. Di Traveloka menurutnya, saat akan meluncurkan design baru tim data science akan menguji seberapa efektivitas design tersebut terhadap konsumen Traveloka. Alvin juga menyebutkan A/B Testing sebagai salah satu tools yang dapat digunakan untuk pengujian ini. Selain itu alvin juga sempat menyebutkan pentingnya mendapatkan data yang benar untuk proses pengujian ini, menurutnya data yang benar nantinya akan berpengaruh pada proses membangun pipeline dari database. Maka dari itu sebagai seorang data scientist, kamu akan dituntut untuk memiliki tingkat ketelitian yang tinggi loh!

Bagi kamu yang sedang mempersiapkan diri menjadi Data Scientist, tentunya kamu memiliki semangat tinggi dan rasa ingin tahu yang besar untuk menciptakan berbagai model data science nantinya. Kemampuan data science yang mumpuni sudah pasti menjadi bekal utama jika kamu berniat menjadi Data Scientist seperti Avin Kennardi, namun menurutnya ada hal lain yang tidak kalah penting untuk kamu persiapkan sebagai seorang Data Scientist. “Selain mengimplementasikan model, pengertian akan data yang dimiliki dan proses bisnis dari perusahaan adalah hal lain yang penting untuk seorang Data Scientist” Ujar Alvin. 

Mengingat peran Data Scientist yang akan banyak berhubungan dengan stakeholder lain, salah satunya tim business, maka dari itu kamu harus memiliki pengetahuan yang luas dan kemampuan untuk mengkomunikasikan data-datamu dengan baik. Hal ini nantinya akan berpengaruh agar model data science yang sudah kamu rancang dapat memberi manfaat maksimal bagi perusahaan.

Nah sekarang kita sudah sampai pada akhir artikel ini. Di atas adalah sebagian contoh penerapan Artificial Intelligence dan Machine Learning di Traveloka. Tidak heran jika Traveloka menjadi salah satu start-up yang paling cepat mendapat gelar unicorn di Indonesia. Selain berupaya untuk terus berkembang, Traveloka juga selalu mengeluarkan inovasi baru yang mendukung penggunanya untuk menciptakan momen berharga dimanapun mereka berada~

Yuk belajar data science di Algoritma Data Science Education Center! Kamu bisa ikut berbagai kelas data science untuk pemula, salah satunya di program Academy kami.

PELAJARI LEBIH LANJUT

Related Blog

Penerapan Internet of Things dalam Kehidupan Sehari-hari
Produk artificial intelligence
7 Produk Artificial Intelligence dalam Kehidupan Sehari-hari
Data analitik
Perbedaan Data Analitik dan Data Analisis
The last comment and 1 other comment(s) need to be approved.