SAYURBOX: DEMAND FORECASTING DI BISNIS E-GROCERY

SAYURBOX: DEMAND FORECASTING DALAM BISNIS E-GROCERY

SAYURBOX: DEMAND FORECASTING DI BISNIS E-GROCERY

By Fasya Al Rahmah | 1 Oktober, 2021

Didirikan pada tahun 2017 Sayurbox adalah e-grocery dengan konsep bisnis farm-to-table dimana konsep ini memungkinkan konsumen untuk memperoleh berbagai sayur dan buah segar berkualitas langsung dari petani dan produsen lokal. Berkembang pesat dikala pandemi, Sayurbox mengalami kenaikan permintaan dan penjualan akibat lebih banyak orang beraktifitas dari rumah. Tentunya Sayurbox memiliki strategi-strategi untuk tetap relevan untuk mengefisiensikan operasi bisnisnya di tengah pandemi. Sayurbox menjadi salah satu start-up yang turut mengimplementasikan Data Science dalam perusahaannya. Seperti apa ya pemanfaatannya?

DATA SCIENCE DI Sayurbox

Lilian Tjong, Lead Data Scientist Sayurbox, menceritakan bahwa data di Sayurbox ibarat supporter. Berbagai business unit dibantu dengan Data Science untuk mempermudah dan mempercepat proses bisnis yang ada, sehingga hal-hal yang dilakukan semakin efisien dan tepat sasaran. Penggunaan Data Science di perusahaan menurut Lilian sangat penting terutama untuk perusahaan dengan use case yang beragam dan data yang berkembang secara eksponensial. Akan ada saatnya data yang dimiliki tidak bisa diproses secara manual karena jumlahnya yang sangat besar, disinilah peran penting Data Science hadir. “Sebenernya Data Science itu task-nya satu kan: membangun sebuah model yang bisa menangkap pattern dari data yang ada di database,” ujarnya. Kehadiran Data Science bahkan juga dapat memprediksi kebutuhan di masa depan.

EFISIENSI BISNIS Sayurbox DENGAN DEMAND FORECASTING

Lilian menjelaskan bahwa model yang memiliki dampak signifikan pada operasi bisnis Sayurbox salah satunya adalah Demand Forecasting. Demand Forecasting merupakan proses dimana data historikal penjualan digunakan untuk melihat estimasi permintaan produk pembeli di masa depan. Model ini dapat memberikan estimasi jumlah produk yang akan dibeli pembeli di masa depan. Dengan jumlah lebih dari 1.000 produk yang disediakan Sayurbox, tentu Sayurbox tidak menyediakan semua produk dalam jumlah yang sama. Melihat kemungkinan produk yang akan populer di masa depan, Sayurbox dapat mempersiapkan diri dan meningkatkan produktivitas Sayurbox. “Ini sangat membantu di dalam proses planning dan purchasing karena kita jadi bisa hitung-hitung gitu, kira-kira item yang bakal nge-trend atau yang bakal banyak demand-nya tuh item apa aja,” ungkap Lilian.

MENJADI DATA SCIENTIST

Bagi Lilian, memiliki rasa penasaran yang tinggi sangat dibutuhkan untuk menjadi seorang Data Scientist. “Kalau dulu leader gue pernah bilang, kita harus kepo sih,” ujarnya. Dengan rasa penasaran yang tinggi, Data Scientist mampu menganalisis lebih dalam serta mengulik lebih jauh kendala yang mereka hadapi. Tidak hanya saat terdapat kendala, saat mengembangkan sebuah project, model yang dihasilkan tentu akan lebih berkualitas karena adanya rasa penasaran dan rasa tidak mudah puas. Dalam belajar, rasa penasaran juga penting untuk menjaga semangat dan motivasi selama belajar. Dunia Data Science merupakan dunia yang selalu berubah dan berkembang, memiliki rasa penasaran akan membantumu untuk terus menjadi Data Scientist yang relevan.

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 needs to be approved.

Related Blog

Apa Itu Data Analysis Expressions?

Cara Menjadi Data Scientist Handal

Mengenal Apa Itu Distributed Processing

Didirikan pada tahun 2017 Sayurbox adalah e-grocery dengan konsep bisnis farm-to-table dimana konsep ini memungkinkan konsumen untuk memperoleh berbagai sayur dan buah segar berkualitas langsung dari petani dan produsen lokal. Berkembang pesat dikala pandemi, Sayurbox mengalami kenaikan permintaan dan penjualan akibat lebih banyak orang beraktifitas dari rumah. Tentunya Sayurbox memiliki strategi-strategi untuk tetap relevan untuk mengefisiensikan operasi bisnisnya di tengah pandemi. Sayurbox menjadi salah satu start-up yang turut mengimplementasikan Data Science dalam perusahaannya. Seperti apa ya pemanfaatannya?

DATA SCIENCE DI Sayurbox

Lilian Tjong, Lead Data Scientist Sayurbox, menceritakan bahwa data di Sayurbox ibarat supporter. Berbagai business unit dibantu dengan Data Science untuk mempermudah dan mempercepat proses bisnis yang ada, sehingga hal-hal yang dilakukan semakin efisien dan tepat sasaran. Penggunaan Data Science di perusahaan menurut Lilian sangat penting terutama untuk perusahaan dengan use case yang beragam dan data yang berkembang secara eksponensial. Akan ada saatnya data yang dimiliki tidak bisa diproses secara manual karena jumlahnya yang sangat besar, disinilah peran penting Data Science hadir. “Sebenernya Data Science itu task-nya satu kan: membangun sebuah model yang bisa menangkap pattern dari data yang ada di database,” ujarnya. Kehadiran Data Science bahkan juga dapat memprediksi kebutuhan di masa depan.

EFISIENSI BISNIS Sayurbox DENGAN DEMAND FORECASTING

Lilian menjelaskan bahwa model yang memiliki dampak signifikan pada operasi bisnis Sayurbox salah satunya adalah Demand Forecasting. Demand Forecasting merupakan proses dimana data historikal penjualan digunakan untuk melihat estimasi permintaan produk pembeli di masa depan. Model ini dapat memberikan estimasi jumlah produk yang akan dibeli pembeli di masa depan. Dengan jumlah lebih dari 1.000 produk yang disediakan Sayurbox, tentu Sayurbox tidak menyediakan semua produk dalam jumlah yang sama. Melihat kemungkinan produk yang akan populer di masa depan, Sayurbox dapat mempersiapkan diri dan meningkatkan produktivitas Sayurbox. “Ini sangat membantu di dalam proses planning dan purchasing karena kita jadi bisa hitung-hitung gitu, kira-kira item yang bakal nge-trend atau yang bakal banyak demand-nya tuh item apa aja,” ungkap Lilian.

MENJADI DATA SCIENTIST

Bagi Lilian, memiliki rasa penasaran yang tinggi sangat dibutuhkan untuk menjadi seorang Data Scientist. “Kalau dulu leader gue pernah bilang, kita harus kepo sih,” ujarnya. Dengan rasa penasaran yang tinggi, Data Scientist mampu menganalisis lebih dalam serta mengulik lebih jauh kendala yang mereka hadapi. Tidak hanya saat terdapat kendala, saat mengembangkan sebuah project, model yang dihasilkan tentu akan lebih berkualitas karena adanya rasa penasaran dan rasa tidak mudah puas. Dalam belajar, rasa penasaran juga penting untuk menjaga semangat dan motivasi selama belajar. Dunia Data Science merupakan dunia yang selalu berubah dan berkembang, memiliki rasa penasaran akan membantumu untuk terus menjadi Data Scientist yang relevan.

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