More Related Content
What's hot (20)
Similar to Consumer behavior and big data (17)
Recently uploaded (20)
Consumer behavior and big data
- 1. C O N S U M E R B E H A V I O R A N D B I G D A T A RossiFatmawati(6018210059)
- 2. Jika Big data adalah oli baru, analitik adalah mesin pembakaran (Gartner 2015 dalam Gentsch, 2018). Data hanya bermanfaat bagi bisnis jika digunakan dengan benar dan dikapitalisasi. Kemunculan dan analisis data dalam jumlah besar yang dihasilkan oleh penyebaran Internet, media sosial, peningkatan jumlah sensor internal dan Internet of Things, dll (Gentsch, 2018).
- 3. Big data adalah pertumbuhan eksponensial dalam volume, variasi, dan kecepatan informasi dan perkembangan kompleks alat baru untuk menganalisis dan menciptakan makna dari data tersebut (Lamb, Hair,& McDaniel, 2016). DefinitionBigdata
- 4. "Big data" mengacu pada kumpulan data yang ukurannya di luar kemampuan alat perangkat lunak database biasa untuk menangkap, menyimpan, mengelola, dan menganalisis. (Manyika, 2011 dalam Gentsch, 2018) DefinitionBigdata
- 5. Menurut Lamb, Hair,& McDaniel (2016) Big data analytics digunakan tidak hanya untuk meningkatkan pengumpulan data pelanggan tetapi juga untuk menyimpan dan mengintegrasikan data pelanggan di seluruh perusahaan, dan pada akhirnya, untuk "mengenal" pelanggan pada tingkat yang lebih pribadi. Data pelanggan adalah tanggapan langsung yang diperoleh dari pelanggan melalui penyelidikan atau dengan mengajukan pertanyaan langsung.
- 6. L A M B , H A I R , & M C D A N I E L ( 2 0 1 6 ) BASIS BIG DATA YANG CANGGIH MEMUNGKINKAN ANALISIS DATA TIDAK TERSTRUKTUR SEPERTI EMAIL, FILE AUDIO, DAN VIDEO YOUTUBE.
- 7. KEMAJUAN DATA DAN TEKNOLOGI MULAI BERDAMPAK PADA EFEKTIVITAS DAN EFISIENSI SUPPLY CHAIN Pertama, prevalensi komputer yang kuat dan metode yang meningkat pesat untuk menangkap informasi pelanggan, pemasok, dan perusahaan selama dua dekade terakhir telah menghasilkan munculnya Big data, istilah sehari-hari untuk ketersediaan data eksplosif yang secara tradisional sulit untuk ditangkap. , simpan, kelola, dan analisis. Munculnya Big data telah menghadirkan peluang besar dan masalah signifikan bagi manajer supply chain . Memang ada lebih banyak informasi yang tersedia tentang operasi supply chain daripada sebelumnya, tetapi tantangan untuk mengekstraksi tanggal yang dapat digunakan dari informasi ini juga sangat besar. Untuk mendapatkan informasi yang lebih berguna, banyak perusahaan menggunakan cloud computing untuk berkolaborasi dalam proyek Big data dan menganalisis temuan dengan cepat dan hemat biaya (Lamb, Hair,& McDaniel, 2016).
- 8. CATATAN ANALITIK BIG DATA proses menemukan pola dalam kumpulan Big data untuk tujuan mengekstraksi pengetahuan dan memahami perilaku manusia CLOUD COMPUTING praktik menggunakan server jaringan jarak jauh untuk menyimpan, mengelola, dan memproses DATA SUPPLY CHAIN ANALYTICS yang mendukung peningkatan desain dan manajemen supply chain
- 10. VOLUME Gentsch, 2018 Ini menjelaskan jumlah data masuk yang akan disimpan dan dianalisis. Titik ketika sejumlah data sebenarnya dinyatakan sebagai big data seperti yang dijelaskan di atas tergantung pada sistem yang tersedia. Perusahaan masih menghadapi tantangan untuk menyimpan dan menganalisis jumlah data yang masuk secara efisien dan efektif. Dalam beberapa tahun terakhir, berbagai teknologi seperti sistem terdistribusi telah dibuat untuk tujuan ini.
- 11. VELOCITY Gentsch, 2018 Ini menjelaskan dua aspek: Di satu sisi, data dihasilkan dengan kecepatan yang sangat tinggi dan, di sisi lain, sistem harus dapat menyimpan, memproses, dan menganalisis jumlah data ini dengan segera. Tantangan ini ditangani baik oleh perangkat keras dengan bantuan teknologi dalam memori, misalnya, maupun oleh perangkat lunak, dengan bantuan algoritme yang disesuaikan dan paralelisasi masif.
- 12. VARIETY Gentsch, 2018 Banyaknya variasi data dunia big data menghadapkan sistem dengan tugas tidak lagi hanya memproses dengan data terstruktur dari tabel tetapi juga dengan data semi dan tidak terstruktur dari teks, gambar, atau video berkelanjutan, yang jumlahnya sebanyak 85% dari jumlah data. Khususnya di bidang media sosial, banyak sekali data tidak terstruktur terakumulasi, yang semantiknya dapat dikumpulkan dengan bantuan teknologi AI
- 13. VERACITY Gentsch, 2018 Sementara tiga dimensi yang dijelaskan di sini dapat dikuasai oleh perusahaan saat ini dengan bantuan teknologi yang sesuai, metode dan penggunaan sarana yang memadai, ada satu tantangan yang belum diselesaikan pada tingkat yang sama. Veracity berarti istilah yang dapat dipercaya, kejujuran, dan kebermaknaan big data. Oleh karena itu, masalahnya tidak semua data yang disimpan dapat dipercaya dan ini tidak harus dianalisis. Contohnya adalah sensor yang dimanipulasi di IoT, phishing mail atau, sejak pemilihan presiden terakhir di AS, juga berita palsu.
- 14. CONTOH Gentsch,2018 Netflix, layanan online untuk streaming film dan serial TV menggunakan pemasaran algoritmik untuk mempersonalisasi konten bagi pengguna dan merekomendasikan judul. Total 800 pengembang mengerjakan algoritme dengan tujuan mempertahankan pemirsa. Jejaring sosial Facebook dan Twitter serta saluran video online YouTube menggunakan algoritme untuk memilih kiriman yang ditampilkan kepada pengguna. Untuk Facebook, misalnya, visibilitas posting (iklan) ditentukan dari berbagai faktor seperti popularitas halaman perusahaan, keberhasilan posting sebelumnya, jenis konten (video lebih disukai daripada foto) dan waktu ketika posting telah dibuat.
- 16. Tantangan utama dalam pemanfaatan Big Data antara lain eksplorasi Big Data merupakan proses yang kompleks, belum adanya tatakelola yang jelas dalam pemanfaatan Big Data, keterbatasan waktu, biaya, biaya yang mahal dan masih jaringan perangkat lunak yang dapat digunakan untuk menganalisa data dalam bahasa Indonesia serta SDM untuk pengembangan Big Data. Jadi tantangan yang ada saat ini lebih pada bagaimana perusahaan mengoptimalkan data yang dimiliki, untuk memberikan dampak yang positif.
- 17. Di era digital, informasi pribadi bukan hanya sebatas data seperti nomor telepon, alamat rumah, tanggal lahir, nama keluarga (orang tua atau ibu kandung), dan lainnya. Informasi pribadi juga bisa diambil dari: data transaksi keuangan online (kartu kredit) dan perbankan, kondisi kesehatan (seperti penggunaan aplikasi kesehatan), foto atau gambar yang diunggah online, lokasi (seperti media sosial Foursquare dll.) sangat mudah untuk di akses.
- 18. Hal itu malah diketahui lebih dulu oleh ritel itu melalui analisis pola pembelian si anak di toko tersebut. Artinya, dengan memanfaatkan Big Data, ritel bisa menawarkan produk yang sesuai dengan kebutuhan pelanggan secara real time KASUS Pernah ada kasus di Amerika Serikat yang mana seorang Ibu menggugat perusahaan ritel karena selalu mengirimkan kepada anaknya brosur produk- produk bayi. Tanpa disadari oleh sang Ibu, anaknya ternyata tengah hamil.
- 19. DaftarPustaka Lamb, C. W., Hair, J. F., & McDaniel, C. (2016). Principles of marketing. Cengage Learning. Pujianto, A., Mulyati, A., & Novaria, R. (2018). Pemanfaatan Big Data dan Perlindungan Privasi Konsumen di Era Ekonomi Digital. Majalah Ilmiah Bijak, 15(2), 127-137. Gentsch, P. (2018). AI in marketing, sales and service: How marketers without a data science degree can use AI, big data and bots. Springer.
- 20. CONTACT INFORMATION SOCIAL MEDIA ig: rftwt_ id Line: xcirx.xxi EMAIL ADDRESS frossioci@gmail.com