Kursus/Jasa KNIME | Analisis Data Penjualan Produk Menggunakan KNIME untuk Optimalisasi Strategi Pemasaran di Perusahaan Ritel

Silabus Analisis Data Penjualan Produk Menggunakan KNIME untuk Optimalisasi Strategi Pemasaran di Perusahaan Ritel

Sesi 1-5: Pengenalan KNIME dan Persiapan Data

1. Sesi 1: Pengenalan KNIME dan Pengaturan Lingkungan Kerja
   • Pengantar KNIME dan penggunaannya dalam analisis data.
   • Instalasi dan konfigurasi KNIME.
   • Pengenalan antarmuka pengguna dan workspace KNIME.
2. Sesi 2: Memahami Alur Kerja (Workflow) di KNIME
   • Membuat alur kerja sederhana di KNIME.
   • Node, koneksi, dan eksekusi alur kerja.
   • Manajemen data dan output di KNIME.
3. Sesi 3: Mengimpor dan Membersihkan Data Penjualan
   • Mengimpor data penjualan dari berbagai sumber (CSV, Excel, database).
   • Pembersihan data: menangani nilai kosong, duplikasi, dan format data.
4. Sesi 4: Transformasi Data Penjualan
   • Teknik transformasi data: pengelompokan, penyaringan, dan agregasi.
   • Menggunakan node manipulasi data seperti Row Filter, Column Filter, dan GroupBy.
5. Sesi 5: Analisis Deskriptif Data Penjualan
   • Menghitung statistik dasar (mean, median, mode).
   • Visualisasi data dasar (bar chart, line chart, pie chart) menggunakan KNIME.

Sesi 6-10: Analisis Segmentasi dan Pola Pembelian

6. Sesi 6: Analisis Segmentasi Pelanggan
   • Pengenalan segmentasi pelanggan.
   • Membuat segmentasi pelanggan berdasarkan nilai pembelian dan frekuensi (RFM Analysis).
7. Sesi 7: Clustering untuk Segmentasi Pelanggan
   • Pengenalan algoritma clustering: K-means.
   • Implementasi clustering untuk segmentasi pelanggan di KNIME.
8. Sesi 8: Analisis Pola Pembelian Produk
   • Mengidentifikasi produk yang sering dibeli bersama.
   • Menggunakan Market Basket Analysis (Association Rule Mining).
9. Sesi 9: Visualisasi Pola Pembelian dengan Association Rule Viewer
   • Memvisualisasikan hasil analisis pola pembelian.
   • Interpretasi dari diagram asosiasi dan lift.
10. Sesi 10: Mengoptimalkan Cross-Selling dan Up-Selling
    • Strategi cross-selling dan up-selling berdasarkan hasil analisis pola pembelian.
    • Rekomendasi produk untuk promosi dan penawaran khusus.

Sesi 11-15: Analisis Prediktif dan Peramalan Penjualan

11. Sesi 11: Pengenalan Analisis Prediktif
    • Konsep dasar analisis prediktif.
    • Mempersiapkan data untuk analisis prediktif.
12. Sesi 12: Membangun Model Prediksi Penjualan
    • Pengenalan regresi linier.
    • Membangun model regresi linier untuk prediksi penjualan di KNIME.
13. Sesi 13: Evaluasi Model Prediksi
    • Evaluasi model menggunakan metrik seperti MSE, RMSE, dan R².
    • Fine-tuning model untuk meningkatkan akurasi.
14. Sesi 14: Peramalan Penjualan Menggunakan Model Time Series
    • Pengenalan analisis deret waktu (time series analysis).
    • Implementasi model ARIMA untuk peramalan penjualan.
15. Sesi 15: Visualisasi dan Interpretasi Hasil Prediksi
    • Visualisasi hasil prediksi dan tren penjualan.
    • Interpretasi dan pembuatan laporan.

Sesi 16-20: Optimalisasi Strategi Pemasaran

16. Sesi 16: Menganalisis Efektivitas Kampanye Pemasaran
    • Mengukur dampak kampanye pemasaran terhadap penjualan.
    • Menggunakan A/B testing untuk evaluasi kampanye pemasaran.
17. Sesi 17: Segmentasi Pelanggan untuk Targeted Marketing
    • Menggunakan hasil segmentasi pelanggan untuk kampanye pemasaran yang lebih efektif.
    • Menyusun strategi pemasaran berdasarkan segmentasi pelanggan.
18. Sesi 18: Predictive Analytics untuk Churn Analysis
    • Analisis churn untuk mengidentifikasi pelanggan yang berpotensi berhenti.
    • Membangun model prediksi churn menggunakan KNIME.
19. Sesi 19: Optimalisasi Harga Produk
    • Menganalisis elastisitas harga dan dampaknya terhadap penjualan.
    • Strategi penetapan harga dinamis berdasarkan analisis data.
20. Sesi 20: Strategi Penempatan Produk dan Promosi
    • Menggunakan analisis pola pembelian untuk penempatan produk yang optimal.
    • Strategi promosi yang efektif berdasarkan pola penjualan.

Sesi 21-25: Integrasi dan Automasi Workflow

21. Sesi 21: Automasi Alur Kerja di KNIME
    • Membuat workflow otomatis untuk analisis data rutin.
    • Penggunaan loop dan flow variable di KNIME.
22. Sesi 22: Integrasi KNIME dengan Sistem Lain
    • Mengintegrasikan KNIME dengan database dan alat analisis lainnya.
    • Export dan import data antara KNIME dan sistem eksternal.
23. Sesi 23: Membangun Dashboard untuk Laporan Penjualan
    • Membuat dashboard interaktif menggunakan KNIME.
    • Menyajikan hasil analisis dalam bentuk dashboard yang informatif.
24. Sesi 24: Membuat Pipeline Analitik End-to-End
    • Membangun pipeline analitik dari pengumpulan data hingga visualisasi.
    • Menggabungkan berbagai teknik analisis dalam satu alur kerja.
25. Sesi 25: Monitoring dan Maintenance Workflow
    • Memantau kinerja workflow dan memperbaiki jika ada kesalahan.
    • Dokumentasi dan pemeliharaan alur kerja.

Sesi 26-30: Proyek Akhir dan Implementasi

26. Sesi 26: Diskusi Proyek Akhir
    • Pemilihan topik proyek akhir berdasarkan kebutuhan bisnis nyata.
    • Perencanaan dan pemecahan masalah proyek.
27. Sesi 27: Implementasi Proyek Akhir – Bagian 1
    • Pengumpulan dan pembersihan data.
    • Pembuatan workflow dasar untuk proyek akhir.
28. Sesi 28: Implementasi Proyek Akhir – Bagian 2
    • Analisis dan visualisasi data sesuai topik proyek.
    • Optimasi model dan interpretasi hasil.
29. Sesi 29: Presentasi Proyek Akhir
    • Presentasi hasil proyek akhir.
    • Feedback dan diskusi perbaikan.
30. Sesi 30: Evaluasi dan Rencana Pengembangan Selanjutnya
    • Evaluasi keseluruhan pembelajaran.
    • Rencana pengembangan keterampilan selanjutnya dan integrasi ke lingkungan kerja.

Silabus ini diharapkan dapat memberikan pemahaman menyeluruh tentang analisis data penjualan produk menggunakan KNIME, serta bagaimana mengaplikasikan hasil analisis untuk strategi pemasaran yang lebih efektif di perusahaan ritel.