Proyek Sales Forecasting & Customer Segmentation

Berikut adalah beberapa proyek yang telah saya kerjakan dalam bidang Sales Forecasting dan Customer Segmentation:

1. Sales Forecasting Using Multiple Models

Menerapkan berbagai metode kuantitatif, seperti Time Series Models dan Causal Models, untuk memprediksi penjualan produk dalam dataset.
Melakukan time series analysis untuk memahami tren dan pola data.
Menggunakan berbagai model forecasting pada data pelatihan.
Memilih model terbaik untuk dijalankan pada data uji.

Model yang digunakan dalam proyek ini:

Seasonal Naïve Model
Holt-Winters Model (Triple Exponential Smoothing)
ARIMA dan Seasonal ARIMA Models
Linear Regression Model

Kesimpulan:

Setelah mempertimbangkan berbagai model time-series serta model regresi, hasil menunjukkan bahwa Linear Regression Model memiliki performa terbaik dibandingkan model time-series lainnya. Model regresi bekerja lebih baik karena pola data yang bersifat musiman dan memiliki tren linear. Oleh karena itu, untuk dataset ini, model regresi lebih cocok digunakan dibandingkan model time-series.

2. Customer Segmentation Using Clustering Model

Menerapkan teknik clustering untuk mengelompokkan pelanggan berdasarkan pola pembelian mereka.
Menggunakan K-Means Clustering, Hierarchical Clustering, dan DBSCAN untuk membandingkan hasil segmentasi.
Menganalisis karakteristik masing-masing segmen pelanggan untuk meningkatkan strategi pemasaran.
Visualisasi hasil menggunakan Matplotlib dan Seaborn untuk memahami distribusi segmen.

Kesimpulan:

Dengan menggunakan model clustering, kami dapat mengidentifikasi beberapa segmen pelanggan berdasarkan kebiasaan pembelian dan preferensi mereka. Segmentasi ini membantu bisnis dalam menargetkan promosi yang lebih efektif dan meningkatkan retensi pelanggan.

3. Analisis Tren Penjualan Properti

Mengumpulkan data transaksi properti dari berbagai sumber untuk memahami pola permintaan.
Menggunakan Time Series Analysis untuk mendeteksi pola musiman dan fluktuasi pasar.
Memberikan rekomendasi strategi pemasaran berdasarkan hasil analisis.

4. Forecasting Penjualan Tiket Pesawat

Mengembangkan model prediksi harga tiket pesawat berdasarkan historical pricing dan seasonal trends.
Memanfaatkan LSTM (Long Short-Term Memory) untuk meningkatkan ketepatan prediksi.
Membantu pengguna dalam menentukan waktu terbaik untuk membeli tiket dengan harga lebih murah.