Efisiensi E-Commerce B2B Meningkat dengan Seleksi Fitur Menggunakan Pendekatan Bayesian
Dalam era digital, platform e-commerce Business-to-Business (B2B) mengalami perkembangan pesat, mengubah cara perusahaan bertransaksi dan berinteraksi satu sama lain. Seiring dengan pertumbuhan ini, tantangan dalam mengelola dan menganalisis data semakin kompleks. Banyak perusahaan B2B harus berhadapan dengan data berdimensi tinggi, seperti yang ditemukan dalam pengolahan bahasa alami, deteksi ancaman keamanan siber, atau bahkan dalam proses penyaringan produk dan pelanggan. Di sinilah pendekatan Bayesian mulai memainkan peran penting.
Dalam artikel ilmiah berjudul Beta-CoRM: A Bayesian Approach for n-Gram Profiles Analysis, yang ditulis oleh Jos A. Perusqua, Jim E. Griffin, dan Cristiano Villa (2024), pendekatan Bayesian dipaparkan sebagai solusi ampuh dalam menangani data berbasis profil n-gram, khususnya dalam proses seleksi fitur dan klasifikasi. Model yang mereka kembangkan, Beta-CoRM, memungkinkan pemrosesan data yang lebih cepat dan akurat dengan mengurangi ketergantungan pada algoritma pembelajaran mesin tradisional yang seringkali tidak mampu menangkap struktur tersembunyi dalam data.
Dalam konteks e-commerce B2B, kecepatan dan akurasi ini sangat penting. Bayangkan sebuah platform B2B yang harus memproses jutaan data transaksi dan interaksi setiap harinya---model Bayesian menawarkan kemampuan untuk memahami pola dan tren yang sebelumnya tidak terlihat. Pada 2023, lebih dari 65% perusahaan B2B global melaporkan tantangan dalam mengelola dan menganalisis data mereka, menunjukkan urgensi adopsi teknologi baru yang mampu mengoptimalkan proses ini. Bagaimana pendekatan Bayesian, khususnya Beta-CoRM, dapat diadopsi dalam ekosistem B2B menjadi pertanyaan kunci yang akan kita bahas lebih lanjut.
***
Pendekatan Bayesian yang diusulkan dalam artikel Beta-CoRM: A Bayesian Approach for n-Gram Profiles Analysis membuka peluang baru dalam optimalisasi sistem e-commerce B2B, terutama dalam hal pengelolaan data berdimensi tinggi. Dalam konteks B2B, profil n-gram dapat digunakan untuk mengidentifikasi pola transaksi, memahami preferensi pelanggan, dan mendeteksi anomali, seperti aktivitas penipuan atau kesalahan dalam proses pemesanan. Data yang dihasilkan dalam interaksi antara bisnis bisa mencapai jutaan titik data setiap harinya, dan algoritma tradisional yang berbasis pengolahan data secara linier sering kali gagal memberikan hasil yang optimal.
Model Beta-CoRM yang dikembangkan oleh Jos A. Perusqua dkk. (2024) menawarkan pendekatan yang berbeda. Dengan memanfaatkan sifat hierarki dan nonparametrik dari compound random measures (CRM), model ini memungkinkan analisis lebih mendalam terhadap profil n-gram tanpa harus mengalami masalah "kutukan dimensi" yang sering menjadi tantangan dalam pengolahan data B2B. Salah satu keunggulan dari model ini adalah kemampuannya dalam melakukan seleksi fitur secara efisien. Dalam uji coba pada data sintetis dan data nyata di bidang keamanan siber, model ini terbukti mampu meningkatkan akurasi klasifikasi hingga 10% dibandingkan dengan algoritma pembelajaran mesin tradisional seperti random forests dan support vector machines. Hal ini menunjukkan bahwa model Bayesian lebih mampu menangani data dengan dimensi besar dan distribusi kompleks.
Contoh konkrit dari aplikasi model ini di sektor B2B bisa dilihat pada platform yang harus memproses banyak produk dan kategori dari berbagai pemasok. Dengan profil n-gram, setiap produk atau pemasok bisa dianalisis berdasarkan pola transaksi historisnya. Misalnya, perusahaan dapat dengan mudah mengenali pemasok yang sering gagal memenuhi tenggat waktu atau transaksi yang memiliki pola penipuan. Berdasarkan data dari McKinsey (2022), 38% perusahaan B2B mengalami kerugian karena ketidaksesuaian data dalam rantai pasokan mereka, yang seringkali tidak terdeteksi oleh sistem tradisional.
Pendekatan Bayesian seperti Beta-CoRM dapat membantu perusahaan mengurangi ketergantungan pada analisis data statis dan mulai bergerak menuju analisis data yang dinamis, dengan kemampuan untuk memprediksi tren pasar atau mengantisipasi risiko yang belum terjadi. Dalam lingkungan bisnis yang kompetitif, kemampuan untuk merespons secara cepat terhadap perubahan ini sangat penting. Adopsi teknologi ini bisa menghemat waktu, meningkatkan efisiensi, dan bahkan mencegah kerugian finansial besar yang terjadi karena keputusan yang didasarkan pada data yang kurang akurat.
***
Pendekatan Bayesian melalui model Beta-CoRM menawarkan solusi yang kuat dan fleksibel untuk mengatasi tantangan pengelolaan data besar dan kompleks dalam e-commerce B2B. Dengan kemampuannya melakukan seleksi fitur secara optimal dan akurat, pendekatan ini mampu meningkatkan efisiensi dan kecepatan analisis, yang sangat dibutuhkan dalam bisnis yang selalu bergerak dinamis. Dalam lingkungan bisnis B2B, di mana interaksi antara pemasok, distributor, dan pelanggan berlangsung dalam skala besar, implementasi teknologi ini bisa mengurangi risiko operasional, meningkatkan ketepatan keputusan, dan menciptakan daya saing yang lebih unggul.
Di masa depan, semakin banyak perusahaan B2B yang akan merasakan manfaat penerapan model Beta-CoRM atau pendekatan Bayesian lainnya. Perusahaan yang mampu beradaptasi dengan perubahan ini akan berada di garis depan, memanfaatkan data mereka untuk mendukung pengambilan keputusan yang lebih cerdas dan responsif terhadap perkembangan pasar.
Referensi
Perusqua, J. A., Griffin, J. E., & Villa, C. (2024). Beta-CoRM: A Bayesian approach for n-gram profiles analysis. Computational Statistics and Data Analysis, 202, 108056. https://doi.org/10.1016/j.csda.2024.108056