Meningkatkan Efisiensi Leads Management dengan Machine Learning ML.NET

Oleh: Immanuela Puspaasari Saputri, S.Si., M.T. (Faculty Member PJJ CS)
Dosen Pembimbing, BINUS Online Computer Science

Dalam dunia bisnis yang serba cepat, efisiensi dalam mengelola prospek pelanggan atau leads sangat krusial. Sayangnya, masih banyak perusahaan yang menggunakan metode tradisional dalam mengelola leads, sehingga respons terhadap peluang bisnis menjadi lambat dan kurang optimal.

Salah satu solusi yang menarik untuk mengatasi masalah ini adalah penggunaan teknologi Machine Learning dalam sistem leads management. Sebuah penelitian yang dilakukan di PT. Modesta Desain Indonesia menunjukkan bahwa penerapan algoritma Decision Tree dalam pengelolaan leads dapat meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam menentukan prioritas tindak lanjut.

Bagaimana Machine Learning Dapat Membantu?

Penelitian ini menggunakan ML.NET, sebuah library Machine Learning dari Microsoft, untuk membangun model prediksi berbasis algoritma Decision Tree dan LightGBM. Kedua algoritma ini dipilih karena kemampuannya dalam mengklasifikasikan leads berdasarkan peluang tindak lanjut yang lebih tinggi. Dengan mengombinasikan ML.NET, backend berbasis REST API, serta database MySQL, sistem ini memungkinkan pengelolaan leads yang lebih efektif dan efisien.

Salah satu keunggulan utama dari sistem ini adalah dashboard yang memberikan gambaran lengkap tentang laporan pendapatan serta status leads secara real-time. Supervisor dan Account Executive dapat dengan mudah melihat data pelanggan, melakukan tindak lanjut berdasarkan tingkat urgensi, serta mengedit informasi pelanggan dengan lebih cepat dan praktis.

Hasil yang Menjanjikan

Implementasi algoritma Decision Tree dalam sistem ini menunjukkan hasil yang cukup impresif. Model yang dikembangkan berhasil memprediksi kategori leads dengan tingkat akurasi micro accuracy sebesar 86%, meskipun macro accuracy sedikit lebih rendah di 73.66%. Selain itu, model ini memiliki log loss sebesar 0.3338, yang menunjukkan bahwa prediksi probabilitasnya cukup baik dan stabil.

Integrasi sistem ini dengan REST API juga memberikan keuntungan besar dalam kemudahan akses, memungkinkan tim sales untuk mengambil keputusan lebih cepat. Selain itu, sistem ini juga menawarkan fitur tambahan seperti pencatatan aktivitas leads dan rekomendasi tindakan lanjut berdasarkan data historis pelanggan.

Kesimpulan dan Implikasi Lebih Lanjut

Dari penelitian ini, terbukti bahwa penggunaan Machine Learning dalam leads management tidak hanya meningkatkan efisiensi tetapi juga memberikan keputusan yang lebih akurat dalam menentukan tindak lanjut prospek pelanggan. Implementasi algoritma Decision Tree dan LightGBM dalam ML.NET memungkinkan perusahaan untuk lebih responsif terhadap peluang bisnis dan mengoptimalkan strategi pemasaran mereka.

Ke depan, sistem ini bisa dikembangkan lebih lanjut dengan menambahkan analisis perilaku pelanggan yang lebih kompleks, integrasi dengan media sosial untuk penelusuran leads secara otomatis, serta penerapan teknologi Natural Language Processing (NLP) untuk analisis komunikasi dengan pelanggan.

Dengan teknologi seperti ini, pengelolaan leads bukan lagi sekadar mencatat data, tetapi menjadi alat strategis yang dapat memberikan keunggulan kompetitif bagi perusahaan. 🚀

#BINUSRESEARCHPOINT #TEKNIKINFORMATIKA #COMPUTERSCIENCE #BINUS #BINUSUNIVERSITY