Bunch of Ideas, a little bit of Maths.

I am mathematician doing market research and data science

14 minute read

Di dunia market research, data terkait konsumen bisa dibagi menjadi dua:

  1. Data persepsi.
  2. Data habit.

Data Persepsi

Persepsi (dari bahasa Latin: perceptio atau percipio) adalah tindakan menyusun, mengenali, dan menafsirkan informasi sensoris guna memberikan gambaran dan pemahaman tentang lingkungan.

Data persepsi merupakan data yang berasal dari pemahaman, ide, atau pendapat pribadi dari konsumen.

Untuk mendapatkan data ini, cara terbaik yang bisa dilakukan adalah dengan cara survey (DITANYAKAN langsung kepada responden).

Data Habit

Habit atau kebiasaan adalah suatu hal yang lazim, umum, dan yang biasa dilakukan. Menurut Peter Cape (2013):

When you ask people randomly throughout the day what they are doing (behavior), 30% of the time there will be a mismatch between what they are doing and what they are thinking about.

Oleh karena itu, cara terbaik untuk mendapatkan data ini adalah dengan memanfaatkan sumber data lain seperti jejak digital, data transaksi, dan lainnya.

Data seperti ini sebaiknya tidak ditanyakan langsung. Jika terpaksa ditanyakan langsung, sebaiknya ada metode untuk melakukan validasi atas jawaban tersebut.

Sebagai market researcher, saya tahu betul bagaimana sulitnya mencari data persepsi. Berdasarkan pengalaman saya selama ini, saya sangat percaya bahwa metode seperti face-to-face interview adalah cara terbaik untuk mendapatkan data persepsi konsumen. Namun biasanya ada tiga hal yang membuat F2F interview menjadi sulit dilakukan:

  1. Waktu yang mepet.
  2. Biaya yang terbatas.
  3. Kekurangan tenaga (man power).

Di zaman transformasi digital seperti sekarang ini, kadang kita hanya butuh duduk sejenak dan mencari apa yang kita mau di internet. Sama seperti mencari data persepsi konsumen.

Jika dulu saya harus mencari konsumen untuk dijadikan responden. Kini responden sendiri yang “datang” memberikan data persepsinya.

Lho, gimana maksudnya?

Beberapa waktu lalu, seorang rekan kerja saya menginformasikan mengenai keberadaan situs yang menampung review konsumen bernama Home Tester Club Indonesia.

Situs Home Tester Club Indonesia

Berdasarkan informasi di situsnya:

Home Tester Club adalah komunitas para pembeli yang menguji dan membagikan review produk untuk membantu pembeli lainnya berbelanja lebih baik. Home Tester Club adalah rumahnya ribuan review produk. Dengan bergabung di sini kamu akan mendapat kesempatan menguji coba produk gratis dan produknya akan diantar langsung ke rumah kamu.

Namun demikian, tidak semua member mendapatkan produk gratis untuk diuji. Beberapa member masih bisa memberikan review berdasarkan pengalaman pribadi mereka menggunakan produk yang mereka beli dengan uang pribadi.

Jika kita asumsikan semua member memberikan review yang jujur, maka data review ini sangat kaya akan informasi.

Bagaimana cara saya mengeksplorasi data ini?

Sebelum berbicara lebih jauh mengenai cara saya mengeksplorasi, pertanyaan paling mendasar yang harus saya jawab adalah:

Bagaimana cara saya mengambil semua data yang ada di situs tersebut?

Pertanyaan di atas adalah pertanyaan paling standar yang biasa dihadapi oleh semua orang di zaman sekarang. hehe

Webscraping Home Tester Club

Seperti biasa, saya menggunakan R untuk membuat beberapa baris algoritma yang bertugas untuk mendapatkan data yang saya mau.

Dari situs tersebut, ada beberapa data yang bisa saya ambil, yakni:

  1. Nama produk.
  2. Deskripsi produk.
  3. Rating produk.
  4. Berapa banyak reviewers.
  5. Isi komentar atau review.

Berikut adalah functions algoritma yang saya buat:

scrape_func = function(url){
  data = read_html(url) %>% {tibble(
      merek = html_nodes(.,"#htc-breadcrumb .active") %>% html_text(),
      rate = html_nodes(.,".pp-ratereview-counter li") %>% html_text() %>% paste(collapse = " "),
      deskripsi = (html_nodes(.,".text-left") %>% html_text())[[1]]
  )}
  return(data)
}

Cukup gunakan function tersebut ke links masing-masing produk di situs tersebut.

Sebagai showcase, saya akan mengambil 384 produk yang ada di kategori Dapur Makanan. Links 384 produk itu tersedia di sini.

Data saya scrape pada tanggal 1 Desember 2020 pukul 14∶34∶57 WIB.

Showcase: Semua Produk di Kategori Dapur Makanan

Setelah saya bersihkan data hasil scrape, saya dapatkan data berupa tabel seperti di bawah ini:

## [1] "Contoh 10 data teratas hasil scrape"

## # A tibble: 10 x 4
##    merek               rate_no review_no deskripsi                              
##    <chr>                 <dbl>     <dbl> <chr>                                  
##  1 Bango Bumbu Kuline…     4.8        61 "Sajikan berbagai #KelezatanAsli daera…
##  2 Oreo Dutch Cocoa W…     4.8      1555 ""                                     
##  3 JAWARA Cabai Tabur…     4.6      1332 ""                                     
##  4 JAWARA Cabai Tabur…     4.6      1272 ""                                     
##  5 Mayumi                  4.8      1119 "Saus creamy serbaguna yang terbuat da…
##  6 Royco Kaldu Jamur       4.7      1314 ""                                     
##  7 Roti Tawar Funwari…     4.8       920 "Roti tawar yang dibuat dengan menggun…
##  8 Koko Krunch dengan…     4.9      4904 "Sereal sarapan dengan gandum utuh ras…
##  9 Serasa Food Bumbu …     4.7       205 "Bumbu berkualitas tinggi, menggunakan…
## 10 Finna Bumbu Masak …     4.6       228 "bumbu Tom Yum yang terbuat dari bahan…

Mari kita cek beberapa analisa sederhana berikut ini:

Top Reviewed Product

Dari 384 produk yang ada di kategori dapur makanan, ada beberapa produk yang paling banyak di-review oleh member. Mari kita lihat Top 20 produk yang paling banyak di-review.

Sekarang kebalikannya, kita cek 20 produk terbawah yang paling sedikit di-review oleh member:

Sebaran Banyaknya Reviews

Kalau kita lihat sebaran data banyaknya reviews, saya dapatkan informasi berikut:

Dari graifk sebaran di atas, kita bisa melihat ada ketidakmerataan banyaknya reviews yang diberikan oleh member. Sebagian kecil produk mendapatkan lebih dari 1000 reviews. Mayoritas dari produk mendapatkan reviews sebanyak 128.5 (nilai tengah - median - dari data review).

Kita bisa melihat bahwa beberapa produk Nutrifood mendapatkan reviews di kisaran angka tersebut kecuali produk Tropicana Slim Beras Merah yang mendapatkan reviews yang cukup banyak sehingga masuk Top 20 Reviewed Products.

Top Rating Product

Member bisa memberikan rating kepada produk yang pernah dikonsumsinya menggunakan skala 1-5. Produk apa saja yang mendapatkan rating terbaik?

Mungkin kalian bertanya-tanya, kenapa 59 produk yang ditampilkan?

Karena produk urutan ke 60 memiliki nilai yang sama dengan produk urutan ke 61 sampai produk urutan ke 116.

Sebaran Rating Produk

Mari kita lihat bersama bagaimana sebaran dari rating yang diberikan oleh member:

Ternyata mayoritas produk memiliki rating yang baik (diatas skala 4). Hanya sebagian kecil produk saja yang memiliki rating dibawah 3.5.

Penasaran produk apa saja yang mendapatkan nilai rendah di antara produk-produk yang bergelimang rating bagus?

## [1] "Produk yang memiliki rating di bawah 3.5"

## # A tibble: 6 x 3
##   merek                           rate_no review_no
##   <chr>                             <dbl>     <dbl>
## 1 Bee Huat Crisp Chocolate            3.4       111
## 2 Biskotto Maxi Class                 3.3        76
## 3 Indomie Bite Mie                    3.3       233
## 4 Snek Ku ShoyueMi Rasa Pedas         3          71
## 5 Chocomory Mini Choco Bar Cashew     2.5         3
## 6 Gado Telur Siap Saji                0           0

Hanya ada 6 produk yang memiliki rating di bawah 3.5. Special cases ada pada Chocomory dan Gado Telur:

  • Hanya ada 3 member saja yang memberikan rating dan review pada produk Chocomory.
  • Belum ada member yang memberikan rating dan review pada produk Gado Telur Siap Saji.

What’s Next?

Beberapa Produk yang Ada di Kategori Dapur Makanan

Ternyata setelah saya lihat dengan seksama, ada beberapa pasang produk dan kompetitornya yang ada di sana. Menarik jika kita lakukan analisa head-to-head dari pasangan produk tersebut.

Apa saja analisanya?

Tentunya analisa terkait dengan data komentar member yang berupa free text.

Hal yang bisa dilakukan:

  1. Wordcloud,
  2. Bigrams,
  3. Topic modelling
  4. Crosswords
  5. Log odds ratio

Nah, ada satu hal baru yang ingin saya lakukan (karena dari dulu belum sempat mengerjakannya). Apa itu? Sentiment analysis.

Doakan semoga yang terakhir ini bisa dilakukan dengan baik yah.

Sekian dulu tulisan ini, hasil analisa komentar akan saya tulis di tulisan berikutnya.

Dukung selalu blog ini agar bisa terus bertumbuh dengan cara klik iklan selepas Kamu membaca setiap tulisan yang ada yah.

You May Also Enjoy

Geocoding di R Menggunakan tidygeocoder

7 minute read

Di blog ini saya sudah menuliskan berbagai macam metode dan teknik pengambilan data longlat dari alamat (vice versa). Istilah kerennya itu geocoding.