Ya, Alibaba memang mencatat rekor penjualan $25,3 miliar (lebih dari 340 triliun Rupiah) yang dibukukan saat Pesta Belanja 11.11 tahun ini. Meskipun demikian, tidak cuma angka penjualan yang dilaporkan raksasa e-commerce Tiongkok ini saat pesta belanja global tahun ini. Data-data pembeli menjadi “tambang emas” yang seharusnya diikuti sebagai basis pelaksanaan pesta belanja, khususnya yang berlangsung secara online, di tanah air.
DailySocial dan sejumlah rekan media mendapat kesempatan secara langsung memantau jalannya pesta belanja 11.11 Alibaba yang tahun ini dipusatkan di Shanghai, Tiongkok. Ketika countdown dilakukan, yang menjadi awal berlangsungnya kegiatan 11.11, Alibaba langsung menunjukkan data penjualan secara real time. Setelah angka penjualan 10 miliar Yuan ($1,5 miliar atau 20 triliun Rupiah) tercapai dalam waktu 3 menit, dengan 93% transaksi terjadi melalui perangkat mobile, layar lalu beralih ke data yang lebih dalam.
Alibaba kemudian menampilkan dua jenis data besar. Yang pertama adalah data penjualan secara global, yang kedua adalah data penjualan secara nasional. Keduanya diperbarui secara real time.
Di layar pertama, data penjualan global menampilkan negara-negara mana yang termasuk Top 5 berkontribusi di ajang ini dan barang-barang apa saja yang menjadi Top Seller.
Di layar kedua, datanya lebih intensif. Alibaba bisa men-track per kota dan per provinsi, hingga ke desa-desa, tentang pola konsumsi nasional. Alibaba menamai daerah-daerah ekonomi baru ini sebagai New Rural Economy. Peningkatan pendapatan per kapita Tiongkok yang bertambah 10 kali lipat dalam 17 tahun mendorong pola konsumsi yang makin menyebar dan tidak hanya terpusat di kota-kota besar. Shanghai, Beijing, Hangzhou, Guangzhou, dan Shenzhen memang masih mendominasi, tapi provinsi-provinsi lain telah menggeliat dan pola konsumsinya sangat terlihat di pesta belanja seperti ini.
Kepada DailySocial, pihak Alibaba menyebutkan, “Alibaba telah menyiapkan sistem OneData yang menjadi basis data utuk pengembangan teknologi data kami, termasuk data mining, yang telah membantu mendapatkan data secara real time. Dengan peluncuran OneID, yang dapat diakses konsumen melalui platform-platform ekosistem Alibaba, seperti Taobao, Alipay, dan Youku yang menggunakan single login, analisis data yang komprehensif dapat dilakukan secara cepat, yang mendorong ketersediaan insight konsumen yang sangat berharga.”
Pemanfaatan data serupa di Indonesia
Pesta belanja di Indonesia juga berlangsung di periode 11.11 dan 12.12. Sebelumnya pesta belanja seperti ini ditujukan untuk menggairahkan pola konsumsi online yang memang masih sangat kecil persentasenya di Indonesia. Meskipun demikian, data penjualan di pesta belanja tersebut bisa mulai menjadi indikator pola konsumsi masyarakat dan kehadiran kantong-kantong ekonomi baru.
Tentu saja, yang paling harga di sini adalah data-data konsumen. Zaman dulu, ketika semua transaksi dilakukan secara offline, tidak mudah untuk mengetahui pola konsumsi, barang-barang apa yang sering dibeli oleh masyarakat di area tertentu, dan bagaimana seharusnya inventori dioptimalkan. Kini data tersebut bisa diperoleh dengan lebih mudah dan membantu layanan digital menciptakan pengalaman belanja yang lebih baik.
Pihak Alibaba menyebutkan, “Dengan menganalisis data [yang diperoleh di kegiatan 11.11], kami dapat memperoleh insight konsumen dan pada akhirnya bisa melayani konsumen dengan lebih baik. Contohnya, melalui analisis data, kami bisa mengidentifikasi barang yang sering dibeli oleh masyarakat di area tertentu. Sebagai hasilnya, kami bisa menyiapkan barang tersebut terlebih dahulu melalui sistem logistik dan pergudangan pintar kami, sehingga konsumen yang membeli barang tersebut melalui platform e-commerce kami bisa mendapatkan barang secara lebih cepat karena berasal dari gudang yang terdekat.”
Lebih lanjut, data tersebut juga bisa digunakan untuk merekomendasikan barang-barang secara lebih akurat.
“Alibaba telah mengembangkan sistem, disebut Tmall Smart Choice, untuk membantu penjual mengidentifikasi produk yang memiliki potensi menjadi barang-barang yang laku dijual (best-selling). Sistem ini menggunakan permodelan yang memanfaatkan faktor seperti kebutuhan dan daya beli konsumen, kredibilitas dan reputasi layanan penjual, review dan rating produk, jangkauan harga, dan musim [tren], sehingga bisa memprediksikan barang mana yang bakal populer di antara konsumen yang ditargetkan,” tutup pihak Alibaba.
