Random Forest merupakan algoritma dalam machine leanring yang berbasis ensemble yang terdiri dari berbagai desicion Tree. Pada dasarnya algoritma tersebut dapat digunakan untuk mengkalisifikasi maupun regresi dan dikenal karena akurasinya dalam menganalisis data yang cukup kompleks. Pada praktiknya random forest banyak digunakan dalam analisis prediktif khususnya dalam Customer Relationship Management. 

Random Forest memiliki cara kerja yang dimulai dengan membuat banyak desicion tree dari subset data dan fitur yang akan dipilih secara acak. Kemudian, setiap tree akan memberikan hasil prediksi dan hasil akhirnya ditentukan berdasarkan voting atau rata rata. Pendekatan ini sangat efektif dalam mengurangi adanya risiko overfitting yang dapat terjadi. Salah satu keunggulan dari random forest adalah algoritma tersebut memiliki flekstibilitas dalam menangani berbagai tipe data dan skenario. Selain itu, algoritma in juga mampu memberikan informasi tentang pentingnya setiap fitur terhadap hasil prediksi yang dapat membantu dalam menganalisis dan mengambil keputusan.  

Dalam konteks CRM, Random Forest dapat digunakan untuk memprediksi churn pelanggan yaitu kemungkinan pelanggan untuk berhenti dalam menggunakan suatu produk atau layanan. Model ini memanfaatkan data historis pelanggan seperti frekuensi pembelian, interaksi dengan layanan pelanggan, riwayat pembayaran, serta pola perilaku untuk mengidentifikasi adanya potensi churn. 

Dengan memanfaatkan model prefiktif tersebut, perusahaan dapat mengidentifikasi pelanggan yang memiliki risiko tinggi untuk churn dan melakukan tindakan preventif seperti memberikan diskon khusus, mengingkatkan pelayanannya atau pendekatan lainnya. Hal ini tidak hanya meningkatkan retensi pelanggan tetapi juga mengoptimalkan penggunaan sumber daya pemasaran. Selain itu, ramdom forest juga dapat diintegrasikan dalam sistem CRM untuk membantu analisis yang dilakukan secara otomatis dan real time. Hal ini dapat membantu tim pemasaran dan layanan pelanggan untuk membuat keputusan yang lebih cepat, berbasis data dan lebih tepat sasaran. 

Kelebihan lain dari random forest adalah kemampuannya dalam mengolah data dengan fitur yang banyak dan menangani dataset yang tidak seimbang. Dengan demikian, penggunaan Random Forest dalam sistem CRM bukan hanya meningkatan efektivitas analisis, tetapi juga memberikan keunggulan kompetitif dalam menjaga loyalitas pelanggan. Organisasi dapat memahami pola perilaku pelanggan dengan lebih baik dan merespon secara proaktif terhadap risiko adanya churn. 

Secara keseluruhan, Random forest merupakan salah satu algoritma yang bermanfaat contohnya dalam penerapan prediski churn pelanggan. Dengan pendekatan yang kuat dan hasil yang akurat, random forest menjadi alat penting dalam mendukung strategu retensi pelanggan serta pertumbuhan bisnis dalam jangka panjang. 

References : 

  • Idris, A., Rizwan, M., & Khan, A. (2012). Churn prediction in telecom using Random Forest and PSO based data balancing in combination with various feature selection strategies. Computers & Electrical Engineering, 38(6), 1808-1819.