Pengalaman 1 tahun bekerja di dunia data di Startup (Bukalapak & Traveloka)

Halo!

Setelah cukup hectic bekerja di Bukalapak menjadi seorang Data Scientist, akhirnya baru sempat untuk cerita sedikit tentang ilmu dan pengalaman baru yang gw dapatkan. Kalo belum ada yang kenal gw, sebelumnya gw bekerja di Stream Intelligence selama 2.5 tahun di perusahaan data analytics consultancy, silakan klik link berikut yang mau baca2 pengalaman gw kerja di sana.

Bertepatan dengan resignnya gue dari BL, genap 4 tahun sudah gue bekerja setelah lulus kuliah, dan banyak banget hal yang gue pelajari dan dapatkan selama bekerja. Alhamdulillah hingga saat ini gue masih mencintai dunia data science dan masih tertarik untuk bekerja dan menuntut ilmu di bidang ini :D.

Oke lanjut, jadi apa aja kerjaan gue selama di BL dan Trave? Gw jabarin dari beberapa hal ya:

Tasks & Stakeholders Management

Data team di Bukalapak tersebar di beberapa tribe, seperti Growth, Shopex, Virtual Products, Merchant, Revenue, Logistics, O2O, Finance, dll. Selama setahun gue di BL, 7 bulan gue di logistics dan 5 bulan di growth.

Logistics

Pengalaman di logistics merupakan salah satu pengalaman paling “berkesan” menurut gue. Belum lulus probation, gue udah ditinggal sama manager dan peers gue saat itu. Gue dihadapkan dengan berbagai macam stakeholders, yang jumlahnya cukup banyak dan berasal dari berbagai macam divisi seperti Product, Business, Operational, dan Finance.

Gue bersama satu orang teman gue yang juga baru masuk ke logistics, sempat merasa kewalahan dalam meng-handle request yang masuk saat itu, ditambah data dan dashboard yang belum begitu rapih dan terstruktur. Selain harus merapihkan data yang ada, kami juga di-expect untuk melakukan analisis, salah satunya seputar logistics revenue. Sempat merasakan keadaan tidak punya manager, kami yang sama-sama baru di logistics, dengan jumlah request yang masuk > jumlah request yang selesai tiap minggunya, pertanyaan di grup yang tidak pernah ada habisnya, isu-isu yang cukup challenging, ditambah dengan logic2 “menarik” yang ada di dalam productnya, context switching berkali2 dalam sehari, serta meeting yang tidak ada habisnya, alhasil kami harus ekstra bekerja keras dan memprioritaskan request-request yang memiliki high priority.

Tidak hanya meng-handle core logistics, gue juga handle logistics innovation, yang tentunya punya tim business dan product yang berbeda pula. Dari sini gue sangat belajar untuk bisa me-manage stakeholders dari berbagai tim secara baik, fair, efektif, dan efisien. Beruntungnya di sini gue punya teammate yang super duper reliable sekali, jadi Alhamdulillah gue bisa survive di sini :’D.

Growth

Setelah berjuang hingga akhir tahun di logistics, Alhamdulillah gue pindah ke tim growth. Di sini gue memegang hal yang lebih spesifik yaitu Campaign & Promotion. Jujur, gue gaada pengetahuan sebelumnya tentang Campaign & Promotion, tapi gue belajar banyak hal baru di sini. Di tim growth lebih banyak DS-nya, walaupun masing-masing memegang hal yang berbeda-beda. Selama gue di sini, gue sering tektokan langsung sama orang bisnis, dari level lead, AVP, hingga VP. Gue lebih senang bekerja di growth karna context switchingnya dan jumlah stakeholdersnya tidak sebanyak di logistics karna lebih fokus terhadap suatu hal, jadinya gue bisa lebih dalam ketika melakukan analisis. 3 bulan memegang campaign, selanjutnya gue menganalisis lebih lanjut tentang demand strategy.

Belajar dari pengalaman sebelumnya, gue disini mencoba untuk bisa membangun trust dengan stakeholders. Tujuannya adalah agar pekerjaan gue menjadi lebih efektif dan efisien. Gue gak langsung meng-iyakan dan mengerjakan tugas dari mereka. Setiap ada yang minta data atau analisis, gue selalu tanya balik “kalo kita tau data itu, apa yang akan kita lakukan?” atau “apasih masalah sebenarnya?”. Karna sering banget yang mereka minta itu belum tentu menjawab masalah, atau sebenernya cuman “nice to know” aja, gak worth the efort kan :). Tapi pastinya gue tetep nolongin mereka, dengan cara yang lebih efektif dan efisien, jadi win win solution untuk semua pihak. Selain itu, sebisa mungkin gue menolak seluruh adhoc request. Daripada gue tarikin data langsung dan kasih ke mereka, gue spend waktu lebih lama untuk develop Looker, sehingga mereka bisa menggunakan dan ekstrak sendiri datanya. Dengan “ke-tegas-an” gue saat itu, hidup gue jadi jauh lebih bahagia, stakeholders jadi lebih tidak bergantung dengan tim data dan bisa ikutan melakukan analisis sendiri. Sedangkan gue, fokus untuk melakukan analisis yang lebih dalam. Kalo kata manager gue, “kerjaan lo jadi terlihat mahal”.

Teknologi yang digunakan

Selama di Bukalapak, tools yang sering gue pake adalah Bigquery (GCP), Looker, dan Python. Untuk analisis dan presentasi gue pake Excel dan power point. Dan untuk scheduling atau pembuatan datamart menggunakan Airflow. Ketika di traveloka pun overall mirip2, bedanya untuk query masih menggunakan Redshift (AWS) (mixed dengan GCP untuk beberapa dataset) dan untuk dashboardnya menggunakan DOMO.

Di kantor gue sebelumnya, gue jarang menulis syntax SQL yang super duper panjang, plus udah lupa juga pelajaran SQL pas kuliah, alhasil beberapa bulan di awal gue dipaksa untuk belajar secara cepat :’D. Di BL pun gue memutuskan untuk tidak menggunakan R lagi, setelah 2.5 tahun gue menggunakan R di kerjaan gue sebelumnya. Selain SQL, gue pun harus me-refresh kemampuan Python gue, serta belajar DOMO dan Looker. But, it was so fun yet challenging! 😀

Analysis/methodology

Price Elasticity

Metode ini digunakan ketika gue melakukan analisis terkait logistics products, dimana gue mencoba melihat seberapa besar perubahan demand ketika kita menaikkan / menurunkan harga. Model yang gue buat cukup sederhana, yaitu menggunakan log-log linear regression. Selain menganalisis demand setiap product, gue juga melakukan analisis cross-price elasticity, dimana tujuannya adalah untuk melihat perubahan demand product B ketika harga product A dinaikkan/diturunkan. Setelah menghitung perubahan demand, gue juga menghitung estimasi gain/loss revenue yang akan kita dapatkan, dan memberikan rekomendasi ke tim bisnis langkah apa yang sebaiknya dilakukan.

Association Rules

Gue menggunakan metode ini untuk melihat purchase behaviour dari cross-category yang ada, salah satu tujuannya adalah untuk memberikan rekomendasi campaign berupa bundling dari beberapa category (cross-sell). Simplenya, association rules ini menggunakan pendekatan statistics sehingga bisa memberikan insight berupa “Jika orang membeli category A maka juga cenderung beli category B.”

Customer Segmentation

Dengan melakukan segmentation, kita bisa melihat mana segment yang memang lebih profitable dan yang lebih kita prioritaskan untuk kita berikan campaign. Dari sana juga kita bisa tahu product seperti apa yang lebih disukai oleh masing-masing segment, sehingga kita bisa memberikan penawaran yang lebih personalized untuk mereka.

Product similarity clustering

Metode ini gue gunakan untuk mencari product-product sejenis yang dijual oleh berbagai seller. Salah satu approach yang digunakan adalah dengan membuat cluster dari vector yang dibuat dari nama product. Setelah mengetahui informasi tersebut, bisa dilakukan analisis lebih lanjut terkait harga yang dibutuhkan dalam melakukan suatu campaign.

Promotion Experiment

Dalam merencanakan suatu campaign, tentunya kita perlu tahu seberapa besar cost yang efektif untuk kita keluarkan, serta berapa ROI yang akan kita dapatkan. Untuk mengetahui hal tersebut, kita perlu melakukan experiment, sehingga bisa terlihat causal effect antara promotion yang kita lakukan dengan demand yang berhasil di-generate.

Presentation/data storytelling

Setelah melakukan analisis, pastinya perlu di-present dong ke stakeholders. Di BL gue juga belajar untuk membuat story dan presentasi end-to-end. Artinya, gue yang melakukan semuanya mulai dari merumuskan masalah, mencari dan mengolah data, menentukan metodologi, membuat hipotesis dan storyflow, membuat visualisasi dan slide, melakukan presentasi, hingga memberikan rekomendasi action apa yang harus dilakukan. Ketika melakukan presentasi pun, gue harus bisa untuk meyakinkan para stakeholders dengan data dan analisis yang gue punya, dan itu gak gampang sama sekali :’D. Ketika membuat presentasi, gue berdisuksi dengan DS yang lain dan juga para DM untuk memvalidasi apakah approach yang gue gunakan sudah cukup make sense untuk di-share ke stakeholders. Presentasi dilakukan tergantung request dan workload saat itu, bisa dua minggu atau sebulan sekali (waktu yang sangat sangat singkat, mengingat pace di startup sangatlah cepat dan dinamis).


Overall, gue merasa sangat sangat sangat berkembang selama setahun gue di BL dan Trave, baik dari sisi technical, bisnis, maupun statistics/math. Selain itu, soft skills seperti communication, stakeholders management, time & task management juga sangat sangat improve. Walaupun, dengan effort yang sangat melelahkan juga, dan bisa dibilang gue gak pernah nge-push diri gue sekeras ini di kerjaan sebelumnya.

Alhasil, setelah memutuskan resign dari BL, gue break sebentar sebelum masuk ke tempat baru. Selama break, gue meluangkan waktu untuk menenangkan diri gue, beristirahat, serta belajar online course yang kalian bisa liat disini reviewnya. Bulan depan, gue pindah menjadi Data Scientist di Telkom, insyaa Allah. Semoga menjadi pengalaman yang tidak kalah menarik! :D.

Sekian dulu ceritanya ya, sampai jumpa! 🙂

Leave a Reply

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out /  Change )

Google photo

You are commenting using your Google account. Log Out /  Change )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out /  Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out /  Change )

Connecting to %s