youngster.id - Tanpa mengadopsi model machine learning, Gojek akan membutuhkan tambahan setidaknya 10 tahun untuk bisa mencapai prestasinya saat ini. Keberhasilan Gojek mengembangkan model machine learning menjadikannya pionir di industri layanan on-demand berbasis aplikasi yang berhasil memobilisasi orang, barang, dan uang melalui ekosistem teknologi yang terintegrasi.
Melalui program Gojek Xcelerate, Gojek berbagi ilmu untuk mengimplementasikan machine learning ke dalam sistem mereka. eknologi tersebut begitu penting sehingga memungkinkan jutaan transaksi terjadi antara jutaan pihak, mulai dari pelanggan, pengemudi, merchant, hingga berbagai penyedia jasa lain.
“Machine learning membantu kami mempelajari banyak hal, mulai dari pola perilaku pelanggan dan mitra hingga kondisi lalu lintas yang menjadi insight baru bagi kami untuk menemukan berbagai pendekatan baru, bahkan rute baru, untuk senantiasa meningkatkan pengalaman pelanggan. Data dari jutaan pesanan yang kami proses setiap hari dalam platform Gojek kembali kami olah untuk menjawab kebutuhan pengguna. Karena Gojek menyentuh sangat banyak ranah di kehidupan sehari-hari, kami mendapatkan insight luar biasa yang menjadi kesempatan bagi Gojek untuk turut membangun industri dan meningkatkan kualitas para pelaku industri itu sendiri,” papar Kevin Aluwi Co-founder Gojek dalam keterangannya, Selasa (15/10/2019) di Jakarta.
Menurut Kevin, sistem machine learning di Gojek juga diterapkan pada proses penetapan label menu GoFood yang awalnya dilakukan secara manual dengan memisahkan kategori hanya berdasarkan jenis makanan. Sekarang, sistem secara otomatis akan menyaring menu kuliner berdasarkan kategori lainnya, seperti nominal harga tertentu sampai pengelompokkan rasa manis atau asin. Sistem ini secara signifikan berpengaruh terhadap efisiensi waktu pelanggan dalam menemukan kuliner yang diinginkan, karena secara otomatis akan menampilkan menu yang dipersonalisasi sesuai preferensi dan kebiasaan setiap pelanggan. Hal ini juga berdampak positif pada mitra merchant GoFood, karena promosi atas menu baru di restorannya akan lebih tepat sasaran. Berkat teknologi, omzet merchant GoFood meningkat rata-rata 3,5 kali lipat sejak mereka bergabung dengan Gojek.
“Ada dua kunci penting yang menentukan kekuatan model machine learning, yaitu jumlah data yang tersedia untuk dianalisis dan algoritma perhitungan untuk melakukan analisis. Semakin banyak volume data yang masuk melalui platform Gojek memungkinkan kami untuk menganalisis data yang lebih besar dan lebih kompleks sehingga bisa menghasilkan insight yang lebih akurat. Selanjutnya, algoritma perhitungan akan semakin terlatih dengan meningkatnya volume dan kompleksitas data yang masuk. Melihat potensi besar ini pula Gojek banyak mengalokasikan investasi untuk mengembangkan talenta yang paham machine learning untuk menciptakan lebih banyak solusi lewat teknologi,” ungkap Kevin lagi.
Ilmu ini dibagikan melalui Gojek Xcelerate, program akselerator yang mengembangkan startup merah putih sehingga mampu bertumbuh secara pesat dan menciptakan dampak sosial positif yang lebih luas. Berkolaborasi dengan Digitaraya, Gojek bekerjasama dengan berbagai pemain industri kelas dunia seperti Google Developers Launchpad, McKinsey & Co., dan UBS. Ada lima startup yang terpilih ikut batch pertama Gojek Xcelerate yaitu Crewdible (startup logistik), Izy.ai (stratup industri perhotelan), Peto (startup perawatan hewan peliharaan), Qlue (aplikasi smart city), dan Travelio (startup booking akomodasi).
Managing Director Digitaraya, Nicole Yap pada kesempatan yang sama mengatakan antusias menyaksikan kali pertama Demo Day program akselerator Gojek Xcelerate dari rangkaian 5 batch yang berlangsung sampai Maret 2020 nanti.
“Di dalam kolaborasi dengan Gojek Xcelerate ini, baik Gojek maupun Google Developers Launchpad juga pertama kali memberikan pembekalan untuk startup Indonesia yang berfokus pada Machine Learning. saat Demo Day, kami senang sekali melihat bagaimana startup mendemonstrasikan komitmen penggunaan Machine Learning dalam mengembangkan bisnisnya,” katanya.
STEVY WIDIA
Discussion about this post