INTEGRASI ANALISIS SENTIMEN BERBASIS INDOBERT DAN DEMAND FORECASTING UNTUK OPTIMASI STRATEGI PEMASARAN PRODUK SKINCARE

Abstrak

Pertumbuhan industri kecantikan yang dinamis menuntut perusahaan untuk memiliki strategi pemasaran yang adaptif dan berbasis data. Avoskin, sebagai salah satu pemimpin pasar skincare lokal, memerlukan pendekatan mutakhir dalam memproyeksikan tren permintaan yang selaras secara akurat dengan persepsi konsumen di marketplace. Penelitian ini bertujuan untuk mengintegrasikan analisis sentimen berbasis deep learning dengan peramalan permintaan (demand forecasting) guna optimasi strategi pemasaran serta mempertahankan keunggulan kompetitif.Metode yang digunakan meliputi scraping ulasan konsumen dari marketplace, analisis sentimen menggunakan model IndoBERT untuk mendapatkan akurasi pemahaman bahasa lokal yang tinggi, serta forecasting untuk periode tiga bulan ke depan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa integrasi nilai sentimen sebagai variabel pendukung mampu meningkatkan relevansi prediksi permintaan secara signifikan. Temuan saintifik ini memberikan dasar bagi tim marketing dalam menentukan produk prioritas yang perlu di-highlight serta menyusun pesan promosi yang relevan dengan tren persepsi pasar secara real-time. Dengan kemampuan untuk memprediksi pasar (predict the market), hasil penelitian ini diimplementasikan dalam bentukan dashboard interaktif sebagai alat bantu pengambilan keputusan strategis yang dapat meningkatkan efektivitas marketing plan.