Teknologi AWS Masuk ke Bisnis Kecantikan, Seberapa Canggih?

Uzone.id - Sebuah startup teknologi kecantikan, Social Bella Indonesia, mengklaim telah berhasil meningkatkan pertumbuhannya sampai tujuh kali lipat berkat adopsi teknologi dari Amazon Web Services (AWS). Apa saja teknologi yang mereka gunakan?

“Enam bulan sejak berdiri pada 2015 lalu, perusahannya sudah berkolaborasi dengan AWS untuk fokus pada customer experience. Pada periode 2017 sampai 2018, revenue Social Bella tumbuh 7 kali lipat. Saat ini pelanggan online perusahaan ini mencapai 5-6 juta uniqe user per bulan,” ujar Christopher, saat ditemui di retail offline Sociolla di Puri Indah Mal, beberapa waktu lalu.

Baca juga: Realme Rilis Ponsel Prosesor 720G, Untuk Game?

Menurutnya, untuk urusan cloud di dunia, AWS memiliki market share paling besar dan menjadi salah satu pioneer atau yang paling awal. Untuk e-commerce, AWS paling lengkap dan komprehensif dalam menyediakan fitur-fitur yang dibutuhkan Sociolla.

“AWS merupakan platform cloud yang paling pertama menyediakan fitur autoscale. Dalam arti, meski mencari revenue, tapi satu sisi AWS membantu customernya untuk saving cost. Nah, saving cost ini salah satu caranya dengan fitur autoscale, misanya kita tidak pakai server dengan kapasitas yang tinggi, dia otomatis bisa menyusut cost-nya. Sebaliknya, pada saat kita butuh, dia bisa otomatis scale up,” jelasnya.

Beberapa fitur AWS yang digunakan Social Bella seperti Amazon EC2, Amazon S3, dan yang advance seperti Amazon Redshift untuk data warehouse. Mereka juga berkolaborasi dengan AWS untuk omnichannel untuk mewujudkan technology store, memberikan customer experience di toko offline di belakang layar.

“Social Bella mengimplementasikan machine learning untuk mengetahui produk apa yang optimal di satu toko dibanding dengan toko lain. Kan ini bukan sesuatu yang fix, tapi berkembang, jadi di setiap toko akan berbeda untuk produk yang optimal. Pemilihannya akan dilakukan secara otomasi dengan machine learning,” jelasnya.

Tantangan lainnya yang dapat dipecahkan dengan machine learning, lanjut dia, adalah stock replacement. Salah satu isu di ritel store adalah stok, konsumen paling sebel jika datang tapi barangnya tidak ada.