Bikin Bisnis Lebih Gesit, Hemat, dan Untung dengan AI

Matasigma membantu pelaku bisnis ritel menjalankan strategi pemasaran dan penjualan yang cerdas, personal, dan berbasis data—tanpa mengganti sistem POS, marketplace, atau software digital yang sudah digunakan. AI menganalisis perilaku pelanggan lintas kanal (toko fisik, e-commerce, sosial media) untuk mengotomatisasi kampanye, rekomendasi produk, dan manajemen penjualan.

Contoh Penerapan

• Segmentasi Pelanggan dengan Analisis Prediktif - Sistem AI menganalisis pola pembelian berdasarkan siklus hidup pelanggan dan mengirimkan kampanye "Weekday Flash Sale" yang dipersonalisasi secara dinamis kepada segmen yang cenderung berbelanja di akhir pekan, dengan pengaturan waktu pengiriman berdasarkan riwayat interaksi yang paling efektif.
• Rekomendasi Penjualan Silang melalui Mesin Rekomendasi Multi-Saluran - Platform AI menggunakan teknologi penyaringan kolaboratif dan analisis pola pembelian untuk memberikan rekomendasi produk pelengkap secara real-time melalui WhatsApp Business, dengan pesan yang disusun secara kontekstual berdasarkan produk yang ditinggalkan di keranjang dan kecenderungan pembelian yang relevan.
• Optimasi Program Keanggotaan dan Loyalitas dengan Pembiayaan Adaptif - Algoritma pembelajaran mesin menganalisis nilai seumur hidup pelanggan, frekuensi pembelian, dan pola pengeluaran untuk merancang program keanggotaan bertingkat dengan hadiah yang dipersonalisasi dan sistem poin dinamis. Sistem secara otomatis mengidentifikasi pelanggan yang memenuhi syarat untuk opsi pembiayaan seperti bayar nanti berdasarkan skor kredit alternatif, riwayat pembayaran, dan analisis kemampuan bayar, dengan rencana cicilan yang disesuaikan untuk meningkatkan nilai transaksi rata-rata.
• Penilaian Prospek Prediktif dan Pemberdayaan Tim Penjualan - Integrasi CRM berbasis AI memberikan tim penjualan skor prospek prediktif dengan pemodelan kecenderungan pembelian, dilengkapi dengan rekomendasi waktu kontak optimal dan poin pembicaraan yang dipersonalisasi berdasarkan data interaksi historis dan analisis sentimen.
• 
  

Dampak Bisnis

• Peningkatan pendapatan 20–50% dalam 6–12 bulan .
• ROAS (Return on Ad Spend) meningkat hingga 4× lipat .
• Biaya per akuisisi pelanggan (CPA) turun hingga 30% .
• Konversi penjualan naik hingga 35% .

Matasigma membantu pelaku bisnis ritel mempertahankan arus kas yang sehat melalui forecasting prediktif, manajemen piutang/hutang cerdas, dan akses cepat ke solusi pembiayaan operasional—semua berjalan otomatis tanpa tambahan beban administrasi.

Contoh Penerapan

• Prediksi arus kas harian berdasarkan pola penjualan, tagihan, dan jatuh tempo supplier.
• Notifikasi dini jika risiko kekurangan kas dalam 7 hari, disertai opsi invoice financing instan.
• Otomatisasi negosiasi pembayaran dengan supplier berdasarkan volume pembelian dan skor kredit internal.
• Sistem mengidentifikasi peluang early payment discount dan menghitung dampaknya terhadap likuiditas.

Dampak Bisnis

• Likuiditas meningkat hingga 30% .
• Pengurangan keterlambatan pembayaran hingga 70% .
• Biaya administrasi & validasi invoice turun hingga 50% .
• Akses ke modal kerja lebih cepat dan sesuai kebutuhan operasional .

Matasigma mendampingi pelaku bisnis ritel dalam persiapan aksi korporat strategis—baik Merger & Akuisisi (M&A) maupun Initial Public Offering (IPO)—dengan menyediakan analisis struktur kepemilikan, valuasi berbasis data, dan transformasi tata kelola perusahaan. Menggunakan Agentic AI, kami memetakan sinergi potensial, menyusun financial model realistis, dan memastikan kesiapan due diligence secara menyeluruh.

Contoh Penerapan

• Untuk M&A:

  • Identifikasi target akuisisi berdasarkan kesesuaian portofolio produk, geografi toko, dan efisiensi rantai pasok.
  • Simulasi dampak akuisisi terhadap EBITDA, cash flow, dan struktur utang.
  • Otomatisasi due diligence dengan integrasi data keuangan, operasional, dan compliance dalam satu dashboard terverifikasi.

• Untuk IPO:

  • Evaluasi kematangan organisasi dan tata kelola perusahaan sesuai standar bursa.
  • Pembuatan pitch deck, prospectus, dan financial model yang siap presentasi ke underwriter dan investor institusional.
  • Rekomendasi timing IPO berdasarkan kondisi pasar, profitabilitas, dan arus kas prediktif.

Dampak Bisnis

• Peningkatan nilai perusahaan hingga 35% melalui optimasi struktur modal dan identifikasi sinergi pasca-M&A .
• Kesiapan IPO meningkat 30–50% berkat penguatan tata kelola dan transparansi data .
• Efisiensi proses pendanaan naik hingga 40%, termasuk waktu dan sumber daya .
• Kesenjangan kepatuhan terhadap regulasi bursa berkurang hingga 90% .
• Minimasi dilusi ekuitas sebesar 15–20% melalui simulasi struktur pendanaan optimal