Bagaimana Algoritma E-commerce Mempengaruhi Keputusan Belanja Konsumen di Era AI?

Pernahkah Anda mencari sebuah produk di marketplace, lalu beberapa saat kemudian muncul rekomendasi barang yang masih berkaitan? Setelah melihat kamera digital, misalnya, muncul rekomendasi lensa, tripod, atau aksesori fotografi lainnya. Hal tersebut bukan kebetulan, melainkan hasil kerja algoritma yang menganalisis pola perilaku pengguna.

Perkembangan e-commerce telah mengubah cara masyarakat menemukan dan membeli produk. Berdasarkan laporan e-Conomy SEA 2024 dari Google, Temasek, dan Bain & Company, ekonomi digital Indonesia diperkirakan mencapai US$90 miliar pada 2024, dengan e-commerce sebagai salah satu sektor utama yang mendorong pertumbuhan tersebut.

Namun, perubahan terbesar dalam belanja digital bukan hanya kemudahan transaksi, melainkan bagaimana teknologi mulai membantu membentuk keputusan konsumen sebelum pembelian terjadi.

Dari Marketplace Menjadi Platform yang Memahami Pengguna

Dulu, konsumen mencari informasi, membandingkan produk, lalu menentukan pilihan. Kini, platform e-commerce mulai memprediksi kebutuhan pengguna berdasarkan aktivitas digital mereka.

Setiap pencarian, klik, produk yang dilihat, durasi interaksi, hingga riwayat pembelian dapat menjadi data untuk memahami preferensi pengguna. Menurut PwC Voice of the Consumer Survey 2024, sebanyak 67% konsumen menggunakan media sosial untuk menemukan merek baru, sementara 70% mencari ulasan sebelum membeli.

Hal tersebut menunjukkan bahwa keputusan pembelian semakin dipengaruhi oleh informasi digital dan pengalaman yang diberikan teknologi.

Bagaimana Algoritma Rekomendasi Bekerja?

Teknologi utama di balik pengalaman tersebut adalah recommendation system atau sistem rekomendasi. Sistem ini menggunakan data perilaku pengguna untuk memprediksi produk yang dianggap paling relevan.

Algoritma tidak benar-benar mengetahui keinginan pengguna, tetapi membuat prediksi berdasarkan pola data yang tersedia.

Beberapa faktor yang dianalisis antara lain:

Riwayat pencarian.
Produk yang pernah dilihat.
Kategori yang sering dikunjungi.
Interaksi pengguna terhadap produk.
Kesamaan perilaku dengan pengguna lain.

Contohnya, ketika seseorang sering melihat kamera digital, sistem dapat memperkirakan bahwa pengguna tersebut mungkin tertarik dengan produk pendukung seperti lensa atau tripod.

Dalam penerapannya, sistem rekomendasi dapat menggunakan metode seperti collaborative filtering, yaitu memberikan rekomendasi berdasarkan kesamaan perilaku antar pengguna, serta content-based filtering yang menganalisis karakteristik produk.

Ketika Algoritma Membentuk Keputusan Pembelian

Algoritma menjadi semakin kuat ketika dikombinasikan dengan strategi personalisasi. Melalui personalisasi, platform dapat menampilkan produk yang lebih sesuai dengan minat pengguna sehingga pengalaman belanja terasa lebih relevan.

Bagi perusahaan, personalisasi membantu meningkatkan keterlibatan pengguna dan peluang transaksi. Sementara bagi konsumen, teknologi ini mempermudah pencarian produk karena pilihan telah disaring berdasarkan preferensi mereka.

Menurut McKinsey & Company, perusahaan yang menerapkan personalisasi secara efektif berpotensi meningkatkan pendapatan sekitar 5–15% melalui pengalaman pelanggan yang lebih relevan.

Mengapa Belanja Online Bisa Mendorong Pembelian Spontan?

Selain rekomendasi produk, platform e-commerce juga menggunakan strategi yang memanfaatkan perilaku manusia.

1. Fear of Missing Out (FOMO)

Strategi FOMO menciptakan rasa takut kehilangan kesempatan melalui pesan seperti:

“Flash sale berakhir dalam 10 menit.”
“Stok hampir habis.”
“Harga kembali normal setelah promo.”

Tekanan waktu tersebut dapat membuat pengguna mengambil keputusan lebih cepat. Penelitian Nurfadhilah dan Azhari (2026) menunjukkan bahwa fitur seperti flash sale, keterbatasan stok, dan diskon memiliki hubungan dengan kecenderungan pembelian impulsif pada pengguna e-commerce.

2. Kemudahan Transaksi

Dompet digital, pembayaran satu klik, penyimpanan informasi pembayaran, hingga sistem pengiriman otomatis membuat proses pembelian semakin cepat.

Kemudahan ini meningkatkan pengalaman pengguna, tetapi juga dapat mengurangi waktu pertimbangan sebelum membeli.

3. Variable Reward

Beberapa platform menggunakan konsep variable reward, yaitu memberikan pengalaman berbeda setiap kali pengguna membuka aplikasi.

Pengguna tidak selalu mengetahui produk, rekomendasi, atau promo apa yang akan muncul berikutnya. Hal ini dapat mendorong pengguna terus melakukan eksplorasi melalui aktivitas scrolling.

AI dan Masa Depan Belanja Digital

Perkembangan Artificial Intelligence (AI) membuat sistem rekomendasi menjadi semakin canggih. Melalui machine learning, perusahaan dapat menganalisis pola perilaku pelanggan, memberikan rekomendasi secara real-time, hingga memprediksi kebutuhan pengguna.

AI membuat hubungan antara bisnis dan konsumen menjadi semakin personal. Namun, perkembangan ini juga menghadirkan tantangan mengenai bagaimana teknologi memengaruhi pilihan manusia.

Apakah Algoritma Mengendalikan Keputusan Kita?

Algoritma sebenarnya tidak secara langsung memaksa seseorang membeli suatu produk. Namun, algoritma dapat membentuk lingkungan tempat keputusan tersebut dibuat.

Ketika pengguna terus menerima rekomendasi yang relevan, melihat promo terbatas, dan mendapatkan proses transaksi yang mudah, peluang munculnya ketertarikan terhadap suatu produk dapat meningkat.

Karena itu, tantangan di era digital bukan hanya menciptakan algoritma yang semakin pintar, tetapi juga meningkatkan pemahaman pengguna mengenai bagaimana teknologi bekerja.

Dengan memahami bahwa setiap rekomendasi berasal dari analisis data, konsumen dapat tetap memanfaatkan kemudahan teknologi tanpa kehilangan kendali dalam mengambil keputusan.

Konsep serupa juga diterapkan dalam bisnis modern. Data tidak hanya digunakan untuk memahami perilaku konsumen, tetapi juga membantu perusahaan mengoptimalkan operasional, membuat prediksi, dan mengambil keputusan berdasarkan informasi yang lebih akurat.

Referensi

Choudhary, M. (2025). The Algorithmic Persuader: Ethical Challenges in AI-Powered Behavioral Manipulation in Digital Marketing.
Google Indonesia. (2024). e-Conomy SEA 2024: Perekonomian digital Indonesia akan mencapai GMV US$90 miliar pada tahun 2024.
Huang, J., & Jia, Z. (2022). Personalized Recommendation Algorithm Based on Rating System and User Interest Association Network.
McKinsey & Company. (2021). The Future of Personalization—and How to Get Ready for It.
Narayanan, A. (2023). Understanding Social Media Recommendation Algorithms.
Nurfadhilah, S., & Azhari, M. (2026). Application of The Random Forest Algorithm in Classifying the Tendency of Impulsive Purchasing Behavior Among Gen Z Consumers in E-Commerce Based on Flash Sale Features.
PwC. (2024). Voice of the Consumer Survey 2024.
Hodkinson, C. (2019). Fear of Missing Out (FOMO) Marketing Appeals: A Conceptual Model.