Penerapan K-Means Clustering Berdasarkan RFM Mofek Sebagai Pemetaan dan Pendukung Strategi Pengelolaan Pelanggan (Studi Kasus: PT. Herbal Penawar Alwahidah Indonesia Pekanbaru)

Fakhri Hadi, Mustakim Mustakim, Dini Octari Rahmadia, Ferdian Hadi Nugraha, Nada Putri Bulan, Siti Monalisa

Abstract


Customer Relationship Management merupakan salah satu strategi yang dapat diterapkan untuk memperoleh nilai tambah bagi perusahaan, terkait di semua bagian perusahaan yang berhubungan dengan pelanggan. PT. Herbal Penawar Alwahidah Indonesia (HPAI) merupakan salah satu perusahaan bisnis halal network di Indonesia yang fokus pada produk-produk herbal. Tujuan dari proses segmentasi pelanggan adalah untuk mengetahui perilaku konsumen dan menerapkan strategi pemasaran yang tepat sehingga mendatangkan keuntungan bagi pihak perusahaan. Langkah-langkahnya dimulai dari  mengumpulkan data transaksi customer, selanjutnya data prepocessing dengan memilih data yang dibutuhkan, kemudian mencari value customer dengan sesuai parameter Recency,Frequency dan Monetary (RFM). Proses selanjutnya adalah dengan mengelompokkan menggunakan metode K-Means. Terakhir, pelanggan akan di berikan usulan strategi marketing. Hasil yang didapatkan dari studi kasus PT.HPAI menunjukkan bahwa segmen pelanggan yang terbentuk adalah empat cluster yaitu cluster pertama berjumlah 4 pelanggan, cluster 2 berjumlah 339 pelanggan, cluster 3 berjumlah 200 pelanggan, dan cluster 4 berjumlah 8 pelanggan. Hasil strategi marketing ditentukan sesuai dengan karakteristik pelanggan di tiap-tiap clustering yang terbentuk.

Full Text:

PDF

References


Rianto,& Setyohadi., Mengukur Kesiapan Implementasi Customer Relationship Management (CRM) Model Application Service Provider (ASP) pada Usaha Mikro Kecil Menengah (UMKM) di Indonesia. Journal of Information Systems Engineering and Business Intelligence,3(1), 2017, pp. 26-32

Buttle, F., Customer Relation Management,Concept and Technologies,Second Edition. Elsevier Butterworth-Heinemann, 2008.

Nugraheni, Yohana, (2011). Data Mining Dengan Metode Fuzzy Untuk Customer Relationship Management (CRM) pada Perusahaan Retail. Diambil 27 Februari 2014 dari http://www.pps.unud.ac.id/thesis/pdf_thes is/unud-212-866836442-thesis_yohana.pdf.

Daniel, P.H, Retno, I.R, & Andi, R.P., Analisis Pemetaan Pelanggan Potensial Menggunakan Algoritma K-Means dan LRFM Model Untuk Mendukung Strategi Pengelolaan Pelanggan (Studi Pada Maninjau Center Kota Malang), 2(8), 2017, pp. 2406-2415

Ruli, R.D.F., Purbandini., & Wuryanto, E,. Penerapan Clustering K-Means Pada Customer Segmentation Berbasis Recency Frequency Monetary (RFM) di PT.Sinar Kencana Intermoda Surabaya, 2017.

Peppard, J, Customer relationship management(CRM) in financial services, European Management Journal, 18(3),2000, pp. 312–327.

Swift, R.S., Accelerating customer relationship using CRM and relationship technologies (Prentice Hall 2000)

Gray, P., & Byun, Jon,. Information Technology and Management, 2001

Winer, R. S. R., A framework for customer relationship management. California Management Review, 43(4), 2001, pp. 89–106.

Schijns, J. M. C., & Schroder, G.J,Segment selection by relationship strength, Journal of Direct Marketing,10(4),1996, pp. 69–79.

Tsiptsis, Konstantinos; Chorianopoulos, Antonios., Data Mining Techniques in CRM : Inside Customer Segmentation. United Kingdom: John Wiley & Sons, Ltd, 2009.

Li, D. C., Dai, W. L., & Tseng, W. T., A two-stage clustering method to analyze customer characteristics to build discriminative customer management: A case of textile manufacturing business. Expert Systems with Applications, 38(6), 2011, pp. 7186–7191.

Miglautsch, J. (2000). Thoughts on RFM scoring. The Journal of Database Marketing, 8(27), 2000, pp. 1–7.

Eka, S. (2011). Segmentasi Pelanggan Menggunakan Two Stage Clustering dan LRFM Model pada Divisi Marketing PT . XYZ untuk Mendukung Strategi Pengelolaan Pelanggan, 2011, pp. 1–7.

J. O. Ong, “Implementasi Algoritma K-Means Clustering untuk Menentukan Strategi Marketing President University,” Jurnal Ilmiah Teknik Industri, 12(1), 2013, pp.10-20.




DOI: http://dx.doi.org/10.24014/sitekin.v15i1.4575

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2018 Jurnal Sains dan Teknologi Industri




Editorial Address:
FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI
UIN SULTAN SYARIF KASIM RIAU

Kampus Raja Ali Haji
Gedung Fakultas Sains & Teknologi UIN Suska Riau
Jl.H.R.Soebrantas No.155 KM 18 Simpang Baru Panam, Pekanbaru 28293
Email: sitekin@uin-suska.ac.id
© 2023 SITEKIN, ISSN 2407-0939

SITEKIN Journal Indexing:

Google Scholar | Garuda | Moraref | IndexCopernicus | SINTA


Creative Commons License
SITEKIN by http://ejournal.uin-suska.ac.id/index.php