ALGORITMA CLUSTERING DALAM MENENTUKAN TARGET PEMASARAN BERDASARKAN POLA DAN PERILAKU PEMBELIAN PELANGGAN

FEBRUARI KURNIA WARUWU, YACOBUS M.T. BATU BARA, MELEYAKI DONPRIL (2021) ALGORITMA CLUSTERING DALAM MENENTUKAN TARGET PEMASARAN BERDASARKAN POLA DAN PERILAKU PEMBELIAN PELANGGAN , SKRIPSI, UNIVERSITAS PRIMA INDONESIA

ABSTRAK

Segmentasi Pelanggan adalah salah satu aplikasi paling penting dalam dunia bisnis, secara khusus untuk analisis Marketing, namun semenjak Virus Corona (Covid-19) menyebar di Indonesia memiliki dampak yang siginifikan terhadap tingkat kegiatan berbelanja digital karena masyarakat lebih memilih untuk membeli kebutuhannya secara online, sehingga sangat penting untuk memprediksi perilaku pelanggan dalam strategi pemasaran. Dalam penelitian ini diusulkan teknik K-Means Clustering pada model RFM (Recency, Frequency, Monetary) untuk segmentasi pelanggan yang potensial. Model yang diusulkan dimulai dari tahapan pembersihan data, analisis explorasi untuk memahami data dan terakhir menerapkan K-Means Clustering pada Model RFM yang menghasilkan tiga cluster berdasarkan model Elbow. Pada cluster 0 terdapat 2.436 pelanggan, cluster1 1.880 dan terakhir di cluaster2 terdapat 18 pelanggan. Analisis RFM dapat menyegmentasikan pelanggan ke dalam kelompok homogen dengan cepat dengan set variabel minimum. Analisis yang baik dapat meningkatkan efektivitas dan efisiensi rencana pemasaran, sehingga meningkatkan profitabilitas dengan biaya minimum.

JURNAL