AUFA ZAHRANI PUTRI, AZP (2023) PENERAPAN ALGORITMA FUZZY C-MEANS PADA SEGMENTASI PELANGGAN B2B DENGAN MODEL LRFM. JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, 07 (03). ISSN eISSN 2548-8368 - pISSN 2614-5278 (Submitted)

Preview

Text Skripsi Aufa Zahrani Putri (1).pdf Download (22MB) | Preview

Abstract

AUFA ZAHRANI PUTRI (2023) : PT. XYZ merupakan salah satu industri farmasi besar di Indonesia dengan memasarkan produknya melalui pelanggan Business to Business B2B. PT. XYZ belum memahami apa yang dibutuhkan oleh pelanggan. PT. XYZ juga menerapkan sistem cashback kepada pelanggan B2B. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan segmentasi pelanggan, analisis karakteristik pelanggan, firmograsi dan usulan strategi yang diberikan peneliti kepada pihak PT. XYZ. Loyalitas dan karakteristik pelanggan sangat berpengaruh terhadap sebuah perusahaan. Untuk menunjukkan pelanggan mana yang termasuk loyalitas terhadap perusahaan digunakan algoritma Fuzzy C-Means untuk melakukan cluster dan menggunakan Davies Bouldien Indeks (DBI) untuk hasil algoritma clustering. Algoritma yang digunakan sesuai model Length, Recency, Frequency dan Monetary (LRFM) untuk mengelompokkan perilaku pembelian. Dapat dilihat dari variabel frekuensi mana pelanggan yang loyal terhadap perusahaan mana yang tidak. Lalu menentukan firmografi menggunakan atribut jenis badan usaha, tipe pelanggan, dan lokasi. Setelah menentukan pelanggan yang loyal dan tidak, maka di analisis karakteristik pelanggan terbagi 4 bagian yaitu Superstar Segment atau pelanggan terbaik yaitu terletak pada cluster 2 yang mana pelanggan pada cluster 2 dapat memiliki hubungan jangka panjang dengan perusahaan, selanjutnya Golden Segment atau yang memiliki nilai tertinggi kedua (monetary) terletak pada kluster 4, selanjutnya Average Value Segment atau pelanggan yang memiliki nilai rata-rata dari seluruh segmen terletak pada kluster 5 dan Dormant Segment atau pelanggan terendah terletak pada kluster 3 yang mana pelanggan 3 memiliki sedikit hubungan dengan perusahaan. Kata Kunci: Algoritma Fuzzy C-Means; Clustering; Firmografi; Karakteristik Pelanggan; LRFM

Actions (login required)

View Item