The repository administrator has not yet configured an RDF license.
Analisis Segmentasi Pelanggan Menggunakan Model Recency Frequency Monetary Dan Metode K-Means Pada Dataset Bank Transaction
Analisis Segmentasi Pelanggan Menggunakan Model Recency Frequency Monetary Dan Metode K-Means Pada Dataset Bank Transaction Muhammad Agung Ardiansyah1* , Arie Qur’ania2 , Irma Anggraeni3 1,2,3Program Studi Ilmu Komputer, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Pakuan, Bogor, Jawa Barat, 16143, Indonesia Abstrak Persaingan ketat di dunia bisnis menuntut setiap perusahaan untuk dapat bersaing dalam memperebutkan pangsa pasar hal ini mendorong penggunaan teknologi sebagai media promosi dan pengumpulan data pelanggan karena pelanggan adalah salah satu aset penting bagi perusahaan. Diskon, promo, dan bundle adalah strategi perusahaan untuk menarik dan menjaga pelanggan mereka, namun dalam penerapan strategi ini tidak memberikan dampak yang optimal bila perusahaan tidak mengetahui karakteristik pelangganya. Penelitian ini menganalisa karakteristik pelanggan berdasarkan waktu transaksi terakhir (recency), jumlah transaksi (frequency), dan uang yang dibelanjakan (monetary) dan mengelompokannya menjadi beberapa segmen pelanggan menggunakan algoritma K-Means. Hasilnya, sebuah dashboard interaktif yang menampilkan beberapa segmen pelanggan sehingga perusahaan dapat mengindentifikasi karatristik pelanggan dan menentukan strategi bisnis yang tepat berdasarkan masing – masing segmen pelanggan untuk meningkatkan keuntungan Kata Kunci: Segmentasi Pelanggan; RFM Analysis; K-Means Clustering;
Fakultas Matematika dan Pengetahuan Alam, Universitas Pakuan
Fakultas Matematika dan Ilmu Pnegetahuan Alam
HTML Summary of #10690 Analisis Segmentasi Pelanggan Menggunakan Model Recency Frequency Monetary Dan Metode K-Means Pada Dataset Bank Transaction
Ilmu Komputer