Optimalisasi Strategi Pemasaran dengan Segmentasi Pelanggan Menggunakan Penerapan K-Means Clustering pada Transaksi Online Retail
Abstract
Pemahaman yang baik mengenai pelanggan sangat penting untuk menjalankan bisnis bagi suatu perusahaan. Mengenali dan memahami setiap pelanggan dapat membantu menciptakan komunikasi dalam menyampaikan penawaran produk dengan menyesuaikan kebutuhan dan memberikan layanan yang disesuaikan setiap pelanggan. Namun, dalam mengidentifikasi setiap kebutuhan pelanggan tidak mudah, karena faktanya menganalisis pelanggan adalah area yang sangat luas. Hal ini dapat mencakup berbagai karakteristik dan perilaku pelanggan yang berbeda. Oleh karena itu, diperlukan segmentasi pelanggan untuk mengelompokkan pelanggan berdasarkan perilaku dan karakteristik. Untuk melakukan segmentasi pelanggan berdasarkan data, banyak model dan algoritma telah digunakan, dan dalam penelitian ini, metode clustering menggunakan algoritma K-means menjadi salah satu pilihan yang efektif. Metode ini telah menjadi tren dan banyak digunakan dimana hal tersebut dibuktikan dengan banyak nya jurnal terkait dari rentang tahun 2018 - 2022. Penelitian ini menggunakan pemrograman python untuk proses data mining dan pre-processing yang dilakukan pada data melalui exploratory data analysis untuk memahami informasi dari data yang digunakan sebelum melakukan klasterisasi. Dalam penerapan metode K-means, digunakan metode elbow untuk menentukan jumlah klaster yang optimal. Hasil dari metode elbow menunjukkan bahwa penggunaan 4 klaster adalah pilihan yang tepat dalam kasus ini. Selanjutnya, pemodelan K-means dengan 4 klaster dilakukan menggunakan variabel quantity, unit price, dan customer id, dan menghasilkan 4 klaster yang berbeda dengan karakteristik yang spesifik pada masing-masingnya. dapat diamati bahwa kuantitas dan harga satuan berperan penting dalam mempengaruhi perilaku pelanggan.
References
B. E. Adiana, I. Soesanti, and A. E. Permanasari, “Analisis Segmentasi Pelanggan Menggunakan Kombinasi RFM Model dan Teknik Clustering,” JUTEI (Jurnal Terapan Teknologi Informasi), vol. 2, no. 1, pp. 23–32, 2018, doi: 10.21460/jutei.2017.21.76.
J. Wu et al., “An Empirical Study on Customer Segmentation by Purchase Behaviors Using a RFM Model and K -Means Algorithm,” Math Probl Eng, vol. 2020, 2020, doi: 10.1155/2020/8884227.
A. Fauzi Sistem Informasi, F. H. Universitas Buana Perjuangan Karawang Jl Ronggowaluyo, T. Timur, and K. priati, Data Mining dengan Teknik Clustering Menggunakan Algoritma K-Means pada Data Transaksi Superstore. 2017. [Online]. Available: http://community.tableau.com.
D. Devarapalli et al., “Analysis of RFM Customer Segmentation Using Clustering Algorithms,” International Journal of Mechanical Engineering, vol. 7, no. 1, 2022, Accessed: Apr. 11, 2023. [Online]. Available: https://www.researchgate.net/publication/358285794_Analysis_of_RFM_Customer_Segmentation_Using_Clustering_Algorithms
Carudin, “Pemanfaatan Data Transaksi Untuk Dasar Membangun Strategi Berdasarkan Krekteristik Pelanggan dengan Algoritma K-Means Clustering dan Model RFM,” Jurnal Teknologi Terpadu, vol. 7, no. 1, pp. 7–14, Jul. 2021, Accessed: Apr. 09, 2023. [Online]. Available: https://journal.nurulfikri.ac.id/index.php/jtt
S. Sharyanto and D. Lestari, “Penerapan Data Mining Untuk Menentukan Segmentasi Pelanggan Dengan Menggunakan Algoritma K-Means dan Model RFM Pada E-Commerce,” JURIKOM (Jurnal Riset Komputer), vol. 9, no. 4, p. 866, Aug. 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i4.4525.
R. Siagian, P. Sirait, and A. Halim, “Penerapan Algoritma K-Means dan K-Medoids untuk Segmentasi Pelanggan pada Data Transaksi E-Commerce,” May 2022. [Online]. Available: http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Y. Christian and K. O. Y. R. Qi, “Penerapan K-Means pada Segmentasi Pasar untuk Riset Pemasaran pada Startup Early Stage dengan Menggunakan CRISP-DM,” JURIKOM (Jurnal Riset Komputer), vol. 9, no. 4, p. 966, Aug. 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i4.4486.
A. Satriawan, R. Andreswari, and O. N. Pratiwi, “Segmentasi Pelanggan Telkomsel Menggunakan Metode Clustering Dengan RFM Model dan Algoritma K-Means,” e-Proceeding of Engineering, vol. 8, no. 2, pp. 2876–2883, 2021, Accessed: Jun. 02, 2023. [Online]. Available: https://openlibrarypublications.telkomuniversity.ac.id/index.php/engineering/article/view/14687
T. Juhari, A. Juarna, and U. Gunadarma, “Implementation Rfm Analysis Model For Customer Segmentation Using The K-Means Algorithm Case Study Xyz Online Bookstore,” 2022. Accessed: May 02, 2023. [Online]. Available: https://utmmataram.ac.id/ojs/index.php/explore/article/view/548/pdf
N. Huda Ahsina, F. Fatimah, F. Rachmawati, U. Ibn Khaldun Bogor JlKH Sholeh Iskandar Km, and K. Bogor, “Analisis Segmentasi Pelanggan Bank Berdasarkan Pengambilan Kredit dengan Menggunakan Metode K-Means Clustering,” 2022.
N. H. Harani, C. Prianto, and F. A. Nugraha, “Segmentasi Pelanggan Produk Digital Service Indihome Menggunakan Algoritma K-Means Berbasis Python,” Jurnal Manajemen Informatika (JAMIKA), vol. 10, no. 2, pp. 133–146, 2020, doi: 10.34010/jamika.v10i2.
S. Sharyanto and D. Lestari, “Penerapan Data Mining Untuk Menentukan Segmentasi Pelanggan Dengan Menggunakan Algoritma K-Means dan Model RFM Pada E-Commerce,” JURIKOM (Jurnal Riset Komputer), vol. 9, no. 4, p. 866, Aug. 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i4.4525.
A. Satriawan, R. Andreswari, and O. N. Pratiwi, “Segmentasi Pelanggan Telkomsel Menggunakan Metode Clustering Dengan RFM Model dan Algoritma K-Means,” Apr. 2021. Accessed: May 02, 2023. [Online]. Available: https://repository.telkomuniversity.ac.id/pustaka/files/168042/jurnal_eproc/segmentasi-pelanggan-telkomsel-menggunakan-metode-clustering-dengan-rfm-model-dan-algoritma-k-means.pdf
N. W. Wardani, G. Dantes, and G. Indrawan, “PREDIKSI CUSTOMER CHURN DENGAN ALGORITMA DECISION TREE C4.5 BERDASARKAN SEGMENTASI PELANGGAN PADA PERUSAHAAN RETAIL,” JURNAL RESISTOR, vol. 1, no. 1, 2018.
K. Anam, D. Sudrajat, D. A. Kurnia, and N. Masuk, “Analisis Segmentasi Pelanggan Menggunakan Metode K-Means Clustering,” Jurnal ICT : Information Communication & Technology, vol. 21, pp. 273–278, 2022.
S. Monalisa, “Segmentasi Perilaku Pembelian Pelanggan Berdasarkan Model RFM dengan Metode K-Means,” Jurnal Sistem Informasi, vol. 2, no. 1, p. 1, 2018, Accessed: Jun. 08, 2023. [Online]. Available: http://jurnal.uinsu.ac.id/index.php/query/article/view/1553
H. Amani and W. Tripiawan, “Perancangan Segmentasi Pelanggan dengan Metode Clustering K-Means dan Model RFM pada Klinik Kecantikan Seoul Secret,” e-Proceeding of Engineering , vol. 8, no. 2, pp. 2286–2293, 2021, Accessed: Jun. 08, 2023. [Online]. Available: https://repository.telkomuniversity.ac.id/pustaka/files/167904/jurnal_eproc/perancangan-segmentasi-pelanggan-dengan-metode-clustering-k-means-dan-model-rfm-pada-klinik-kecantikan-seoul-secret.pdf
R. Afthoni, M. Hamdhani, A. Fitri Karimah, H. Patria, J. Analitika Bisnis, and F. Magister Manajemen Teknologi, “Pemanfaatan Algoritma Machine Learning untuk Segmentasi Pelanggan Berbasis Data Konsumsi Listrik di PT PLN XYZ,” Seminar Nasional Teknik dan Manajemen Industri dan Call for Paper(SENTEKMI 2021), vol. 1, no. 1, pp. 222–231, 2021, Accessed: Jun. 08, 2023. [Online]. Available: https://sentekmi.maranatha.edu/index.php/sentekmi2021/article/view/85
A. Alamsyah et al., “Customer Segmentation Using the Integration of the Recency Frequency Monetary Model and the K-Means Cluster Algorithm,” Scientific Journal of Informatics, vol. 9, no. 2, pp. 189–196, Nov. 2022, doi: 10.15294/sji.v9i2.39437.
T. Juhari, A. Juarna, and U. Gunadarma, “Implementation Rfm Analysis Model For Customer Segmentation Using The K-Means Algorithm Case Study Xyz Online Bookstore,” EXPLORE, vol. 12, no. 1, pp. 107–118, 2022, Accessed: Jun. 02, 2023. [Online]. Available: https://www.semanticscholar.org/paper/IMPLEMENTATION-RFM-ANALYSIS-MODEL-FOR-CUSTOMER-THE-Juhari-Juarna/c4c6aaaf0ed60d442fbfc8f4f77abf28f7b1b3ca
M. Tavakoli, M. Molavi, V. Masoumi, M. Mobini, S. Etemad, and R. Rahmani, “Customer Segmentation and Strategy Development Based on User Behavior Analysis, RFM Model and Data Mining Techniques: A Case Study,” in Proceedings - 2018 IEEE 15th International Conference on e-Business Engineering, ICEBE 2018, Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., Dec. 2018, pp. 119–126. doi: 10.1109/ICEBE.2018.00027.
P. Anitha and M. M. Patil, “RFM model for customer purchase behavior using K-Means algorithm,” Journal of King Saud University - Computer and Information Sciences, vol. 34, no. 5, pp. 1785–1792, May 2022, doi: 10.1016/j.jksuci.2019.12.011.
R. Livari and N. Ghalam, “Customers Grouping Using Data Mining Techniques in the Food Distribution Industry (A Case Study),” SRPH Journal of Applied management and Agile Organisation, Oct. 2021, doi: 10.47176/sjamao.3.1.1.
A. Burhan, H. Kiat, Y. Azhar, and V. Rahmayanti, “Penerapan Metode K-Means Dengan Metode Elbow Untuk Segmentasi Pelanggan Menggunakan Model RFM (Recency, Frequency & Monetary),” REPOSITOR, vol. 2, no. 7, pp. 945–952, 2020.
B. Turkmen, “Customer Segmentation With Machine Learning for Online Retail Industry,” The European Journal of Social and Behavioural Sciences, vol. 31, no. 2, pp. 111–136, Apr. 2022, doi: 10.15405/ejsbs.316.
D. Devarapalli et al., “Analysis of RFM Customer Segmentation Using Clustering Algorithms,” International Journal of Mechanical Engineering, vol. 7, no. 1, 2022, Accessed: Jun. 02, 2023. [Online]. Available: https://www.researchgate.net/publication/358285794_Analysis_of_RFM_Customer_Segmentation_Using_Clustering_Algorithms
P. H. Suharti, A. S. Suryandari, and R. N. Amalia, “Analisis Segmentasi Pelanggan Menggunakan K-Means Clustering Studi Kasus Aplikasi Alfagift,” Sebatik, vol. 26, no. 2, pp. 420–427, Dec. 2022, doi: 10.46984/sebatik.v26i2.2134.
Y. Christian and K. O. Y. R. Qi, “Penerapan K-Means pada Segmentasi Pasar untuk Riset Pemasaran pada Startup Early Stage dengan Menggunakan CRISP-DM,” JURIKOM (Jurnal Riset Komputer), vol. 9, no. 4, p. 966, Aug. 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i4.4486.
A. D. Savitri, F. Abdurrachman Bachtiar, and N. Y. Setiawan, “Segmentasi Pelanggan Menggunakan Metode K-Means Clustering Berdasarkan Model RFM Pada Klinik Kecantikan (Studi Kasus : Belle Crown Malang),” Sep. 2018. [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
