@phdthesis{universitasamikomyogyakarta32138,
           title = {PENERAPAN MODEL RFM DAN CLUSTERISASI UNTUK
 SEGMENTASI PELANGGAN DI TOKO LEXON BEAUTY},
           month = {March},
          author = {Alif Nursetyo Vimanto},
          school = {Universitas AMIKOM Yogyakarta},
            year = {2026},
        keywords = {Segmentasi Pelanggan, RFM, K-Means Clustering, Loyalitas,
Strategi Pemasaran, Customer Segmentation, Loyalty,
Marketing Strategy.},
             url = {https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/32138/},
        abstract = {Persaingan yang ketat pada industri kecantikan menuntut Toko Lexon
Beauty untuk memahami perilaku pelanggan secara mendalam guna menghindari
hilangnya pangsa pasar akibat strategi pemasaran yang bersifat umum. Masalah
utama yang dihadapi adalah sulitnya mengidentifikasi karakteristik pelanggan
yang beragam, yang berdampak pada kurang efektifnya program loyalitas yang
telah berjalan dalam mempertahankan pelanggan lama. Penelitian ini bertujuan
untuk mengimplementasikan metode analisis berbasis data melalui pendekatan
Recency, Frequency, dan Monetary (RFM) yang dikombinasikan dengan
algoritma K-Means Clustering. Tahapan penelitian dimulai dari pra-pemrosesan
data transaksi, normalisasi menggunakan Z-score, hingga penentuan jumlah
klaster optimal melalui Elbow Method yang divalidasi dengan skor Silhouette
sebesar 0,36. Hasil penelitian berhasil mengelompokkan 1.167 pelanggan unik ke
dalam tiga segmen utama, yaitu Pelanggan Setia sebanyak 208 orang, Pelanggan
Potensial sebanyak 431 orang, dan Pelanggan Berisiko sebanyak 528 orang.
Temuan ini menunjukkan bahwa hampir separuh dari basis pelanggan berada pada
kategori berisiko yang memerlukan strategi reaktivasi segera. Hasil penelitian ini
dapat dimanfaatkan oleh manajemen Toko Lexon Beauty sebagai landasan untuk
merumuskan kebijakan pemasaran yang dipersonalisasi, seperti program Loyalty
Redemption Reward yang berjenjang. Penelitian lebih lanjut direkomendasikan
untuk menambahkan variabel demografi pelanggan guna menghasilkan klasifikasi
yang lebih komprehensif.}
}