The repository administrator has not yet configured an RDF license.
PENERAPAN MODEL RFM DAN CLUSTERISASI UNTUK SEGMENTASI PELANGGAN DI TOKO LEXON BEAUTY
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.
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas AMIKOM Yogyakarta
PENERAPAN MODEL RFM DAN CLUSTERISASI UNTUK SEGMENTASI PELANGGAN DI TOKO LEXON BEAUTY (Text)
PENERAPAN MODEL RFM DAN CLUSTERISASI UNTUK SEGMENTASI PELANGGAN DI TOKO LEXON BEAUTY (Archive)
HTML Summary of #32138 PENERAPAN MODEL RFM DAN CLUSTERISASI UNTUK SEGMENTASI PELANGGAN DI TOKO LEXON BEAUTY
000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum
004 Pemrosesan data dan ilmu komputer