Perpustakaan Digital ITB

PT. X merupakan sebuah perusahaan fast moving customer goods (FMCG) yang bergerak di industri makanan dan minuman. PT. X melakukan penjualan online melalui electronic commerce atau e-commerce. Dalam era yang kompetitif ini, Divisi E-commerce PT. X menjalankan strategi retensi untuk meningkatkan loyalitas dan profitabilitas pelanggan. Segmentasi pelanggan yang tepat dan berbasis data merupakan kunci untuk merancang strategi retensi yang lebih efektif. Penelitian ini bertujuan untuk merancang model segmentasi pelanggan e-commerce PT. X menggunakan metode data mining dan Analytic Hierarchy Process (AHP). Metodologi penelitian ini mengikuti tahapan Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM). Dasar segmentasi pelanggan menggunakan model RFM (Recency, Frequency, Monetary) yang mampu mengidentifikasi perilaku pembelian pelanggan. Model segmentasi pelanggan dibangun dengan algoritma kombinasi antara hierarchical clustering dan k-means clustering. Metode AHP digunakan untuk membobotkan variabel RFM dalam estimasi Customer Lifetime Value (CLV) setiap segmen pelanggan. Penelitian ini menghasilkan model segmentasi pelanggan serta prototipenya. Model segmentasi pelanggan menghasilkan segmentasi pelanggan yang lebih tepat dan berbasis data. Prototipe model segmentasi pelanggan dapat digunakan oleh Divisi E-commerce untuk mengolah data transaksi yang banyak menjadi segmentasi pelanggan. Output model segmentasi pelanggan dapat digunakan sebagai dasar perancangan strategi retensi yang lebih efektif.