Perpustakaan Digital ITB

Penelitian ini mengkaji penerapan analitik CRM prediktif untuk meningkatkan retensi merchant di DOKU, penyedia layanan gateway pembayaran B2B pertama di Indonesia. Tujuan utama penelitian ini adalah untuk mengembangkan pemahaman komprehensif tentang perilaku merchant dan menciptakan kerangka kerja untuk meningkatkan strategi retensi. Untuk mencapai tujuan ini, metodologi yang digunakan melibatkan analisis sampel 6.000 merchant aktif dari basis data lebih dari 50.000. Penelitian ini memanfaatkan segmentasi RFM (Recency, Frequency, Monetary), profil pelanggan (jenis industri, ukuran perusahaan, lokasi), dan analisis perilaku (preferensi pembayaran, tren transaksi). Desain penelitian ini terutama bersifat deduktif, bertujuan untuk menguji dan memvalidasi kerangka teoritis dan hipotesis yang ada mengenai praktik CRM dan retensi merchant dalam konteks operasional perusahaan gateway pembayaran. Proses pengumpulan data melibatkan sumber primer dan sekunder. Data primer diperoleh langsung dari sistem CRM DOKU, sistem data transaksi, dan Pusat Data Merchant, dengan fokus pada interaksi, keterlibatan, dan perilaku pembayaran merchant saat ini. Data sekunder mencakup literatur akademik dan catatan perusahaan untuk memberikan konteks teoretis dan wawasan historis. Strategi sampling acak berlapis digunakan untuk memastikan bahwa sampel representatif dari populasi merchant yang beragam. Pendekatan ini melibatkan pembagian seluruh populasi merchant ke dalam strata homogen berdasarkan kriteria seperti ukuran merchant, jenis industri, atau volume transaksi, sehingga memastikan cakupan komprehensif dari berbagai subkelompok dalam basis merchant DOKU. Temuan utama mengungkapkan sepuluh segmen merchant yang unik. Segmen bernilai tinggi seperti Champions (7,23%, CLV Rp 175.820.705) dan Loyal Customers (13,55%, CLV Rp 127.694.535) menunjukkan preferensi terhadap metode pembayaran tradisional (transfer bank: 682.711 transaksi, kartu kredit: 281.208 transaksi) dan digital (QRIS: 1.165.045 transaksi). Sebaliknya, segmen dengan CLV lebih rendah seperti New Customers (3,92%, CLV Rp 10.480.812) terutama mengandalkan metode tradisional, menyoroti peluang untuk edukasi dan promosi pembayaran digital. Penelitian ini berpuncak pada pengembangan Customer Segmentation Dashboard (CSD), sebuah alat dinamis yang terintegrasi dengan sistem CRM. CSD menyediakan visualisasi real-time dari segmen merchant, preferensi pembayaran, CLV, dan metrik kunci lainnya. Hal ini memungkinkan DOKU untuk menerapkan strategi keterlibatan yang dipersonalisasi, seperti promosi yang ditargetkan untuk adopsi pembayaran digital pada segmen tertentu atau kampanye win-back untuk pelanggan yang berisiko berhenti. Kemampuan prediktif CSD memungkinkan perusahaan untuk mengantisipasi tren masa depan dan secara proaktif menyesuaikan penawarannya, memastikan pertumbuhan berkelanjutan di pasar gateway pembayaran B2B yang kompetitif. Rekomendasi difokuskan pada mempertahankan segmen bernilai tinggi dengan menawarkan penghargaan eksklusif, penawaran yang dipersonalisasi, dan akses awal ke fitur baru. Untuk segmen dengan potensi pertumbuhan tinggi, seperti Potential Loyalists, OTA, dan Hospitality, disarankan untuk memperkenalkan QRIS, program loyalitas, dan analitik lanjutan. Selain itu, peningkatan keterlibatan dan retensi untuk Promising dan New Customers melalui QRIS, layanan dukungan dasar, dan sumber daya pendidikan direkomendasikan. Strategi reaktivasi dan retensi untuk segmen At Risk, Can't Lose Them, About to Sleep, Needs Attention, dan Hibernating meliputi penyediaan QRIS, program reaktivasi, dan diskon yang ditargetkan. Integrasi otomatisasi dan analitik data terkini melalui CSD akan meningkatkan upaya ini, memberikan pendekatan dinamis dan responsif dalam mengelola beragam kebutuhan basis merchant DOKU.