digilib@itb.ac.id +62 812 2508 8800

Abstrak
PUBLIC Open In Flip Book Dewi Supryati

Untuk mendukung keberhasilan referral reward program dibutuhkan reward dalam mendorong pelanggan-pelanggan yang ada untuk merujuk pelanggan baru. Reward terdiri dari berbagai atribut yang didasarkan pada customer preference seperti reward size, reward scheme, reward type, dan reward visibility. Beberapa penelitian mencoba untuk memahami bagaimana pengaruh dari atribut-atribut reward terhadap desain referral reward program. Namun tidak cukup hanya melihat pengaruh dari atribut- atribut reward, tetapi perlu untuk mengetahui konfigurasi level atribut reward yang sesuai dengan customer preference karena customer preference tidak melihat reward berdasarkan atribut yang terpisah. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model reward yang efektif pada referral reward program berdasarkan konfigurasi level atribut reward (berupa reward size, reward scheme, reward type dan reward visibility) pada delivery services. Penelitian ini dilakukan dalam dua tahapan yaitu tahapan pertama adalah mencari konfigurasi level atribut reward yang sesuai dengan preferensi pelanggan dan tahapan kedua adalah menguji efektivitas model reward yang diperoleh pada tahap pertama untuk mendapatkan referral reward program yang mempengaruhi perceived attractiveness dan metaperception terhadap peningkatan likelihood to recommend. Tahapan pertama menggunakan metode analisis konjoin dengan jumlah responden sebanyak 206 orang dengan target responden adalah pelanggan dari Perusahaan BUMN Logistik. Konfigurasi level atribut reward yang diperoleh dari hasil penelitian tahapan pertama adalah utilitarian reward untuk atribut reward type, larger reward untuk atribut reward size, reward both untuk atribut reward scheme dan public reward untuk atribut reward visibility. Selanjutnya konfigurasi level atribut reward yang diperoleh diuji signifikansinya terhadap likelihood to recommend dan diuji efektivitasnya untuk mendapatkan referral reward program yang dapat mempengaruhi perceived attractiveness dan metaperception terhadap peningkatan likelihood to recommend. Hasil dari konfigurasi level atribut reward yang diperoleh dijadikan menjadi skenario untuk pengujian efektivitas. Penelitian pada bagian yang kedua menggunakan dua skenario. Skenario yang pertama adalah konfigurasi level atribut reward dari hasil penilaian preferensi pada urutan pertama dan skenario yang kedua adalah konfigurasi level atribut reward dari hasil penilaian preferensi pada urutan kedua. Penelitian pada tahapan kedua memiliki dua kelompok responden yang berbeda dengan masing-masing kelompok responden sebanyak 119 orang. Hasil penelitian yang diperoleh adalah terdapat signifikansi pengaruh model reward yang terbentuk berdasarkan preferensi pelanggan terhadap iii peningkatan likelihood to recommend. Namun, pada saat ada hubungan mediasi dari perceived attractiveness dan metaperception, referral reward program dengan konfigurasi level atribut reward berupa utilitarian reward, larger reward, reward you, dan private reward tidak signifikan terhadap peningkatan likelihood to recommend. Selanjutnya diperoleh referral reward program yang mempengaruhi perceived attractiveness dan metaperception untuk meningkatkan likelihood to recommend adalah referral reward program dengan konfigurasi level atribut reward berupa utilitarian reward, larger reward, reward both, dan public reward.