IMPLEMENTASI MODEL RFM DAN ALGORITMA K-MEANS DALAM SEGMENTASI PELANGGAN PADA GALERI MAGRAN LIVING

Abstrak

Selama sebelas tahun berdiri, Galeri Magran Living belum menerapkan sebuah metode segmentasi pelanggan yang mendalam untuk mengetahui karakteristik pelanggan dari data yang ada. Kondisi ini dapat mengakibatkan pemasaran produk yang kurang tepat sasaran, dan dapat mengurangi kecenderungan pelanggan untuk berbelanja kembali di masa depan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui ada berapa jumlah kelompok pelanggan dan bagaimana karakteristik pelanggan di tiap-tiap kelompoknya. Manfaat dari penelitian ini adalah untuk membantu pihak Galeri Magran Living khususnya bagian pemasaran untuk dapat merumuskan sebuah strategi pemasaran secara tepat agar dapat meningkatkan kecenderungan pelanggan dalam kembali berbelanja dan meningkatkan keuntungan. Penelitian ini menggunakan model RFM dan algoritma K-Means. Model RFM digunakan untuk bisa mengetahui skor dari kebiasaan pelanggan yang meliputi recency, frequency, dan monetary. Algoritma K-Means dipilih karena memiliki hasil klastering yang lebih baik dibanding algoritma lain khusunya pada segmentasi pelanggan. Hasil dari penelitian ini mendapatkan 4 buah klaster berdasarkan pengujian yang dilakukan menggunakan elbow method untuk mencari jumlah klaster terbaik. Klaster 0 terdapat 193 pelanggan dengan persentase 24%, karakteristiknya berupa skor frequency dengan rata-rata 5,585 dan monetary dengan rata-rata 6,617 yang cukup tinggi tetapi skor recency dengan rata-rata 3,456 yang cukup rendah. Klaster 1 terdapat 177 pelanggan dengan persentase 22% yang merupakan klaster terbaik, karakteristiknya berupa ketiga skor recency, frequency, dan monetary yang tinggi dengan rata-rata recency 7,994, frequency 7,232, dan monetary 7,582. Klaster 2 terdapat 216 pelanggan dengan persentase 28% yang merupakan klaster terburuk, karakteristiknya berupa ketiga skor recency, frequency, dan monetary yang sangat rendah dengan rata-rata recency 2,852, frequency 0,556, dan monetary 1,769. Klaster 3 terdapat 203 pelanggan dengan persentase 26%, karakteristiknya berupa skor recency yang sangat tinggi dengan rata-rata 8,074 tetapi skor frequency dan monetary yang sangat rendah dengan rata-rata 1,571 dan 2,729.