SEGMENTASI CUSTOMER LIFETIME VALUE PADA MODEL LRFM MENGGUNAKAN METODE K-MEANS EUCLIDEAN DISTANC - Puspita, Urfila Dian; Yundari, Yundari; Huda, Nur’ainul Miftahul (BIMASTER : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya, 2023)
Strategi pemasaran yang berfokus pada pelanggan memiliki peranan penting dalam menjaga hubungan positif dengan pelanggan. Pelanggan dianggap sebagai nilai yang berharga bagi perusahaan. Saat ini, persaingan dalam dunia bisnis mendorong perusahaan untuk mengoptimalkan manajemen layanan pelanggan dalam upaya memenangkan kepercayaan pelanggan. Tujuan dari penelitian ini melakukan segmentasi pelanggan untuk menghasilkan nilai Customer Lifetime Value (CLV) berdasarkan intensitas kepentingan perusahaan, dengan pengelompokan CLV menggunakan algoritma K-Means euclidean distance berdasarkan model LRFM (Length, Recency, Frequency dan Monetary). Untuk mencapai strategi pemasaran yang efektif, penting untuk mengelompokkan pelanggan berdasarkan karakteristik yang serupa. Salah satu cara untuk mengelompokkan pelanggan yaitu dengan segmentasi pelanggan melalui metode clustering. Penelitian ini menggunakan data pemasukan pelanggan yang kemudian diterapkan berdasarkan variabel LRFM agar memudahkan pengelompokan pelanggan. Penentuan jumlah cluster terbaik menggunakan metode silhouette coefficient adalah 2 cluster, dengan metode K-Means diperoleh jumlah pengelompokan pelanggan pada cluster 1 adalah 29 pelanggan dan cluster 2 adalah 21 pelanggan. Berdasarkan clustering K-Means, dihasilkan segmentasi CLV dengan pembobotan Analytical Hierarchy Process (AHP) nilai CLV tertinggi yaitu pada cluster 1 dengan nilai CLV 0,782 melebihi nilai rata-rata CLV dari seluruh segmen dan cluster 2 dengan nilai CLV terendah yaitu 0,780. Artinya cluster 1 merupakan pelanggan dengan loyalitas tertinggi.  Kata Kunci : Pelanggan, K-Means Clustering, Customer Lifetime Value.