OPTIMALISASI PROFITABILITAS RITEL MELALUI SEGMENTASI PELANGGAN DENGAN K-MEANS CLUSTERING - Edy Prayitno; Perdana, Ivan Jaka; Iskandar, Edi; Heri Winarno, Basuki; Subagyo, Aloysius Agus (Informasi Interaktif : Jurnal Informatika dan Teknologi Informasi, 2024)
Perusahaan menghadapi tantangan besar dalam industri ritel yang sangat kompetitif untuk memahami perilaku pelanggan dan mengoptimalkan profitabilitas. Salah satu masalah utama adalah ketidakmampuan untuk mengelompokkan pelanggan menurut karakteristik yang relevan. Ketidakmampuan ini menyebabkan strategi pemasaran yang tidak tepat sasaran dan alokasi sumber daya yang tidak efektif. Untuk segmentasi pelanggan, penelitian ini menawarkan solusi dengan menggunakan metode data mining, khususnya metode K-Means Clustering. Dengan menggunakan metode ini, penelitian bertujuan untuk menemukan berbagai segmen pelanggan berdasarkan perilaku pembelian, frekuensi transaksi, dan kontribusi mereka terhadap pendapatan bisnis. Pelanggan dibagi menjadi beberapa segmen berdasarkan data transaksi historis. Kemudian, setiap segmen dianalisis untuk menunjukkan pola pembelian dan nilai ekonomi yang dibawa oleh masing-masing segmen kepada perusahaan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa clustering K-Means membantu perusahaan mengatur alokasi sumber daya dan strategi pemasaran lebih tepat sasaran, meningkatkan profitabilitas secara keseluruhan. Hasil ini menunjukkan bahwa segmentasi pelanggan yang berbasis data sangat penting untuk pengambilan keputusan strategis di industri ritel. Perusahaan ritel dapat meningkatkan kinerja finansial mereka dengan menyasar segmen yang paling menguntungkan melalui penerapan hasil penelitian ini.