Analisis Segmentasi Customer Olist Store E-Commerce menggunakan RFM Analysis - Aldiansyah Ramadhan; Siti Khoerunnisa; Jamaludin Ahmad Rifai; Yasir Mubarak; Nazarudin Zaini (Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi, Mekatronika, dan Ilmu Komputer, 2024)
Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi dan memahami pola perilaku konsumen dalam platform E-Commerce Olist Store menggunakan analisis RFM (Recency, Frequency, Monetary). Metode ini digunakan untuk melakukan segmentasi pelanggan dengan mempertimbangkan tiga dimensi kunci: seberapa baru pelanggan melakukan transaksi (Recency), seberapa sering mereka bertransaksi (Frequency), dan nilai moneter dari transaksi mereka (Monetary). Data transaksi dari platform E-Commerce Olist Store dikumpulkan dan dianalisis menggunakan algoritma RFM untuk mengelompokkan konsumen ke dalam segmen yang berbeda berdasarkan perilaku belanja mereka. Temuan analisis ini memberikan wawasan yang mendalam tentang preferensi dan kebiasaan konsumen, memungkinkan perusahaan E-Commerce untuk membuat keputusan strategis yang lebih baik dalam pemasaran, penawaran produk, dan pengembangan layanan pelanggan. Hasil penelitian ini dapat menjadi panduan berharga bagi praktisi E-Commerce dalam mengoptimalkan strategi pemasaran mereka, meningkatkan retensi pelanggan, dan meningkatkan nilai transaksi. Selain itu, metodologi RFM yang diterapkan dalam penelitian ini dapat menjadi dasar untuk penelitian lebih lanjut dalam pengembangan model segmentasi konsumen yang lebih canggih dan akurat dalam konteks E-Commerce..