Implementasi Fuzzy C-Means dan Model RFM untuk Segmentasi Pelanggan (Studi Kasus : PT. XYZ) - Denny Bintang Saputra; Edwin Riksakomara (Direktorat Riset dan Pengabdian Masyarakat (DRPM), ITS, 2018)
Era globalisasi yang disertai dengan berlakunya MEA menyebabkan persaingan dalam berbagai sektor bisnis, termasuk sektor industri. Hal ini memaksa perusahaan-perusahaan yang bergerak di sektor industri di Indonesia untuk bersaing dengan negara-negara tetangga di ASEAN, termasuk PT. XYZ. Banyaknya perusahaan kompetitor yang menawarkan harga rendah membuat pelanggan PT. XYZ beralih pada kompetitor. Terkait dengan hal tersebut, PT. XYZ telah melakukan berbagai kegiatan promosi dalam rangka mengelola hubungan dengan pelanggan. Namun kegiatan promosi selama ini diimplementasikan kepada semua pelanggan tanpa adanya segmentasi sehingga strategi promosi menjadi tidak efektif dan efisien. Untuk menyelesaikan masalah pelanggan tersebut, salah satu solusi yang dapat dilakukan adalah menentukan segmentasi pelanggan. Segmentasi yang dilakukan menggunakan metode clustering Fuzzy C-Means. Sedangkan untuk menentukan jumlah K, metode yang digunakan adalah metode Elbow. Dalam proses clustering, diterapkan variabel RFM yang menggambarkan perilaku pelanggan dalam melakukan transaksi. Setelah hasil clustering muncul, cluster tersebut akan divisualisasikan sehingga memudahkan untuk menganalisa setiap cluster. Hasil dari clustering dengan Fuzzy C-Means dan model RFM adalah tiga segmen pelanggan. Segmen 1 adalah segmen terburuk dengan rata-rata nilai CLV 0.0538. Segmen 2 adalah segmen menengah dengan rata-rata nilai CLV 0.1674. Segmen 3 adalah segmen terbaik dengan rata-rata nilai CLV 0.3516. Segmen 1 memiliki 42 anggota, segmen 2 memiliki 64 anggota, dan segmen 3 memiliki 17 anggota