Appropriate Data mining Technique and Algorithm for Using in Analysis of Customer Relationship Management (CRM) in Bank Industry - Maghfirah Maghfirah Maghfirah; Teguh Bharata Adji; Noor Akhmad Setiawan (Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia, 2015)
Abstract—Customer Relationship Management (CRM)adalah ide yang menjadi sebuah peningkatan kepentingan faktorsukses untuk bisnis ke depannya. CRM adalah proses darimengatur interaksi antara sebuah perusahaan danpelanggannya. Pada awalnya, ini termasuk ke dalam segmentasipasar untuk mengidentifikasi pelanggan dengan potensial profityang tinggi, dari strategi pemasaran yang dirancang dengan baikuntuk mempengaruhi tingkah laku dari pelanggan dalam segmentersebut. Dalam masyarakat modern, pelanggan menjadi asetyang penting bagi perusahaan. Hubungan antara pelanggandengan manajemen yang efisien adalah metode yang dibutuhkanuntuk meningkatkan keuntungan lebih dari perusahaan.Termasuk di industri perbankan, misalnya, di sebuahperusahaan industri perbankan digunakan konsep CRMkhususnya dengan menggunakan salah satu model strategipemasaran yaitu Customer Segmentation yang bertujuan untukmembantu pihak bank untuk membagi pasar menjadi kelompoknasabah yang terbedakan dengan kebutuhan, karakteristik atautingkah laku yang berbada yang mungkin membutuhkan produkatau bauran pemasaran yang terpisah. Customer Segmentationdapat dilakukan dengan bantuan teknik Data Mining, sehinggadiharapkan dapat dihasilkan Customer Segmentation yang sesuaidengan kebutuhan bank yang dapat meningkatkan kualitasservis dan revenue dari bank tersebut.Penerapan data mining untuk sistem CRM diperbankan seharusnya menggunakan teknik dan algoritma yangtepat. Untuk itu, paper ini akan membahas mengenai bagaimanacara untuk menentukan teknik dan algoritma data mining yangtepat untuk sistem CRM di perbankan.Keywords—Customer Relationship Management (CRM);Data Mining; Bank Customer Segmentation