Kajian untuk Segmentasi Customer Bank dengan Algoritma K-Means - M R, Alim Purnomo Aji Surya; Sodik, Japar; Saripudin, Mip; Rejeki, Sri Meiylani; Firdaus, Uus (Universitas Djuanda, 2024)
Artikel ini dibuat untuk memenuhi tugas kelompok periode Ujian Akhir Semester mata kuliah Pembelajaran Mesin (Machine Learning), disamping itu artikel ini diharapkan dapat menjadi salah satu sumber informasi terkait ANALISIS SEGMEN CUSTOMER BANK MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS. Dalam era transformasi digital, penting bagi lembaga keuangan seperti bank untuk memahami lebih dalam keberagaman pelanggan mereka. Penelitian ini menerapkan algoritma K-Means untuk mengungkap segmen pelanggan yang tidak terlihat, membuka pintu wawasan baru dalam penyajian layanan perbankan. Melalui analisis frekuensi transaksi, saldo akun, jenis produk, dan aktivitas perbankan lainnya, kami merinci karakteristik unik dari setiap segmen pelanggan. Proses K-Means membantu kita mengidentifikasi pola tersembunyi dan mengelompokkan pelanggan dengan preferensi serupa. Hasilnya memberikan pandangan mendalam tentang perilaku pelanggan, memungkinkan lembaga keuangan untuk menyesuaikan strategi pemasaran, personalisasi layanan, dan meningkatkan interaksi dengan pelanggan. Dengan demikian, penelitian ini tidak hanya menghasilkan informasi yang berharga untuk bank, tetapi juga menciptakan dasar yang kuat untuk meningkatkan pengalaman pelanggan dan keunggulan kompetitif dalam era perbankan digital yang terus berkembang.