Pengembangan Sistem CRM Berbasis Data mining: Segmentasi Nasabah Dengan Algoritma K-Means - M Wahyu Setiawan; Edy Rahman Syahputra (STMIK Triguna Dharma, 2025)
Industri asuransi mobil di era transformasi digital menghadapi tantangan dalam mempertahankan loyalitas nasabah, terutama pada proses perpanjangan polis (renewal notice). Banyak nasabah yang menunda atau mengabaikan perpanjangan polis, sehingga berisiko kehilangan perlindungan asuransi dan berdampak pada menurunnya pendapatan perusahaan. Pendekatan Customer Relationship Management (CRM) konvensional belum mampu memberikan analisis mendalam terkait perilaku nasabah, sehingga perusahaan membutuhkan metode analitik berbasis data untuk mendukung strategi retensi yang lebih efektif. Penelitian ini mengusulkan pengembangan sistem Analytical CRM berbasis data mining dengan menggunakan algoritma K-Means Clustering pada PT Zurich Asuransi Indonesia. Algoritma ini digunakan untuk melakukan segmentasi nasabah berdasarkan variabel seperti rasio klaim, premi, usia kendaraan, serta riwayat perpanjangan polis. Segmentasi tersebut memberikan dasar bagi perusahaan dalam menyusun strategi komunikasi, promosi, dan layanan yang lebih personal dan relevan dengan kebutuhan nasabah asuransi mobil. Dengan demikian, sistem CRM berbasis data mining dapat mengoptimalkan proses renewal notice serta meningkatkan Customer Lifetime Value (CLV). Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan algoritma K-Means mampu menghasilkan segmentasi nasabah yang lebih terstruktur dan objektif. Sistem CRM yang dibangun dapat mengolah data nasabah menjadi informasi strategis yang mendukung pengambilan keputusan perusahaan. Segmentasi yang dihasilkan juga membantu PT Zurich Asuransi Indonesia dalam merancang produk, strategi pemasaran, serta pelayanan yang lebih tepat sasaran untuk meningkatkan loyalitas nasabah asuransi mobil.