<![CDATA[In the digital era, students are a potential market segment in the laptop industry, but their purchasing decisions are influenced by many factors that have not been fully understood by manufacturers. Tight competition among brands demands more accurate data-driven marketing strategies. Therefore, this research is conducted to analyze the factors influencing students' purchasing decisions for Lenovo laptops, using Binary Logistic Regression approach as a data-driven marketing strategy. Data collection was conducted through an online survey using the Qualtrics platform, with a total of 102 student respondents spread across five major Indonesian cities: Lampung, Jakarta, Bandung, Yogyakarta, and Pekanbaru. The dependent variable in this study is the purchase decision, while the independent variables include product attributes (screen quality, performance, battery life, lightweight design), price (affordability), promotion (social media, warranty, discounts), people (after-sales service), and physical evidence (product portability). The analysis results indicate that the variable of high battery life has a positive and significant influence on purchasing decisions, with a regression coefficient of 0.938, a significance value (p) of 0.018, and an odds ratio (Exp(B)) of 2.554. This indicates that a positive perception of battery life increases the likelihood of students purchasing Lenovo laptops by more than twofold. Conversely, the screen quality variable shows a significant negative influence with a regression coefficient of -0.897, p of 0.011, and Exp(B) of 0.415, signifying that a preference for higher screen quality actually decreases the tendency to purchase. These findings emphasize the importance of functional features in the marketing strategy of laptop products to students, particularly battery life. Therefore, companies are advised to adjust their marketing messages to further emphasize the battery life aspect, which has been proven to significantly increase the probability of purchase. ABSTRAK Dalam era digital, mahasiswa menjadi segmen pasar potensial dalam industri laptop, namun keputusan pembelian mereka dipengaruhi oleh banyak faktor yang belum dipahami secara menyeluruh oleh produsen. Persaingan ketat antar merek menuntut strategi pemasaran berbasis data yang lebih akurat. Untuk itu, penelitian ini dilakukan dan bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi keputusan pembelian laptop merek Lenovo oleh mahasiswa, menggunakan pendekatan Regresi Logistik Biner sebagai strategi pemasaran berbasis data. Pengumpulan data dilakukan melalui survei daring menggunakan platform Qualtrics, dengan jumlah responden sebanyak 102 mahasiswa yang tersebar di lima kota besar Indonesia: Lampung, Jakarta, Bandung, Yogyakarta, hingga Pekanbaru. Variabel dependen dalam penelitian ini adalah keputusan pembelian, sementara variabel independen mencakup atribut produk (kualitas layar, performa, daya tahan baterai, desain ringan), harga (keterjangkauan), promosi (media sosial, garansi, diskon), people (layanan purna jual), dan bukti fisik (portabilitas produk). Hasil analisis menunjukkan bahwa variabel daya tahan baterai tinggi memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap keputusan pembelian, dengan koefisien regresi sebesar 0,938, nilai signifikansi (p) sebesar 0,018, dan odds ratio (Exp(B)) sebesar 2,554. Ini mengindikasikan bahwa persepsi positif terhadap daya tahan baterai meningkatkan kemungkinan mahasiswa untuk membeli laptop Lenovo lebih dari dua kali lipat. Sebaliknya, variabel kualitas layar menunjukkan pengaruh negatif yang signifikan dengan koefisien regresi sebesar -0,897, p sebesar 0,011, dan Exp(B) sebesar 0,415, menandakan bahwa preferensi terhadap kualitas layar yang lebih tinggi justru menurunkan kecenderungan pembelian. Temuan ini menekankan pentingnya fitur fungsional dalam strategi pemasaran produk laptop kepada mahasiswa, khususnya ketahanan baterai. Oleh karena itu, perusahaan disarankan untuk menyesuaikan pesan pemasarannya agar lebih menekankan aspek daya tahan baterai, yang terbukti secara signifikan meningkatkan probabilitas pembelian.]]>
Copyrights © 2025
