<![CDATA[Perkembangan teknologi informasi telah membawa dampak signifikan dalam strategi pemasaran, termasuk di industri otomotif. Penelitian ini bertujuan untuk menyusun strategi promosi berbasis segmentasi pelanggan dengan menggunakan algoritma data mining K-Means di PT XYZ. Segmentasi ini memungkinkan perusahaan untuk menargetkan kelompok pelanggan tertentu dengan strategi yang relevan dan lebih efektif. Data yang digunakan meliputi atribut usia, jenis kelamin, alamat, dan preferensi kendaraan dari faktur transaksi periode Desember 2023 hingga Mei 2024. Metode penelitian ini mengadopsi tahapan Knowledge Discovery in Databases (KDD) yang mencakup seleksi data, preprocessing, transformasi, klasterisasi dengan K-Means, dan evaluasi hasil. Penentuan jumlah cluster optimal dilakukan menggunakan indeks Davies-Bouldin (DBI). Penelitian ini menemukan bahwa segmentasi terbaik diperoleh pada jumlah cluster (k) sebesar 2 dengan nilai DBI sebesar 0,802. Klaster ini mengidentifikasi karakteristik utama pelanggan, seperti preferensi kendaraan, usia, dan distribusi wilayah tempat tinggal. Hasil segmentasi digunakan untuk merancang strategi promosi yang lebih terarah. Strategi berbasis data ini membantu PT XYZ dalam mengoptimalkan sumber daya pemasaran, meningkatkan loyalitas pelanggan, dan memaksimalkan potensi pasar. Penelitian ini memberikan kontribusi signifikan terhadap penerapan K-Means di industri otomotif dan menyediakan dasar bagi inovasi strategi pemasaran berbasis data.]]>
Copyrights © 2025
