Semakin ketatnya persaingan pada industri e-commerce menyebabkan perusahaan harus memiliki strategi yang inovatif untuk dapat memenangkan kompetisi ini. Salah satu strategi yang dapat diterapkan adalah dengan menerapkan customer relationship management (CRM). Penelitian ini bertujuan untuk mengindentifikasi pelanggan yang sudah ada pada salah satu perusahaan e-commerce di Indonesia. Identifikasi pelanggan dengan konsep CRM, yaitu customer lifetime value (CLV) merupakan salah satu pelaksanaan dari analytical CRM. Relational database management system digunakan untuk mendapatkan informasi mengenai pelanggan berdasarkan atribut yang dimiliki. Model Recency, Frequency, dan Monetary (RFM) dijadikan atribut untuk mensegmentasikan pelanggan dengan metode clustering k-means. Pemetaan customer value matrix juga digunakan untuk membantu dalam pembuatan program maintaining pelanggan sehingga dapat meningkatkan loyalitas pelanggan. Hasil dari penelitian ini berupa 9 segmen pelanggan dimana 3 diantara memiliki nilai CLV yang rendah dari semua model analisis. Selain itu, pelanggan yang paling menguntungkan bagi perusahaan adalah pelanggan pada segmen 6 dan 9 karena memiliki nilai CLV tinggi dan penilaian karakteristik lain yang paling baik. Untuk itu, kedua segmen tersebut merupakan pelanggan yang harus dijaga hubunganannya dengan perusahaan agar terciptanya profit.

---

The increasing of competition in e-commerce industry forces the company to have an innovative strategy in order to lead this competition. One of these strategy which can be implemented is customer relationship management concept. In the implementation, the company needs to understand the target of customer based on behavior and characteristics in the transaction process. The study aims to identify the existing customer of e-commerce's company in Indonesia. Identifying customer is one of the activity in analytical CRM. Customer lifetime value is a concept of CRM to identify the customer loyalty. The used of the existing database can help in analyzing customer. Relational database management system approach is used to retrieve the information about RFM (recency, frequency, and monetary) atribut of each customer. RFM model is used as atribut to differentiate customer with clustering k-means method. Finally, mapping the customer's segment into customer value matrix is used to help in creating maintaining customer program in order to increase customer loyalty. Result from this study is 9 segments of customer where 3 clusters have the lowest CLV and another analysis model. Beside that, segment 6 and 9 have high CLV and high in another model of assessment. Both segments are the customer which have high loyalty. Company should maintain the relationship very well with those kind of customer