UI - Tesis Membership :: Kembali

UI - Tesis Membership :: Kembali

Segmentasi konsumen pada perusahaan ritel online menggunakan analisis RFM: studi kasus big data pada bukku.id = Customer segmentation on online retail using rfm analysis: big data case of bukku.id / Mohamad Abdul Kadir

Mohamad Abdul Kadir; Adrian Achyar, supervisor; Elevita Yuliati, examiner ([Publisher not identified] , 2018)

 Abstrak

Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi perilaku belanja konsumen, menentukan segmentasi konsumen dan mengidentifikasi konsumen berdasarkan wilayah konsumen Bukku.id. Penelitian ini menggunakan data transaksi pada periode 1 September 2017 hingga 17 September 2018. Data diolah dengan analisis Recency, Frequency, Monetary (RFM) dan clustering untuk membentuk segmentasi konsumen. Selanjutnya, analisis pareto diberlakukan dalam menentukan penerbit dan penulis yang layak diprioritaskan untuk memaksimalkan hasil/return dengan meminimalkan usaha/effort. Pemetaan terhadap lokasi konsumen untuk pareto penulis ditentukan agar memberikan pemahaman untuk perbaikan promosi dan strategi pemasaran offline.

Hasil dari penelitian ini menunjukkan adanya tiga jenis profil konsumen yang berbeda berdasarkan analisis RFM dan clustering. Profil konsumen yang dipetakan terhadap penerbit dan penulis akan memberikan perusahaan keuntungan dalam memprioritisasi usaha dalam mengembangkan pola treatment terhadap penerbit dan penulis. Pengembangan offline marketing juga dapat dibangun karena mengetahui analisis lokasi konsumen yang ada.


The purpose of this research is to identify customer purchase behavior, form customer segmentation, and identify customer address of Bukku.id. this research uses customer purchase data of Bukku.co.id in the period 1 September 2017 – 17 September 2018. RFM method and clustering are used to identify customer segmentation. Then, pareto analysis results which publishers and authors need to be concerned for prioritizing effort in order to gain maximum benefit. Customer address or location has been mapped based on priority authors to determine promotion and offline marketing strategy.

The results of this research show three customer cluster based on RFM and clustering analysis. Each cluster has different characteristic and it can determine which strategy suit to approach their customers. Customer profile based on authors and publisher could also benefit the company to prioritize any treatments relate to them. Better offline marketing strategy can be developed by knowing location analysis

 File Digital: 1

Shelf
 T-Pdf Mohamad Abdul Kadir.pdf :: Unduh

LOGIN required

 Metadata

Jenis Koleksi : UI - Tesis Membership
No. Panggil : T-Pdf
Entri utama-Nama orang :
Entri tambahan-Nama orang :
Entri tambahan-Nama badan :
Penerbitan : [Place of publication not identified]: [Publisher not identified], 2018
Bahasa : ind
Sumber Pengatalogan :
Tipe Konten : text
Tipe Media : computer
Tipe Carrier : online resource
Deskripsi Fisik : xiv, 79 pages : illustration ; 28 cm + appendix
Naskah Ringkas :
Lembaga Pemilik : Universitas Indonesia
Lokasi : Perpustakaan UI, Lantai 3
  • Ketersediaan
  • Ulasan
  • Sampul
No. Panggil No. Barkod Ketersediaan
T-Pdf 15-20-529352635 TERSEDIA
Ulasan:
Tidak ada ulasan pada koleksi ini: 20482972
Cover