Seiring perkembangan waktu dan teknologi, persaingan bisnis ritel semakin ketat. Oleh karena itu, perusahaan yang bergerak di industri bisnis retail perlu membuat strategi pemasaran yang efektif dan efisien untuk dapat bertahan dan memenangkan persaingan tersebut. Perusahaan dapat memanfaatkan dan menerapkan CRM, seperti mengamati dan menganalisis perilaku pelanggan menggunakan teknik data mining. Identifikasi Pelanggan merupakan tahapan kirits dalam CRM. Hal terpenting dari identifikasi pelanggan adalah proses segmentasi pelanggan dengan mengklasifikasikan pelanggan menjadi beberapa kelompok berdasarkan perilaku transaksi, informasi demografis, geografis, dan atribut psikografis. Analisis RFM adalah teknik data mining yang menganalisis perilaku pelanggan berdasarkan nilai Recency, Frequency, dan Monetary. Oleh karena itu, penelitian ini melakukan segmentasi pelanggan menggunakan pengembangan model RFM yang memperhitungkan usia pelanggan, rata-rata lama pelanggan berbelanja kembali, dan faktor nilai diskon secara bersamaan pada data transaksi belanja rumah tangga. Hasil penelitian ini terbukti bahwa model pengembangan RFM dapat secara akurat menganalisis nilai pelanggan ritel rumah tangga dan diperoleh tiga kelompok kategori prioritas pelanggan yang masing-masing memiliki karakteristik yang berbeda

---

As technology evolved, retail business competition is getting tougher. Therefore, companies engaged in the retail business industry need to create effective and efficient marketing strategies to survive and win the competition. Companies can take advantage of and implement CRM, such as observing and analyzing customer behavior using data mining techniques. Customer identification is a critical step in CRM. The most important thing about customer identification is the customer segmentation process by classifying customers into several groups based on transaction behavior, demographic information, geographic information, and psychographic attributes. RFM analysis is a data mining technique that analyzes customer behavior based on the value of Recency, Frequency, and Monetary. Therefore, this study segmented customers using the RFM model development that took into account the customer's age, the customer's average duration to shop again, and the discount factor simultaneously on household spending transaction data. The results of this study prove that the RFM development model can accurately analyze the value of household retail customers and there are three groups of customer priority categories, that have their respective characteristics