Pandemi COVID-19 memicu maraknya tren pembelian pakaian bekas dengan kualitas baik dan harga terjangkau yang dikenal dengan istilah Thrift Shopping. Bukan hanya dilakukan secara luring, namun juga secara daring didukung oleh perkembangan jumlah Thrift Shop daring yang ada. Dengan demikian, terjadi persaingan yang mengakibatkan dibutuhkan adanya daya saing yang tinggi dari suatu Thrift Shop untuk dapat memenangkan pasar. Penelitian ini bertujuan untuk merancang strategi customer-centric untuk setiap segmen pelanggan berdasarkan Customer Lifetime Value (CLV) dalam lingkup Customer Relationship Management (CRM) dengan menggunakan pendekatan model Length, Recency, Frequency, dan Monetary (LRFM). Metode K-Means Clustering digunakan untuk melakukan segmentasi pelanggan yang menghasilkan empat klaster dan nilai CLV digunakan untuk menentukan nilai dari setiap klaster pelanggan dengan variabel LRFM. Kemudian pemetaan klaster menggunakan Customer Value Matrix (CVM) dilakukan untuk memastikan karakteristik klaster pelanggan. Nilai CLV juga digunakan sebagai bobot pengukuran untuk melakukan pemeringkatan dengan TOPSIS pada delapan alternatif strategi yang diusulkan.

---

COVID-19 pandemic has sparked a trend of buying used clothes with good quality and affordable prices known as Thrift Shopping. Not only done offline, but also online supported by the growth in the number of existing online Thrift Shops. Thus, competition occurs which results in the need for high competitiveness from a Thrift Shop to be able to win the market. This study aims to design a customer-centric strategy for each customer segment based on Customer Lifetime Value (CLV) within the scope of Customer Relationship Management (CRM) using the Length, Recency, Frequency, and Monetary (LRFM) model approach. The K-Means Clustering method is used to segment customers which results in four clusters and the CLV value is used to determine the value of each customer cluster with the LRFM variable. Then cluster mapping using the Customer Value Matrix (CVM) is carried out to ascertain the characteristics of the customer clusters. The CLV value is also used as a measurement weight for ranking with TOPSIS on the eight proposed alternative strategies.