Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABSTRAKPerusahaan telekomunikasi harus menyediakan sebuah rencana untuk memaksimalkan keuntungan investasi (memilih pelanggan terbaik) karena adanya keterbatasan anggaran. Sebuah konsep Customer Lifetime Value (CLV), yang berfokus pada perilaku pelanggan, memungkinkan penyusunan rencana tersebut. Penelitian ini membahas faktor-faktor apa saja yang dapat memengaruhi CLV. Penelitian ini menggunakan metode structural equation modeling yang bertujuan untuk mengetahui pengaruh antar faktor. Data diperoleh dengan menggunakan kuesioner dengan jumlah responden sebanyak 517. Responden penelitian ini adalah mahasiswa yang berdomisili di Jabodetabek. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa Customer Trust, Customer Loyalty, Willingness to Recommend, dan Willingness to Refer berpengaruh signifikan terhadap CLV. Dari 8 alternatif strategi yang dihasilkan penelitian ini, mengembangkan dan meningkatkan kualitas pelayanan pelanggan merupakan prioritas pertama untuk meningkatkan CLV pada perusahaan telekomunikasi di Indonesia.

---

ABSTRACT

Telecommunication companies must provide strategies to maximize investment gains (pick the best customers) due to budgetary constraints. A concept of Customer Lifetime Value (CLV), which focuses on customer behavior, enables the preparation of the strategies. This research discusses the factors that can affect the CLV. This research use structural equation modeling to investigate the influence between factors. Data in this research was obtained using questionnaire with 517 respondents. The respondents are university students who live in Jabodetabek. Results from this research indicate that Customer Trust, Customer Loyalty, Willingness to Recommend, and Willingness to Refer significantly affect the CLV. From 8 alternative strategies that produced from this research, develop and improve the quality of customer service is the first priority to improve CLV on telecommunication companies in Indonesia."

"Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor yang berpengaruh terhadap peningkatan kepuasan pelanggan pada perusahaan telekomunikasi. Perusahaan telekomunikasi yang dijadikan objek penelitian adalah PT Telkomsel, PT Exelcomindo Tbk., dan PT Indosat Tbk., dengan sampel diambil dari pelanggan ketiga operator tersebut yang berada di Jabodetabek dan menggunakan kartu prabayar. Variabel yang digunakan untuk mengetahui pengaruh terhadap kepuasan adalah image (citra perusahaan), customer expectation (harapan pelanggan), perceived quality (kualitas yang dirasakan pelanggan), dan perceived value (nilai yang dirasakan pelanggan). Dengan menggunakan Structural Equation Modeling (SEM), didapatkan bahwa ternyata faktor customer expectation tidak memiliki pengaruh langsung yang signifikan terhadap kepuasan pelanggan, namun tetap memiliki pengaruh tidak langsung yang signifikan melalui pengaruhnya terhadap anteseden dari kepuasan, seperti image dan perceived quality. Faktor perceived value tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel kepuasan. Selain itu, didapatkan pula bahwa factor image, customer expectation, perceived quality, dan customer satisfaction merupakan empat faktor utama yang memiliki pengaruh signifikan terhadap loyalitas pelanggan. Untuk itu, ketiga operator selular tersebut perlu mempertimbangkan faktor image dan perceived quality dalam meningkatkan kepuasan pelanggannya, yang pada akhirnya akan meningkatkan loyalitas pelanggan.

---

This study aimed to investigate the influence of factors which influenced the increasing of customer satisfaction in the telecommunication companies. Telecommunications Company which becomes object of the research is PT Telkomsel, PT Exelcomindo Tbk., dan PT Indosat Tbk., and samples were taken from their customers who live in Jabodetabek and use their pre-paid cards. The variables which are used to analyze their effects to customer satisfaction are image, customer expectation, perceived quality, and perceived value. The using of Structural Equation Modeling (SEM) showed that customer expectation does not have any significant direct effect on customer satisfaction although still has significant indirect effect through its influence on the antecedents of satisfaction as image and perceived quality. In addition, perceived value does not have any significant effect on customer satisfaction. On the other side, image, customer expectation, perceived quality, and customer satisfaction are four factors which have significant effect on loyalty. Thus, those providers need to consider the factor image and perceived quality in improving customer satisfaction, which in turn will increase the loyalty of their customers."

"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"

"Perkembangan teknologi setiap tahunnya semakin berkembang lebih maju dan cepat, salah satunya adalah dalam hal penggunaan internet. Dengan semakin banyaknya pengguna internet dan pelaku industri telekomunikasi di Indonesia sehingga menimbulkan persaingan ketat antar perusahaan telekomunikasi. Oleh karena itu, perusahaan telekomunikasi harus meningkatkan daya saing mereka dengan cara mempertahankan pelanggan dan pemanfaatan teknologi, serta melakukan pengukuran tingkat kematangan dalam skala aktivitas atau proses bisnis. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui perilaku pelanggan melalui segmentasi pelanggan berdasarkan Customer Lifetime Value (CLV) dengan pendekatan model Recency, Frequency, dan Monetary (RFM), melakukan pengukuran tingkat kematangan proses bisnis terkait Customer Care berdasarkan framework eTOM, dan merancang rekomendasi peningkatan loyalitas pelanggan untuk setiap segmen. Metode K-Means Clustering digunakan untuk melakukan segmentasi pelanggan yang menghasilkan 4 klaster dan nilai CLV dipakai untuk menentukan nilai dari setiap klaster pelanggan dengan variabel RFM. Kemudian pemetaan klaster menggunakan Customer Value Matrix (CVM) dilakukan untuk memastikan karakteristik klaster pelanggan. Kemudian nilai CLV digunakan sebagai bobot pengukuran untuk melakukan pemeringkatan dengan metode TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) pada 10 alternatif yang diusulkan kepada para ahli untuk dapat diterapkan oleh perusahaan telekomunikasi sehingga meningkatkan loyalitas pelanggan dan meningkat daya saing perusahaan.

---

The development of technology is growing more advanced and faster every year, including in terms of internet usage. The number of internet users and telecommunication industries in Indonesia increasing continuously, it has created high competition between telecommunication companies. Therefore, telecommunication company need to improve their competitiveness by retain loyalty customers and utilizing technology and also have a maturity level measurement in activities or business processes. The purpose of this study are to determine customer behavior through customer segmentation based on Customer Lifetime Value (CLV) using the Recency, Frequency, and Monetary (RFM) model, measure the maturity level of business process related to Customer Care based on the eTOM framework, and design recommendations to increase customer loyalty for each segment. Customers are segmented using the K-Means Clustering method, which yields four clusters, and the CLV value is used to determine the value of each customer cluster with the RFM variable. The Customer Value Matrix (CVM) is used to determine the characteristics of the customer clusters through cluster mapping. Then the CLV value is used as a measurement weight to rank with TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) method on the 10 alternatives proposed to the experts to be implemented by telecommunication company so they can increase customer loyalty and increase company competitiveness."

"Loyalitas pelanggan merupakan salah satu faktor yang mempengaruhi keberlangsungan perusahaan. Penelitian ini bertujuan untuk memperoleh faktor-faktor yang mempengaruhi loyalitas pelanggan restoran makanan cepat saji. Data diperoleh melalui kuesioner yang didistribusikan pada tiga perusahaan restoran makanan cepat saji di Indonesia dengan 400 sampel responden untuk setiap perusahaan. SEM Structural Equation Modeling digunakan sebagai metode pengolahan data. Penelitian ini menggunakan tujuh variabel laten dan 29 variabel terukur yang ditentukan berdasarkan studi literatur dan penilaian pakar. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kepuasan pelanggan dan citra restoran mempengaruhi loyalitas pelanggan. Berdasarkan efek secara langsung, kepuasan pelanggan memiliki pengaruh terbesar terhadap loyalitas pelanggan pada ketiga objek penelitian.

---

Customer loyalty is the main factor for sustainability company. The purpose of this research is to investigate the factors affecting customer loyalty in fast food restaurant. Data were collected through a questionnaire distributed to three fast food restaurant companies in Indonesia with 400 sample respondents for each company. Structural equation modeling was used to examine the hypothesized relationships between the variables.

Research used seven latent variables and 29 measured variables which determined based on literature study and expert assessment.

The results showed that customer satisfaction and restaurant image affects customer loyalty. Another key finding, based on comparison of direct effect, customer satisfaction has the greatest impact on customer loyalty. "

"Pertumbuhan minat investasi seperti perhiasan emas di Indonesia memberikan peluang yang baik bagi para pemilik usaha perhiasan emas, termasuk Usaha Menengah, Kecil, dan Mikro (UMKM). Seiring dengan hal tersebut, perkembangan zaman dan teknologi mengarahkan perubahan pola belanja masyarakat Indonesia menuju pembelanjaan online melalui e-commerce. Dengan meningkatnya daya saing, UMKM perlu membangun customer relationship management guna meningkatkan loyalitas pelanggan. Untuk itu, penelitian ini bertujuan untuk mengetahui perilaku pelanggan melalui segmentasi pelanggan dan merancang strategi pengembangan pelanggan UMKM Perhiasan Emas. Metode K-Means Clustering digunakan untuk mengelompokkan pelanggan menjadi beberapa klaster berdasarkan variabel Recency, Frequency, dan Monetary (RFM). Metode Customer Lifetime Value (CLV) dan Customer Value Matrix (CVM) juga digunakan untuk mengetahui karakteristik pelanggan pada setiap klaster. Setiap klaster akan dirancang strategi pengembangan dengan penentuan prioritas menggunakan Complex Proportional Assessment (COPRAS). Terdapat empat klaster pelanggan yang terbentuk dalam penelitian ini dengan delapan rekomendasi strategi peningkatan loyalitas pelanggan berdasarkan karakteristik masing-masing klaster yang terbentuk.

---

The growing interest in investments such as gold jewelry in Indonesia provides good opportunities for gold jewelry business owners, including Medium, Small and Micro Enterprises(MSMEs). Along with this, the times and technology have directed changes in spending behavior of the Indonesian people towards online shopping through e-commerce. With increasing competitiveness, MSMEs need to develop customer relationship management to maintain and increase customer loyalty. For this reason, this study aims to determine customer behavior through customer segmentation and design customer development strategies for Indonesian Gold Jewerly MSMEs. The K-Means Clustering method is used to group customers into several clusters based on Recency, Frequency, and Monetary variables. Customer Lifetime Value(CLV) and Customer Value Matrix(CVM) methods are also used to determine the characteristics of customers in each cluster. Each cluster will be designed with a development strategy with prioritization using the Complex Proportional Assessment(COPRAS). In this study, there are four clusters with eight recommendation strategies to increase customer loyalty based on the characteristics of each cluster."

"Pertumbuhan pesat e-Commerce di Indonesia telah menciptakan transformasi perilaku konsumen yang pada awalnya konsumen retail tradisional menjadi konsumen retail online. Merespon hal tersebut maka dibutuhkan pengetahuan akan online buying behavior yang dapat dipahami berdasarkan dua tahapan yaitu pertama adalah upaya mendorong customer online purchase intention dan tahapan kedua adalah mendorong terciptanya customer online purchase intention yang keduanya adalah sangat penting dalam menentukan kesuksesan e-Commerce. Dalam tesis ini mengkhususkan pembahasan pada Customer Online Repurchase Intention yang merupakan manifestasi atas loyalitas customer sebagai salah satu kunci untuk menjaga keberlangsungan bisnis dan meningkatkan profit pada situs e-Commerce. Untuk itu, penelitian ini bertujuan untuk menganalisa faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi Customer Online Repurchase Intention pada situs e-Commerce di Indonesia.Hasil penelitian menunjukkan bahwa e-Customer di Indonesia memiliki karakteristik sebagai Novelty-oriented Customer, Quality-oriented Customer, Price-oriented Customer dan Convenience-oriented Customer. Orientasi tersebut secara signifikan dan positif mendorong Customer Online Repurchase Intention. Faktor lainnya yang turut mendorong Customer Online Repurchase Intention adalah Brand Online Trust dan Prior Online Purchase Experience. Prior Online Purchase Experience, Convenience Orientation dan Brand Online Trust secara berturut-turut memberikan pengaruh terbesar pertama, kedua dan ketiga pada terciptanya Customer Online Repurchase Intention. Sebanyak 200 responden yang pernah berbelanja di situs e-Commerce di Indonesia berpartisipasi mengisi kuesioner (email maupun printed) dan analisis data menggunakan SEM (Structural Equation Modelling).

---

The rapid growth of e-Commerce in Indonesia has created a transformation of consumer behavior that was originally a traditional retail consumers into online retail consumers. Responding to these conditions, it is important to understand the consumer online buying behavior which can be understood based on two stages: first is the customer online purchase intention and the second is the customer online repurchase intention that both are determinant of the success of e-Commerce. Customer Online Repurchase Intention as a manifestation of customer loyalty is the key factor of e-commerce sites which give direct effect on e-Commerce?s profit. Therefore, the objective of this research is to identify key factors of Customer Online Repurchase Intention toward e-Commerce sites in Indonesia.

The findings indicate that Indonesia e-Customer has characteristics such as Novelty-oriented, Quality-oriented, Price-oriented and Convenience-oriented customer. Those orientations significantly and positively encourage Customer Online Repurchase Intention. Other factors that drive the Customer Online Repurchase Intention are Brand Online Trust and Prior Online Purchase Experience. Prior Online Purchase Experience, Convenience Orientation and Brand Online Trust respectively become the important contributor to Customer Online Repurchase Intention. A total of 200 respondents who have ever shopped online on e-commerce participated to fill out an e-mail/printed questionnaire and the data analyzed using SEM (Structural Equation Modeling)."

"Perkembangan industri fesyen muslim di Indonesia memberikan peluang yang baik bagi para penjual produk fesyen muslim, termasuk Usaha Menengah, Kecil, dan Mikro (UMKM). Seiring dengan itu, perkembangan teknologi dan adopsi e-commerce di Indonesia juga meningkat pesat. UMKM perlu meningkatkan daya saingnya untuk bersaing di pasar dengan mempertahankan loyalitas pelanggan dan memanfaatkan teknologi seperti e-commerce. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui nilai loyalitas setiap pelanggan menggunakan Customer Lifetime Value (CLV), melakukan segmentasi pelanggan berdasarakan loyalitasnya, dan merancang strategi pengembangan pelanggan untuk UMKM Indonesia di industri fesyen muslim yang telah memanfaatkan e-commerce untuk menjual produk mereka menggunakan metode Complex Proportional Assessment (COPRAS). Metode K-Means Clustering digunakan untuk mengelompokkan pelanggan menjadi beberapa cluster dan variabel Recency, Frequency, dan Monetary (RFM) digunakan untuk menghitung nilai CLV dari setiap pelanggan. Terdapat tiga klaster pelanggan yang terbentuk dalam penelitian ini dengan tujuh strategi pengembangan pelanggan yang dipilih dari berbagai klaster berdasarkan karakteristik masing-masing klaster yang terbentuk. Rekomendasi strategi yang diusulkan bertujuan untuk meningkatkan loyalitas pelanggan dan daya saing UKM fesyen muslim yang menjadi objek penelitian ini.

---

The development of the muslim fashion industry in Indonesia provides good opportunities for sellers of Muslim fashion products, including for Medium, Small, and Micro Enterprises (MSMEs). Along with this, the development of technology and the adoption of e-commerce in Indonesia are also increasing rapidly. MSMEs need to improve their competitiveness to compete in the market by retaining customer’s loyalty and utilizing technology such as e-commerce. This study aims to determine the value of customers using customer lifetime value (CLV), segmenting customer based on their loyalty value, and design customer development strategies for Indonesian MSMEs in Muslim fashion industry, that has adopted e-commerce to sell their product, using Complex Proportional Assessment (COPRAS) method. The K-Means Clustering method is used to segment customers into several clusters and Recency, Frequency, and Monetary (RFM) variables are used to calculate CLV value of each customer. There are three customer clusters formed in this study with seven customer development strategies selected from various clusters based on the characteristics of each formed cluster. The proposed strategy recommendations aim to increase customer loyalty and competitiveness of Muslim fashion SMEs which are the object of this research.

"

"Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui pengaruh idol worship (BPA, PEV, BSR, RNS) terhadap brand loyalty dari merek yang menggunakan kpop idol sebagai celebrity endorser melalui brand passion dan brand attachment. Sampel yang digunakan adalah penggemar kpop idol yang pernah membeli atau menggunakan produk dari merek yang ditentukan atas dasar kesukaan kepada idola, dengan usia 20-39 tahun dan berdomisili di Indonesia. Pengambilan sampel dilakukan melalui kuesioner dalam bentuk google form yang disebarkan secara online dan berhasil mengumpulkan sebanyak 307 responden. Data yang telah dikumpulkan, diolah menggunakan metode Structural Equation Modeling (SEM) dengan software Smart PLS-SEM. Hasil penelitian menunjukkan bahwa brand personality appeal, perceived emotional value, brand-based self-realization dan relatedness needs satisfaction memiliki pengaruh positif terhadap brand passion dan brand attachment, kecuali pada brand personality appeal yang tidak memiliki pengaruh pada brand attachment. Selain itu, brand passion ditemukan secara signifikan mempengaruhi brand attachment dan kedua variabel tersebut (BP, BA) memediasi hubungan variabel idol worship (BPA, PEV, BSR, RNS) dengan brand loyalty.

---

This study was conducted to determine the effect of idol worship (BPA, PEV, BSR, RNS) on brand loyalty from brands that use kpop idol as celebrity endorsers through brand passion and brand attachment. The sample studied is kpop idol fans who have bought or used products from a predetermined brand on the basis of liking for idols, aged 20-39 years and domiciled in Indonesia. Sampling was carried out through a questionnaire in the form of a Google form which was distributed online and managed to collect 307 respondents. The data that has been collected is processed using the Structural Equation Model (SEM) method with the Smart PLS-SEM software. The results showed that brand personality appeal, perceived emotional value, brand-based self-realization, and relatedness needs satisfaction had a positive effect on brand passion and brand attachment, except for brand personality appeal which had no effect on brand attachment. In addition, brand passion was found to significantly influence brand attachment and the two variables (BP,BA) mediated the relationship between idol worship variables (BPA, PEV, BSR, RNS) with brand loyalty."

"Persaingan yang ketat mendorong perusahaan untuk membangun manajemen hubungan pelanggan yang kuat untuk mempertahankan loyalitas pelanggan. Penggalian informasi terkait dengan customer lifetime value (CLV) mendukung perusahaan untuk memperlakukan setiap pelanggan secara berbeda berdasarkan kontribusi pelanggan terhadap keuntungan perusahaan. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi karakteristik dan nilai dari masing-masing kelompok pelanggan berdasarkan customer lifetime value menggunakan model length, recency, frequency, dan monetary (LRFM), sehingga memberikan wawasan bagi perusahaan untuk menghasilkan strategi retensi pelanggan yang sesuai. Dalam studi ini, CLV dievaluasi di perusahaan distribusi farmasi dan alat Kesehatan di Indonesia. Pertama, algoritma k-means diterapkan untuk melakukan klasterisasi pelanggan. Terdapat delapan klaster yang terbentuk dalam penelitian ini. Selanjutnya, metode analytic hierarchy process (AHP) digunakan untuk mendapatkan informasi terkait dengan bobot kepentingan model LRFM. Hasil perhitungan AHP menunjukkan bahwa frekuensi adalah variabel yang paling penting di sektor ini. Selanjutnya, CLV dihitung dan diberi peringkat untuk delapan klaster optimal yang dihasilkan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa klaster 3, klaster 6, dan klaster 8 adalah pelanggan yang paling bernilai bagi perusahaan. Pada tahap akhir, dilakukan penentuan jenis strategi retensi yang sesuai terhadap klaster yang terbentuk.

---

Dealing with intense competition encourages companies to build strong customer relationship management to maintain customer loyalty. Extracting information related to customer lifetime value (CLV) supports the company to treat each customer differently based on their contribution to the company profits. This study aims to identify the characteristics and values of each customer group based on customer lifetime value using the length, recency, frequency, and monetary (LRFM) model, hence providing insights for the company to generate suitable customer retention strategies. In this study, CLV is evaluated at the pharmaceutical and medical device distribution company in Indonesia. First, k-means algorithm was applied to cluster customers. There are eight clusters formed in this study. Subsequently, the analytic hierarchy process (AHP) method was used to gain information related to the weight of importance of LRFM model. AHP results demonstrated that frequency is the most important variable in this sector. CLV was finally calculated and ranked for the resulting eight optimum clusters. The results showed that cluster 3, cluster 6, and cluster 8 were the most valuable customers for the company. Appropriate retention strategies were also determined for the clusters formed."