Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Perubahan gaya hidup selama pandemi mempengaruhi daya beli dan kebiasaan masyarakat terhadap kebutuhan akan makanan bayi khususnya produk susu, sehingga dalam meningkatkan keuntungan dan daya saing usaha menjadi bagian penting bagi perusahaan yang bergerak dibidang pengadaan susu bubuk untuk balita. Salah satu strategi untuk meningkatkan profitabilitas dan daya saing, yaitu dengan meningkatkan retensi pelanggan dengan memprediksi loyalitas pelanggan dengan mengklasifikasikan profil pelanggan pada Customer Relationship Management (CRM) yang sering juga dikenal dengan sebutan Customer Loyalty Program. Pembahasan ini mencoba untuk mengklasifikasi loyalitas pelanggan melalui profil pelanggan (demografi, transaksi, dll) dengan menggunakan teknik dari metode data mining yaitu Logistic Regression, Random Forest dan Neural Network, sehingga dapat menemukan model atau teknik data mining yang memiliki performasi terbaik dimana accuracy rate value sebagai nilai pembandingnya dan pembahasaan ini juga berfokus pada eksplorasi hubungan antara variabel yang menyusun adanya pelanggan loyal. Dengan berdasarkan Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) sebagai metodologi dalam menyusun pembahasan ini, pembahasan akan terbagi menjadi beberapa tahapan, antara lain (1) pemahaman bisnis, (2) Pemahaman data, (3) Persiapan data, (4) Pemodelan dan (5) Evaluasi.

---

Changes in lifestyle during the pandemic affect people's purchasing power and habits towards the need for baby food, especially dairy products, so that increasing profits and business competitiveness becomes an important part for companies which are engaged in procuring powdered milk for toddlers. One of the strategies to increase profitability and competitiveness is to increase customer retention by predicting customer loyalty by classifying customer profiles in the Customer Relationship Management (CRM) which is often also known as the Customer Loyalty Program. This discussion tries to classify customer loyalty through customer profiles (demography, transactions, etc.) using techniques from data mining methods, namely Logistic Regression, Random Forest, and Neural Networks, to find a model or data mining technique that has the best performance where the accuracy rate value as a comparison value and focuses on exploring the relationship between the variables that construct the existence of loyal customers. Based on the Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) as the methodology in compiling this discussion, the discussion will be divided into several stages, including (1) business understanding, (2) data understanding, (3) data preparation, (4) modeling and (5) evaluation."

"Dengan adanya teknologi, pelaku usaha dapat memanfaatkannya sebagai salah satu faktor pendorong peningkatan operasional bisnis menjadi lebih efisien. Peningkatan jumlah pengguna yang beralih ke mesin kasir modern mengakibatkan kemunculan perusahaan penyedia dengan layanan dan harga yang tidak jauh berbeda. Di Indonesia perusahaan penyedia meisn kasir modern bersaing untuk dapat mempertahankan pelanggannya. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan informasi mengenai karakteristik pelanggan dengan membuat segmentasi pelanggan berdasarkan perilaku penggunaan mesin kasir pada usaha yang dikelolanya. Setelah diketahui kelompok pelanggan dengan karakteristiknya, setiap kelompok akan diklasifikasikan berdasarkan status pelanggan (Aktif dan Tidak Aktif). Data untuk penelitian ini didapatkan dari salah satu perusahaan penyedia yang menjadi pelopor mesin kasir modern di Indonesia. Atribut yang dipilih yaitu Length, Recency, Frequency, dan Monetary (LRFM). Data Mining merupakan metode yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi informasi yang berada pada set data untuk Customer Relationship Management. Metode yang digunakan untuk segmentasi pelanggan adalah metode K-Means Clustering sedangkan untuk klasifikasi status pelanggan adalah metode Decision Tree C4.5. Hasil dari penelitian ini berupa karakteristik setiap kelompok pelanggan dan model prediksi status pelanggan yang dapat digunakan sebagai dasar pembuatan usulan strategi untuk membantu perusahaan dalam penyusunan strategi retensi pelanggan.

---

As the development of technology becomes advanced, businessmen can utilize it as one of the factors to drive the improvement or growth of their business operations to be more efficient. The increasing number of users who switch to use the modern cash register machines has resulted in the emergence of company with services and price that are not much different. In Indonesia, modern cash register companies compete to be able to retain their customers. This study aims to get information about the characteristics of customers through customer segmentation based on the behavior. After knowing the customer segments with their characteristics, each segment will be classified based on customer status (Active and Inactive). The data for this study was obtained from one of the provider companies that became the pioneer of the modern cash register in Indonesia. The selected attributes are Length, Recency, Frequency, and Monetary (LRFM). Data Mining is a method that can be used to identify information that is in a data set for Customer Relationship Management. The method used for customer segmentation is the K-Means Clustering while the classification of customer status is the Decision Tree C4.5. The results of this study are in the form of characteristics of each customer group and customer status prediction models that can be used as the basis for making strategies to assist companies in preparing customer retention strategies."

"CRM yang sukses seperti meningkatkan loyalitas pelanggan, dan profit perusahaan berawal dari identifikasi pelanggan berdasarkan nilai dan loyalitas pelanggan. Dalam penelitian ini, Customer Lifetime Value (CLV) digunakan untuk mensegmentasi pelanggan seluler berdasarkan nilai pelanggan. Atribut yang dipilih dari database pelanggan yaitu variabel recency, frequency dan monetary (RFM). Dalam segmentasi pelanggan digunakan metode k-means, salah satu metode dalam data mining dengan menggunakan Euclidean Distance dalam menentukan nilai k optimal (jumlah segmentasi optimal). Pembobotan variabel RFM menggunakan Analytic Hierarchy Process (AHP) untuk mengevaluasi customer lifetime value (CLV). Pada akhirnya, penelitian ini akan dilakukan analisis CLV pada masing-masing kelompok pelanggan yang dibagi dalam beberapa kuartal. Tujuan utama penelitian ini yaitu sebagai acuan pemberi keputusan strategi pemasaran perusahaan berdasarkan segmentasi pelanggan mereka.

---

A firm starts from identifying customers’ value and loyalty in identifying different segments of customer for to building successful customer relationship management (CRM) such as improve customer loyalty and revenue of the firm. In this paper, CLV is used to telecom market segmentation. The RFM (recency, frequency and monetary ) model variables were used to segment database, the K-means cluster analysis was also employed in data mining with K-optimum according to Euclidean Distance. The Analytic Hierarchy Process (AHP) was applied to determine the relative weights of RFM variables in evaluating customer customer lifetime value (CLV). Finally, this paper analysing customer lifetime value of each segments by tren of customer value in different quartal. The general aim of this study is to provide a quide to marketing decisions of the firm based on their customer segmentation."

"Studi ini bertujuan untuk menganalisis hubungan omnichannel integration quality (OCIQ) terhadap customer loyalty (CL) dengan menggunakan customer engagement (CE) dan relationship program receptiveness (RPR) sebagai mediator pada industri ritel kecantikan. Data berasal dari 1043 responden yang didapatkan melalui survei online dan dianalisis menggunakan PLS-SEM. Kelima dimensi OCIQ memberikan pengaruh positif terhadap CE dan RPR. Assurance quality memiliki dampak paling signifikan terhadap CE dan RPR dibandingkan dimensi OCIQ lainnya. CE secara signifikan lebih memediasi nilai CL dibandingkan RPR. Studi ini membantu peritel yang menerapkan omnichannel untuk memahami cara memenangkan hati pelanggan dengan menyediakan layanan yang efisien, dapat dipercaya, meyakinkan, dan informasi yang terintegrasi.

---

This study aims to analyze the relationship between omnichannel integration quality (OCIQ) and customer loyalty (CL) using customer engagement (CE) and relationship program receptiveness (RPR) as mediators in the beauty retail industry. Data comes from 1043 respondents obtained through online surveys and analyzed using PLS-SEM. The five dimensions of OCIQ have a positive influence on CE and RPR. Assurance quality has the most significant impact on CE and RPR compared to other OCIQ dimensions. CE significantly mediates CL values more than RPR. This study helps retailers implement omnichannel to understand how to win customers' hearts by providing efficient, trustworthy, convincing, and integrated information services."

"Kemajuan teknologi yang begitu pesat mengubah cara individu melakukan aktivitas sehari-hari termasuk bagaimana kita melakukan transaksi. Maka, tidak heran jika saat ini orang-orang melakukan pembayaran menggunakan dompet digital. Namun, dengan semua potensi manfaat yang dapat diperoleh, ada juga risiko yang harus dihadapi terutama pada masalah privasi yang terkait saat menggunakan dompet digital. Penelitian ini bertujuan untuk menguji hubungan antara trade-off pengungkapan data pribadi dengan manfaat dan resiko yang dirasakan dan dampaknya kepada kepercayaan dan loyalitas pengguna dalam layanan E-Wallet. Penilitian ini dibuat berdasarkan kombinasi Privacy Calculus Theory dan Relational Mediator Meta-Analytic Framework untuk menggambarkan pengaruh trade-off pengungkapan data pribadi terhadap kepercayaan dan loyalitas. Sebanyak 914 responden diperoleh melalui metode purposive dan convenience sampling, kemudian dianalisis menggunakan PLS-SEM. Temuan penelitian memvalidasi bahwa manfaat yang dirasakan (perceived credibility, information interest, perceived control, perceived ease of use) memiliki hubungan positif dengan perceived value, sedangkan cost yang dirasakan (privacy concern, perceived vulnerability) memiliki hubungan negatif dengan nilai yang dirasakan. Selain itu, hasil penelitian menunjukkan bahwa perceived value memiliki dampak positif terhadap kepercayaan dan loyalitas pengguna serta variable kepercayaan memiliki peran mediasi antara perceived value dan loyalitas.

---

The rapid advancement of technology changes the way individuals conduct activities on a daily basis including how we do transactions. It should come as no surprise that people nowadays mainly pays using digital wallets. In presence of all the potential benefits gained, there are also risks especially on privacy issues associated when using digital wallets. This study aims to examine the relationship between personal data disclosure’s trade-off with perceived benefits and cost as an antecedent, trust, and attitude loyalty in E-Wallet services. This research is build based on the combination of the Privacy Calculus Theory and the Relational Mediator Meta-Analytic Framework to describe the effect of personal data disclosure’s trade-off to trust and loyalty. A total of 914 respondents were obtained through purposive and convenience sampling method, then analysed using the PLS- SEM. The research findings validate that perceived benefits (perceived credibility, information interest, perceived control, perceived ease of use) have a positive relationship with perceived value, whereas perceived cost (privacy concern, perceived vulnerability) have a negative relationship with perceived value. The result further confirmed that perceived value positively influence trust and attitude loyalty as well as trust is a mediating role between the relationship of perceived value and attitude loyalty."

"Penelitian mengenai Pengaruh Customer Advocacy terhadap Customer Loyalty ini memiliki hasil yang berbeda dalam hal apakah konsumen harus loyal terlebih dahulu baru dapat bertindak sebagai sebagai advocacy bagi sebuah Brand, atau konsumen harus bertindak sebagai advocacy dulu, baru bisa menjadi customer yang loyal. Hal ini tentunya akan menguntungkan bagi sebuah Brand, mengingat partisipasi konsumen dalam berperan sebagai advokat bagi perusahaan akan mendatangkan banyak manfaat seperti penghematan biaya marketing, dan bisa digunakan sebagai basis data untuk melakukan value generating bagi perusahaan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui bagaimana customer advocacy yang diperkuat oleh customer brand engagement, bisa mempengaruhi customer loyalty. Penelitian menggunakan metode pengukuran dengan menggunakan SEM-PLS dengan metode purposive sampling serta menggunakan self adminstrtive questionnaire. Dari 300 kuesioner, kuesioner yang berhasil Kembali ke peneliti adalah sebanyak 203 responden customer perbankan. Hasil dari penelitian menunjukkan bahwa 5 dari 7 hipotesis berhasil diterima yang dapat diajukan sebagai usulan bagi alternatif strategi perusahaan perbankan

---

Research on the Effect of Advocacy on Customer Loyalty has different results in terms of whether consumers must be loyal first and then can act as advocacy for a brand, or consumers must act as advocacy first, then they can become loyal customers. This will certainly be beneficial for a brand, considering that consumer participation in acting as an advocate for companies will bring many benefits such as saving on marketing costs, and can be used as a database for value generating for companies. This study aims to find out how customer advocacy, which is strengthened by customer brand engagement, can affect customer loyalty. The study used purposive sampling method and using SEM-PLS to analyze the data. The questionnaire back in the researcher from 300 questionnaire, the quistioner back in the researcher was 203 banking customer respondents. The results of the study show that 5 out of 7 hypotheses have been successfully accepted which can be proposed as alternative strategies for banking companies"

"Loyalitas pelanggan memiliki peranan yang besar bagi perusahaan untuk meningkatkan pasar bisnisnya karena pelanggan yang loyal memberikan dampak yang positif berupa peningkatan profit dan daya saing perusahaan, pujian yang positif pada produk, dan sebagai entry barrier terhadap para pesaing. Oleh karena itu, maskapai nasional sebagai bagian dari industri penerbangan yang terus meningkat ini perlu melakukan analisis mengenai loyalitas pelanggannya. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui karakteristik pelanggan dari salah satu maskapai swasta di Indonesia yang mempengaruhi tingkat loyalitasnya dengan metode data mining, dimana algoritma yang digunakan adalah C5.0. Hasil yang didapatkan pada penelitian ini berupa model pohon keputusan.yang berisikan klasifikasi pelanggan Lion Air berdasarkan tingkat loyalitasnya.

---

Customer loyalty has a important role for company in increasing its business market because loyal customers gives positive impacts, such as increasing company's profit and competence skill, positive complement about its product, and applicable to be used as an entry barrier within the competitors. In due to that condition, national airline, as one of the airline industry's components that improve in recent years, needs to do analysis research concerned on its own customer loyalty. This research aims to discover the customers' characteristic from an airline in Indonesia that influences their loyality level by using data mining, while the used algorithm is C5.0. A result obtained in this study is a decision tree model that contains a classification of Lion Air's customers based on their loyalty level. "

"Model bisnis omnichannel mulai diadopsi oleh beberapa retailer di Indonesia sebagai strategi dalam meningkatkan customer experience dan menjangkau pelanggan lebih luas dengan memanfaatkan berbagai saluran distribusi yang terintegrasi. Penelitian ini memfokuskan Alfamart sebagai objek penelitian karena memiliki saluran distribusi yang banyak, minimarket kedua terbesar, dan mempunyai gerai toko tersebar luas di Indonesia. Namun, dalam prosesnya terdapat peran omnichannel integration quality (channel-service configuration, interaction consistency, dan assurance quality) yang mempengaruhi customer engagement, dan relationship program receptiveness yang mendorong customer loyalty. Pengambilan data dilakukan dengan metode non-probability sampling dengan teknik judgmental dan snowball sampling. Penelitian ini menggunakan survei yang dibagikan kepada responden yang berada di usia 26 - 42 tahun di seluruh Indonesia yang pernah berbelanja di Alfamart melalui minimal dua saluran distribusinya. Responden yang terkumpul sebanyak 182 responden yang diolah menggunakan Partial Least Square-Structural Equation Model (PLS-SEM). Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa data mendukung beberapa hipotesis, yaitu channel-service configuration, dan interaction consistency berpengaruh positif terhadap customer engagement dan relationship program receptiveness, customer engagement berpengaruh positif terhadap relationship program receptiveness, customer engagement dan relationship program receptiveness berpengaruh positif terhadap customer loyalty. Penelitian ini dapat membantu manajer dalam merumuskan strategi omnichannel retailing.

---

Most retailers in Indonesia have adopted an omnichannel business model as a strategy to improve customer experience and reach a wider range of customers by utilizing various integrated distribution channels. This study focuses on Alfamart as the object of research because it has many distribution channels, the second largest minimarket, and has a wide range of store outlets in Indonesia. Meanwhile, in the process, there is a role of omnichannel integration quality (channel-service configuration, interaction consistency, and assurance quality) which affects customer engagement, and relationship program receptiveness that encourages customer loyalty. Data were collected by a non-probability sampling method with judgmental and snowball sampling techniques. This study uses a survey which is distributed to respondents aged 26 - 42 years in Indonesia who have shopped at Alfamart through at least two distribution channels. This study has collected respondents by 182 respondents who were processed using Partial Least Square-Structural Equation Model (PLS-SEM). The outcomes of this study indicate that the data support some hypotheses, including channel-service configuration and interaction consistency have a positive effect on customer engagement and relationship program receptiveness, customer engagement has a positive effect on relationship program receptiveness, customer engagement and relationship program receptiveness have a positive effect on customer loyalty. This research can assist managers in formulating an omnichannel retailing strategy."

"Penelitian ini membahas mengenai pengaruh customer engagement melalui instagram terhadap customer loyalty pelanggan Somethinc. Terdapat variabel trust, commitment, dan customer value creation diantara hubungan keduanya. Pengumpulan data dilakukan melalui survei kepada 199 responden yang berdomisili di Indonesia, berusia diatas 18 tahun, mengikuti akun instagram Somethinc, dan pernah membeli produk Somethinc lebih dari satu kali. Metode penyebaran kuesioner dilakukan secara online menggunakan Google Form dan analisis data menggunakan Partial Least Square-Structural Equation Modelling (PLS-SEM) dengan software SMARTPLS 4. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa customer engagement berpengaruh secara positif dan signifikan terhadap trust, commitment dan customer value creation. Kemudian, trust berpengaruh secara positf dan signifikan terhadap commitment dan customer loyalty. Selanjutnya, commitment berpengaruh secara positif dan signifikan terhadap customer loyalty. Kemudian, customer value creation berpengaruh secara positif dan signifikan terhadap commitment dan customer loyalty

---

This research discusses the influence of customer engagement through instagram on Somethinc customers' customer loyalty. There are variables of trust, commitment, and customer value creation between the two relationships. Data collection was conducted through a survey of 199 respondents who live in Indonesia, are over 18 years old, follow Somethinc's instagram account, and have purchased Somethinc products more than once. The questionnaire distribution method was carried out online using Google Form and data analysis using Partial Least Square-Structural Equation Modeling (PLS-SEM) with SMARTPLS 4 software. The results of this study indicate that customer engagement has a positive and significant effect on trust, commitment, and customer value creation. Then, trust has a positive and significant effect on commitment and customer loyalty. Furthermore, commitment has a positive and significant effect on customer loyalty. Then, customer value creation has a positive and significant effect on commitment and customer loyalty."