Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Skripsi ini meneliti tentang perbedaan respon antara konsumen yang loyal dan non loyal terhadap promosi penjualan yang dilakukan gerai-gerai kopi Jakarta. Starbucks, Coffee Bean & Tea Leaf, Bengawan Solo, Anomali Coffee, Spinelli Coffee. Penelitian ini menggunakan kuesioner online dan kertas. Berhasil mendapatkan valid respon sebanyak 124 warga Jakarta yang mempunyai kegemaran minum kopi. Skripsi ini menggunakan uji perbedaan yang akan diuji menggunakan mann-whitney untuk jenis loyalitasnya dan menggunakan kruskal wallis untuk mengetahui loyalitas menurut SES nya. Hasil dari penelitian kami adalah benar-benar terdapat perbedaan responantara pelanggan loyal dan non loyal. Pelanggan non loyal cenderung mudah tergiur oleh tawaran-tawaran promosi penjualan sedangkan pelanggan loyal cenderung memegang teguh gerai favoritnya. Walaupun pelanggan loyal tidak memungkiri bahwa mereka juga menunggu diadakannya promosi di gerai favoritnya. Namun promosi penjualan yang diadakan gerai lain tidak akan mempengaruhi loyalitasnya. Jadi, promosi yang diadakan gerai favorit justru menambah nilai plus bagi pelanggan loyal. Sedangkan ternyata fakta mengatakan bahwa terdapat perbedaan responterhadap promosi penjualan pada faktor SES seperti pengeluaran, jenis kelamin dan umur.

---

The focus of the study is difference reaction among brand loyalist and non-loyalist in respect to coffeehouses sales promotion suck as Starbucks, CoffeeBean & Tealeaf, Excelso, Bengawan Solo, Anomali Coffee and Spinelli Coffee. This research using online and paper questionnaire, with up to 124 valid response, this research using difference test analysis. Mann-whitney for testing loyalty difference and kruskal wallis to test the SES loyalty difference.

Result of this research shows that there is really exist consumer behavior differentiation between loyalist and non-loyalist. Non-loyalist are really easily allure and switch to another brand due to sales promotion while loyalist tend to stick to their favorite brand despite sales promotion. But loyalist still find sales promotion is favorable and delightful and can enhanced their loyalty status to their favorite brand. In other hand difference consumer respon behavior are someway influenced by SES factor such as gender, expense and age."

"Keberhasilan pemasaran jasa pelayanan rumah sakit sangat ditentukan oleh pemahaman organisasi terhadap perilaku konsumen yang menjadi pelanggannya, terutama pada organisasi yang ingin mengembangkan Relationship Marketing. Dengan memahami perilaku pelanggan, organisasi dapat menerapkan upaya-upaya pemasaran yang jitu dan bertumpu pada kebutuhan dan keinginan pelanggan sehingga mampu meningkatkan keuntungan dan citra perusahaan.RS Omni Medical Center dalam dua tahun ini meluncurkan program Member Club sebagai upaya mempertahankan pelanggan loyal dengan strategi Relationship Marketing. Namun dari 1000 pelanggan loyal yang ditawarkan hampir 80% memberikan respon negatif, meskipun sampai saat ini mereka tetap memanfaatkan pelayanan RS Omni Medical Center. Sebagai lanjutan dari pengamatan di atas, dilakukan suatu studi kasus dengan pendekatan kualitatif dan kuantitatif untuk menemukan faktor-faktor yang menyebabkan pelanggan loyal memberikan respon negatif terhadap program tersebut, terutama dari sisi konsumen. Metode yang dilakukan adalah wawancara mendalam dengan beberapa pelanggan loyal yang tidak mengembalikan aplikasi dan memahami permasalahan, dilanjutkan dengan melakukan survey per telepon terhadap 83 responden serta melengkapinya dengan data sekunder dari rumah sakit.Hasil penelitian menunjukkan bahwa meskipun banyak alasan yang dikemukakan pelanggan terutama yang berkaitan dengan masalah pelayanan dan fasilitas Member Club yang ditawarkan, namun penelitian ini menyimpulkan bahwa respon negatif terhadap program Member Club ternyata berhubungan dengan Customer Behavior pelanggan loyal ini. Ditemukan tiga faktor dari Customer Behavior yang berhubungan dengan respon negatif tersebut yaitu motivasi, pengaruh kelompok dan sub-budaya pelanggan. Dan pengamatan diketahui bahwa program Member Club RS Omni Medical Center memang belum memperhatikan ketiga faktor tersebut.Untuk membuat Member Club ini menjadi program Relationship Marketing yang berhasil, manajemen RS disarankan mengevaluasi kembali program Member Club. Perlu dibuat program Member Club yang cocok dengan Customer Behavior pelanggannya dan memperhatikan faktor motivasi, pengaruh lingkungan dan sub-budaya pelanggan. Hal yang tidak kalah penting untuk keberhasilan program ini adalah menciptakan produk yang memenuhi karakteristik yang diinginkan pelanggan.

---

Analysis Caused Factors that Loyal Customers of OMC Hospital Give Negative Responses to OMC's Member Club Program, 2002 Success in services marketing of hospital has been driven by organization understanding about behavior of the customers, especially in organization which wants to improve Relationship Marketing. By understanding behavior of customers, the organization can make right marketing efforts that based on customer needs and wants, makes profits and improves the organization image.

In two recent year the Omni Medical Center Hospital released Member Club program as an effort to retain loyal customer with Relationship Marketing strategy. From 1000 loyal customers who were sent the applications, almost 80% gave negative responses, although they still use Omni Medical Center Hospital's services until now. As a follow up on the above observation, a case study was undertaken through qualitative and quantitative approaches. The study was designed to find factors that loyal customers gave negative responses to this program, especially from customers side. Deep interviews were conducted with five loyal customers who didn't turn back the applications and understood the topic, and continued with phone survey to 83 responder. The study was completed by the secondary data from this hospital.

Although many reasons were told by customers especially related with services and Member Club facilities, the study concluded the negative responses were caused and related by Customer Behavior of the loyal customers. The study found three factors in Customer Behavior related with customer's negative responses. There were motivation, group influence and sub-culture. From observation, the Member Club was not focus on the three factors.

To make the Member Club become successful Relationship Marketing program, the hospital management is suggested to re-evaluate this program. Focus to Customer Behavior especially on motivation, group influence and sub-culture are needed when the new Member Club will be made. The most important thing to success this program is creating product that meet customer needs and wants."

"Perusahaan IAPS telah meluncurkan berbagai aplikasi, salah satunya ialah aplikasi Indosat Imkas dan Pede (Ponsel Duit) (berikutnya disebut aplikasi). Permasalahannya ialah masih terdapat sembilan belas persen pengguna valid yang tidak bertransaksi tiap bulan di aplikasi untuk mencapai target yaitu dua puluh persen pengguna valid bertransaksi tiap bulan di aplikasi. Dapat terjadi perubahan strategi bisnis apabila gagal mencapai target dan mengalami kerugian secara finansial. Peneliti menemukan satu masalah yang berdampak paling signifikan yaitu pemberian informasi dan promosi yang tidak berjalan efektif. Diperlukan teknik data mining dan klasifikasi churn yang menggunakan pemelajaran mesin untuk memprediksi pengguna yang tepat untuk pemberian informasi dan promosi. Pertanyaan penelitian ini adalah apa model pemelajaran mesin terbaik dalam melakukan prediksi pengguna yang churn dan loyal. Selain itu, apa faktor-faktor yang mempengaruhi keputusan pelanggan untuk churn dan loyal. Penelitian ini menghasilkan model yang dikembangkan menggunakan mesin pemelajaran dengan pengawasan menggunakan classifier Random Forest merupakan model pemelajaran mesin dengan performa terbaik untuk melakukan klasifikasi dan prediksi pengguna yang churn dan loyal. Selain itu, data ulasan pelanggan Google playstore yang di klasifikasikan kedalam push-pull classification dapat meningkatkan performa classifier. Beberapa fitur yang memengaruhi keputusan churn pelanggan yaitu “debetKreditRatio”, “push_service”. Kedua fitur itu berkaitan erat dengan tingkat layanan di aplikasi, semakin tinggi tingkat layanan yang diterima pengguna maka peluang akan churn rendah. Organisasi hendaknya membuat strategi untuk meningkatkan nilai “debetKreditRatio” dan “push service”. Selanjutnya organisasi dapat mengembangkan strategi retensi untuk pemberian informasi dan promosi yang berbeda untuk pelanggan yang akan churn dan loyal.

---

The IAPS company has has launched various applications, including the Indosat Imkas and Pede (Ponsel Duit) applications (from now on referred to as applications). The problem is that there is still nineteen percent of valid users who do not transact every month on the application to achieve the target, which is twenty percent of valid users who transact every month on the application. There can be a change in business strategy if it fails to achieve the target and suffers a financial loss. The researcher found one problem that had the most significant impact, namely promotions that did not work effectively. Data mining and churn classification techniques are required that use machines learning to predict the right users for targeted promotions or other strategies. The research question is what is the best machine learning model in predicting churn and loyal users. In addition, another research question is what are the factors that influence the customer's decision to churn and be loyal. This study resulted in a model developed using a supervised learning machine using the Random Forest classifier, which is the best-performing machine learning model for classifying and predicting churn and loyal users. In addition, customer reviews from Google play store data classified into a push-pull classification can also improve the classifier's performance. Several features affect customer churn decisions, namely "debetKreditRatio," "push_service." Both features are closely related to the level of service in the application. The higher the level of service the user receives, the lower the chance of churn. Organizations should develop strategies to increase the value of the "debit credit ratio" and "push service." Furthermore, the organization can develop different promotional approaches for customers who will churn and be loyal."

"Perusahaan IAPS telah meluncurkan berbagai aplikasi, salah satunya ialah aplikasi Indosat Imkas dan Pede (Ponsel Duit) (berikutnya disebut aplikasi). Permasalahannya ialah masih terdapat sembilan belas persen pengguna valid yang tidak bertransaksi tiap bulan di aplikasi untuk mencapai target yaitu dua puluh persen pengguna valid bertransaksi tiap bulan di aplikasi. Dapat terjadi perubahan strategi bisnis apabila gagal mencapai target dan mengalami kerugian secara finansial. Peneliti menemukan satu masalah yang berdampak paling signifikan yaitu pemberian informasi dan promosi yang tidak berjalan efektif. Diperlukan teknik data mining dan klasifikasi churn yang menggunakan pemelajaran mesin untuk memprediksi pengguna yang tepat untuk pemberian informasi dan promosi. Pertanyaan penelitian ini adalah apa model pemelajaran mesin terbaik dalam melakukan prediksi pengguna yang churn dan loyal. Selain itu, apa faktor-faktor yang mempengaruhi keputusan pelanggan untuk churn dan loyal. Penelitian ini menghasilkan model yang dikembangkan menggunakan mesin pemelajaran dengan pengawasan menggunakan classifier Random Forest merupakan model pemelajaran mesin dengan performa terbaik untuk melakukan klasifikasi dan prediksi pengguna yang churn dan loyal. Selain itu, data ulasan pelanggan Google playstore yang di klasifikasikan kedalam push-pull classification dapat meningkatkan performa classifier. Beberapa fitur yang memengaruhi keputusan churn pelanggan yaitu “debetKreditRatio”, “push_service”. Kedua fitur itu berkaitan erat dengan tingkat layanan di aplikasi, semakin tinggi tingkat layanan yang diterima pengguna maka peluang akan churn rendah. Organisasi hendaknya membuat strategi untuk meningkatkan nilai “debetKreditRatio” dan “push service”. Selanjutnya organisasi dapat mengembangkan strategi retensi untuk pemberian informasi dan promosi yang berbeda untuk pelanggan yang akan churn dan loyal.

---

The IAPS company has has launched various applications, including the Indosat Imkas and Pede (Ponsel Duit) applications (from now on referred to as applications). The problem is that there is still nineteen percent of valid users who do not transact every month on the application to achieve the target, which is twenty percent of valid users who transact every month on the application. There can be a change in business strategy if it fails to achieve the target and suffers a financial loss. The researcher found one problem that had the most significant impact, namely promotions that did not work effectively. Data mining and churn classification techniques are required that use machines learning to predict the right users for targeted promotions or other strategies. The research question is what is the best machine learning model in predicting churn and loyal users. In addition, another research question is what are the factors that influence the customer's decision to churn and be loyal. This study resulted in a model developed using a supervised learning machine using the Random Forest classifier, which is the best-performing machine learning model for classifying and predicting churn and loyal users. In addition, customer reviews from Google play store data classified into a push-pull classification can also improve the classifier's performance. Several features affect customer churn decisions, namely "debetKreditRatio," "push_service." Both features are closely related to the level of service in the application. The higher the level of service the user receives, the lower the chance of churn. Organizations should develop strategies to increase the value of the "debit credit ratio" and "push service." Furthermore, the organization can develop different promotional approaches for customers who will churn and be loyal."