Segmentasi Pelanggan Menggunakan Metode K-Means Clustering Berdasarkan Model RFM Pada Klinik Kecantikan (Studi Kasus : Belle Crown Malang)

Abstrak

Belle Crown merupakan salah satu klinik kecantikan baru di Malang yang belum menerapkan strategi CRM (Customer Relationship Management) dengan memberikan pelayanan yang berbeda pada setiap pelanggan. Segmentasi merupakan proses untuk mengetahui karakteristik pelanggan dengan kesamaan tertentu, sehingga mempermudah penggalian informasi terkait pelanggan yang profitable. Perilaku bisnis pelanggan dapat dilihat dari Recency {rentang waktu transaksi terakhir), Frequency (jumlah transaksi), dan Monetary (rupiah yang dikeluarkan) atau dikenal dengan analisis RFM (Recency, Frequency, Monetary). Salah satu metode pengelompokan yaitu K-Means yang dapat digunakan untuk melakukan segmentasi tersebut. Hasil grafik dari metode Elbow digunakan untuk membantu dalam menentukan jumlah segmen secara intuitif dalam penerapan metode K-Means. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah riwayat transaksi pelanggan pada periode Mei hingga Oktober 2017 sejumlah 21.513 transaksi dan 4716 pelanggan. Pada penelitian ini menghasilkan dua segmen dan tiga segmen. Analisis berdasarkan nilai RFM menunjukkan bahwa peringkat pertama merupakan kelompok pelanggan yang profitable karena memiliki nilai RFM yang lebih besar dibanding segmen lainnya. Luaran dari penelitian ini adalah visualisasi dashboard dengan beberapa grafik yang memuat hasil segmentasi pelanggan berdasarkan nilai RFM pada layanan-layanan yang diberikan oleh Belle Crown.