ac

Analisis Pemasaran Bisnis dengan Data Science : Segmentasi Kepribadian Pelanggan berdasarkan Algoritma K-Means Clustering

Penulis

  • Mawaddah Harahap Universitas Prima Indonesia, Indonesia
  • Yusniar Lubis Universitas Prima Indonesia, Fakultas Ekonomi, Doktor Manajemen
  • Zakarias Situmorang Universitas Katolik Santo Thomas, Fakultas Ilmu Komputer, Sistem Informasi

DOI:

10.47709/dsi.v1i2.1348

Kata Kunci:

Analisis Kepribadian Pelanggan, Data Science, CRIS-DM, Pemasaran, Segmentasi

Dimension Badge Record



Abstrak

Dalam makalah ini kami menyajikan analisis kepribadian pelanggan dalam membantu bisnis untuk memodifikasi produknya berdasarkan target pelanggan dari berbagai jenis segmen pelanggan sehingga menemukan pelanggan yang potensial, membuat pemasaran agar lebih efektif, melihat tren dalam perilaku pembelian pelanggan dan membuat penawaran produk yang relevan kepada pelanggan. Kerangka kerja Data Science (ilmu data) dengan metodologi CRIS-DM diterapkan untuk memberikan pemahaman bisnis, pemahaman data, analisis data dan pemodelan. Pada tahapan pemodelan diusulkan Principal component analysis (PCA) untuk pengurangan dimensial fitur, kemudian algoritma K-Means untuk segmentasi pelanggan dengan menggunakan metode ellow dan silhouette yang menghasilkan nilai k=4 yang paling optimal. Terakhir, hasil 4 cluster di analisis berdasarkan proposi, belanja, pendidikan dan tingkat keberhasilan kampanye yang disajikan secara visualisasi.

Google Scholar Cite Analysis
Abstrak viewed = 2040 times

##submission.downloads##

ARTICLE Diterbitkan HISTORY

Submitted Date: 2022-01-25
Accepted Date: 2022-01-25
Published Date: 2022-01-25

Artikel paling banyak dibaca berdasarkan penulis yang sama