Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"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"

"ABSTRAKPerkembangan transaksi online e-commerce yang kian marak membuat para pelaku bisnis perlu untuk melaksanakan berbagai strategi untuk bertahan dalam persaingan melalui peningkatan customer engagement. Dalam tulisan ini membahas tentang pengaruh pembedaan jenis platform terhadap strategi peningkatan customer engagement dan implikasi tingkat customer engagement yang terbentuk pada salah satu jenis e-commerce yang tengah berkembang yaitu social commerce. Penulis berfokus pada penelitian platform Instagram dan Shopee Gynda Hijab Store untuk melihat perbedaan antara keduanya. Kedua platform tersebut merupakan media yang digunakan dalam bisnis social commerce namun dalam jenis media yang berbeda, dimana Instagram merupakan sebuah media sosial dan Shopee sebagai sebuah online marketplace C2C. Perbedaan fleksibilitas media berdasarkan regulasi yang diterapkan pada kedua platform tersebut telah membuat Gynda Hijab Store perlu menurunkan strategi yang berbeda untuk memengaruhi cutomer stimuli melalui empat aspek, yaitu sales related information, personalization, interactivity, dan user generated content. Hasilnya tingkat customer engagement pada Gynda Hijab Store menunjukan suatu perbedaan, adapun tingkat pengukuran customer engagement merujuk pada konsep yang dicetuskan oleh Dave Evans yaitu mulai dari tahap consumption, curation, creation, hingga collaboration.

---

ABSTRACThe development of e commerce these days resulted in urgency for businessman to implement various strategies to stand out in competition through the enhacement of customer engagement. This paper discuss about the effect occured by different type of platform on implementation strategies and its implication to the level of customer engagement in social commerce. The author focus on research of Instagram and Shopee account ldquo Gynda Hijab Store rdquo to see the differentiation between these two platforms. Both of the platforms are the media used for social commerce business in two different type, in which Instagram as social media and Shopee as online marketplace C2C. The difference of media flexibility based on its regulation applied in these two platforms resulted Gynda Hijab Store needs to determine different strategies to influence customer stimuli through four aspects sales related information, personalization, interactivity, and user generated content. This results in the different of customer engagement level, the measurement refers to Dave Evan rsquo s concept consumption, curation, creation, and collaboration."

"ABSTRAKPenelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi perilaku pembelian, berapa banyak kelompok dan profil konsumen terbentuk untuk menemukan pola dari perilaku pembelian berdasarkan situasi. Dari data yang diberikan, metode RFM dan K-Means clustering digunakan untuk mengidentifikasi perilaku pembelian dan profil konsumen. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa cluster konsumen terbentuk berbeda-beda pada setiap kategori produk berdasarkan nilai RFM dan K-Means clustering. Waktu puncak pembelian juga ada perbedaan pada tiap kelompoknya. Waktu terbaik untuk mengirimkan notifikasi dan pesan adalah ketika mendekati waktu puncak pembelian. Tentunya, hal ini sangat berguna untuk merencanakan marketing kontekstual dan iklan bertarget yang didesain berdasarkan kelompok konsumen dan perilaku pembelian.

---

ABSTRACTThe objectives of this research are to identify customer purchase behavior, how many customer clusters, and customer profile are formed also to find the pattern of customer purchase behavior based on situation. From the data supplied, the RFM method and K Means clustering are used to identify the customer purchase behavior and profiles. The result of this research is shown that the customer clusters are formed differently in every product category based on the RFM value and K Means clustering. There are also differences in peak hour for every customer cluster. The best situation to deliver notification and personal message is near the peak hour. Indeed, this matter is useful to make contextual marketing and targeted advertising that designed based on customer cluster data and all the hourly purchase behavior."

"Seiring bertumbuhan bisnis Usaha Mikro Kecil dan Menengah (UMKM) pada bidang fashion di Indonesia yang semakin cepat, menyebabkan tingkat persaingan diantara bisnis tersebut semakin kuat pula. Dengan demikian, pemilik UMKM perlu menerapkan strategi khusus, yaitu customer relationship management (CRM). Konsep CRM diterapkan dalam bentuk perhitungan customer lifetime value (CLV) -yang merupakan pelaksanaan dari analytical CRM- dengan melakukan segmentasi pada pelanggan dalam rangka mengidentifikasi karakteristik dari segmen/kluster pelanggan yang terbentuk. Relational Database Management System (RDBMS) digunakan untuk memperoleh informasi pelanggan berdasarkan atribut Recency, Frequency, dan Monetary, dimana informasi tersebut dijadikan input untuk melakukan segmentasi dengan metode K-means. Disamping itu, pemetaan hasil pembagian segmen-segmen pelanggan juga dilakukan menggunakan customer value matrix (CVM) untuk memudahkan analisis karakteristik setiap segmen pelanggan dan pengambilan keputusan berupa strategi dalam rangka maintaing dan meningkatkan loyalitas pelanggan. Hasil penelitian diperoleh bahwa kelompok/kluster pelanggan yang memiliki tingkat loyalitas paling tinggi dan dianggap paling menguntungkan bagi UMKM adalah kluster 1, kluster 6, dan kluster 11. Maka dari itu, UMKM perlu menjaga hubungan yang baik, terutama terhadap ketiga kluster tersebut untuk dapat bertahan dan unggul diantara UMKM yang lain.

---

As the Micro Small and Medium Enterprises (MSMEs) business grows in the fashion sector in Indonesia, which is getting faster, causing the level of competition among these businesses to be even stronger. Thus, MSMEs owners need to implement specific strategies, namely customer relationship management (CRM). The CRM concept is applied in the form of customer lifetime value (CLV) calculation - which is the implementation of analytical CRM - by segmenting customers in order to identify the characteristics of customer segments / clusters that are formed. The Relational Database Management System (RDBMS) is used to obtain customer information based on Recency, Frequency, and Monetary attributes, where the information is used as input to segmentation using the K-means method. In the other hand, the mapping of the division of customer segments is also carried out using a customer value matrix (CVM) to facilitate analysis of the characteristics of each customer segment and decision making in the form of strategies in order to maintain and increase customer loyalty. The results showed that the group / cluster of customers who have the highest level of loyalty and are considered the most profitable for MSMEs are cluster 1, cluster 6, and cluster 11. Therefore, MSMEs need to maintain good relationships, especially for the three clusters to survive and superior among other MSMEs."

"Perkembangan teknologi yang pesat, melahirkan era digital yang semakin merubah gaya berbelanja masyarakat menjadi serba online. Hal ini memicu pertumbuhan e-commerce yang sangat tinggi dan menyebabkan persaingan dalam industri e-commerce menjadi sangat ketat. Untuk mengatasi persaingan yang ketat, perusahaan e-commerce penting untuk membangun hubungan dengan konsumennya dan juga membangun minat beli konsumennya. Strategi yang bisa dilakukan yaitu dengan pemasaran melalui sosial media. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan menganalisis tentang pengaruh social media marketing yang dijalankan oleh Tokopedia melalui akun Instagram Tokopedia itu sendiri terhadap customer relationship dan minat beli konsumennya, dan juga menganalisis pengaruh customer relationship terhadap minat beli konsumen. Penelitian ini merupakan penelitian kuantitatif dengan menggunakan survei penyebaran kuesioner. Data yang didapat dari 130 responden diolah menggunakan SPSS 25. Pengukuran dilakukan dengan metode analisis regresi berganda. Hasil yang ditemukan bahwa social media marketing berpengaruh secara signifikan terhadap customer relationship dengan F (Sig.) 22.691 (0.000) dan 17.637 (0.000). Social media marketing berpengaruh secara signifikan terhadap minat beli konsumen dengan F (Sig.) 16.010 (0.000). Serta ditemukan juga bahwa customer relationship berpengaruh signifikan terhadap minat beli konsumen dengan F (Sig.) 51.188 (0.000).

---

As technology is growing rapidly, peoples shopping styles transformed into digital way. This triggered a very high number of e-commerce growth and caused an intense competition in the e-commerce industry. To overcome the intense competition, e-commerce companies are important to build relationships with their customers and also to build a consumer purchase intention. One of a strategy which can be done is by marketing through social media.

Therefore, this study aims to analyze the influence of social media marketing carried out by Tokopedia through the Tokopedias Instagram, towards customer relationship and consumer purchase intention and also analyze the influence of customer relationship on consumer purchase intention.

This research is a quantitative study using a questionnaire survey. Data obtained from 130 respondents were processed using SPSS 25 with multiple regression analysis methods.

The results find that social media marketing has a significant effect on customer relationship with F (Sig.) 22.691 (0.000) and 17.637 (0.000), social media marketing has a significant effect on purchase intention with F (Sig.) 16.010 (0.000) and also customer relationship has a significant effect on consumer purchase intention with F (Sig.) 51.188 (0.000)."