Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Hasil Pencarian

Ditemukan 88241 dokumen yang sesuai dengan query
cover
Aswin Marfan Pratama
"Studi tentang pengelolaan customer retention bersumber dari kebutuhan perusahaan untuk mempertahankan customer agar tetap loyal menggunakan produk ataupun layanan yang ditawarkan. Hingga saat ini customer retention menjadi salah satu perhatian utama dalam dunia bisnis karena menurunnya tingkat customer retention berdampak pada berkurangnya revenue. Big data mulai banyak dimanfaatkan sebagai sumber data untuk memahami suatu kondisi ataupun untuk memprediksi suatu behavior yang akan terjadi melalui berbagai pemodelan analisis data. Peristiwa berhentinya customer dari menggunakan produk ataupun layanan disebut customer churn.
Penelitian ini menyajikan dua model untuk membantu suatu perusahaan jasa penyedia layanan online berbasis internet untuk menganalisis dan memprediksi future behavior berupa customer churn dan memahami kondisi yang menyebabkannya. Model prediksi customer churn yang dikembangkan menggunakan konsep logistic regression dan random forest.
Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa model yang dikembangkan bisa mengidentifikasi customer suatu perusahaan penyedia layanan online QWE.Inc yang berpotensi akan meninggalkan layanan. Selain itu penelitian ini juga menganalisis faktor-faktor yang memiliki pengaruh signifikan terhadap kondisi tersebut dan memberikan saran pengelolaan customer retention dengan program customer relationship management.

The study of customer retention management is influenced by the need of the companies to keep their customers stay loyal to use their products or services. Customer retention is one of the main concerns in the business world until today, since the declining level of customer retention will result in the reduced revenue. Big data begin to be widely used as source of data to learn about condition or to predict behavior that may occur through various data analysis modeling. The event of the customer stop from using the product or service is called customer churn.
This study presents two models to help QWE Inc. an internet based online service provider company, to analyze and predict future behavior which is customer churn and understand the causes. Customer churn prediction models in this study have been developed using logistic regression and random forest concepts.
The results of this study indicate that the developed model can identify the customer of QWE.Inc that will potentially leave the service. In addition, this study also analyzed the factors that have a significant influence on these conditions and provide advice on customer retention management with customer relationship management programs.
"
Depok: Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Indonesia, 2017
T-Pdf
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Febtriany
"Saat ini kompetisi di industri telekomunikasi semakin ketat. Perusahaan telekomunikasi yang dapat tetap menghasilkan banyak keuntungan yaitu perusahaan yang mampu menarik dan mempertahankan pelanggan di pasar yang sangat kompetitif dan semakin jenuh. Hal ini menyebabkan perubahan strategi banyak perusahaan telekomunikasi dari strategi 'growth '(ekspansi) menjadi 'value added services'. Oleh karena itu, program mempertahankan pelanggan ('customer retention') saat ini menjadi bagian penting dari strategi perusahaan telekomunikasi. Program tersebut diharapkan dapat menekan 'churn' 'rate 'atau tingkat perpindahan pelanggan ke layanan/produk yang disediakan oleh perusahaan kompetitor.
Program mempertahankan pelanggan ('customer retention') tersebut tentunya juga diimplementasikan oleh PT Telekomunikasi Indonesia, Tbk (Telkom) sebagai perusahaan telekomunikasi terbesar di Indonesia. Program tersebut diterapkan pada berbagai produk Telkom, salah satunya Indihome yang merupakan 'home services' berbasis 'subscriber' berupa layanan internet, telepon, dan TV interaktif. Melalui kajian ini, penulis akan menganalisa penyebab 'churn' pelanggan potensial produk Indihome tersebut, sehingga Telkom dapat meminimalisir angka 'churn' dengan melakukan program 'customer retention' melalui 'caring' yang tepat.
Mengingat ukuran 'database' pelanggan Indihome yang sangat besar, penulis akan menganalisis data pelanggan tersebut menggunakan metoda 'Big Data Analytics'. 'Big Data' merupakan salah satu metode pengelolaan data yang sangat besar dengan pemetaan dan 'processing' data. Melalui berbagai bentuk 'output', implementasi 'big data' pada perusahaan akan memberikan 'value' yang lebih baik dalam pengambilan keputusan berbasis data.

Nowadays, telecommunication industry is very competitive. Telecommunication companies that can make a lot of profit is the one who can attract and retain customers in this highly competitive and increasingly saturated market. This causes change of the strategy of telecommunication companies from growth strategy toward value added services. Therefore, customer retention program is becoming very important in telecommunication companies strategy. This program hopefully can reduce churn rate or loss of potential customers due to the shift of customers to other similar products.
Customer retention program also implemented by PT Telekomunikasi Indonesia, Tbk (Telkom) as the leading telecommunication company in Indonesia. Customer retention program implemented for many Telkom products, including Indihome, a home services based on subscriber which provide internet, phone, and interactive TV. Through this study, the authors will analyze the cause of churn potential customers Indihome product, so that Telkom can minimize the churn number by doing customer retention program through the efficient caring.
Given by huge customer database the author will analyze using Big Data analytics method. Big Data is one method in data management that contain huge data, by mapping and data processing. Through various forms of output, big data implementation on the organization will provide better value in data-based decision making.
"
Depok: Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Indonesia, 2018
T-pdf
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Doni Pradana
"Customer churn merupakan masalah serius di banyak sektor, termasuk sektor telekomunikasi. Pengertian costumer churn adalah berhentinya penggunaan suatu layanan dan beralih ke penyedia lain atau tidak memperbarui kontrak. Untuk mengatasi risiko churn, perusahaan telekomunikasi perlu menggunakan model prediksi dengan bantuan metode machine learning. Terdapat beberapa model prediksi churn yang telah diajukan oleh para peneliti, termasuk pemilihan algoritma yang sesuai dan dataset untuk studi kasus. Pada tesis ini menggunakan dataset IBM Telco Customer Churn sebagai data pelatihan dan pengujian. Tantangan umum dalam klasifikasi adalah ketidakseimbangan data, yang dapat menyebabkan kegagalan dalam memprediksi kelas minoritas. Oleh karena itu, tesis ini menggunakan beberapa teknik augmentasi data seperti SMOTE, HAT, dan CVAE, sebagai teknik dalam menyeimbangkan data. Pembelajaran ensembel khususnya metode CART (Classification and Regression Tree) sering digunakan untuk menyelesaikan permasalahan klasifikasi dan regresi. Model Adaboost adalah algoritma pembelajaran ensemble yang menggunakan pohon keputusan sebagai dasar pembelajaran. Dalam pelatihan model Adaboost, Bayesian Optimization (BO) digunakan sebagai metode pencarian hyperparameter terbaik. Dari hasil percobaan dan pengujian yang diajukan, model Adaboost dapat memberikan nilai testing f1-score dan recall sebesar 0,661 dan 0,653 pada pelatihan dengan dataset tidak seimbang. Model Adaboost-SMOTE mempunyai nilai testing f1-score dan recall sebesar 0,646 dan 0,826. Penggunaan optimasi Bayesian Optimization pada model Adaboost-SMOTE dapat menaikkan testing f1-score dan recall menjadi 0,649 dan 0,849. Tes ANOVA dan Tukey HSD mengungkapkan variasi yang signifikan dalam hasil pelatihan dari model machine learning, dan menyoroti dampak penggunaan data seimbang dalam pelatihan model yang signifikan.

Customer churn is a severe problem in various sectors, including telecommunications. Customer churn refers to discontinuing the service, switching to another provider, or not renewing the contract. To deal with churn risk, telecommunication companies need to use predictive models with the help of machine learning methods. Several churn prediction models have been proposed by researchers, including the selection of suitable algorithms and data sets for case studies. In this thesis, research is conducted using the IBM Telco Customer Churn dataset. A common challenge in classification is data imbalance, which can lead to failure in predicting minority classes. Therefore, this thesis using several data augmentation techniques, such as SMOTE, HAT, and CVAE, for balancing data technique. Ensemble learning, especially the CART (Classification and Regression Tree) method, is often used to solve classification and regression problems. Adaboost is an ensemble learning algorithm that uses decision trees as the basis for learning. In the Adaboost model training, Bayesian Optimization (BO) is used to find the best hyperparameters. From the trials and tests carried out, Adaboost achieved an f1-score and recall test of 0.661 and 0.653, respectively, in training with an unbalanced dataset. The Adaboost SMOTE model achieved f1 and memory test scores of 0.646 and 0.826, respectively. Using Bayesian Optimization in the Adaboost SMOTE model increased the testing f1-score and recall scores to 0.649 and 0.849, respectively. ANOVA and Tukey HSD tests reveal significant variation in machine learning model training results and highlight the considerable impact of using balanced data in model training."
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2023
T-pdf
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Rany Dwi Cahyaningtyas
"Produk susu bubuk balita yang beragam membuat konsumen memiliki banyak pilihan sehingga penting bagi produsen menjaga loyalitas pelanggan yang telah ada dengan memahami perilaku churn pelanggan. Churn pelanggan didefinisikan sebagai kecenderungan pelanggan untuk berhenti melakukan bisnis dengan sebuah perusahaan. Penelitian ini berfokus memprediksi pola churn pelanggan sehingga perusahaan dapat menentukan strategi untuk mengurangi churn. Penelitian ini membahas mengenai prediksi churn pelanggan berdasarkan segmen produk susu bubuk balita menggunakan model Length, Recency, Frequency, Monetary (LRFM). Responden penelitian ini adalah pelanggan PT. XYZ yang pernah bertransaksi untuk produk susu bubuk balita kelas premium (susu A) dan segmen biasa (susu B) selama periode tahun 2021. Variabel pada penelitian ini meliputi variabel LRFM dan CLV yang dibentuk dengan pembobotan variabel LRFM. Pertama metode Fuzzy C-Means Clustering digunakan untuk melakukan pelabelan target pelanggan selanjutnya metode klasifikasi K-Nearest Neighbor (KNN) digunakan untuk memprediksi churn. Hasilnya terdapat tiga kelompok pelanggan untuk masing-masing susu A dan susu B. Pelabelan yang dihasilkan yaitu pelanggan churn dengan nilai CLV rendah, potential to churn dengan nilai CLV menengah, dan loyal dengan nilai CLV tinggi. Susu B menunjukkan jumlah pelanggan churn sebesar 43,4% lebih banyak dibandingkan susu A sebanyak 34%. Tahapan akhir penelitian ini adalah menganalisis kinerja metode KNN berdasarkan nilai akurasi, recall, dan f1-score terhadap kedua susu A dan susu B. Hasil dari tugas akhir ini menunjukkan bahwa kinerja metode KNN bergantung pada pemilihan jumlah tetangga terdekat dan proporsi pemisahan data.

The variety of powdered toddler milk products gives consumers many choices, so producers need to maintain the loyalty of existing customers by understanding customer churn behaviour. Customer churn is defined as the tendency of a customer to stop doing business with a company. This study focuses on predicting customer churn patterns so companies can determine strategies to reduce churn. This study discusses the prediction of customer churn based on the segment of toddler powdered milk products using the Length, Recency, Frequency, Monetary (LRFM) model. The respondent of this research are the customers of PT. XYZ who have transacted for premium segment powdered milk products for toddlers (milk A) and ordinary segment (milk B) during 2021. Variables in the data include LRFM and CLV variables which are formed by weighting the LRFM variable. At first, Fuzzy C-Means Clustering algorithm was applied for labelling target customer and then, K-Nearest Neighbor (KNN) Classifier as churn prediction was used. As a result, there are three groups of customers for each milk A and milk B. The resulting labels are the churn customer group with low CLV value, potential to churn group with medium CLV, and loyal customer group with high CLV value. Milk B shows the number of customers churn by 43,4% more than milk A as much as 34%. In the final stage of this research, the author analyze the performance of the KNN method based on the value of accuracy, recall, and f1-score for both milk A and milk B. The results of this final project show that the performance of the KNN method depends on the selection of the number of nearest neighbors and the proportion of data splitting used."
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2023
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Etano Garda Ariyan
"Selama beberapa tahun terakhir, margin laba operasi dari operator jasa layanan telekomunikasi di Indonesia semakin berkurang. Situasi ini dominan dipicu oleh perang harga agresif yang dilakukan oleh semua operator untuk mendapatkan pelanggan baru. Oleh karena itu, suatu customer churn prediction modelling diperlukan untuk memetakan pelanggan dengan lebih baik agar strategi program retensi pelanggan dapat dieksekusi seefisien mungkin tanpa mengorbankan efektivitasnya. Penelitian ini bertujuan untuk memperoleh bukti empiris dan membangun customer churn prediction modelling dari berbagai faktor independen yang secara langsung maupun tidak langsung mempengaruhi pengambilan keputusan pelanggan untuk churn atau bertahan di sebuah operator jasa layanan telekomunikasi tertentu. Data penelitian yang digunakan fokus untuk memanfaatkan data sekunder dari penggunaan, perilaku, dan data demografis pelanggan dari sebuah operator jasa layanan telekomunikasi. Sampel diuji menggunakan analisis regresi logistik untuk melatih dan menghasilkan customer churn prediction modelling akhir yang relevan dengan karakteristik pelanggan telekomunikasi saat ini.

For several years, the operating profit margin of telecommunication operator in Indonesia have been diminished. The situation is mainly triggered by aggressive price war deployed by all operators to acquire new customers. Hence, the customer churn prediction modelling is needed to map customer better and make the retention program strategy as efficient as possible yet without comprimising its effectiveness. This research aims to obtain empirical evidence and build customer churn prediction modelling from various independent factors that possibly affect the decision making of customer to churn or retain at certain telecommunication provider in Indonesia. The research data are mainly focus in utilizing secondary data of real customer's usage, behaviour, and demographic data from a telecommunication company. The samples were tested using logistic regression analysis to train and produce final churn prediction model which relevant to current customer's characteristic at telecommunication industry."
Depok: Fakultas Eknonomi dan Bisnis Universitas Indonesia, 2020
T-pdf
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Devina Dhiya Setiani
"ABSTRAK
Industri telekomunikasi di Indonesia saat ini sudah semakin berkembang. Jumlah pelanggan telekomunikasi di Indonesia saat ini sudah melebih jumlah penduduk Indonesia, namun ternyata peredaran SIM card yang tinggi tersebut tidak berdampak baik bagi operator telekomunikasi. Peredaran SIM card yang tinggi mengakibatkan tingkat churn pelanggan yang tinggi di Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan variabel yang mempengaruhi churn pelanggan di Indonesia serta probabilitas churn pelanggan dari tiga operator telekomunikasi di Indonesia. Penelitian ini menggunakan metode regresi logistik dan rantai markov yang melibatkan 400 responden pengguna layanan telepon, pengguna layanan internet, dan pengguna utama kartu GSM prabayar dari masing ndash; masing operator. Penelitian ini menghasilkan variabel harga layanan telepon dan kualitas layanan telepon serta SMS pada layanan telepon, harga layanan dan kualitas sinyal jaringan internet pada layanan internet, dan penyelesaian masalah pelanggan setelah mengguhubungi layanan pelanggan dari operator pada layanan telepon dan internet sebagai variabel paling berpengaruh terhadap churn pelanggan pada ketiga operator telekomunikasi. Probabilitas churn pelanggan tertinggi pada layanan internet dimiliki oleh operator telekomunikasi terbesar di Indonesia.

ABSTRACT<>br>
Telecommunication industry in Indonesia nowadays is evolving more than before. The number of telecommunication subscribers in Indonesia has now exceeded the total population of Indonesia, but it turns out that the high number of SIM card distribution that exceeds the population of Indonesia is not a good thing for telecom operators. The high number of SIM cards distributed results higher customer churn rates in Indonesia. This study aims to obtain variables that affect customer churn in Indonesia and the probability of customer churn from three telecommunication operators in Indonesia. This study used logistic regression and markov chain method involving 400 respondents of telephone service users, internet service users, and main users of GSM prepaid cards from each operator. This study obtains the price of telephone service and quality of telephone service as well as SMS on telephone services, the price of internet service and quality of internet network signal on internet services, and customer problem that solved after calling customer service of the operator variable on telephone and internet services as the most influential variable on customer churn of the three telecom operators. The highest probability of customer churn for internet service is owned by the largest telecommunication operator in Indonesia."
2018
S-Pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Lilis Rahayu Soemadipraja
"Industri seluler di Indonesia berkembang dengan sangat pesat. Perkembangan industri ini salah satunya ditengarai dengan tingginya tingkat churn atau perpindahan pelanggan dari satu kartu ke kartu lain. Industri seluler sebagai industri jasa tak bisa dilepaskan dari tiga faktor, yakni teknologi, 107678produk, dan kualitas pelayanan. Kemungkinan churnng intention timbul karena ada peluang berpindah dan perkembangan ketiga faktor tersebut.
Studi ini mempelajari, bahwa dengan meningkatnya churn, PT Indosat sebagai operator seluler terbesar kedua di Indonesia perlu mempelajari alasan-alasan mengapa pelanggan berpindah. Untuk itu perlu melakukan analisa serta menerapkan strategi yang paling tepat untuk meningkatkan kapabilitas faktor-faktor terbaik yaitu dengan mempertahankan pelanggan untuk selalu mempergunakan produk (Customer Retention) dengan meningkatkan kualitas pelayanan (Service Quality) serta mempertahankan keinginan pelanggan untuk selalu membeli kembali produk (Brand Loyalty), karena tidak hanya mempertahankan pelanggan tetapi juga harus disertai dengan peningkatan ARPU (average revenue per user).
Berdasarkan analisa churning intention, diperoleh hal-hal yang berpengaruh terhadap customer switching, yaitu: produk atau jasa yang dikehendaki tidak beredar lagi di pasaran, kebutuhan produk dengan tingkat kualitas yang berbeda, keinginan pelanggan atas produk atau variasi baru, banyaknya operator seluler memungkinkan banyak pilihan produk serta penawaran paket-paket harga ekonomis, teknologi seluler saat ini merupakan produk standar serta standar layanan teknik yang hampir lama, kegagalan pada pelayanan inti serta pelayanan yang tidak memuaskan.Customer satisfaction dan switching barriers merupakan fungsi dari intention to repurchase (brand loyalty). Faktor-faktor yang mempengaruhi customer satisfaction adalah, kualitas produk, kualitas pelayanan, faktor emosi seperti self esteem dan social value, faktor harga dan cost of acquiring, yaitu kemudahan untuk mendapatkan produk atau jasa yang diinginkan. Jones (2000) membagi switching barriers menjadi: strong interpersonal relationship; tingginya kekuatan ikatan personal yang terbangun antara karyawan provider dengan pelanggan, high switching cost; banyaknya waktu, uang dan usaha yang diperlukan oleh pelanggan untuk berganti provider dan high attractiveness of alternatives; banyaknya alternatif pilihan yang menarik yang berada di pasar.
Pada umumnya perusahaan melakukan program marketing yang fokus pada tujuan-tujuan brand centric. Secara sederhana, brand centric marketing lebih fokus kepada bauran pemasaran 4P (product, price, place dan promotion) untuk lebih mengembangkan ekuitas merek serta mendominasi pasar melalui akuisisi pelanggan. Sedangkan customer centric marketing lebih fokus kepada perbaikan tingkat kepuasan pelanggan terhadap produk atau perusahaan. Tujuan utamanya adalah mempertahankan pelanggan dengan membangun loyalitas pelanggan, mendorong meningkatnya penggunaan produk, hubungan jangka panjang dengan pelanggan serta meningkatkan keuntungan jangka panjang melalui peningkatan penggunaan produk.
Customer equity adalah nilai jangka panjang suatu perusahaan yang secara garis besar ditentukan oleh nilai dari hubungan atau relationship suatu perusahaan dengan Para pelanggannya (Rust, Zeithaml and Lemon,2000), atau dengan kata lain nilai suatu pelanggan tidak hanya diukur dari keuntungan secara langsung terhadap perusahaan tetapi juga dari kontribusi dan pelanggan tersebut sepanjang waktu. Sehingga untuk membangun customer equity, perusahaan hams mengelola aktivitas program brand centric marketing dan customer centric marketing secara simultan. Untuk meningkatkan customer equity, perusahaan hams fokus kepada factorfaktor pendorong yang dianggap paling krusial untuk dilakukan, yang meliputi (Rust, et al): a) Value equity, yaitu penafsiran obyektif pelanggan terhadap kegunaan dari suatu produk. Penafsiran ini ditentukan oleh kualitas produk, harga dan kenyamanan. b) Brand equity, penafsiran subyektif dan intangible pelanggan yang dibangun melalui citra dan nilai. Penafsiran ini dipengaruhi oleh brand awareness, sikap pelanggan terhadap produk atau brand serta keberadaan perusahaan itu sendiri, dan c) Relationship equity atau retention equity, kecenderungan subyektif untuk tetap mempergunakan suatu produk yang disebabkan rasa familiar, berat untuk berpindah, atau kepercayaan terhadap personil perusahaan terkait.
Menjadi trend dewasa ini, bahwa pelanggan berperilaku blatant polygamist, yaitu loyal terhadap berbagai produk atau merek; variety seeker, pelanggan yang selalu menunggu peluncuran produk barn dari berbagai operator serta deal seeker, pelanggan yang selalu menunggu program diskon atau penawaran harga murah.
Untuk mengatasi churn dan mempertahankan pelanggan yang ditargetkan, Indosat hares fokus kepada customer equity sebagai instrumen pengembangan strategi segmentasi, karena dengan segmentasi Indosat dapat mempelajari keunikan dan pola-pola pemakaian dari setiap pelanggan serta memperhatikan situasi pada saat invest untuk mengembangkan program-program retention dan hanya desired customers yang layak dipertahankan.

In the last two decades, cellular industry in Indonesia is booming amazingly. As the result, the churn rate has reached astoundingly high levels. Churn means such as consumers who switch from one mortgage provider to another at their next purchase occasion. Cellular as service industry can not be separated form the three factors: technology, product, and service quality. Churning probably occurs because there could be any opportunity to switch from the factors.
The study of this paper acknowledges churn as an epidemic, with Indosat being second biggest cellular operator in Indonesia who need to understand churning, need to understand their failures to provide strong. They need to examine their competition to determine how their customers are being easily taken away. To minimize the customers churn, it is crucial to investigate the reasons and to apply the most recommended strategies to increase the best firm's capabilities as to retain the customers using the products (Customer Retention) by increasing the quality of services (Service Quality) and retaining the customers intention to repurchase the products (Brand Loyalty), because not only to retain the customers but also to increase the ARPU (average revenue per user).
Based on churning intention analysis, consumers switch for a particular purchase when: the preferred brand is out of stock, competing brands offers better value because of a special promotion, different occasions dictate the need for products of differing levels of quality, and variety or novelty is desired, core service failures and services unsatisfactory.
Customer satisfaction and switching barriers are functions of intention to repurchase (brand loyalty). Factors influence customer satisfactions are product quality, service quality, emotion factor like self esteem and social value, price factor and cost of acquiring, the convenience to get desire product or service. Jones (2000) divided switching barriers into: strong interpersonal relationship; strengths of personal bonding built between the employees of the provider with the customers, high switching cost; ample time, money and efforts required to switch to another provider, and high attractiveness of alternatives; many products or services offered in the marketplace. For most firms, marketing has largely focused on brand centric objectives. Simplistically, brand centric marketing can be thought of as manipulating the elements of the marketing mix, referred to as the four P's (product, price, place and promotion) to improve the status or the health of the brand (brand equity), focus on acquiring more customers (conquest marketing). In contrast, the newer perspective: customer centric marketing largely focuses on efforts to improve customers' perceptions of their experiences in using products or services and in relating to the organization itself. The strategies focus on improving customer's level of satisfaction with the product and with the customer experience. The goal of these efforts is to lengthen customer lifetimes and to increase customer's lifetime profits through increased spending.
Customer equity is the long-term value of the firm is largely determined by the value of the firm's customer relationship (Rust, Zeithaml and Lemon, 2000). A firm's customer equity is the total of the discounted lifetime values of all its customers, in other words the value of the customer not only in terms of that customer's current profitability, but also with respect to the net discounted contribution stream that firm will realize from the customer overtime. To develop customer equity, the firm need to find a way to manage both acquisition and retention efforts simultaneously, combining the power of the brand and the power of the customer by incorporating both brand centric and customer centric marketing activities.
To increase firm's customer equity, firm must focus on the three of customer equity's drivers, by determining which of these equities that has the greatest impact. Customer equity, include (Rust, et al):Value equity, the customer's objective assessment of the utility of a brand. This assessment is driven by the product's quality, price and convenience. b) Brand equity, the customer's subjective and intangible assessment of the brand built through image and meaning. This assessment is influenced by brand awareness, the consumer's attitude toward the brand and the firm's corporate citizenship, and c) Relationship equity or retention equity, a subjective predisposition to stay with a brand because of its familiarity, difficulty of switching, or a trust in the brand's sales staff.
In today's world, the solitarily relationships of the past have been eroded, replaced by relationships that are more polygamous. Current customers are more likely to be loyal to a group of brands than to a single brand; variety seeker is motivated by curiosity about and the desire for new experiences in product type and brands and deal seeker, is primarily motivated by price.
To minimize churn and to retain the targeted customers, Indosat must focus on customer equity as the segmentation strategy development, because with this segmentation Indosat will understand the unique customers of need, behave, spending and their response functions before investing in some retention or loyalty programs and to strive who are currently or those who show promise of evolving into desired customers.
"
Depok: Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Indonesia, 2006
T18511
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Syarifah Fatimah Fitria
"ABSTRAK
Penelitian ini menjelaskan mengenai penerapan segmentasi konsumen berdasarkan CLV agar dapat menghasilkan profil konsumen bagi perusahan untuk memberikan perlakuan yang tepat bagi masing ndash; masing konsumen. Dalam memproses data yang akan digunakan, penelitian ini mengunakan segmentasi RFM sebagai langkah awal untuk mengidentifiksi data dan dilanjutkan dengan klasterisasi menggunakan K-Means agar mendapatkan gambaran data konsumen yang lebih jelas. Hasil dari penelitian ini menunjukan adanya lima jenis profile konsumen yang berbeda berdasarkan perhitungan RFM dan K-Means. Setiap kelompok memiliki karakteristik yang berbeda yang dapat digunakan oleh perusahaan untuk membentuk strategi dalam memberikan pendekatan kepada konsumen. Terdapat juga perbandingan antara kelompok konsumen yang akan dihasilkan apabila perusahaan menggunakan segmentasi konsumen menggunakan CLV dengan saat tidak menggunakan CLV. Dengan memberikan perlakuan yang tepat bagi konsumen yang dapat memberikan keuntungan bagi perusahaan dimasa yang akan datang, maka perusahaan dapat membentuk strategi yang lebih efektif dan tepat sasaran.

ABSTRACT
This research focus on how to make a consumer segmentation based on CLV in order to create a customer profile for the company to provide appropriate treatment for each consumer. In order to process the data, this research uses RFM segmentation as the first step to identify the data and continued with K Means clustering to get a better interpretation of consumer data. The results of this research show five different types of consumer profiles based on RFM and K Means calculations. Each cluster has a different characteristic that can be used for a company to define a better strategy in order to approach their customer. There is also a comparison between the consumer groups if the company uses consumer segmentation using CLV or when not using CLV. By providing the right treatment for profitable customer, the company can form an effective and targeted strategy in the future. "
Depok: Fakultas Eknonomi dan Bisnis Universitas Indonesia, 2018
T50420
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Adi Mulyadi
"ABSTRAK
Nama : Adi MulyadiProgram studi : Magister ManajemenJudul : Analisis Segmentasi Konsumen Pada Perusahaan Real Estate Menggunakan Big Data Analytics Studi pada PT. ISPI Pratama LestariPembimbing : Arga Hananto, M.Bus. Studi tentang segmentasi konsumen dipengaruhi oleh kebutuhan perusahaan untuk bersaing dengan kompetitornya dan menciptakan keunggulan kompetitif bagi perusahaannya. Segmentasi produk merupakan salah satu hal utama dalam dunia bisnis, karena kesalahpahaman dalam segmentasi konsumen dapat mengakibatkan berkurangnya pendapatan. Real estate merupakan industri senilai milyaran dolar yang sangat tersegmentasi, dikarenakan karakteristik konsumennya yang beragam. Indonesia merupakan pasar yang potensial dan bertumbuh bagi industri real estate dan perumahan, karena Indonesia memiliki jumlah penduduk yang besar sekitar 260 juta jiwa dan memiliki area geografis yang luas. Untuk menganalisa data dengan jumlah besar tersebut, perusahaan real estate menggunakan Big Data Analytics, sebagai alat untuk mendapatkan masukan yang berarti dari data tersebut. Big Data mulai banyak digunakan sebagai alat untuk mempelajari tentang kondisi atau untuk memprediksi perilaku yang mungkin terjadi melalui berbagai pemodelan analisis data. Penelitian ini menyajikan analisis segmentasi untuk membantu perusahaan pengembang real estate dalam memahami segmentasi konsumen mereka, dengan menggunakan data transaksi penjualan perusahaan periode 2013 - 2017. Analisis segmentasi dalam penelitian ini telah dikembangkan menggunakan cluster analysis, dengan menggunakan metode hierarchical clustering, Elbow Method, dan K-Means. Hasil dari cluster analysis menunjukkan bahwa terdapat 4 segmen konsumen, yang memiliki karakteristik demografis dan preferensi produk yang berbeda. Selain itu, penelitian ini juga melakukan analisis tabulasi silang untuk mengetahui hubungan antar variabel. Selanjutnya dilakukan analisis diskriminan, dari situ diketahui bahwa gaji dan harga jual merupakan 2 variabel yang secara signifikan memberikan pengaruh paling besar terhadap penentuan cluster membership. Setelah mengetahui karakteristik dan melakukan analisa, dapat diusulkan bentuk promosi yang sesuai bagi masing ndash; masing segmen.Kata kunci:Segmentasi konsumen, real estate, big data, cluster analysis, tabulasi silang

ABSTRACT
ABSTRACT Name Adi MulyadiStudy Program Magister of ManagementTitle Customer Segmentation Analysis In Real Estate Using Big Data Analytics A Study In PT. ISPI Pratama LestariCounsellor Arga Hananto, M.Bus. The study of consumer segmentation is influenced by a company 39 s need to compete with its competitors and create a competitive advantage. Product segmentation is one of the main things in the business world, because misunderstanding in consumer segmentation can lead to reduced revenue. Real estate is a multi billion dollar industry that is highly segmented, due to the diverse characteristics of its customers. Indonesia is a potential and growing market for the real estate and housing industries, as Indonesia has a large population around 260 million people and has a large geographical area. To analyze such big amounts of data, real estate companies use Big Data Analytics, as a means to gain meaningful insight from the data. Big Data is widely used as a tool to learn about conditions or to predict behaviors that may occur through various data analysis models. This study presents segmentation analysis to help real estate developers to understand their customer segmentation using company sales transaction data from 2013 to 2017 period. Segmentation analysis in this research has been developed using cluster analysis, with hierarchical clustering, Elbow Method, and K Means. The results of cluster analysis show that there are 4 segments of consumers, which have different demographic characteristics and product preferences. In addition, this study also conducted cross tabulation analysis to determine the relationship between variables. Then from discriminant analysis, it is known that salary and selling price are 2 variables that significantly give the most influence on cluster membership determination. After knowing the characteristics and perform the analysis, it can be proposed the appropriate form of promotion for each segment. Key words Customer segmentation, real estate, big data, cluster analysis, cross tabulation"
Jakarta: Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Indonesia, 2018
T50418
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Suwandi Dwi Sahputro
"Menggunakan dataset dari salah satu perusahaan cryptocurrency exchange di Indonesia, penelitian ini bertujuan untuk memprediksi churn di cryptocurrency exchange dan menganalisis faktor yang mempengaruhinya. Model yang dikembangkan dalam penelitian ini menggunakan decision tree dan random forest dengan dua kriteria churn yang berbeda. Kriteria churn pertama merupakan kombinasi dari recency dan saldo dalam dompet dan yang kedua hanya menggunakan recency namun lebih personal karena memperhitungkan riwayat jarak antar 2 transaksi dari masing-masing pengguna. Pada kiteria churn pertama, metode undersampling diterapkan sebelum pemodelan karena proporsi churn dan non-churn yang tidak seimbang. Hasilnya model yang dihasilkan dari data undersampling memiliki performa yang terbaik pada model decision tree maupun random forest dengan nilai AUC masing-masing sebesar 0,777 dan 0,787. Hasil dari kedua model juga menunjukkan bahwa penggunaan Google Authenticator dan frekuensi transaksi cryptocurrency merupakan faktor penting untuk menentukan apakah pelanggan akan mengalami churn.

Using datasets from one cryptocurrency exchange company in Indonesia, this study aims to predict churn in cryptocurrency exchange and analyze the factor that impacts it. The model developed in this work uses a decision tree and a random forest with 2 different churn criteria. The first criteria is combined the recency and wallet balance amount and the second is used personalized recency (calculate the days between 2 transactions). For the first criteria, the undersampling method is applied before modeling due to imbalanced data. As the result, models from the undersampling dataset have the best performance for the decision tree and the random forest with AUC value of 0,777 and 0,787. Results from both models suggested that the use of Google Authenticator and the frequency of cryptocurrency transactions are important factors to determine whether a customer will experience churn."
Jakarta: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2023
T-pdf
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library
<<   1 2 3 4 5 6 7 8 9 10   >>