Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Perkembangan teknologi setiap tahunnya semakin berkembang lebih maju dan cepat, salah satunya adalah dalam hal penggunaan internet. Dengan semakin banyaknya pengguna internet dan pelaku industri telekomunikasi di Indonesia sehingga menimbulkan persaingan ketat antar perusahaan telekomunikasi. Oleh karena itu, perusahaan telekomunikasi harus meningkatkan daya saing mereka dengan cara mempertahankan pelanggan dan pemanfaatan teknologi, serta melakukan pengukuran tingkat kematangan dalam skala aktivitas atau proses bisnis. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui perilaku pelanggan melalui segmentasi pelanggan berdasarkan Customer Lifetime Value (CLV) dengan pendekatan model Recency, Frequency, dan Monetary (RFM), melakukan pengukuran tingkat kematangan proses bisnis terkait Customer Care berdasarkan framework eTOM, dan merancang rekomendasi peningkatan loyalitas pelanggan untuk setiap segmen. Metode K-Means Clustering digunakan untuk melakukan segmentasi pelanggan yang menghasilkan 4 klaster dan nilai CLV dipakai untuk menentukan nilai dari setiap klaster pelanggan dengan variabel RFM. Kemudian pemetaan klaster menggunakan Customer Value Matrix (CVM) dilakukan untuk memastikan karakteristik klaster pelanggan. Kemudian nilai CLV digunakan sebagai bobot pengukuran untuk melakukan pemeringkatan dengan metode TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) pada 10 alternatif yang diusulkan kepada para ahli untuk dapat diterapkan oleh perusahaan telekomunikasi sehingga meningkatkan loyalitas pelanggan dan meningkat daya saing perusahaan.

---

The development of technology is growing more advanced and faster every year, including in terms of internet usage. The number of internet users and telecommunication industries in Indonesia increasing continuously, it has created high competition between telecommunication companies. Therefore, telecommunication company need to improve their competitiveness by retain loyalty customers and utilizing technology and also have a maturity level measurement in activities or business processes. The purpose of this study are to determine customer behavior through customer segmentation based on Customer Lifetime Value (CLV) using the Recency, Frequency, and Monetary (RFM) model, measure the maturity level of business process related to Customer Care based on the eTOM framework, and design recommendations to increase customer loyalty for each segment. Customers are segmented using the K-Means Clustering method, which yields four clusters, and the CLV value is used to determine the value of each customer cluster with the RFM variable. The Customer Value Matrix (CVM) is used to determine the characteristics of the customer clusters through cluster mapping. Then the CLV value is used as a measurement weight to rank with TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) method on the 10 alternatives proposed to the experts to be implemented by telecommunication company so they can increase customer loyalty and increase company competitiveness."

"ABSTRAKPerusahaan telekomunikasi harus menyediakan sebuah rencana untuk memaksimalkan keuntungan investasi (memilih pelanggan terbaik) karena adanya keterbatasan anggaran. Sebuah konsep Customer Lifetime Value (CLV), yang berfokus pada perilaku pelanggan, memungkinkan penyusunan rencana tersebut. Penelitian ini membahas faktor-faktor apa saja yang dapat memengaruhi CLV. Penelitian ini menggunakan metode structural equation modeling yang bertujuan untuk mengetahui pengaruh antar faktor. Data diperoleh dengan menggunakan kuesioner dengan jumlah responden sebanyak 517. Responden penelitian ini adalah mahasiswa yang berdomisili di Jabodetabek. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa Customer Trust, Customer Loyalty, Willingness to Recommend, dan Willingness to Refer berpengaruh signifikan terhadap CLV. Dari 8 alternatif strategi yang dihasilkan penelitian ini, mengembangkan dan meningkatkan kualitas pelayanan pelanggan merupakan prioritas pertama untuk meningkatkan CLV pada perusahaan telekomunikasi di Indonesia.

---

ABSTRACT

Telecommunication companies must provide strategies to maximize investment gains (pick the best customers) due to budgetary constraints. A concept of Customer Lifetime Value (CLV), which focuses on customer behavior, enables the preparation of the strategies. This research discusses the factors that can affect the CLV. This research use structural equation modeling to investigate the influence between factors. Data in this research was obtained using questionnaire with 517 respondents. The respondents are university students who live in Jabodetabek. Results from this research indicate that Customer Trust, Customer Loyalty, Willingness to Recommend, and Willingness to Refer significantly affect the CLV. From 8 alternative strategies that produced from this research, develop and improve the quality of customer service is the first priority to improve CLV on telecommunication companies in Indonesia."

"Pertumbuhan kinerja industri alas kaki yang positif dengan permintaan alas kaki domestik yang terus meningkat menjadi peluang besar bagi para usaha mengembangkan bisnisnya di bidang alas kaki, termasuk Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah. Seiring dengan dorongan pemerintah terhadap digitalisasi UMKM, semakin bertambahnya UMKM alas kaki yang memasarkan produknya melalui e-commerce. Hal tersebut mengakibatkan peningkatan persaingan antar UMKM alas kaki di e-commerce dalam memenangkan kompetisi bisnis. Salah satu upaya dalam mempertahankan keuntungan jangka panjang berupa penerapan customer relationship management untuk meningkatkan loyalitas pelanggan. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi karakteristik pelanggan melalui segmentasi pelanggan berdasarkan Customer Lifetime Value (CLV) dengan pendekatan model Length, Recency, Frequency, Monetary (LRFM) dan merumuskan serta menentukan strategi retensi pelanggan. Penelitian ini berfokus pada segmentasi pelanggan sepatu kulit sebagai volume produk terbesar dalam UMKM Alas Kaki tersebut. Pada tahap awal, metode K-Medoids clustering digunakan untuk mengelompokkan pelanggan dengan menggunakan model LRFM sehingga dapat menghitung CLV pada tiap segmen pelanggan. Tiap klaster tersebut dianalisis karakteristiknya berdasarkan model LRFM, CLV, dan pemetaan klaster pada Customer Value Matrix (CVM). Strategi retensi pelanggan dirumuskan dan ditentukan prioritasnya sesuai karakteristik klaster yang terbentuk menggunakan metode Complex Proportional Assessment (COPRAS). Penelitian ini menghasilkan 3 klaster pelanggan yang terbentuk dan 7 rekomendasi strategi peningkatan loyalitas pelanggan dengan tiga prioritas teratas pada tiap klaster.

---

The positive performance growth of the footwear industry with the increasing demand for domestic footwear is a great opportunity for businesses to develop their business in footwear, including Micro, Small and Medium Enterprises. Along with the government's encouragement of the digitalization of MSMEs, more and more footwear MSMEs are marketing their products through e-commerce. This has resulted in increased competition among footwear MSMEs in e-commerce in winning business competitions. One of the efforts in maintaining long-term profits is the implementation of customer relationship management to increase customer loyalty. Therefore, this research aims to identify customer characteristics through customer segmentation based on Customer Lifetime Value (CLV) with the Length, Recency, Frequency, Monetary (LRFM) model approach and formulate also determine customer retention strategies. This research focuses on segmenting leather shoe customers as the largest volume of products in this company. In the initial stage, the K- Medoids clustering method is used to group customers using the LRFM model so as to calculate CLV in each customer segment. Each cluster is analyzed for characteristics based on the LRFM model, CLV, and cluster mapping on the Customer Value Matrix (CVM). Customer retention strategies are formulated and prioritized according to the characteristics of the clusters formed using the Complex Proportional Assessment (COPRAS) method. This research resulted in 3 customer clusters formed and 7 recommendations for strategies to increase customer loyalty with the top three priorities in each cluster."

"

Pertumbuhan ekonomi pada sektor Fashion khususnya pakaian etnik modern di Indonesia memberikan peluang yang besar bagi para pemilik usaha fashion etnik modern, termasuk Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM). Dengan daya saing yang semakin meningkat, UMKM perlu membangun manajemen hubungan pelanggan yang kuat untuk meningkatkan dan mempertahankan loyalitas pelanggan. Pencarian informasi mengenai karakteristik pelanggan lebih lanjut dilakukan dengan menggunakan Customer Lifetime Value (CLV) untuk melihat kontribusi pelanggan terhadap profitabilitas perusahaan. Penelitian ini bertujuan untuk memetakan segmentasi pelanggan dengan menggunakan metode K-Means Clustering dan Agglomerative Hierarchical Clustering berdasarkan variabel Recency, Frequency, dan Monetary (RFM). Terdapat 4 (empat) segmen yang terbentuk dalam penelitian ini. Selanjutnya, metode Analytical Hierarchy Process (AHP) digunakan untuk memperoleh bobot kepentingan dari model RFM. Hasil AHP menunjukkan bahwa frequency adalah variabel yang paling penting pada penelitian ini. Selanjutnya, dilakukan perhitungan Customer Lifetime Value (CLV) untuk mengetahui nilai dan karakteristik pelanggan dengan memberikan peringkat pada 4 (empat) segmen optimal yang dihasilkan. Selain metode CLV, metode Customer Value Matrix (CVM) juga digunakan untuk mengetahui karakteristik pelanggan pada setiap klaster. Setiap klaster akan diberikan rekomendasi strategi peningkatan loyalitas pelanggan berdasarkan karakteristik masing-masing klaster yang terbentuk.

---

Economic growth in the fashion sector, especially modern ethnic clothing in Indonesia, provides great opportunities for modern ethnic fashion business owners, including Micro, Small and Medium Enterprises (MSMEs). With increasing competitiveness, MSMEs need to build strong customer relationship management to increase and maintain customer loyalty. Extracting information regarding characteristics of customers is carried out using Customer Lifetime Value (CLV) to measure the contribution of customers to company profits. This research aims to establish customer segmentation using K-Means Clustering and Agglomerative Hierarchical Clustering methods based on Recency, Frequency, and Monetary (RFM) variables. There are 4 (four) segments formed in this study. Furthermore, the Analytical Hierarchy Process (AHP) method is used to obtain the importance weight of the RFM model. The results show that frequency is the most important variable in this study. Then, a Customer Lifetime Value (CLV) calculation is performed to find out the value and characteristics of customers by ranking the 4 (four) optimal segments that are generated. In addition to the CLV method, the Customer Value Matrix (CVM) method is also used to determine customer characteristics in each cluster. Each cluster will be given recommendations on strategies to increase customer loyalty based on the characteristics of each cluster formed.

"

"Perkembangan industri fesyen muslim di Indonesia memberikan peluang yang baik bagi para penjual produk fesyen muslim, termasuk Usaha Menengah, Kecil, dan Mikro (UMKM). Seiring dengan itu, perkembangan teknologi dan adopsi e-commerce di Indonesia juga meningkat pesat. UMKM perlu meningkatkan daya saingnya untuk bersaing di pasar dengan mempertahankan loyalitas pelanggan dan memanfaatkan teknologi seperti e-commerce. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui nilai loyalitas setiap pelanggan menggunakan Customer Lifetime Value (CLV), melakukan segmentasi pelanggan berdasarakan loyalitasnya, dan merancang strategi pengembangan pelanggan untuk UMKM Indonesia di industri fesyen muslim yang telah memanfaatkan e-commerce untuk menjual produk mereka menggunakan metode Complex Proportional Assessment (COPRAS). Metode K-Means Clustering digunakan untuk mengelompokkan pelanggan menjadi beberapa cluster dan variabel Recency, Frequency, dan Monetary (RFM) digunakan untuk menghitung nilai CLV dari setiap pelanggan. Terdapat tiga klaster pelanggan yang terbentuk dalam penelitian ini dengan tujuh strategi pengembangan pelanggan yang dipilih dari berbagai klaster berdasarkan karakteristik masing-masing klaster yang terbentuk. Rekomendasi strategi yang diusulkan bertujuan untuk meningkatkan loyalitas pelanggan dan daya saing UKM fesyen muslim yang menjadi objek penelitian ini.

---

The development of the muslim fashion industry in Indonesia provides good opportunities for sellers of Muslim fashion products, including for Medium, Small, and Micro Enterprises (MSMEs). Along with this, the development of technology and the adoption of e-commerce in Indonesia are also increasing rapidly. MSMEs need to improve their competitiveness to compete in the market by retaining customer’s loyalty and utilizing technology such as e-commerce. This study aims to determine the value of customers using customer lifetime value (CLV), segmenting customer based on their loyalty value, and design customer development strategies for Indonesian MSMEs in Muslim fashion industry, that has adopted e-commerce to sell their product, using Complex Proportional Assessment (COPRAS) method. The K-Means Clustering method is used to segment customers into several clusters and Recency, Frequency, and Monetary (RFM) variables are used to calculate CLV value of each customer. There are three customer clusters formed in this study with seven customer development strategies selected from various clusters based on the characteristics of each formed cluster. The proposed strategy recommendations aim to increase customer loyalty and competitiveness of Muslim fashion SMEs which are the object of this research.

"

"Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis penerapan metode Customer Profitability Analysis dan Customer Lifetime Value dalam pengelolaan pelayanan terhadap pelanggan. Penentuan pelayanan terhadap pelanggan dilakukan dengan mengklasifikasikan pelanggan menjadi beberapa kategori yang didasarkan pada nilai Customer Profitability Analysis dan Customer Lifetime Value yang dimiliki oleh setiap pelanggan. Penelitian ini merupakan penelitian studi kasus dengan menggali fenomena pada satu unit analisis yaitu salah satu kantor cabang PT. X di Provinsi Lampung yang bergerak pada industri farmasi. Data yang diolah pada penelitian ini merupakan data primer yang didapatkan langsung dari bagian akuntansi dan bagian administrasi penjualan kantor cabang serta data sekunder yang didapatkan dari media online baik itu yang berasal dari institusi pemerintahan maupun swasta. Penelitian ini menggunakan purposive sampling yang didasarkan pada pendekatan pareto, yakni 20% dari total pelanggan atau sejumlah 193 pelanggan dan 20% dari total merek produk atau sejumlah 348 produk yang memberikan pendapatan tertinggi bagi kantor cabang pada tahun 2018. Penelitian ini menghasilkan gambaran mengenai perbedaan klasifikasi pelanggan atas hasil perhitungan Customer Profitability ketika diukur menggunakan metode Customer Profitability Analysis serta Customer Lifetime Value, dan memberikan dasar atas pengambilan keputusan yang dilakukan oleh manajemen terkait pengelolaan pelanggan yang berupa klasifikasi pelanggan yang terbagi menjadi empat kategori, yakni High value customer, declining customer, growing customer, dan Low value customer.

---

This study aims to analyze the application of Customer Profitability Analysis and Customer Lifetime Value methods in managing Customer Relationship Management. Customer service determined by classifying customers into several categories based on the value of Customer Profitability Analysis and Customer Lifetime Value that is owned by each customer. This research is a case study research by exploring the phenomenon in one unit of analysis, which is one of the branch offices of PT. X in Lampung Province which is engaged in the pharmaceutical industry. The data processed in this study is primary data obtained directly from the accounting department and the branch office sales administration as well as secondary data obtained from online media both from government and private institutions. This study uses purposive sampling which is based on the Pareto approach, which is 20% of total customers or 193 customers and 20% of total product brands or a number of 348 products that provide the highest revenue for branch offices in 2018. This study provides an overview of the classification differences customers on the results of the calculation of Customer Profitability when measured using the Customer Profitability Analysis method and Customer Lifetime Value, and provide the basis for decision making by management related to customer management in the form of customer classification which is divided into four categories, namely High value customers, declining customers, growing customer, and Low value customer."

"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"

"Perusahaan Business-to-Business B2B semakin berkembang dari tahun ke tahun. Menurut hasil survei, setiap tahunnya perusahaan B2B akan kehilangan pelanggan mereka sebesar 9 - 10 dan akan membutuhkan biaya 4 kali lebih mahal untuk memperoleh pelanggan baru dibanding mempertahankan hubungan dengan pelanggannya. Oleh karena itu, perusahaan perlu mempertahankan pelanggan mereka dengan menerapkan Customer Relationship Management CRM. Penelitian Ini bertujuan untuk menghitung Customer Lifetime Value CLV pada perusahaan B2B di Indonesia, khususnya industri manufaktur mesin dan peralatan. Pelanggan disegmentasi berdasarkan variabel Recency, Frequency, dan Monetary RFM dan dikelompokkan menggunakan metode K-means. Relational Database Management System digunakan untuk mendapatkan informasi variabel RFM menggunakan Microsoft Access. Bobot variabel RFM digunakan untuk menghitung CLV dengan menggunakan Analytical Hierarchy Process AHP. Hasil pengelompokkan pelanggan perusahaan B2B sebanyak 5 kluster, dimana kluster 2 merupakan kelompok pelanggan yang paling loyal dan kluster 4 merupakan kelompok pelanggan paling tidak berharga valueless berdasarkan hasil CLV. Hasil analisis CLV untuk setiap kluster juga menjadi dasar pengusulan strategi untuk perusahaan B2B agar dapat terus mempertahankan dan menciptakan hubungan yang baik dengan para pelanggan mereka untuk mendorong pembelian mereka yang berkelanjutan dimasa depan.

---

Business to Business B2B companies are growing from year to year. According to survey result, B2B companies will lose their customers by 9 10 per year and will cost 4 times more expensive to acquire new customers instead of retaining their existing customers. Hence, company have to retain their existing customers by implementing Customer Relationship Management CRM.

This study aims to calculate Customer Lifetime Value CLV , in B2B company in Indonesia, specifically machinery and equipment manufacturing industry. Customers are segmented based on Recency, Frequency, and Monetary RFM variables and grouped using K means method. Relational Database Management System is used to obtain information related to RFM variables using Microsoft Access. Weighted RFM are used to calculate CLV using Analytical Hierarchy Process AHP.

The result of grouping B2B company rsquo s customers is 5 clusters, where cluster 2 has the most loyal customers and cluster 4 has the most valueless customers based on CLV. The CLV analysis result for each cluster become the basis for proposing strategies for B2B company not only in order to retain their customers but also enhancing a good relationship to the customers to expand continues purchase in the future. "

"Semakin ketatnya persaingan bisnis dalam industri peternakan ayam ras petelur (layer) memberikan dampak terhadap profitabilitas perusahaan. Perusahaan seringkali berupaya meningkatkan loyalitas pelanggan untuk memaksimalkan profitabilitas. Penelitian ini bertujuan membantu PT X mengelola hubungan loyalitas dan profitabilitas pelanggan dengan pendekatan Customer Lifetime Value (CLV). Metode yang digunakan dalam penelitian kualitatif ini adalah metode deskriptif dengan data primer dan sekunder. Hasil penelitian memperlihatkan tidak terdapat keterkaitan antara loyalitas dan profitabilitas. Implementasi CLV memberikan pertimbangan bagi perusahaan dalam mengalokasikan sumber daya pemasaran untuk mengelola loyalitas dan meningkatkan profitabilitas pelanggan. Selanjutnya, penelitian ini menyarankan PT X meningkatkan komunikasi dan pelayanan, menetapkan jumlah pesanan minimum sesuai jarak pengiriman, membuat program loyalitas pelanggan, dan melakukan penyusunan laporan profitabilitas pelanggan serta pengukuran CLV.

---

Increasing business competition in the layer poultry industry has an impact on the company's profitability. Company often tries to increase customer loyalty in order to maximize profitability. The research aims to help PT X manage the relationship between loyalty and profitability by using the Customer Lifetime Value approach (CLV). This qualitative research uses descriptive method, with primary and secondary data.

The result shows there is no relationship between loyalty and profitability. CLV implementation provides consideration for company in allocating marketing resources to manage loyalty and increase profitability. Furthermore, this research provide suggestions to PT X to improve its communication and services, set minimum order quantities according to the delivery distance, and create customer loyalty programs, customer's profitability report annually as well as the CLV measurement."

"Pertumbuhan minat investasi seperti perhiasan emas di Indonesia memberikan peluang yang baik bagi para pemilik usaha perhiasan emas, termasuk Usaha Menengah, Kecil, dan Mikro (UMKM). Seiring dengan hal tersebut, perkembangan zaman dan teknologi mengarahkan perubahan pola belanja masyarakat Indonesia menuju pembelanjaan online melalui e-commerce. Dengan meningkatnya daya saing, UMKM perlu membangun customer relationship management guna meningkatkan loyalitas pelanggan. Untuk itu, penelitian ini bertujuan untuk mengetahui perilaku pelanggan melalui segmentasi pelanggan dan merancang strategi pengembangan pelanggan UMKM Perhiasan Emas. Metode K-Means Clustering digunakan untuk mengelompokkan pelanggan menjadi beberapa klaster berdasarkan variabel Recency, Frequency, dan Monetary (RFM). Metode Customer Lifetime Value (CLV) dan Customer Value Matrix (CVM) juga digunakan untuk mengetahui karakteristik pelanggan pada setiap klaster. Setiap klaster akan dirancang strategi pengembangan dengan penentuan prioritas menggunakan Complex Proportional Assessment (COPRAS). Terdapat empat klaster pelanggan yang terbentuk dalam penelitian ini dengan delapan rekomendasi strategi peningkatan loyalitas pelanggan berdasarkan karakteristik masing-masing klaster yang terbentuk.

---

The growing interest in investments such as gold jewelry in Indonesia provides good opportunities for gold jewelry business owners, including Medium, Small and Micro Enterprises(MSMEs). Along with this, the times and technology have directed changes in spending behavior of the Indonesian people towards online shopping through e-commerce. With increasing competitiveness, MSMEs need to develop customer relationship management to maintain and increase customer loyalty. For this reason, this study aims to determine customer behavior through customer segmentation and design customer development strategies for Indonesian Gold Jewerly MSMEs. The K-Means Clustering method is used to group customers into several clusters based on Recency, Frequency, and Monetary variables. Customer Lifetime Value(CLV) and Customer Value Matrix(CVM) methods are also used to determine the characteristics of customers in each cluster. Each cluster will be designed with a development strategy with prioritization using the Complex Proportional Assessment(COPRAS). In this study, there are four clusters with eight recommendation strategies to increase customer loyalty based on the characteristics of each cluster."