Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"

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.

"

"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 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."

"ABSTRACTMasyarakat Ekonomi ASEAN MEA yang terwujud pada tahun 2015, membawa banyak kesempatan dan tantangan kepada Indonesia sebagai salah satu negara anggotanya. Untuk menjawab tantangan MEA Indonesia akan mendorong Usaha Kecil dan Menengah UKM dan mengembangkan pengimplementasian industri 4.0. Terdapat lima sektor industri nasional yang akan menjadi unggulan untuk memperkuat fundamental struktur manufaktur Tanah Air dalam mengimplementasikan sistem revolusi industri keempat, dimana salah satu sector tersebut adalah fashion. Dalam usaha memenuhi tanggung jawab tersebut UKM harus dapat meningkatkan daya saing mereka dengan cara mempertahankan pelanggan dan pemanfaatan teknologi. Tujuan dati penelitian ini adalah mendapatkan strategi CRM untuk UKM dibidang fashion melalui segmentasi pelanggan berdasarkan customer lifetime value CLV melalui pendekatan model Recency, Frequency, dan Monetary RFM dan strategi customer development berdasarkan association rules. Didapatkan beberapa strategi customer development dari berbagai kluster yang telah dihasilkan dan strategi cross-selling dari pengolahan pola pembelian pelanggan dengan menggunakan association rules. Strategi tersebut diberikan sehingga UKM dapat perform dalam memanfaatkan e-commerce serta dapat meningkatkan loyalitas pelanggannya serta meningkatkan daya saing.

---

ABSTRACTThe Asean Economic Communities AEC, which has been happening since 2015, brought various challenges and opportunities for Indonesia as a member of ASEAN. To sucessfully face AEC challenges, Indonesia will stimulate Small and Medium Enterprises SMEs and develop the implementation of industry 4.0. There are five national industrial sectors that will be superior to strengthen the fundamentals of the country 39 s economic structure in implementing the fourth industrial revolution system, where one of these sectors is fashion industry. As an effort to fulfill their responsibilities, SMEs needs to be able to improve their market capability by retaining their customers and emerging techologies. As for the purpose of this research is to design CRM strategy for SMEs in the fashion sector by creating customers 39 characteristics segmentation based on customer lifetime value CLV using the Recency, Frequency, and Monetary RFM approach and customer development strategy that is relevant with the products as a result from association rule method. There are several customer development strategies from various clusters that have been generated and cross selling strategies from processing customer purchasing patterns using association rules so that these SMEs can perform by utilizing e commerce as well as improving customers 39 loyality and improving market capabilities. "

"Pertumbuhan ritel modern seperti supermarket semakin meningkat sehingga menimbulkan persaingan ketat antar ritel modern. Oleh karena itu, perusahaan perlu membangun manajemen hubungan pelanggan yang kuat guna mempertahankan bahkan meningkatkan loyalitas pelanggan. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan segmentasi pelanggan berdasarkan Customer Lifetime Value (CLV) dengan pendekatan model Length, Recency, Frequency, Monetary (LRFM) serta menentukan strategi untuk setiap segmen pelanggan. 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 LRFM. Kemudian pemetaan klaster menggunakan Customer Value Matrix (CVM) dilakukan untuk memastikan karakteristik klaster pelanggan. Data produk yang dimiliki juga diolah dengan metode Market Basket Analysis (association rules) untuk mendapatkan pola perilaku belanja pelanggan serta menghasilkan rekomendasi produk sebagai strategi product affinity yang dapat diterapkan pihak supermarket. Kemudian dirumuskan 8 kategori strategi customer retention untuk dilakukan penilaian prioritas dengan metode ARAS (Additive Ratio Assessment) sebagai bagian dari strategi Customer-Centric dan menghasilkan 30 buah strategi yang dapat diterapkan pihak supermarket.

---

The expansion of modern retail such as supermarkets is fostering severe competition among modern retailers. Therefore, businesses must use effective customer relationship management to preserve and even improve client loyalty. The purpose of this study is to segment consumers based on Customer Lifetime Value (CLV) using the Length, Recency, Frequency, and Monetary (LRFM) model and establish strategies for each segment. Customers are segmented using the K-Means Clustering method, which yields four clusters, and the CLV value is utilized to determine the value of each customer cluster with the LRFM variable. The Customer Value Matrix (CVM) is then used to determine the characteristics of the customer clusters through cluster mapping. The owned product data is also analysed using the Market Basket Analysis approach (association rules) to identify patterns of consumer buying behavior and generate product suggestions as part of a product affinity strategy that supermarkets might employ. As part of the CustomerCentric approach, eight types of customer retention strategies were developed for priority assessment utilizing the ARAS (Additive Ratio Assessment) method, resulting in thirty supermarket-applicable tactics."

"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."

"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"

"

Pertumbuhan industri kosmetik dan kecantikan semakin berkembang secara signifikan di Indonesia. Tingkat persaingan yang timbul antar pemilik usaha sejenis mendorong perusahaan untuk bisa menjaga loyalitas pelanggan. Manajemen Hubungan Pelanggan memiliki peranan yang cukup penting untuk menjaga hubungan pelanggan, salah satunya adalah dengan mengidentifikasi nilai hidup pelanggan atau Customer Lifetime Value (CLV). Nilai hidup pelanggan yang tinggi menunjukan loyalitas pelanggan yang semakin tinggi. Sehingga, penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi persebaran karakteristik kelompok segmen pelanggan yang diukur berdasarkan salah satu metrik CLV yaitu variabel Length, Recency, Frequency dan Monetary (LRFM) pada beberapa wilayah. Proses segmentasi pelanggan dilakukan dengan membandingkan beberapa Metode Clustering. Hasil penelitian membuktikan bahwa terdapat tiga kelompok segmen yang terdiri dari kelompok pertama dengan nilai hidup yang tinggi dan loyal terhadap perusahaan, kelompok kedua dengan karakteristik pelanggan pendatang baru yang tidak tetap dan kelompok terakhir merupakan pelanggan tidak tetap dan sudah hilang. Selanjutnya, untuk memperoleh analisis lebih mendalam maka dilakukan proses visualisasi terhadap informasi spasial pelanggan. Kesimpulan akhir dari visualisasi spasial menunjukkan bahwa persebaran segmen pelanggan loyal berada pada wilayah di Pulau Jawa khususnya pada Provinsi Jawa Barat, DKI Jakarta, dan Banten. Luaran penelitian ini diharapkan dapat menjadi acuan dalam mempertahankan pelanggan potensial dan memperluas pangsa pasar perusahaan.

---

Beauty and cosmetics industry in Indonesia has growth significantly. The increasing of competitiveness encourages local companies to maintain their customer loyalty by enhancing Customer Relationship Management (CRM). CRM has an important role to maintain customer relationship by identifying Customer Lifetime Value (CLV). The high value of CLV shows higher customer loyalty. Therefore, this research aims to specify customer segment distribution that has similar lifetime value in several areas based on CLV metrics that consists of Length, Recency, Frequency and Monetary (LRFM). The customer segmentation process is done by comparing several Clustering Methods. The results of the study prove that there are three customer segments consisting of the first group with the characteristics of high value and loyal customers, the second group with the characteristics of uncertain new customers and the last group is uncertain lost customers. Moreover, to obtain more in-depth analysis towards segmentation result, a visualization process is carried out by considering customer spatial information. The result of spatial visualization shows that segmentation distribution of loyal customer is located in West Java, DKI Jakarta and Banten. In summary, these findings can be used as a reference to retain loyal customers, discover potential area and expand company’s market share

"

"Perubahan strategi pemasaran dari transactional marketing menjadi relationship marketing dilakukan oleh perusahaan untuk mempertahankan bisnis yang berkelanjutan (suistanable). Dalam relationship marketing, perusahaan fokus pada pelanggan dengan sasaran untuk memperoleh manfaat jangka panjang. Customer Lifetime Value (CLV) merupakan salah satu metode pengukuran untuk mengetahui manfaat jangka panjang pelanggan. Nilai Seumur Hidup Pelanggan atau lebih dikenal dengan Customer Lifetime Value (CLV) merupakan salah satu pendekatan untuk mengkuantifikasi proyeksi laba (profitabilitas) yang diperoleh perusahaan dari setiap konsumennya. Nilai CLV bisa menjadi justifikasi bagi keputusan investasi perusahaan di bidang pemasaran. Customer lifetime value adalah value pelanggan saat ini dan di masa yang akan datang yang dihasilkan dari hubungan bisnis pelanggan dengan perusahaan. Untuk menghitung CLV dibutuhkan 2 (dua) informasi kunci yaitu customers?profit atau margin dan customer retention rate. Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk menganalisis pengaruh perceived value dan customer commitment terhadap customer loyalty serta pengaruh customer loyalty terhadap CLV di PTKS, perusahaan baja nasional. Penelitian dimulai dengan menyebarkan kuesioner kepada 39 pelanggan B to B dan mengumpulkan data profit margin serta menghitung CLV. Data dianalisis menggunakan metode Partial Least Square (PLS) dan pengolahannya menggunakan software SmartPLS ver 2.0 M3. Hasil penelitian mengindikasikan bahwa perceived value dan customer commitment secara signifikan berpengaruh positif terhadap terbentuknya customer loyalty dan customer loyalty memberikan efek yang kuat terhadap peningkatan CLV. Hasil penelitian membuktikan teori bahwa perceived value dan customer commitment mempengaruhi customer loyalty serta customer loyalty berkontribusi terhadap peningkatan CLV.

---

Changing marketing strategy from transactional marketing to relationship marketing is required by company to maintain its business sustainability. This is because relationship marketing focuses on customer rather than the transaction itself; hence the objective is to get long-term benefits. One of the method used to assess this long-term benefit is Customer Lifetime Value (CLV).

The main objective of this research is to study the contribution of perceived value and customer commitment towards customer loyalty, as well as to see whether customer loyalty affects CLV in PTKS, the national steel company. The research started by sending questionnaires to 39 Business to Business (B-to-B) customers along with collecting profit margin and calculating CLV of them. The collected data then is analyzed by applying Partial Least Square (PLS) method. The software used for calculating PLS is SmartPLS ver 2.0 M3.

The PLS analysis result indicates that perceived value and customer commitment, significantly effects customer loyalty in positive direction, as well as customer loyalty to CLV. This supports the theory which says that customer loyalty is affected by customer perceived value and commitment, and customer loyalty contributes to increasing of CLV."