Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
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.

Abstrak :
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.

Abstrak :
Bisnis pada bidang penyedia jasa layanan telekomunikasi merupakan bisnis yang sangat menjanjikan khususnya di Indonesia. Kebutuhan akan layanan telekomunikasi di Indonesia menjadi sebuah ladang bisnis yang sangat vital. PT. Hutchinson 3 salah satu perusahaan penyedia jasa layanan telekomunikasi di Indonesia adalah yang memiliki tingkat pengguna hingga 14,08 persen dari total pengguna di Indonesia. PT. Hutchinson 3 Indonesia menargetkan pengingkatan pengguna 15% di tahun mendatang. Oleh karena itu penerapan customer relationship management (CRM) sangat diperlukan untuk menciptakan strategi yang tepat. Dalam melakukan penjualan produknya PT. Hutchinson 3 Indonesia mengandalkan retailer konvensional sebagai ujung tombak pemasaran. Namun permasalahan yang ada yaitu banyaknya retailer dengan berbagai macam karakteristik akan sangat berpengaruh bagi performa penyedia jasa layanan telekomunikasi dalam melakukan pengembangan. Oleh karena itu perlu dilakukan penyelesaian masalah dengan membentuk segmentasi berupa kelompok retailer, yang nantinya akan dilakukan perhitungan nilai customer lifetime value (CLV) menggunakan indikator recency, frequency, dan monetary (RFM) yang selanjutnya didapatkan strategi-stategi berdasarkan karakteristik tiap kelompok. Hasil dari penelitian yang sudah dilakukan didapatkan 3 kelompok retailer dengan karakteristik yang berbeda-beda. Indikator monetary merupakan indikator yang memiliki bobot paling tinggi dalam perhitungan CLV. Hasil klasterisasi serta perhitungan CLV didapatkan 3 karakteristik kelompok retailer. Kelompok Gold merupakan retailer dengan loyalitas dan profitabilitas tinggi, kelompok Silver merupakan retailer dengan loyalitas dan profitabilitas menengah, dan kelompok Bronze retailer merupakan reatiler dengan loyalitas dan profitabilitas tinggi. Hasil analisis strategi berdasarkan karakteristik kelompok yang direkomendasikan untuk kelompok Gold adalah strategi yang cenderung untuk menghilangkan kejenuhan. Rekomendasi strategi untuk kelompok Silver adalah untuk memicu atau trigger sehingga tingkat loyalitas meningkat, dan rekomendasi untuk kelompok Bronze adalah strategi market engagement dengan memberikan edukasi serta pengenalan produk yang lebih baik ......Business in the field of telecommunications service providers is a very promising business, especially in Indonesia. The need for telecommunications services in Indonesia is a very vital business field. One of the telecommunication service provider companies in Indonesia has a user level of up to 14.08 percent of the total users in Indonesia. PT. Hutchinson 3 Indonesia targets a 15% increase in users in the coming year. Therefore the application of customer relationship management (CRM) is necessary to create the right strategy. In selling its products, PT. Hutchinson 3 Indonesia relies on conventional retailers as the spearhead of marketing. However, the problem is that the number of retailers with various characteristics will greatly affect the performance of telecommunications service providers in carrying out development. Therefore it is necessary to solve the problem by forming segmentation in the form of retailer groups, which will later calculate the value of customer lifetime value (CLV) using indicators of recency, frequency, and monetary (RFM) which then obtain strategies based on the characteristics of each group. The results of the research that has been done show that there are 3 groups of retailers with different characteristics. The monetary indicator is an indicator that has the highest weight in CLV calculations. Clustering results and CLV calculations show 3 characteristics of the retailer group. The Gold group is a retailer with high loyalty and profitability, the Silver group is a retailer with medium loyalty and profitability, and the Bronze group is a retailer with high loyalty and profitability. The results of the analysis of strategies based on group characteristics recommended for the Gold group are strategies that tend to eliminate saturation. The strategy recommendation for the Silver group is to trigger or trigger so that the level of loyalty increases, and the recommendation for the Bronze group is a market engagement strategy by providing better education and product introduction.

Abstrak :
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.

Abstrak :

Jamu merupakan obat tradisional Indonesia yang sudah menjadi bagian dari budaya. Meningkatnya permintaan obat tradisional khususnya Jamu di Indonesia akibat pandemi COVID-19 memberikan peluang bagi bisnis obat tradisional dan jamu. Peningkatan permintaan menyebabkan munculnya UKM baru produk tradisional dan kesehatan, pada saat yang sama, transaksi pembelian online juga meningkat, mendorong UKM untuk beralih ke e-commerce. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui segmentasi dan nilai setiap segmen pelanggan menggunakan CLV dan mengembangkan strategi untuk setiap segmentasi pelanggan dalam rangka meningkatkan loyalitas pelanggan. Metode K-Means Clustering digunakan untuk mengelompokkan pelanggan menjadi beberapa cluster dan nilai CLV digunakan untuk menentukan nilai setiap segmen pelanggan dengan variabel Recency, Frequency, dan Monetary (RFM). Penyebaran klaster dengan menggunakan Customer Value Matrix (CVM) juga dilakukan untuk memastikan karakteristik klaster. Data sekunder diperoleh dari transaksi penjualan. Analisis penjualan produk dilakukan dengan menggunakan metode Association Rule yang menghasilkan salah satu strategi dalam Customer Development. Hasil penelitian menghasilkan 5 cluster untuk pelanggan dengan 13 strategi untuk keseluruhan cluster. Strategi cross-selling adalah strategi yang direkomendasikan.

---

Jamu is a traditional Indonesian medicine that has become part of the culture. The increasing demand for traditional medicines, especially Jamu in Indonesia due to the COVID-19 pandemic, provides opportunities for the traditional and herbal medicinal business. The increase in demand leads to the emergence of new traditional and health product SMEs, at the same time, online purchase transactions have also increased, encouraging SMEs to switch to e-commerce. This study aims to determine the segmentation and value of each customer segment using CLV and develop strategies for each customer segmentation in order to increase customer loyalty. The K-Means Clustering method is used to segment customers into several clusters and the CLV value is used to determine the value of each customer segment with Recency, Frequency, and Monetary (RFM) variables. Cluster deployment using the Customer Value Matrix (CVM) was also carried out to ensure cluster characteristics. Secondary data obtained from sales transactions. Analysis of product sales is carried out using the Association Rule method which produces one of the strategies in Customer Development. The research resulted in 5 clusters for customers with 13 strategies for the whole cluster. The cross-selling strategy is the recommended strategy.

Abstrak :
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.

Abstrak :
Kenaikan jumlah kelahiran di Indonesia pada era pandemi memberikan peluang bagi usaha perlengkapan Bayi. Bersamaan dengan ini, transaksi pembelian online pun meningkat. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui segmentasi nilai dari setiap segmen pelanggan menggunakan Customer Lifetime Value (CLV) dan menyusun strategi untuk setiap segmentasi pelanggan guna meningkatkan nilai daya saing usaha. Metode K-Means Clustering digunakan untuk mensegmentasi pelanggan menjadi beberapa kluster dan nilai CLV dipakai untuk menentukan nilai dari setiap segmen pelanggan dengan variabel Recency, Frequency, dan Monetary (RFM). Penyebaran kluster menggunakan Customer Value Matrix (CVM) juga dilakukan untuk memastikan karakteristik kluster. Data sekunder didapat dari transaksi penjualan. Analisa penjualan produk dilakukan dengan metode Association Rule yang menghasilkan salah satu strategi dalam Customer Development. Penelitian menghasilkan 5 kluster untuk pelanggan dengan 16 strategi untuk keseluruhan kluster. Strategi cross-selling merupakan strategi yang paling direkomendasikan. ......The increase number of births in Indonesia during the pandemic era provided opportunities for baby equipment businesses. At the same time, online purchase transactions have also increased. This study aims to determine the segmentation and value of each customer segment using CLV and develop strategies for each customer segmentation in order to increase the value of business competitiveness. The K-Means Clustering method is used to segment customers into several clusters and the CLV value is used to determine the value of each customer segment with the RFM variable. Cluster deployment using CVM is also carried out to ensure cluster characteristics. Secondary data is obtained from sales transactions. Analysis of product sales is carried out using the Association Rules method which results in one of the strategies in Customer Development. The research resulted in 5 clusters for customers with 16 strategies for the whole cluster. Cross-selling strategy is the most recommended strategy

Abstrak :
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.

Abstrak :

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.

Abstrak :
Selama sepuluh tahun terakhir telah terjadi pertumbuhan pengguna internet secara signifikan di Indonesia yang diikuti dengan pertumbuhan pembeli digital. Sebagian besar pembeli digital di Indonesia melakukan transaksi untuk membeli produk pakaian yang menjelaskan fenomena dari pertumbuhan e-Commerce fashion di Indonesia. Melihat urgensi untuk mempertahankan pelanggan e-Commerce fashion, maka dilakukan penelitian ini dengan tujuan untuk meningkatkan kualitas layanan berbasis internet yang mempengaruhi tingkat loyalitas pelanggan dengan mengacu kepada segmentasi CLV. Pengelompokan pelanggan dilakukan menggunakan metode K-Means dan Elbow yang mengacu kepada data transaksi yang dimiliki oleh tiga perusahan merek lokal e-Commerce fashion di Indonesia. Hasil pengelompokan pelanggan menunjukkan bahwa pelanggan dikelompokkan ke dalam lima kelompok pelanggan, yaitu kelompok terbaik, bernilai, potensial bernilai, rata-rata, dan potensial tidak bernilai. Kelompok pelanggan rata-rata dan potensial tidak bernilai memiliki jumlah anggota terbanyak. Oleh karena itu, peningkatan kualitas layanan berbasis internet dikhususkan untuk kedua kelompok tersebut agar tingkat loyalitas mereka meningkat dan membawa keuntungan lebih besar bagi pemilik usaha e-Commerce fashion Indonesia. Penelitian ini menemukan delapan dimensi yang dapat meningkatkan kualitas layanan berbasis internet dengan urutan tingkat kepentingan tertinggi hingga terendah yaitu dimensi jaminan, layanan pelanggan, kontak, rancanganweb, keamanan dan privasi, transaksi, informasi pada web, dan pemenuhan pesanan. Diketahui delapan kriteria terpenting yang perlu dipenuhi oleh para pemilik usaha e-Commerce fashion di Indonesia untuk meningkatkan loyalitas pelanggannya, yaitu kriteria penyediaan garansi kepuasan, pengadaan layanan penawaran yang atraktif, kemudahan pelanggan untuk menjangkau perusahaan, kemudahan pelanggan dalam menggunakan website, ketersediaan sistem penjamin privasi pembeli, kemudahan pelanggan dalam melakukan dan menyelesaikan transaksi, relevansi informasi yang disampaikan perusahaan dengan keadaan aktual produk yang ditawarkan, dan ketersediaan pilihan waktu pengiriman.

---

There has been a significant growth of internet users in Indonesia, followed by the growth of digital buyers over the past ten years. Most digital buyers in Indonesia make transactions to buy clothing products which explains the phenomenon of the growth of fashion e-Commerce in Indonesia. Seeing the urgency to maintain e-Commerce fashion customers, this research was conducted with the aims to improve the internet-based quality services that affect the level of customer loyalty by referring to CLV segmentation. Customer grouping was performed using the K-Means and Elbow methods which refer to transaction data owned by three local e-Commerce fashion brand companies in Indonesia. Customer grouping results showed that customers are grouped into five customer groups, namely the best, valuable, potential valuable, average, and potential un-valuable customer group. Average and potentially un-valuable customer groups have the highest number of members so that the improvement of the internet-based quality services is pointed out for both groups in order to increase their loyalty levels and bring greater profits for Indonesian fashion e-Commerce business. This study found eight dimensions that can improve the internet-based quality services, namely guarantee, customer service, contacts, web design, security and privacy, transactions, information on the web, and order fulfillment dimensions. It is known that the eight most important criteria that need to be fulfilled by fashion e-Commerce business owners in Indonesia to increase customer loyalty are the criteria for providing satisfaction guarantees, providing attractive product offering services, convenience for customers to contact companies, easiness in using websites, availability of a privacy guarantee system, convenience of customers in conducting and completing transactions, relevance of information conveyed by the company to the actual state of the product offered, and availability of shipping time options.