分级客户使用k -刻薄的客户案例研究

Ira Ariati, Reza Nugraha Norsa, Lurinjani Akhsan, Jerry Heikal
{"title":"分级客户使用k -刻薄的客户案例研究","authors":"Ira Ariati, Reza Nugraha Norsa, Lurinjani Akhsan, Jerry Heikal","doi":"10.59141/cerdika.v3i7.639","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Penelitian ini bertujuan untuk melakukan segmentasi pelanggan menggunakan metode K-Means Clustering dalam kasus pelanggan susu UHT Greenfield. Segmentasi pelanggan penting untuk memahami preferensi, kebutuhan, dan karakteristik pelanggan yang berbeda, sehingga perusahaan dapat mengarahkan upaya pemasaran dengan lebih efektif. Metode K-Means Clustering digunakan untuk mengelompokkan pelanggan berdasarkan atribut tertentu, seperti preferensi rasa, alamat pengiriman, dan depot penjualan. Data pelanggan Greenfield UHT Milk dikumpulkan, termasuk variabel seperti frekuensi pembelian, volume pembelian, dan preferensi rasa. Data penelitian dianalisis menggunakan analisis K-Means Clustering. Hasil penelitian dikategorikan menjadi 3 klaster, yaitu: 1. Klaster Premium : Pengiriman terbanyak ke Pamengkasan, produk terbanyak yang dibeli adalah Greenfield UHT full cream 250 ml, Meskipun kuantitas pembelian tidak terlalu tinggi, mereka menghasilkan penjualan yang signifikan, karena mereka menyukai kemasan minuman tunggal yang lebih besar yaitu 250 ml2. Cluster Sedang: Pengiriman terbanyak ke Jembrana, produk yang paling banyak dibeli adalah Greenfield UHT full cream 125 ml, Jumlah penjualan yang sedikit, produk yang dibeli dengan ukuran terkecil, membuat cluster ini memberikan penjualan terkecil di antara cluster lainnya dan mereka fokus pada harga dalam pembelian mereka3. Cluster Curah Pengiriman terbanyak ke Jember, Produk yang banyak dibeli adalah Greenfield UHT full cream 250 ml, Intensitas pembelian mereka kecil tetapi jumlah pembelian mereka sangat besar sehingga menghasilkan nilai jual yang signifikan.","PeriodicalId":9972,"journal":{"name":"Cerdika: Jurnal Ilmiah Indonesia","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-07-25","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"SEGMENTASI PELANGGAN MENGGUNAKAN K-MEANS CLUSTERING STUDI KASUS PELANGGAN UHT MILK GREENFIELD\",\"authors\":\"Ira Ariati, Reza Nugraha Norsa, Lurinjani Akhsan, Jerry Heikal\",\"doi\":\"10.59141/cerdika.v3i7.639\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Penelitian ini bertujuan untuk melakukan segmentasi pelanggan menggunakan metode K-Means Clustering dalam kasus pelanggan susu UHT Greenfield. Segmentasi pelanggan penting untuk memahami preferensi, kebutuhan, dan karakteristik pelanggan yang berbeda, sehingga perusahaan dapat mengarahkan upaya pemasaran dengan lebih efektif. Metode K-Means Clustering digunakan untuk mengelompokkan pelanggan berdasarkan atribut tertentu, seperti preferensi rasa, alamat pengiriman, dan depot penjualan. Data pelanggan Greenfield UHT Milk dikumpulkan, termasuk variabel seperti frekuensi pembelian, volume pembelian, dan preferensi rasa. Data penelitian dianalisis menggunakan analisis K-Means Clustering. Hasil penelitian dikategorikan menjadi 3 klaster, yaitu: 1. Klaster Premium : Pengiriman terbanyak ke Pamengkasan, produk terbanyak yang dibeli adalah Greenfield UHT full cream 250 ml, Meskipun kuantitas pembelian tidak terlalu tinggi, mereka menghasilkan penjualan yang signifikan, karena mereka menyukai kemasan minuman tunggal yang lebih besar yaitu 250 ml2. Cluster Sedang: Pengiriman terbanyak ke Jembrana, produk yang paling banyak dibeli adalah Greenfield UHT full cream 125 ml, Jumlah penjualan yang sedikit, produk yang dibeli dengan ukuran terkecil, membuat cluster ini memberikan penjualan terkecil di antara cluster lainnya dan mereka fokus pada harga dalam pembelian mereka3. Cluster Curah Pengiriman terbanyak ke Jember, Produk yang banyak dibeli adalah Greenfield UHT full cream 250 ml, Intensitas pembelian mereka kecil tetapi jumlah pembelian mereka sangat besar sehingga menghasilkan nilai jual yang signifikan.\",\"PeriodicalId\":9972,\"journal\":{\"name\":\"Cerdika: Jurnal Ilmiah Indonesia\",\"volume\":null,\"pages\":null},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2023-07-25\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Cerdika: Jurnal Ilmiah Indonesia\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.59141/cerdika.v3i7.639\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Cerdika: Jurnal Ilmiah Indonesia","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.59141/cerdika.v3i7.639","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

摘要

本研究的目的是使用超高频牛奶客户的k -刻薄方法对客户进行细分。细分客户对了解不同客户的偏好、需求和特点很重要,这样企业才能更有效地引导营销努力。k -均值方法用于根据口味偏好、邮寄地址和销售仓库等特定属性对客户进行分类。格林菲尔德超高频牛奶客户数据收集,包括采购频率、购买量和口味偏好等变量。研究数据是通过从k -意义上的聚类分析分析的。研究结果分为三组,一组。高级集群:到中国最多的产品是格林菲尔德超额奶油250毫升,虽然购买数量不是很高,但它们的销量很高,因为它们更喜欢一个更大的饮料包装,即250 ml2。中型集群:最多的转移到Jembrana,最受欢迎的产品是绿色菲尔德全奶油125毫升,销售数量很少,价格最低的产品,导致这些集群在其他集群中销售最小,并专注于它们购买的价格。对Jember来说,大多数购买的产品是Greenfield全乳液250毫升,其购买规模小,但购买数量大,足以产生一个重大的销售价值。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
查看原文
分享 分享
微信好友 朋友圈 QQ好友 复制链接
本刊更多论文
SEGMENTASI PELANGGAN MENGGUNAKAN K-MEANS CLUSTERING STUDI KASUS PELANGGAN UHT MILK GREENFIELD
Penelitian ini bertujuan untuk melakukan segmentasi pelanggan menggunakan metode K-Means Clustering dalam kasus pelanggan susu UHT Greenfield. Segmentasi pelanggan penting untuk memahami preferensi, kebutuhan, dan karakteristik pelanggan yang berbeda, sehingga perusahaan dapat mengarahkan upaya pemasaran dengan lebih efektif. Metode K-Means Clustering digunakan untuk mengelompokkan pelanggan berdasarkan atribut tertentu, seperti preferensi rasa, alamat pengiriman, dan depot penjualan. Data pelanggan Greenfield UHT Milk dikumpulkan, termasuk variabel seperti frekuensi pembelian, volume pembelian, dan preferensi rasa. Data penelitian dianalisis menggunakan analisis K-Means Clustering. Hasil penelitian dikategorikan menjadi 3 klaster, yaitu: 1. Klaster Premium : Pengiriman terbanyak ke Pamengkasan, produk terbanyak yang dibeli adalah Greenfield UHT full cream 250 ml, Meskipun kuantitas pembelian tidak terlalu tinggi, mereka menghasilkan penjualan yang signifikan, karena mereka menyukai kemasan minuman tunggal yang lebih besar yaitu 250 ml2. Cluster Sedang: Pengiriman terbanyak ke Jembrana, produk yang paling banyak dibeli adalah Greenfield UHT full cream 125 ml, Jumlah penjualan yang sedikit, produk yang dibeli dengan ukuran terkecil, membuat cluster ini memberikan penjualan terkecil di antara cluster lainnya dan mereka fokus pada harga dalam pembelian mereka3. Cluster Curah Pengiriman terbanyak ke Jember, Produk yang banyak dibeli adalah Greenfield UHT full cream 250 ml, Intensitas pembelian mereka kecil tetapi jumlah pembelian mereka sangat besar sehingga menghasilkan nilai jual yang signifikan.
求助全文
通过发布文献求助,成功后即可免费获取论文全文。 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
期刊最新文献
Hubungan Kejadian Sifilis dengan Human Immunodeficiency Virus (HIV)1.2 Pada Pekerja Seks Komersial Pengaruh Penggunaan Jahe Gajah, Jahe Emprit, dan Jahe Merah dalam Pembutan Bir Pletok Serbuk Terhadap Kualitas Fisik dan Daya Terima Konsumen Analisis Dana Perimbangan dan Pendapatan Asli Daerah terhadap Belanja Daerah di Kabupaten Mamasa Peranan Dinas Lingkungan Hidup dalam Pengelolaan Sampah di Kabupaten Tana Toraja Ect Spinal Block sebagai Anestesi pada Anak-Anak
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
现在去查看 取消
×
提示
确定
0
微信
客服QQ
Book学术公众号 扫码关注我们
反馈
×
意见反馈
请填写您的意见或建议
请填写您的手机或邮箱
已复制链接
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
×
扫码分享
扫码分享
Book学术官方微信
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术
文献互助 智能选刊 最新文献 互助须知 联系我们:info@booksci.cn
Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。
Copyright © 2023 Book学术 All rights reserved.
ghs 京公网安备 11010802042870号 京ICP备2023020795号-1