Saat ini, bagian penting dalam berbisnis adalah mengidentifikasi berbagai pelanggan yang membeli produk/layanan yang ditawarkan dan menjalin hubungan dengan mereka sehingga mereka tetap menjadi sumber pendapatan bagi bisnis di masa depan. Salah satu cara untuk mendapatkan pemahaman yang lebih mendalam tentang pelanggan adalah dengan mengelompokkan mereka ke dalam beberapa kelompok dan mengkaji karakteristik masing-masing kelompok. Kompetitif pasar yang ada pada saat ini di mana pelanggan memiliki banyak pilihan untuk memilih, menganalisis perilaku pelanggan dan memilih metode pemasaran yang tepat dapat menentukan apakah perusahaan dapat bertahan dalam persaingan. Pemahaman yang benar tentang perilaku pelanggan adalah salah satu aspek terpenting dari manajemen hubungan pelanggan. Dengan penggunaan teknologi informasi yang meningkat pesat di berbagai bidang bisnis, pengumpulan data membutuhkan analisis yang lebih canggih untuk mendapatkan pengetahuan yang akurat dan pemahaman yang mendalam tentang perilaku pelanggan dan pola pembelian dalam rangka untuk mengadopsi strategi pemasaran dan menanggapi kebutuhan pelanggan. Akibatnya, kebutuhan akan alat analisis dan penambangan data pelanggan sebagai prasyarat untuk mengadopsi pendekatan pemasaran dan managemen hubungan pelanggan yang tepat untuk memuaskan dan mempertahankan pelanggan lebih dibutuhkan.
Salah satu teknik data mining tersebut adalah segmentasi pelanggan. Data mining dapat membantu perusahaan mengidentifikasi dan melacak perilaku pelanggan dan pola perilaku selama interaksi mereka dengan perusahaan, yang pada akhirnya akan mengarah pada layanan pelanggan yang lebih baik, penjualan yang lebih tinggi, distribusi yang lebih efektif, dan strategi pemasaran.. Dalam hal ini, perlu menggunakan inovasi baru untuk membantu para pengambil keputusan di industri pertanian. Studi sebelumnya menunjukkan bahwa untuk menentukan strategi yang tepat dalam produksi dan penjualan produk pertanian, perlu dilakukan pengelompokan yang tepat. Oleh karena itu, kontribusi utama penelitian ini dan inovasinya dapat dinyatakan dalam menghadirkan metode berdasarkan analisis data besar untuk mengelompokkan pelanggan dengan mempertimbangkan dampak umur pelanggan dan akhirnya menghadirkan strategi yang tepat untuk setiap kelompok.
Selain itu, dalam artikel ini, pelanggan bisnis-ke-bisnis dari suatu bisnis diperiksa dan disegmentasikan menggunakan model nilai kebaruan, frekuensi, dan moneter. Penelitian ini menggunakan model RFM untuk melakukan segmentasi pelanggan melalui pengelompokan dengan algoritma kmeans. Indeks Davies–Bouldin digunakan untuk mengevaluasi kualitas kelompok (segmen), dan pada akhirnya, setiap cluster juga diperkirakan. Dalam studi ini, model RFM dan algoritme k-means digunakan untuk mengelompokkan 12 kelompok pelanggan B2B utama dari sebuah perusahaan makanan, masing-masing kelompok mewakili pasar konsumen yang serupa (misalnya, rumah sakit, universitas, kotamadya). Hasil menunjukkan bahwa mengelompokkan pelanggan ke dalam tiga klaster dapat meningkatkan nilai pembelian dan umur pelanggan mereka. Industrialisasi meningkatkan volume modal dalam industri pertanian. juga membantu memodernisasi pertanian dan dengan demikian meningkatkan produksi Mengenai hubungan antara sektor pertanian dan jasa, dapat disebutkan bahwa kedua subsektor transportasi dan komunikasi memiliki hubungan langsung dengan industry pertanian; hubungan antara jumlah transportasi dan total biaya meningkat. kemampuan mempertahankan produk pertanian dalam menghadapi perubahan teknologi di dunia yang bergerak cepat menuju pertumbuhan perdagangan dan globalisasi.
Salah satu aplikasi manajerial yang paling penting dari penelitian ini adalah masalah strategi perbaikan di industry pertanian. Menerapkan pendekatan pembelajaran mesin mampu mengidentifikasi beberapa strategi yang efektif. Pendekatan ini juga dapat diterapkan pada tantangan lain dari industri pertanian. Misalnya, pendekatan ini dapat digunakan untuk memasok peralatan industri dan pertumbuhan dan perkembangan pertanian untuk menentukan strategi relevan terbaik. Keterbatasan terpenting dari penelitian ini adalah ketergantungan yang tinggi pada input data. Kurangnya semua ketersediaan data yang diperlukan menyebabkan tidak tercapainya output yang diinginkan. Selain itu, untuk menyempurnakan penelitian ini disarankan untuk fokus pada pengoptimalan pengelompokan pelanggan dan menggunakan algoritme meta-heuristik baru seperti algoritma Grey Wolf Optimizer dan Ant Lion Optimization.
Penulis: Trias Mahmudiono
Judul: Application of Data Mining Methods in Grouping Agricultural Product Customers
Untuk mengetahui artikel secara lebih detail, maka dapat mengunjungi link dibawah :
