Analisis Pola Perilaku Pengguna Aplikasi Shopee Dengan Menggunakan Algoritma K-Means Dan Model Rfm (Studi Kasus: Zr Store)

Nafiah, . (2024) Analisis Pola Perilaku Pengguna Aplikasi Shopee Dengan Menggunakan Algoritma K-Means Dan Model Rfm (Studi Kasus: Zr Store). Masters thesis, Universitas Pamulang.

	Text COVER.pdf Restricted to Registered users only Download (794kB)
	Text BAB I.pdf Restricted to Registered users only Download (134kB)
	Text BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (405kB)
	Text BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (347kB)
	Text BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (501kB)
	Text BAB V.pdf Restricted to Registered users only Download (46kB)
	Text JURNAL.pdf Restricted to Registered users only Download (944kB)

Abstract

ZR Store ini dipilih untuk memberikan pemahaman yang mendalam tentang bagaimana pengembangan sistem rekomendasi ini dapat di implementasikan dalam konteks e-commerce yang spesifik. Dengan demikian, penerapan sistem rekomendasi menggunakan metode Algorithm K-Means Clustering dan Model RFM membawa keuntungan baru dalam pemahaman pola perilaku Penerapan K-Means Clustering dengan RFM pada data transaksi pelanggan di ZR Store mengelompokkan pelanggan dalam 3 cluster. hasil menunjukkan cluster 1 merupakan dominan pelanggan dengan total (64,5%) termasuk dalam kategori Pelanggan Loyal, ini dapat dijadikan prioritas utama bagi pemilik ZR Store dalam menjalankan startegi pemasaran di e-comerce. ZR Store dapat melakukan beberapa startegi yaitu penawaran program keanggotaan dengan berbagai keuntungan seperti harga khusus atau diskon, sistem poin dan lain sebagainya. Sedangkan cluster 2 dan 3 merupakan dominan pelanggan di ZR Store dengan total (35,5) pelanggan, dimana ZR Store dapat melakukan cross-selling untuk produk tertentu dalam bentuk promo ataupun paket, dimana produk yang di tawarkan masih menjadi kebutuhan pelangganya dengan cara melihat histori dari pelanggan pada transaksi sebelumnya. beberapa strategi tersebut dapat di terapkan di ZR Store guna merekomendasikan staregi yang memberikan manfaat untuk meningkatkan keuntungan bagi ZR Store.

Item Type:	Thesis (Masters)
Uncontrolled Keywords:	K-Means, RFM, ZR Store, Pola Perilaku, Rekomendasi
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science
Divisions:	Faculty of Engineering, Science and Mathematics > School of Electronics and Computer Science
Depositing User:	miko
Date Deposited:	25 Nov 2024 03:07
Last Modified:	25 Nov 2024 03:07
URI:	http://repository.unpam.ac.id/id/eprint/15317

Actions (login required)

View Item