Hasil survei
PT
XYZ pada tahun 2010 menunjukkan jumlah pelanggan surat
kabar XYZ yang berlangganan lebih sedikit daripada jumlah pelanggan yang
membeli eceran. Selain itu, data dari
PT XYZ
menunjukkan bahwa
pada tahun
yang sama,
terdapat 26,14% pelanggan surat kabar XYZ
yang pernah berhenti
berlangganan. Oleh karena itu, perusahaan memerlukan program pengelolaan
pelanggan yang tepat untuk mempertahankan jumlah pelanggan dan menarik
pelanggan ya
ng membeli eceran
menjadi berlangganan.
PT XYZ
dapat melakukan banyak cara untu
k mengelola pelanggan, salah satunya
yaitu
dengan memanfaatkan
database
pelanggan
.
Database
ini dapat
menghasilkan
segmentasi pelanggan yang memberikan
informasi
seperti
pelanggan mana yang berhak untuk mendapatkan program khusus dari
perusahaan. Pemberian
program khusus untuk mengelola pelanggan sebaiknya
dilakukan secara berkelanjutan, sehingga dibutuhkan suatu proses untuk
memprediksi pelanggan yang berhak mendapatkan program tersebut
Penelitian ini memprediksi pelanggan surat kabar XYZ menggunakan tekn
ik
data
mining
dengan metode
Neural Network
dan
Decision Tree
. Atribut
yang
digunakan sebagai
prediktor dalam penelitian ini
yaitu
jenis kelamin, usia,
pendidikan, pekerjaan, hobi, rata
rata pengeluaran per bulan, lama berlangganan,
dan pola baca
, dengan
a
tribut
target yaitu segmen pelanggan
.
Dari pemodelan prediksi pelanggan didapatkan
bahwa m
etode
Decision Tree
menghasilkan
model terbaik karena memiliki akurasi yang lebih tinggi yaitu
sebesar 53,67%. A
tribut
yang paling berpengaruh
pada pemodelan ini
yaitu
pekerjaan
dengan nilai
predictor importance
sebesar 49%.
Rekomendasi program
yang diberikan yaitu program loyalitas pelanggan
yang terbagi menjadi dua
program utama, yaitu program yang diberikan hanya kepada pelanggan yang
berlangganan dan program ya
ng diberikan kepada semua pelanggan
. Data mining , Decision Tree , Neural Network , prediksi pelanggan