Text
Segmentasi RFM menggunakan big data analytics pada toko kosmetik online : studi kasus Makeupuccino
Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi segmentasi RFM pada toko kosmetik online di Indonesia. Penelitian ini menggunakan analisis RFM (Recency, Frequency, dan Monetary) yang dilanjutkan dengan K-Means Clustering dengan menggunakan Hiearchical Clustering untuk mencari nilai k. Penelitian ini menggunakan data transaksi penjualan Makeupuccino sepanjang tahun 2017 untuk segmentasi RFM. Hasilnya menunjukkan bahwa jumlah segmentasi yang paling tepat untuk toko kosmetik online adalah 4, yang dibagi menjadi Platinum, Gold, Iron, dan Lead. Keempat segmentasi tersebut memiliki marketing objective dan program marketing yang berbedaAda tabel
Ketersediaan
| Call Number | Location | Available |
|---|---|---|
| T 109/18 | PSB lt.2 - Karya Akhir | 1 |
| Penerbit | Jakarta: Program Studi Magister Manajemen, Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Indonesia 2018 |
|---|---|
| Edisi | - |
| Subjek | Market segmentation Electronic commerce Online store Big data analytics Hierarchical analysis |
| ISBN/ISSN | - |
| Klasifikasi | - |
| Deskripsi Fisik | x, 184 p. : il. ; 30 cm. |
| Info Detail Spesifik | - |
| Other Version/Related | Tidak tersedia versi lain |
| Lampiran Berkas | Tidak Ada Data |