Merancang Data Mining untuk Mendukung Strategi Cross-Selling

Penulis

Kata Kunci:

Cross Selling, Up Selling, Data Mining, Market Baskdet Analysis, Call-Center

Abstrak

Up-Selling dan Cross-Selling adalah bagian dari strategi CRM (Customer Relationship Managemen). Up-Selling adalah cara untuk mendorong konsumen agar membeli produk yang lebih baik yang nilainya lebih tinggi dari yang sudah dibeli. Sedangkan Cross-Selling adalah metode untuk menawarkan produk pelengkap atau tambahan. Pada gerai yang besar dengan item produk yang bisa mencapai ribuan, adalah tidak mudah untuk dapat mengfidentifikasi produk-produk yang saling terkait secara otomatis dan cepat. Untuk dapat memberikan solusi masalah ini akan dilalukan studi pustaka pada beberapa jurnal mengenai CRM, Data Mining dan Call-Center. Pada strategi Cross-Selling, Data Mining dapat digunakan untuk mengidentifikasi suatu produk mempunyai kaitan dengan produk yang mana saja dengan manganalisa keranjang belanjaan pelangan pada sejarah transaksi, teknik ini biasa juga disebut sebagai MBA (Market Basket Analysis). Hasil dari Data Mining adalah rekomendasi produk/layanan yang mempunyai korelasi kuat dengan dengan beberapa produk lain yang biasannya dibeli Pelangan. Dengan menambahakan teknologi Call-Center dan CTI (Computer Telephony Integration) rekomendasi hasil dari Data Mining dapat ditindaklanjuti Agent Telemarketing untuk menawarkan produk/layanan secara langsung ke Pelanggan.

Referensi

A Al-Homery, H., Asharai, H., & Ahmad, A. (2019). The core components and types of CRM. Pakistan Journal of Humanities and Social Sciences, 7(1), 121-145.

Alawadh, M. M., & Barnawi, A. M. (2022). A survey on methods and applications of intelligent market basket analysis based on association rule. Journal on Big Data, 4(1), 1-25. doi:https://doi.org/10.32604/jbd.2022.021744

Bakhshizadeh, E., Aliasghari, H., Noorossana, R., & Ghousi, R. (2022). Customer Clustering Based on Factors of Customer Lifetime Value with Data Mining Technique (Case Study: Software Industry). International Journal of Industrial Engineering & Production Research, 33(1), 1-16.

Fadillah, A. R., Yulita, I. N., Pradana, A., & Suryani, M. (2021, October). Data Mining Implementation Using Frequent Pattern Growth on Transaction Data for Determining Cross-selling and Up-selling (Case Study: Cascara Coffee). In 2021 International Conference on Artificial Intelligence and Big Data Analytics (pp. 1-6). IEEE.

H. E. Simanjuntak & W. Windarto, “Analisa Data Mining Menggunakan Frequent Pattern Growth pada Data Transaksi Penjualan PT Mora Telematika Indonesia untuk Rekomendasi Strategi Pemasaran Produk Internet,†J. Media Inform. Budidarma, vol. 4, pp. 914–923, 2020.

Jain, A., Somwanshi, D., Joshi, K., & Bhatt, S. S. (2022, April). A Review: Data Mining Classification Techniques. In 2022 3rd International Conference on Intelligent Engineering and Management (ICIEM) (pp. 636-642). IEEE.

Kamakura, W. A. J. J. o. R. M. (2008). Cross-selling: Offering the right product to the right customer at the right time. 6(3-4), 41-58.

Kaur, M., & Kang, S. (2016). Market Basket Analysis: Identify the changing trends of market data using association rule mining. Procedia computer science, 85, 78-85.

Özdemir, Y. E., & Bayrakli, S. (2022). A Case Study on Building a Cross-Selling Model through Machine Learning in the Insurance Industry. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, (35), 364-372.

Plotnikova, V., Dumas, M., & Milani, F. P. (2022). Applying the CRISP-DM data mining process in the financial services industry: Elicitation of adaptation requirements. Data & Knowledge Engineering, 139, 102013.

Pratt, S., Tolkach, D., & Gibson, D. (2022). Understanding Backpacker Behavior through Market Basket Analysis. Tourism Analysis.

Shmueli, G., Patel, N. R., & Bruce, P. C. (2011). Data mining for business intelligence: Concepts, techniques, and applications in Microsoft Office Excel with XLMiner. John Wiley and Sons.

Silva, M., & Lakmal, K. (2021). E-CRM on Customer Retention in E-Commerce.

Venkatachalam, L., Dhara, K. K., Krishnaswamy, V., & Vernick, M. (2008, January). Communication enabled web applications The evolution of computer telephony integration. In 2008 3rd International Conference on Communication Systems Software and Middleware and Workshops (COMSWARE'08) (pp. 275-278). IEEE.

W. Aprianti, K. A. Hafizd, and M. R. Rizani, “Implementasi Association Rules dengan Algoritma Apriori pada Dataset Kemiskinan,†Limits J. Math. Its Appl., vol. 14, no. 2, p. 57, 2017.

Unduhan

Diterbitkan

2023-04-30

Cara Mengutip

Handijono, A., & Suhatman, Z. (2023). Merancang Data Mining untuk Mendukung Strategi Cross-Selling. Jurnal Teknologi Sistem Informasi Dan Aplikasi, 6(2), 72–80. Diambil dari https://openjournal.unpam.ac.id/index.php/JTSI/article/view/29245