Rizqa Afthoni, Mirza Hamdhani, Ardianto Ardianto, Aprilia Fitri Karimah, Harry Patria
{"title":"Pemanfaatan Algoritma Machine Learning untuk Segmentasi Pelanggan Berbasis Data Konsumsi Listrik di PT PLN XYZ","authors":"Rizqa Afthoni, Mirza Hamdhani, Ardianto Ardianto, Aprilia Fitri Karimah, Harry Patria","doi":"10.28932/sentekmi2021.v1i1.85","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Salah satu strategi yang diterapkan untuk menganalisis karakteristik pelanggan PT PLN XYZ dalam menggunakan listrik adalah CustomerRelationship Management. Dalam penelitian ini, data pelanggan tersegmentasi adalah pelanggan paskabayar dengan berbagai tarif, daya, konsumsi kWh dan jumlah tagihan listrik di dalamnya. Masing–masing dari variabel tersebut kemudian dikombinasikan, sehinggaterbentuklah segmentasi karakteristik pelanggan PT PLN XYZ berdasarkan variabel tersebut. Hasil dari segmentasi pelanggan, dapatdijadikan dasar untuk menentukan arah kebijakan dalam membuat strategi pelayanan pelanggan yang dipadukan dengan Customer Relationship Management. Dalam riset ini Customer Relationship Management dijadikan sebagai dasar strategi pelayanan pelanggan yang dipadukan dengan hasil segmentasi pelanggan, sehingga arah pengambilan keputusan lebih terarah. Setiap segmentasi mempunyai insightatau proposisi nilai sesuai dengan karakternya masing-masing. Proposisi nilai tersebut dilakukan dengan memahami data segmentasinya, untuk kemudian kita bandingkan dengan karakter konsumsi listriknya. Selanjutnya, dari proposisi nilai segmentasi tersebut dapat diambilarah strategi pelayanan pelanggan yang sesuai dengan kebutuhan dari segmen-segmen tersebut. Metode untuk segmentasi pelanggan menggunakan algoritma machine learning clustering K-means. Dari hasil segmentasi, terdapat 46 pelanggan merupakan clustering kelas pertama profitable customer dan 19.989 pelanggan merupakan clustering kelas kedua less-profitable customer. Selanjutnya, dilakukan strategi Customer Relationship Management pada tiap segmentasinya. Untuk profitable customer, strategi hubungan pelanggan dilakukan dengan Bisnis to Bisnis dan Customer Business Development, sedangkan untuk less-profitable customer dilakukan Continuous Replenishment program serta Retail Account Marketing. Hasil segmentasi pelanggan tersebut dapat digunakan sebagai data pendukung pengambilan keputusanbisnis di PT PLN XYZ.","PeriodicalId":342850,"journal":{"name":"Seminar Nasional Teknik dan Manajemen Industri","volume":"28 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2021-12-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"2","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Seminar Nasional Teknik dan Manajemen Industri","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.28932/sentekmi2021.v1i1.85","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 2
Abstract
Salah satu strategi yang diterapkan untuk menganalisis karakteristik pelanggan PT PLN XYZ dalam menggunakan listrik adalah CustomerRelationship Management. Dalam penelitian ini, data pelanggan tersegmentasi adalah pelanggan paskabayar dengan berbagai tarif, daya, konsumsi kWh dan jumlah tagihan listrik di dalamnya. Masing–masing dari variabel tersebut kemudian dikombinasikan, sehinggaterbentuklah segmentasi karakteristik pelanggan PT PLN XYZ berdasarkan variabel tersebut. Hasil dari segmentasi pelanggan, dapatdijadikan dasar untuk menentukan arah kebijakan dalam membuat strategi pelayanan pelanggan yang dipadukan dengan Customer Relationship Management. Dalam riset ini Customer Relationship Management dijadikan sebagai dasar strategi pelayanan pelanggan yang dipadukan dengan hasil segmentasi pelanggan, sehingga arah pengambilan keputusan lebih terarah. Setiap segmentasi mempunyai insightatau proposisi nilai sesuai dengan karakternya masing-masing. Proposisi nilai tersebut dilakukan dengan memahami data segmentasinya, untuk kemudian kita bandingkan dengan karakter konsumsi listriknya. Selanjutnya, dari proposisi nilai segmentasi tersebut dapat diambilarah strategi pelayanan pelanggan yang sesuai dengan kebutuhan dari segmen-segmen tersebut. Metode untuk segmentasi pelanggan menggunakan algoritma machine learning clustering K-means. Dari hasil segmentasi, terdapat 46 pelanggan merupakan clustering kelas pertama profitable customer dan 19.989 pelanggan merupakan clustering kelas kedua less-profitable customer. Selanjutnya, dilakukan strategi Customer Relationship Management pada tiap segmentasinya. Untuk profitable customer, strategi hubungan pelanggan dilakukan dengan Bisnis to Bisnis dan Customer Business Development, sedangkan untuk less-profitable customer dilakukan Continuous Replenishment program serta Retail Account Marketing. Hasil segmentasi pelanggan tersebut dapat digunakan sebagai data pendukung pengambilan keputusanbisnis di PT PLN XYZ.