IMPLEMENTASI SEGMENTASI PELANGGAN E-COMMERCE MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS PADA WEBSITE

Izzah Tazkiyah, Amalia Anjani Arifiyanti, Abdul Rezha Efrat Najaf
{"title":"IMPLEMENTASI SEGMENTASI PELANGGAN E-COMMERCE MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS PADA WEBSITE","authors":"Izzah Tazkiyah, Amalia Anjani Arifiyanti, Abdul Rezha Efrat Najaf","doi":"10.33005/sitasi.v3i1.651","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Berakhirnya pandemi COVID-19 tidak mengubah cara masyarakat berbelanja secara online. Tingginya minat masyarakat untuk berbelanja secara online selama pandemi dan setelahnya membuat beberapa toko memanfaatkan e-commerce untuk menarik banyak pelanggan. Keterbatasan informasi tentang kepuasan pelanggan yang menjadi tujuan untuk mendapatkan keuntungan dari proses bisnis merupakan akibat dari pemilik usaha yang tidak tahu banyak tentang pola kebiasaan pelanggan mereka dalam bertransaksi. Oleh sebab itu, diperlukan analisis clustering dari metode data mining untuk melakukan segmentasi pelanggan berdasarkan pada kebiasaan pembelian pelanggan dengan menggunakan model LRFMP dan algoritma K-Means. Untuk memermudah pengolahan dan penyimpanan data tersebut diperlukan sebuah website yang dapat diakses oleh pemilik usaha atau admin. Pembuatan Data Flow Diagram, Conceptual Data Model, Physical Data Model, dan mockup dilakukan sebelum membangun aplikasi website sebagai tahapan rancangan. Website dibuat dalam framework flask dengan menggunakan bahasa pemrograman Python. Pengujian dari aplikasi website tersebut juga dilakukan untuk melihat kesesuaian antara ekspetasi awal dengan keberlangsungan sistem yang dijalankan telah sesuai dan berjalan dengan baik.","PeriodicalId":326660,"journal":{"name":"Prosiding Seminar Nasional Teknologi dan Sistem Informasi","volume":"43 1116-1117 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-11-07","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Prosiding Seminar Nasional Teknologi dan Sistem Informasi","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.33005/sitasi.v3i1.651","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

Berakhirnya pandemi COVID-19 tidak mengubah cara masyarakat berbelanja secara online. Tingginya minat masyarakat untuk berbelanja secara online selama pandemi dan setelahnya membuat beberapa toko memanfaatkan e-commerce untuk menarik banyak pelanggan. Keterbatasan informasi tentang kepuasan pelanggan yang menjadi tujuan untuk mendapatkan keuntungan dari proses bisnis merupakan akibat dari pemilik usaha yang tidak tahu banyak tentang pola kebiasaan pelanggan mereka dalam bertransaksi. Oleh sebab itu, diperlukan analisis clustering dari metode data mining untuk melakukan segmentasi pelanggan berdasarkan pada kebiasaan pembelian pelanggan dengan menggunakan model LRFMP dan algoritma K-Means. Untuk memermudah pengolahan dan penyimpanan data tersebut diperlukan sebuah website yang dapat diakses oleh pemilik usaha atau admin. Pembuatan Data Flow Diagram, Conceptual Data Model, Physical Data Model, dan mockup dilakukan sebelum membangun aplikasi website sebagai tahapan rancangan. Website dibuat dalam framework flask dengan menggunakan bahasa pemrograman Python. Pengujian dari aplikasi website tersebut juga dilakukan untuk melihat kesesuaian antara ekspetasi awal dengan keberlangsungan sistem yang dijalankan telah sesuai dan berjalan dengan baik.
利用 K-means 算法在网站上实现电子商务客户细分
COVID-19 大流行的结束并没有改变人们网上购物的方式。疫情期间和疫情过后,人们对网上购物的浓厚兴趣使得一些商店利用电子商务吸引了众多顾客。客户满意度是企业经营过程中获益的目标,而企业主对客户的交易习惯模式了解不多,导致客户满意度信息有限。因此,需要通过数据挖掘方法进行聚类分析,利用 LRFMP 模型和 K-Means 算法,根据客户的购买习惯对客户进行细分。为了方便数据的处理和存储,需要建立一个可供企业主或管理员访问的网站。在设计阶段,先制作数据流图、概念数据模型、物理数据模型和模拟模型,然后再构建网站应用程序。网站是在使用 Python 编程语言的 flask 框架下创建的。此外,还对网站应用程序进行了测试,以了解最初的预期是否合适,以及系统运行的连续性是否适当和良好。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 求助全文
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信