Clustering Pelanggan E-Marketplace Shopee Berdasarkan Kategori Produk dan Pendapatan Menggunakan K-Means

Abstrak

Klasterisasi pelanggan adalah teknik untuk pemasaran yang lebih efektif dalam menentukan pasar sasaran yang paling potensial. Mengelompokkan pelanggan dengan berbagai karakteristik akan memengaruhi manajemen pemasaran perusahaan. Penelitian ini menggunakan data pribadi yang diperoleh dari distribusi kuesioner kepada responden pelanggan e-marketplace Shopee. Data yang digunakan mencakup 296 pelanggan Shopee di wilayah Surakarta. Dataset ini memiliki kesamaan, sehingga perlu dilakukan klasterisasi menggunakan metode K-Means. Hasil klasterisasi terbaik dengan parameter k=3 menghasilkan skor 0,725 dan 0,615. Pengujian menunjukkan adanya tiga klaster pelanggan di e-marketplace Shopee dengan hubungan antara kategori produk dan pendapatan. Klaster pertama adalah pelanggan yang membeli produk kecantikan dengan pendapatan antara 4 hingga 6 juta, klaster kedua adalah pelanggan dengan pendapatan kurang dari 2 juta, dan klaster ketiga adalah pelanggan dengan pendapatan antara 2 hingga 4 juta. Penelitian ini menunjukkan bahwa pelanggan menghitung pendapatan yang dimiliki saat membeli produk di Shopee.