## Data Science bidang Pemasaran : Analisis Prilaku Pelanggan
Mawaddah Harahap 1* , Yusniar Lubis 2 , Zakarias Situmorang 3
1 Universitas Prima Indonesia, Fakultas Teknologi dan Ilmu Komputer, Teknik Informatika 1,2,3 Universitas Prima Indonesia, Fakultas Ekonomi, Doktor Manajemen
1* mawaddah@unprimdn.ac.id Received: xx xx xxxx Accepted: 9 May 2019 Published: 14 May 2019 *Mawaddah Harahap Abstrak : Dalam kegiatan pemasaran digital, data Science (DS) memiliki peran  penting  dalam  memahami  kinerja  industri  pemasaran  sebelum menerapkan  teknik  pemasaran  digital  pada  pemasaran  produk.  Hal  ini dikarenakan  setiap  pelanggan  merespons  secara  berbeda  setiap penawaran. Perilaku pelanggan juga berubah berdasarkan waktu karena mereka  mungkin  memiliki  kebutuhan  yang  berbeda  pada  situasi  yang berbeda.  Pada  makalah  ini  fokus  menyajikan  analisis  bisnis  dengan penerapan DS untuk mengeksplorasi pola perilaku dan juga memprediksi bagaimana  pelanggan  akan  merespons  penawaran  yang  berbeda. Penerapan  analisis  data  eksplorasi  juga  diterapkan  untuk  menjawab beberapa  pertanyaan  bisnis,  dari  hasil  pengamatan  menghasilkan  lima kelompok pelanggan yang disajikan dalam bentuk visualisasi dan model Random  Forest  Classifier  memiliki  skor  akurasi  prediksi  terbaik  sebesar 91%, kemudian K neighbors Classifier dan Logistic Regression.
Keywords: Data Science, Pemasaran, Analisis Prilaku Pelanggan, Segmentasi
DSI: Jurnal Data Science Indonesia is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC
4.0).

## PENDAHULUAN
Di  era  teknologi,  industri  digital  marketing  terus  berkembang.  Dalam  kegiatan  pemasaran  digital,  data Science (DS) memiliki peran penting dalam memahami kinerja industri pemasaran sebelum menerapkan teknik pemasaran digital pada pemasaran produk [1]. Dengan menganalisis dan melacak teknologi pemasaran digital, perusahaan  dapat  lebih  mudah  mengetahui  alat  pemasaran  digital  mana  yang  terbaik  untuk  memasarkan produknya [2]. Pemasaran  digital dan  DS adalah dua  jenis pemasaran yang  tidak dapat dipisahkan, karena kegiatan pemasaran memerlukan data untuk mengidentifikasi kebutuhan dan preferensi pelanggan terhadap produk  yang  ditawarkan  untuk  memenuhi  kebutuhan  pelanggan.  Digital  marketing  adalah  kegiatan  untuk membangun koneksi melalui jaringan yang terus berkembang dan tersebar luas [3], [4].
Munculnya  teknologi  baru  dan  penggunaan  teknik  DS  untuk  data  dalam  jumlah  besar  memudahkan perusahaan untuk  fokus  pada faktor-faktor yang meningkatkan loyalitas pelanggan terhadap produk mereka. Saat  ini,  perusahaan  di  seluruh  dunia  menginvestasikan  waktu  dan  uang  mereka  dalam  DS,  analitik,  dan pengujian statistik. DS dapat membantu perusahaan menavigasi lautan luas data yang tersedia untuk membuat keputusan bisnis yang terinformasi dan tepat waktu. Tidak hanya bisnis besar, tetapi hampir setiap pengecer online  yang  menggunakan  platform  e-commerce  mapan  seperti  Shopify  atau  solusi  e-commerce  lainnya memiliki banyak data [5], tetapi biasanya tidak memiliki keterampilan dan orang untuk menganalisisnya dan menggunakannya secara efisien [6]. Perusahaan-perusahaan yang dapat melakukannya memiliki keunggulan kompetitif  yang  jelas  terutama  dalam  hal  pemasaran  dan  penjualan  [7],  karena  sekitar  90%  data  yang dikumpulkan perusahaan berkaitan dengan tindakan pelanggan dalam konteks aktivitas pemasaran. Namun, pada  kenyataannya  untuk  mencapai  hal  tersebut  seringkali  tidak  berjalan  sesuai  rencana  bahkan  proses eksekusinya sangat rumit.
Dengan adanya DS perusahaan dapat mengetahui dimana pasar yang tepat untuk produknya dan dapat
dimanfaatkan  dalam  memahami  perilaku  pengguna.  Analisis  data  adalah  sumber  wawasan  berharga  yang dapat  mengungkapkan  bagaimana  perusahaan  membuat  keputusan  [8].  Sementara  itu,  setiap  perusahaan memiliki  tantangannya  sendiri,  seperti  proses  mengumpulkan,  memvisualisasikan,  dan  menganalisis  data pelanggan, yang merupakan aset yang paling berharga [9]. Setiap perusaan melakukan  analisis data untuk membuka  jalan  baru  bagi  lebih  banyak  pelanggan,  lebih  banyak  keuntungan,  dan  pengambilan  keputusan yang lebih baik [10], [11]. Umunya, perusahaan memiliki banyak data pelanggan, sehingga penerapan DS dapat memanfaatkan data dari umpan balik pelanggan dunia nyata untuk mengembangkan dan menginformasikan produk dan strategi pemasaran mereka [12].
Pada makalah ini kami fokus pada Studi kasus bisnis analisis dan ilmu data untuk  mengeksplorasi pola perilaku dan juga memprediksi bagaimana pelanggan akan merespons penawaran yang berbeda. Pelanggan yang berbeda  merespons secara berbeda setiap penawaran.  Perilaku pelanggan  juga berubah berdasarkan waktu karena mereka mungkin memiliki kebutuhan yang berbeda pada situasi yang berbeda.

## TINJAUAN LITERATUR
Dalam  manajemen  pemasaran,  potensi  dalam  membuka  wawasan  untuk  memenangkan,  mempertahankan pelanggan,  mendorong  efisiensi  bisnis,  dan  pada  akhirnya  meningkatkan  kinerja  dalam  hal  penjualan  dan minat  pelanggan.  Dalam  beberapa  tahun  ini,  banyak  peneliti  mengusulkan  analisis  recency,  frequency  dan monetary (RFM) seperti Rahim, M et al [10] menerapkan pemodelan RFM dan teknik pemodelan data untuk mendeteksi pola perilaku pelanggan. Mereka mengusulkan tiga model berbeda untuk klasifikasi pelanggan yaitu Multi-Layer Perceptron dengan tingkat akurasi 99% lebih unggul dari metode Suport Vector Machine (SVM) dengan  akurasi  95%  dan  Decision  Tree  Classification  (DTC)  sebesar  98%.  Sedangkan  Zhang  et  al  [7] mengembangkan pemodelan RFMC untuk  mengoptimalkan  kekurangan dalam model RFM.  Sementara itu, Qiu et al [13] membangun kerangka prediktif untuk perilaku pembelian pelanggan dalam konteks e-commerce. Mereka  menggunakan  pemodelan  dua  tahap,  yaitu  pertama,  asosiasi  di  antara  produk  diselidiki  dan dieksploitasi  untuk  menentukan  motivasi  pelanggan  dan  membangun  koleksi  kandidat  produk.  Kemudian, preferensi pelanggan untuk fitur produk dipelajari dan selanjutnya digunakan untuk mengidentifikasi calon produk yang paling mungkin dibeli. Hasil eksperimen mereka menyatakan bahwa preferensi pelanggan untuk fitur produk tertentu memainkan peran kunci dalam pengambilan keputusan. Selanjutnya, Bansal et al [14] mengusulkan analisis kerangjang pasar untuk membantu pengguna dengan pilihan yang tepat saat membeli produk bersama dengan barang yang sudah dibeli, sehingga menawarkan pengalaman membeli yang lebih baik. Pendekatan data mining untuk menganalisis perilaku pelanggan diusulkan oleh Gull, M and Pervaiz, M [15]. Dalam makalah ini, kami melakukan analisis eksplorasi dasar, diikuti dengan mengelompokkan pelanggan ke  dalam  kelompok  demografis  menggunakan  pengelompokan  K-means,  dan  menganalisis  beberapa  dari kelompok  tersebut,  selanjutnya  menyajikan  hasil  beberapa  metrik.  Akhirnya  kami  memprediksi  bagaimana pelanggan akan merespons penawaran yang berbeda.

## BAHAN DAN METODE
Pada  bagian  ini,  kami  uraikan  bahan  dan  metode  yang  digunakan  untuk  menganalisis  prilaku  berbelanja pelanggan yaitu:

## 1. Himpunan Data
Himpunan data yang digunakan merupakan data simulasi yang meniru perilaku pelanggan di aplikasi seluler hadiah dari perusahaan Starbucks. Starbucks adalah Perusahaan multinasional Amerika dengan berbagai rantai kedai kopi yang berkantor pusat di Seattle, Washington. Setiap beberapa hari sekali, Starbucks mengirimkan penawaran kepada pengguna aplikasi seluler. Penawaran dapat berupa iklan minuman atau penawaran nyata seperti diskon atau BOGO (Buy one get one). Beberapa pengguna mungkin tidak menerima penawaran apa pun selama minggu-minggu tertentu. Karakteristik dari data ini terdiri dari tiga bagian yaitu:
a) Portofolio, yaitu kumpulan data yang menjelaskan karakteristik setiap jenis penawaran, termasuk jenis penawaran,  kesulitan,  dan  durasinya.  Kerangka  data  ini  memiliki  10  baris  dan  6  kolom  dengan Pengeluaran  minimum  rata-rata  yang  diperlukan  untuk  menyelesaikan  penawaran  adalah  $7,70 dengan reward rata-rata $4,20.
b) Profil, yaitu kumpulan data yang berisi informasi mengenai demografi pelanggan termasuk usia, jenis kelamin, pendapatan, dan tanggal membuat akun untuk Starbucks Rewards. Kerangka data memiliki 17.000 baris dan 5 kolom dengan usia rata-rata 63 tahun dan pendapatan rata-rata $65.404.
c) Transkrip,  yaitu  kumpulan  data  yang  berisi  semua  kejadian  saat  pelanggan  melakukan  pembelian, melihat penawaran, menerima penawaran, dan menyelesaikan penawaran.
2. Metode yang diusulkan
Metode yang diusulkan dalam penelitian ini terdiri dari beberapa tahapan, yaitu:
a) Analisis bisnis
Kepuasan pelanggan mendorong kesuksesan bisnis, dan analitik data memberikan wawasan tentang apa yang dipikirkan oleh pelanggan. Pada umumnya, setiap orang memiliki sifat yang berbeda dan bertindak terhadap penawaran, sehingga sangat penting untuk memahami perilaku pelanggan dalam menawarkan  sebuah  produk.  Pemasaran  tidak  terlepas  dengan  adanya  biaya  dan  umumnya  para pelaku  bisnis  suka  mempelajari  bagaimana  setiap  segmen  pelanggan  merespons  penawaran  yang berbeda  dan  bagaimana  menargetkan/menyesuaikan  penawaran  kepada  individu  untuk meningkatkan  pendapatan  dengan  mengubah  pelanggan  potensial  menjadi  pelanggan  yang tersenyum. Kumpulan data  yang digunakan pada penelitian ini  adalah simulasi  perilaku pelanggan pada  aplikasi  seluler  penghargaan  Starbucks.  Secara  berkala,  Starbucks  mengirimkan  penawaran kepada  pengguna  yang  dapat  berupa  iklan,  diskon,  atau  beli  satu  gratis.  Karakteristik  penting mengenai kumpulan data ini adalah tidak semua pengguna menerima penawaran yang sama. Secara keseluruhan analisis bisnis ini fokus pada tiga pertanyaan penting, yaitu:
1. Berapa kerugian perusahaan Starbucks karena penawaran?
2. Pelanggan seperti apa yang sering menyelesaikan penawaran tanpa melihatnya?
3. Bagaimana distribusi pendapatan antar tipe pelanggan?

## b) Pemahaman Data
Salah satu segmen penting dari bisnis apa pun adalah mencari area yang dapat ditingkatkan untuk menghasilkan lebih banyak pendapatan.  Dalam penelitian ini, kami menganalisis kumpulan dataset untuk melihat seberapa baik promosi tertentu digunakan oleh semua pelanggan dan untuk mencoba dan  melihat  metode  apa  yang  lebih  efektif  untuk  menawarkan  promosi.  Memahami  bagaimana pelanggan biasanya bereaksi, akan menemukan cara yang lebih baik untuk memastikan bahwa orang yang tepat menerima promosi yang tepat.
c) Analisis Data Eksplorasi
Analisis  data  eksplorasi  bertujuan  untuk  melihat  tipe  pelanggan  seperti  apa  yang  ada  di  dunia Starbucks,  kebiasaan  transaksi/keterlibatan  promosi  mereka,  dan  membuat  kerangka  data  matriks pelanggan  yang  memberikan  gambaran  keseluruhan  tentang  tipe  pelanggan  seperti  apa  mereka. Pendekatan  pembelajaran  mesin  terbaik  kemudian  menggunakan  metode  pengelompokan  yang dapat  memecah  pelanggan  menjadi  segmen  yang  berbeda  yang  akan  merespon  secara  berbeda terhadap penawaran promosi yang berbeda
d) Segmentasi Pelanggan
Pada tahapan ini dilakukan untuk mengelompokkan pelanggan ke dalam demografi yang berbeda, kemudian memahami penawaran mana yang mereka tanggapi lebih banyak (penyelesaian penawaran).
e) Modelling
Pada tahapan ini diusulkan tiga model berbeda yang dievaluasi berdasarkan nilai akurasi, precision, recall dan f1-score  menjadi metrik utama untuk memprediksi apakah pelanggan akan menanggapi tawaran. Sebelum membuat model, kumpulan data dibagi menjadi set data latih dan uji. Set data latih
merupakan  tahapan  untuk  mengevaluasi  model  dan  set  data  uji  digunakan  untuk  mengevaluasi seberapa baik kinerja model.

## HASIL PENELITIAN
Pengujian dilakukan dengan menggunakan spesifikasi perangkat Intel Core i7, 16.0 GB RAM, Python 3.0 dan beberapa pustaka seperti numpy, pandas, matplotlib dan lainnya.  Hasil pengujian dibagi menjadi 3 bagian, pertama  menjawab  tiga  pertanyaan  yang  diuraiakan  pada  bagian  analisis  sistem,  kemudian  analisis pengelompokan pelanggan dan terakhir adalah memprediksi repon pelanggan terhadap penawaran.  Untuk mendapatkan hasil dari ketiga pertanyaan, maka dilakukan beberapa tahapan seperti menjelajahi data untuk menemukan pola dan menyelami detail set data yang disediakan, pembersihan dan transformasi data untuk membantu mendapatkan dataset gabungan untuk memudahkan tahapan analisis.

## 1. Analisis Data
Berdasarkan analisis data eksplorasi, kami memperhatikan bahwa 24% pelanggan adalah pelanggan berusia antara 50 hingga 59 tahun yang lebih tinggi daripada semua pelanggan berusia antara 18 hingga 39 tahun (22%). Kelompok terbesar kedua adalah pelanggan yang berusia antara 60 hingga 69 tahun yang menyumbang 20%.

## Gambar 1 Analisis Data Eksplorasi
Pada gambar 1 dapat dilihat hasil berdasarkan pendapatan ada peningkatan umum dalam transaksi seiring dengan  bertambahnya  usia.  Hasil  analisis  ini  dapat  diasumsikan  bahwa  lebih  banyak  pelanggan  yang melakukan  transaksi  adalah  pelanggan  yang  bekerja  dengan  tingkat  pendapatan  menengah  ke  atas  dan pelanggan  ini  sudah  berlangganan  dalam  waktu  5  tahun.  Menarik  untuk  dicatat  bahwa  meskipun  banyak pelanggan  pria,  dalam  hal  transaksi  aktual,  melihat  penawaran  dan  menyelesaikan  penawaran  kampanye, mayoritas adalah wanita. Dari hasil pengamatan analisis data ini, memahami tingkat keberhasilan penawaran
yang dikirim dan analisis penawaran dengan menjawab pertanyaan-pertanyaan berikut:

## a) Berapa kerugian perusahaan Starbucks karena penawaran?
Perusahaan kehilangan pendapatan sebesar $49.032. Jika dilihat kolom waktu di kerangka data, penawaran ini mendapatkan nilai maksimum 714. Dengan demikian, rata-rata perusahaan memiliki potensi kerugian sebesar $49.032 x 12 = 588.384 pendapatan dalam setahun dengan mempertimbangkan waktu eksperimen maksimum adalah 714 jam = 30 hari, sehingga kita dapat mengasumsikan bahwa eksperimen berjalan selama 30 hari. Terdapat  delapan  penawaran  dimana  penawaran  diskon  sebesar  $5.391  menghasilkan  kerugian  sebesar $17.802, sedangkan penawaran BOGO (Buy one get one) sebesar $4.616 mengalami kerugian sebesar $31.230. Dari analisis ini kita menyimpulkan bahwa sebagian besar kerugian berasal dari penawaran BOGO.

## Gambar 2 Analisis Kerugian Penawaran
b) Pelanggan seperti apa yang sering menyelesaikan penawaran tanpa melihatnya?

## Gambar 3 Analisis penawaran tanpa melihatnya
Visualisasi pada gambar 3 menunjukkan persentase pelanggan yang menyelesaikan penawaran tanpa melihat penawaran.  Seperti  hasil  pada  gambar  3,  dalam  Penawaran  BOGO  tidak  ada  banyak  perbedaan  antara pelanggan pria dan wanita, tetapi dalam penawaran diskon dapat melihat bahwa wanita memiliki rasio sedikit lebih tinggi daripada pria dan lainnya, dengan 33,4% dibandingkan dengan 27,5% dan 21,9%  dari masing-
masing. Hal ini menunjukkan bahwa wanita cenderung kurang "didorong terhadap diskon" daripada pria dan lainnya.
c) Bagaimana distribusi pendapatan antar tipe pelanggan?
Gambar 4 Analisis Distribusi Pendapatan antar tipe pelanggan Jika dilihat dari visualisasinya, tidak banyak perbedaan antara pelanggan yang menyelesaikan penawaran tanpa melihatnya atau tidak. Namun secara keseluruhan, pelanggan yang menyelesaikan penawaran tanpa melihat penawaran terlebih dahulu memiliki pendapatan rata-rata yang lebih tinggi. Hal Ini cukup intuitif karena dapat diasumsikan  bahwa  orang-orang  yang  memiliki  pendapatan  lebih  tinggi  tidak  terlalu  peduli  dengan penawaran.

## 2. Pengelompokan Pelanggan
Pengelompokan  pelanggan  merupakan  salah  satu  tahapan  penting  dalam  hasil  penelitian  ini,  kami mempertimbangkan penerapan fitur demografi pendapatan untuk menyegmentasikan pelanggan karena saya akan berasumsi bahwa melihat daya beli pelanggan adalah cara yang lebih baik. Pengelompokan pelanggan ini dibagi menjadi 5 (lima) kelompok berdasarkan demografi, yaitu:

## a) Pendapatan Rendah lebih kecil atau sama dengan nilai $30.000
Kelompok ini memiliki 88 pelanggan dengan rentang usia 19 sampai 92 dan 1.652 aktivitas (interaksi) yang terdiri dari 874 transaksi. 396 penawaran diterima dengan 262 dari penawaran tersebut dilihat sekitar 66%, 120 penawaran  diselesaikan  hampir  setengah  (46%)  dari  penawaran  yang  dilihat.  Penawaran  diskon  diterima dengan baik oleh grup ini sebesar 53% (63) dari penawaran yang telah selesai dan BOGO sebesar 48% (57). Penawaran informasi dalam grup ini lebih tinggi dari penawaran lainnya.
Gambar 5 Analisis Cluster 0
Total transaksi pada kelompok ini sekitar $4.335,32, sebagian besar transaksi ini dilakukan oleh pelanggan pria. Dari hasil pengamatan pada kelompok ini, lebih banyak penawaran dikirimkan kepada pelanggan pria. Dalam kelompok ini, terdapat banyak pelanggan berusia antara 18 hingga 29 yang didominasi oleh pria, sedangkan pelanggan wanita berusia 50 hingga 59 dan Pelanggan yang berusia 70 tahun ke atas paling sedikit. Pelanggan yang berusia rentang 18 hingga 29 tahun lebih banyak transaksi diikuti oleh pelanggan berusia 50 hingga 59 tahun.
b) Pendapatan Rendah hingga Menengah dengan rentang $31.000 hingga $50.000
Kelompok  imi  memiliki  3.946  pelanggan  dengan  rentang  usia  18  hingga  101  dan  usia  rata-rata  48  tahun. Kelompok  ini  menyumbang  75.791  aktivitas  yang  terdiri  dari  39.461  transaksi.  17.715  penawaran  diterima dengan 12.183 dari penawaran tersebut dilihat atau sekitar 69% dan dari 12.183 penawaran yang dilihat, 6.432 penawaran  diselesaikan  (53%)  dari  penawaran  dilihat.Penawaran  diskon  mendapat  tanggapan  lebih  dari kelompok ini sebesar 56% (3.606) dari penawaran yang diselesaikan dan BOGO sebesar 44% (2.826). Penawaran informasi yang dikirim pada kelompok ini lebih tinggi dari penawaran lainnya sekitar 5.762.
Total yang dihabiskan untuk transaksi sebesar $525.708,12 dimana pria melakukan sebagian besar transaksi ini sekitar  $283.007.82  dan  wanita  sekitar  $231.965,85.  Sama  seperti  kelompok  sebelumnya,  penawaran  lebih banyak  dikirim  pada  pelanggan  pria.  Pelanggan  berusia  50  hingga  59  lebih  banyak  melakukan  transaksi, kemudian berusia 40 hingga 49, namun kelompok ini pelanggan berusia 18-29 tahun mengalami penurunan sedangkan pelanggan wanita meningkat di semua rentang usia.
c) Demografi Pendapatan Menengah rentang $51.000 hingga $70.000
Kelompok  ini  memiliki  3.591  pelanggan  dengan  rentang  usia  18  hingga  101  dan  usia  rata-rata  59  tahun. Kelompok  ini  menghasilkan  63.044  peristiwa  yang  terdiri  dari  25.183  transaksi.  16.081  penawaran  diterima dengan 12.508 dari penawaran yang dilihat (77%) dan dari 12.508 penawaran yang dilihat, 9.272 penawaran diselesaikan (74%) dari penawaran. Penawaran diskon mendapat tanggapan lebih dari kelompok ini sebesar 52% (4.832) dari penawaran yang diselesaikan dan BOGO sebesar 48% (4.440). Penawaran yang dikirim dalam kelompok ini lebih tinggi dari penawaran lainnya sekitar 5.442.

## Gambar 5 Analisis Cluster 2
d) Demografi Pendapatan Menengah ke Tinggi rentang $70.000 hingga $90.000
Segmen pelanggan Starbucks ini berpenghasilan antara $71.000 hingga $90.000 dan dikelompokkan sebagai pelanggan berpenghasilan menengah. Demografi ini memiliki 2.194 pelanggan dengan rentang usia 36 hingga
101 dan usia rata-rata 63 tahun. kelompok ini mencakup 36.652 aktivitas yang terdiri dari 13.597 transaksi. 9.814 penawaran diterima dengan 7.236 (74%) dari penawaran yang dilihat dan dari 7.236 penawaran yang dilihat,  6.005  penawaran  diselesaikan  dengan  menghasilkan  83%  dari  penawaran  yang  dilihat.  Penawaran diskon mendapat respon lebih sebesar 50,5% (3.030) dari penawaran yang diselesaikan dan BOGO sebesar 49,5% (2.975). Penawaran dalam kelompok ini lebih tinggi dari penawaran lainnya 3.301.

## Gambar 5 Analisis Cluster 3

## e) Demografi Penghasilan Tinggi lebih besar atau sama dengan $91.000
Segmen  pelanggan  Starbucks  ini  berpenghasilan  antara  $91.000  hingga  $110.000  dan  $111.000+  dan dikelompokkan sebagai pelanggan berpenghasilan tinggi. Demografi ini  memiliki 2.194 pelanggan dengan usia mulai dari 36 hingga 101 dengan usia rata-rata 63. kelompok ini menyumbang 36.652 aktivitas terdiri dari 13.597 transaksi. 9.814 penawaran diterima dengan 7.236 (74%) dari penawaran yang dilihat dan dari 7.236 penawaran yang dilihat, 6.005 penawaran diselesaikan dengan menghasilkan 83% dari penawaran yang dilihat. Penawaran diskon mendapat tanggapan sebesar 50,5% (3.030) dari penawaran yang diselesaikan dan BOGO sebesar 49,5% (2.975). Penawaran informasi dalam grup ini lebih tinggi dari penawaran lainnya 3.301 dengan jumlah total yang dibelanjakan sekitar  $405.055.76 per transaksi dimana wanita melakukan sebagian besar transaksi sebesar $238.828,13 dan pria $162.276,96. Tidak seperti kelompok lain, wanita lebih banyak daripada laki-laki  dengan  lebih  banyak  transaksi  diselesaikan  oleh  wanita.  Mayoritas  pelanggan  berusia  rentang  50 hingga 59 yang melakukan lebih banyak transaksi, kemudian pelanggan dengan rentang usia 70+ yang sedikit lebih tinggi dari kelompok usia 60 - 69. Dalam kelompok ini tidak ada pelanggan antara 18 - 29 dan sejumlah kecil pelanggan dalam kisaran 30 - 39.

## Gambar 5 Analisis Cluster 4

## 3. Modelling
Pada  bagian  ini  akan  uraikan  hasil  prediksi  bagaimana  pelanggan  Starbucks  akan  menanggapi  penawaran dengan menggunakan tiga metode klasifikasi yang berbeda seperti Regresi Logistik, KNeighbors Classifier dan Random Forest Classifier. Berikut hasil ketiga model yang diusulkan dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1 Perbandingan Hasil Prediksi Model precision recall f1-score accuracy Logistic Regression 0.85 0.91 0.88 0.87 K neighbors Classifier 0.91 0.85 0.88 0.88 Random Forest Classifier 0.93 0.90 0.91 0.91
Berdasarkan tabel 1 dapat dilihat pendekatan model Random Forest Classifier memiliki skor akurasi prediksi terbaik sebesar 91%, kemudian K neighbors Classifier dan Logistic Regression, namun model Logistic Regression menghasilkan  nilai  tertinggi  untuk  recall  sebesar  91%.  Jika  biaya  untuk  mengirimkan  penawaran  kepada pelanggan tidak terlalu tinggi, perusahaan Starbucks sangat mungkin untuk menargetkan sebanyak mungkin calon responden, yang berarti diperlukan f1-score yang tinggi. Di sisi lain, jika biaya pengiriman penawaran terlalu  tinggi,  ini  berarti  Starbucks  tidak  ingin  mengirimkan  penawaran  kepada  pelanggan  yang  mungkin mengabaikan  penawaran  tersebut.  Dalam  hal  ini,  nilai  precision  lebih  tinggi  daripada  recall,  maka  model Random Forest Classifier akan menjadi pilihan.

## Diskusi
Berdasarkan  analisis  tersebut,  ada  beberapa  hal  yang  perlu  didiskusikan  yaitu  penawaran  yang  tidak direncanakan,  perusahaan Starbucks  kemungkinan "kehilangan"  pendapatan  hingga  $49.032  dalam sebulan atau sekitar $588.384 pendapatan dalam setahun. Jadi target pemasaran promo sangat penting dan memainkan peran besar. Pelanggan wanita cenderung berbelanja lebih banyak daripada pelanggan Pria,  dengan  rata-rata  pembelanjaan  sebesar  $16,3  per  transaksi  dibandingkan  pria  sebesar  $10,4. Pelanggan  wanita  juga  memiliki  kecenderungan  untuk  menyelesaikan  penawaran  bahkan  tanpa melihatnya terlebih dahulu, sehingga perlu mempertimbangkan dalam mengirimkan penawaran kepada mereka.  Secara  keseluruhan,  pelanggan yang menyelesaikan  penawaran tanpa melihat  penawarannya terlebih  dahulu  memiliki  pendapatan  rata-rata  yang  lebih  tinggi,  terutama  pada  penawaran  diskon dimana mereka yang menyelesaikan penawaran tanpa melihatnya.
Perusahaan Starbucks juga perlu berhati-hati dalam mengirimkan penawaran terutama penawaran BOGO yang  memberikan  kerugian  sebesar  $31.230  dalam  percobaan  ini.  Satu  hal  yang  bisa  lakukan  adalah berhenti  memberikan  penawaran  BOGO  kepada  pelanggan  dengan  rata-rata  pembelian  >  2  cup  per transaksi, karena tanpa memberikan penawaran pelanggan cenderung membeli > 2 cup juga sehingga penawaran  BOGO  sepertinya  tidak  penting  bagi  mereka.  Kemudian  perlu  mengirim  lebih  sedikit penawaran kepada pelanggan wanita, terutama penawaran diskon. Dari data tersebut dapat dilihat bahwa rata-rata pengeluaran pelanggan wanita adalah sebesar $16,3. Jadi sangat mungkin untuk meningkatkan pembelanjaan minimum untuk penawaran yang di kirimkan kepada mereka.

## KESIMPULAN
Penelitian ini menyajikan analisis bisnis dengan data science yang merupakan salah satu studi kasus pemasaran produk  perusahaan  Starbucks.  Beberapa  tahapan  diuraikan  seperti  analisis  bisnis,  pemahaman  data,  analisi data  eksplorasi,  pengelompokan  pelanggan  hingga  membangun  model  untuk  memprediksi  bagaimana pelanggan  akan  merespons  penawaran  yang  berbeda  menggunakan  tiga  metode  klasifikasi  yang  berbeda seperti  Regresi  Logistik,  KNeighbors  Classifier  dan  Random  Forest  Classifier.  Dari  hasil  analisis  data, menghasilkan  lima  kelompok  pelanggan  yang  telah  diuraikan  dalam  bentuk  visualisasi,  sedangkan  model prediksi menghasilkan akurasi terbaik sebesar 91% pada model Random Forest Classifier, kemudian KNeighbors Classifier sebesar 88% sedangkan model Regresi Logistik sebesar 87%.

## Supplementary Materials (optional)
Sumber dataset tersedia di https://www.kaggle.com/blacktile/starbucks-app-customer-reward-program-data

## Konstribusi Penulis
Semua  Penulis  memiliki  konstribusi  yang  sama  dalam  makalah  ini  Semua  penulis  telah  membaca  dan menyetujui versi manuskrip yang diterbitkan.

## Konflik kepentingan
Para penulis menyatakan tidak ada konflik kepentingan.

## REFERENCES
[1] S. S. Alrumiah and M. Hadwan, “Implementing big data analytics in e-commerce: Vendor and customer view,” IEEE Access, vol. 9, pp. 37281–37286, 2021, doi: 10.1109/ACCESS.2021.3063615.
[2] T. Istiqomatin, A. Setiadi, and T. Ekowati, “Effect of Marketing Mix on Consumer Purchase Decisions to Buy Cavendish Banana at Modern Markets in Semarang,” J. Agric. Socioecon. Bus., vol. 4, no. 2, pp. 120–
132, 2021.
[3] J.  R.  Saura,  P.  Palos-Sanchez,  and  B.  R.  Herráez,  “Digital  Marketing  for  Sustainable  Growth:  Business Models and Online Campaigns Using Sustainable Strategies,” Sustain. 2020, Vol. 12, Page 1003, vol. 12, no. 3, p. 1003, Jan. 2020, doi: 10.3390/SU12031003.
[4] A. Reyes-menendez, “Consumer Behavior in the Digital Age,” J. Spat. Organ. Dyn., vol. VIII, no. 3, pp. 190–196, 2020.
[5] K. Maheswari, P. Packia, and A. Priya, “Predicting Customer Behavior in Online Shopping Using SVM Classifier,” IEEE Int. Conf. Intell. Tech. Control. SIGNAL Process., 2017.
[6] V. Vijayakumar and V. Neelanarayanan, Data Mining Approach for Intelligent Customer Behavior Analysis for a Retail Store, vol. 49. Cham: Springer International Publishing, 2016.
[7] Y.  Zhang,  E.  T.  Bradlow,  and  D.  S.  Small,  “Predicting  customer  value  using  clumpiness:  From  RFM  to RFMC,” Mark. Sci., vol. 34, no. 2, pp. 195–208, 2015, doi: 10.1287/mksc.2014.0873.
[8] C. Wang et al., “Behavior-interior-aware user preference analysis based on social networks,” Complexity, vol. 2018, 2018, doi: 10.1155/2018/7371209.
[9] N.  Tsapatsoulis  and  C.  Djouvas,  “Opinion  mining  from  social  media  short  texts:  Does  collective intelligence  beat  deep  learning?,”  Front.  Robot.  AI,  vol.  6,  no.  JAN,  p.  138,  Jan.  2019,  doi: 10.3389/frobt.2018.00138.
[10]  M.  A.  Rahim,  M.  Mushafiq,  S.  Khan,  and  Z.  A.  Arain,  “RFM-based  repurchase  behavior  for  customer classification  and  segmentation,”  J.  Retail.  Consum.  Serv.,  vol.  61,  no.  April,  p.  102566,  2021,  doi: 10.1016/j.jretconser.2021.102566.
[11]  P. Rita, T. Oliveira, and A. Farisa, “The impact of e-service quality and customer satisfaction on customer behavior  in  online  shopping,”  Heliyon,  vol.  5,  no.  10,  p.  e02690,  Oct.  2019,  doi: 10.1016/j.heliyon.2019.e02690.
[12]  M. Anshari, M. N. Almunawar, S. A. Lim, and A. Al-Mudimigh, “Customer relationship management and big data enabled: Personalization & customization of services,” Appl. Comput. Informatics, vol. 15, no. 2, pp. 94–101, 2019, doi: 10.1016/j.aci.2018.05.004.
[13]  J. Qiu, Z. Lin, and Y. Li, “Predicting customer purchase behavior in the e-commerce context,” Electron. Commer. Res., vol. 15, no. 4, pp. 427–452, 2015, doi: 10.1007/s10660-015-9191-6.
[14]  S.  Bansal,  C.  Gupta,  and  A.  Sinha,  “Clickstream  &  behavioral  analysis  with  context  awareness  for  e- commercial applications,” 2017 10th Int. Conf. Contemp. Comput. IC3 2017, vol. 2018-Janua, no. August, pp. 1–6, 2018, doi: 10.1109/IC3.2017.8284328.
[15]  M. Gull and A. Pervaiz, “Customer behavior analysis towards online shopping using data mining,” 5th Int.  Multi-Topic  ICT  Conf.  Technol.  Futur.  Gener.  IMTIC  2018  -  Proc.,  pp.  1–5,  2018,  doi: 10.1109/IMTIC.2018.8467262.