Vol.11, No.1, Februari 2017 ISSN: 0852-730X

## Perancangan Analytical CRM untuk Mendukung Segmentasi Pelanggan di Institusi Pendidikan
Valentinus Roby Hananto 1 , Agus Dwi Churniawan 2 , Ayouvi Poerna Wardhanie 3
Institut Bisnis dan Informatika Stikom Surabaya Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi dan Informatika e-mail: 1 valentinus@stikom.edu, 2 agusdwi@stikom.edu, 3 ayouvi@stikom.edu
ABSTRAK. Persaingan  untuk  meraih  pelanggan  merupakan  salah  satu  tantangan  yang  harus  dihadapi  oleh  institusi pendidikan.  Berbagai  metode  diterapkan  sebagai  upaya  untuk  meningkatkan  daya  saing,  salah  satunya  yaitu menggunakan Customer  Relationship  Mangement  (CRM)  berupa  database  pelanggan  yang  berisi  mengenai  informasi  pelanggan  yang terperinci. Perkembangan  teknologi  manjemen  data  seperti  data  warehouse  dan  data  mining  menjadi  pendukung  penerapan CRM  yang  lebih  sistematis  dibandingkan  sebelumnya.  Dalam  penelitian  ini  dijelaskan  bagaimana  rancangan  penerapan analytical  CRM  untuk  mendukung  segmentasi  pelanggan  pada  institusi  pendidikan.  Studi  literatur  dari  berbagai  penelitian dilakukan untuk mengetahui teknologi apa saja yang harus dipersiapkan oleh institusi pendidikan dalam penerapan analytical CRM.  Selain  itu,  kami  juga  melakukan  analisis  kebutuhan  untuk  menyesuaikan  sistem  analytical  CRM  pada  institusi pendidikan.  Dengan  rancangan  terebut,  penerapan  analytical  CRM dapat  semakin  banyak  digunakan  dalam  mendukung segmentasi pelanggan pada institusi pendidikan.

## Kata Kunci: Customer Relationship Management, Analytical CRM, segmentasi pelanggan, institusi pendidikan

## 1. PENDAHULUAN
Era  informasi  (Information  Age)  saat  ini  telah  banyak  merubah peta bisnis  di  semua  bidang.  Model bisnis  yang  memiliki  keunggulan  kompetitif  untuk  bersaing  adalah  model  bisnis  yang  menerapakan  teknologi informasi,  yaitu  suatu  model  bisnis  dimana  proses  bisnisnya  dilakukan  secara  elektronik  atau  digital  melalui jaringan  internet.  Beberapa  sistem  aplikasi  komputer  telah  banyak  diterapkan  di  berbagai  sektor  bisnis,  salah satunya pada institusi pendidikan. Perkembangan institusi pendidikan di Indonesia semakin meningkat, lebih dari 3000 institusi pendidikan baik negeri maupun swasta saat ini telah berdiri di Indonesia (Kementrian Pendidikan dan Kebudayaan, 2012). Tingginya tingkat persaingan antar institusi pendidikan  mengakibatkan  setiap institusi harus  dapat  mengelola  institusinya  secara  profesional,  seperti  halnya  sebuah  perusahaan,  sejak  dari  bagaimana sebuah  institusi  pendidikan  dapat  memiliki  mutu  yang  baik,  relevansi,  sampai  dengan  daya  saing  yang  tinggi. Perkembangan teknologi informasi dan komunikasi menjadi bagian dari proses-proses tersebut. Saat ini, banyak perguruan  tinggi  yang  telah  menerapkan  teknologi  informasi  dan  komunikasi  yang  berkaitan  dengan  proses peningkatan  mutu  pelayanan,  namun  proses  tersebut  masih  belum  terintegrasi,  ada  juga  yang  masih  dilakukan secara manual.
Sebuah organisasi atau institusi pendidikan  secara berkesinambungan  harus terus  menambah cara atau terobosan  baru  dalam  hal  berinteraksi  dengan  pelangganya.  Dalam  hal  ini  “pelanggan  institusi  pendidikan” adalah  pemakai  produk  institusi  pendidikan  (dunia  usaha),  pemakai  hasil  riset  yang  dilakukan  oleh  dunia pendidikan  (dunia  usaha),  mahasiswa,  peminat/calon  mahasiswa,  dan  alumni  yang  memerlukan  jasa  layanan karir.  Sedangkan  informasi  yang  dibutuhkan  oleh  pelanggan  menyangkut  informasi  mahasiswa,  peminat/calon mahasiswa, riset, lulusan/alumni dan informasi industri.
Sebuah  sistem  untuk  mengubah  data  tentang  pelanggan  menjadi  informasi  yang  berguna  bagi perusahaan  sangatlah  diperlukan.  Sebagai  jawaban  atas  tantangan  ini,  terciptalah  sebuah  teknologi  untuk menganalisis  data  pelanggan  yang  sering  disebut  dengan  analytical  CRM.  Sebagai  salah  satu  alat  manajemen pelanggan  yang  paling  dinamis,  analytical  CRM  banyak  dimanfaatkan  dalam  analisis  data  pelanggan  untuk berbagai  tujuan  yang  berbeda. Pada  umumnya,  sistem  ini  digunakan  untuk  mendesain  dan  melaksanakan kampanye pemasaran yang lebih focus sehingga dapat mengoptimalkan pemasaran.
Analytical  CRM  memiliki peran penting dalam  melakukan segmentasi pelanggan (Straight Marketing, 2010).  Sebagai  gambarannya,  analytical  CRM  membagi  pelanggan  menjadi  orang  yang  mungkin  masih memanfaatkan  layanan  perusahaan  atau  bahkan  yang  sudah  tidak  memanfaatkannya  lagi  serta  pemberian informasi  yang  dapat  membantu  dalam  proses  layanan  perusahaan.  Analytical  CRM tidak  hanya  menentukan profitabilitas  atau  pelanggan  mana  yang  sangat  menguntungkan  dari  waktu  ke  waktu  tetapi  juga  memiliki kemampuan melihat pasar khususnya pelanggan secara individual berdasarkan data yang dikumpulkan. Sebagai alat permodelan prediktif, analytical CRM juga dapat membantu perusahaan dalam membandingkan kesuksesan
ke  depan  berdasarkan  database  pengetahuan  pelanggan.  Seiring  waktu,  analisis  ini  juga  membantu  dalam penyempurnaan keputusan bisnis atas analisis yang telah dibuat sebelumnya. Ketika analytical CRM digunakan dalam  bidang  penjualan,  pemasaran  dan  jasa,  hal  tersebut  dapat  menciptakan  hubungan  yang  lebih  baik  dan produktif  dengan  pelanggan,  dibandingkan  perusahaan  yang  harus  berjuang  sendiri  untuk  mencari  tahu  apa keinginan atau kebutuhan dari pelanggan. Dengan bantuan alat ini perusahaan akan mengetahui orang mana yang menjadi  pelanggan  terbaik  perusahaan  dan  bagaimana  menemukan  prospek  perusahaan dengan  cepat  dan efisien.  Sebagai  organisasi  atau  institusi  pendidikan  yang  sedang  berkembang,  informasi  yang  di  dapatkan melalui  analytical  CRM  ini  sangatlah  berharga.  Analytical  CRM  membantu  dalam  mencari  tahu  informasi pelanggan,  profitabilitas  pelanggan  dan  perilaku  pelanggan.  Setelah  mengevaluasi  atau  mengidentifikasi pelanggan  potensial,  organisasi  akan  mendapatkan  hasil  yang  jauh  lebih  efektif.  Menginvestasikan  waktu  dan uang ke dalam analytical CRM merupakan langkah yang tepat guna mendukung strategi pemasaran ke depannya.
Segmentasi  pelanggan  bertujuan  untuk  mengelompokkan  pelanggan  yang  kebutuhan  dan  perilakunya memiliki  kemiripan  ke  dalam  customer  segments (Srivastava,  2002). Harapannya  adalah  setiap  customer segment  menjadi  homogen,  paling  tidak  dari  satu  perspektif.  Umumnya  perspektif  yang  digunakan  dalam segmentasi ini adalah berdasarkan nilai dari customer bagi  organisasi, atau berdasarkan  pola perilaku customer terhadap  barang  atau  jasa  yang  ditawarkan  organisasi.  Dengan  melakukan  segmentasi  pelanggan,  organisasi dapat  menentukan  strategi  marketing  yang  lebih  terfokus  untuk  masing-masing  segmen.  Proses  marketing (komunikasi, produk/jasa, program) dapat menjadi lebih terfokus karena masing-masing segmen memang sudah memiliki kemiripan, baik dari segi kebutuhan maupun perilakunya. Sebagai contoh, sebuah perguruan tinggi bisa mengelompokkan pelanggannya (dalam hal ini calon mahasiswa) berdasarkan minat dan bakatnya. Untuk calon mahasiswa  yang  memiliki  minat  dan  bakat  pada  satu  bidang  studi  tertentu,  perguruan  tinggi  dapat mengunggulkan  program  studinya  yang  terkait  dengan  bidang  studi  peminatan  dari  siswa  tersebut.  Jika  minat ataupun  bakat  dari  siswa  adalah  di  bidang  non-akademik,  misalnya  olahraga,  maka  perguruan  tinggi  dapat mempromosikan fasilitas-fasilitas olahraga yang dimiliki maupun prestasinya di bidang olahraga.
Berdasarkan  uraian  konsep  tentang  analytical  CRM  diatas,  maka  penelitian  ini  bertujuan  untuk mengetahui  bagaimana  merancang  arsitektur  analytical  CRM  guna  mendukung  segmentasi  pelanggan  pada pereguruan tinggi  khususnya  di Institut Bisnis dan Informatika Stikom Surabaya, serta teknologi apa saja yang harus dipersiapkan oleh institusi pendidikan dalam penerapan analytical CRM.

## 2. ANALYTICAL CRM

## 2.1 Customer Relationship Management
Customer  Relationship  Management  merupakan  suatu  strategi  perusahaan  yang  digunakan  untuk memanjakan  pelanggan  agar  tidak  berpaling  ke  pesaing.  Dalam  hal  ini  perusahaan  memberikan  sentuhan pelayanan  individual  dengan  memperlakukan  pelanggan  sebagai  raja.  Perusahaan  memerlukan  database pelanggan  yang  berisi  mengenai  informasi  pelanggan  yang  terperinci  yang  memegang  peranan  penting  dalam CRM.  Database  dalam  industri  jasa  dapat  berisi  nama  dan  alamat  pelanggan,  pekerjaan  serta  preferensi- preferensi  lainnya.  Informasi  tersebut  merupakan  aset  yang  sangat  berharga  bagi  perusahaan  dalam  menjalin hubungan dengan pelanggan (Gaffar, 2007).
Menurut Hamidin  (2008), CRM  memiliki  tiga  elemen  kunci  yang  dikenal  dengan  “Customer  Touch Points”, “Applications”, dan “Data Stores” , yang digambarkan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Tiga Elemen Kunci CRM
Customer  Touch Point  digunakan  oleh  organisasi  untuk  memahami  kebutuhan  pelanggan  saat  ini ataupun  di  masa  datang.  Ini  adalah  antar  muka  yang  menghubungkan  organisasi  dengan  pelanggan.  Contoh
ke  depan  berdasarkan  database  pengetahuan  pelanggan.  Seiring  waktu,  analisis  ini  juga  membantu  dalam penyempurnaan keputusan bisnis atas analisis yang telah dibuat sebelumnya. Ketika analytical CRM digunakan dalam  bidang  penjualan,  pemasaran  dan  jasa,  hal  tersebut  dapat  menciptakan  hubungan  yang  lebih  baik  dan produktif  dengan  pelanggan,  dibandingkan  perusahaan  yang  harus  berjuang  sendiri  untuk  mencari  tahu  apa keinginan atau kebutuhan dari pelanggan. Dengan bantuan alat ini perusahaan akan mengetahui orang mana yang menjadi  pelanggan  terbaik  perusahaan  dan  bagaimana  menemukan  prospek  perusahaan dengan  cepat  dan efisien.  Sebagai  organisasi  atau  institusi  pendidikan  yang  sedang  berkembang,  informasi  yang  di  dapatkan melalui  analytical  CRM  ini  sangatlah  berharga.  Analytical  CRM  membantu  dalam  mencari  tahu  informasi pelanggan,  profitabilitas  pelanggan  dan  perilaku  pelanggan.  Setelah  mengevaluasi  atau  mengidentifikasi pelanggan  potensial,  organisasi  akan  mendapatkan  hasil  yang  jauh  lebih  efektif.  Menginvestasikan  waktu  dan uang ke dalam analytical CRM merupakan langkah yang tepat guna mendukung strategi pemasaran ke depannya.
Segmentasi  pelanggan  bertujuan  untuk  mengelompokkan  pelanggan  yang  kebutuhan  dan  perilakunya memiliki  kemiripan  ke  dalam  customer  segments (Srivastava,  2002). Harapannya  adalah  setiap  customer segment  menjadi  homogen,  paling  tidak  dari  satu  perspektif.  Umumnya  perspektif  yang  digunakan  dalam segmentasi ini adalah berdasarkan nilai dari customer bagi  organisasi, atau berdasarkan  pola perilaku customer terhadap  barang  atau  jasa  yang  ditawarkan  organisasi.  Dengan  melakukan  segmentasi  pelanggan,  organisasi dapat  menentukan  strategi  marketing  yang  lebih  terfokus  untuk  masing-masing  segmen.  Proses  marketing (komunikasi, produk/jasa, program) dapat menjadi lebih terfokus karena masing-masing segmen memang sudah memiliki kemiripan, baik dari segi kebutuhan maupun perilakunya. Sebagai contoh, sebuah perguruan tinggi bisa mengelompokkan pelanggannya (dalam hal ini calon mahasiswa) berdasarkan minat dan bakatnya. Untuk calon mahasiswa  yang  memiliki  minat  dan  bakat  pada  satu  bidang  studi  tertentu,  perguruan  tinggi  dapat mengunggulkan  program  studinya  yang  terkait  dengan  bidang  studi  peminatan  dari  siswa  tersebut.  Jika  minat ataupun  bakat  dari  siswa  adalah  di  bidang  non-akademik,  misalnya  olahraga,  maka  perguruan  tinggi  dapat mempromosikan fasilitas-fasilitas olahraga yang dimiliki maupun prestasinya di bidang olahraga.
Berdasarkan  uraian  konsep  tentang  analytical  CRM  diatas,  maka  penelitian  ini  bertujuan  untuk mengetahui  bagaimana  merancang  arsitektur  analytical  CRM  guna  mendukung  segmentasi  pelanggan  pada pereguruan tinggi  khususnya  di Institut Bisnis dan Informatika Stikom Surabaya, serta teknologi apa saja yang harus dipersiapkan oleh institusi pendidikan dalam penerapan analytical CRM.

## 2. ANALYTICAL CRM

## 2.1 Customer Relationship Management
Customer  Relationship  Management  merupakan  suatu  strategi  perusahaan  yang  digunakan  untuk memanjakan  pelanggan  agar  tidak  berpaling  ke  pesaing.  Dalam  hal  ini  perusahaan  memberikan  sentuhan pelayanan  individual  dengan  memperlakukan  pelanggan  sebagai  raja.  Perusahaan  memerlukan  database pelanggan  yang  berisi  mengenai  informasi  pelanggan  yang  terperinci  yang  memegang  peranan  penting  dalam CRM.  Database  dalam  industri  jasa  dapat  berisi  nama  dan  alamat  pelanggan,  pekerjaan  serta  preferensi- preferensi  lainnya.  Informasi  tersebut  merupakan  aset  yang  sangat  berharga  bagi  perusahaan  dalam  menjalin hubungan dengan pelanggan (Gaffar, 2007).
Menurut Hamidin  (2008), CRM  memiliki  tiga  elemen  kunci  yang  dikenal  dengan  “Customer  Touch Points”, “Applications”, dan “Data Stores” , yang digambarkan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Tiga Elemen Kunci CRM
Customer  Touch Point  digunakan  oleh  organisasi  untuk  memahami  kebutuhan  pelanggan  saat  ini ataupun  di  masa  datang.  Ini  adalah  antar  muka  yang  menghubungkan  organisasi  dengan  pelanggan.  Contoh
Customer Touch Points
Applications
Data Stores
ke  depan  berdasarkan  database  pengetahuan  pelanggan.  Seiring  waktu,  analisis  ini  juga  membantu  dalam penyempurnaan keputusan bisnis atas analisis yang telah dibuat sebelumnya. Ketika analytical CRM digunakan dalam  bidang  penjualan,  pemasaran  dan  jasa,  hal  tersebut  dapat  menciptakan  hubungan  yang  lebih  baik  dan produktif  dengan  pelanggan,  dibandingkan  perusahaan  yang  harus  berjuang  sendiri  untuk  mencari  tahu  apa keinginan atau kebutuhan dari pelanggan. Dengan bantuan alat ini perusahaan akan mengetahui orang mana yang menjadi  pelanggan  terbaik  perusahaan  dan  bagaimana  menemukan  prospek  perusahaan dengan  cepat  dan efisien.  Sebagai  organisasi  atau  institusi  pendidikan  yang  sedang  berkembang,  informasi  yang  di  dapatkan melalui  analytical  CRM  ini  sangatlah  berharga.  Analytical  CRM  membantu  dalam  mencari  tahu  informasi pelanggan,  profitabilitas  pelanggan  dan  perilaku  pelanggan.  Setelah  mengevaluasi  atau  mengidentifikasi pelanggan  potensial,  organisasi  akan  mendapatkan  hasil  yang  jauh  lebih  efektif.  Menginvestasikan  waktu  dan uang ke dalam analytical CRM merupakan langkah yang tepat guna mendukung strategi pemasaran ke depannya.
Segmentasi  pelanggan  bertujuan  untuk  mengelompokkan  pelanggan  yang  kebutuhan  dan  perilakunya memiliki  kemiripan  ke  dalam  customer  segments (Srivastava,  2002). Harapannya  adalah  setiap  customer segment  menjadi  homogen,  paling  tidak  dari  satu  perspektif.  Umumnya  perspektif  yang  digunakan  dalam segmentasi ini adalah berdasarkan nilai dari customer bagi  organisasi, atau berdasarkan  pola perilaku customer terhadap  barang  atau  jasa  yang  ditawarkan  organisasi.  Dengan  melakukan  segmentasi  pelanggan,  organisasi dapat  menentukan  strategi  marketing  yang  lebih  terfokus  untuk  masing-masing  segmen.  Proses  marketing (komunikasi, produk/jasa, program) dapat menjadi lebih terfokus karena masing-masing segmen memang sudah memiliki kemiripan, baik dari segi kebutuhan maupun perilakunya. Sebagai contoh, sebuah perguruan tinggi bisa mengelompokkan pelanggannya (dalam hal ini calon mahasiswa) berdasarkan minat dan bakatnya. Untuk calon mahasiswa  yang  memiliki  minat  dan  bakat  pada  satu  bidang  studi  tertentu,  perguruan  tinggi  dapat mengunggulkan  program  studinya  yang  terkait  dengan  bidang  studi  peminatan  dari  siswa  tersebut.  Jika  minat ataupun  bakat  dari  siswa  adalah  di  bidang  non-akademik,  misalnya  olahraga,  maka  perguruan  tinggi  dapat mempromosikan fasilitas-fasilitas olahraga yang dimiliki maupun prestasinya di bidang olahraga.
Berdasarkan  uraian  konsep  tentang  analytical  CRM  diatas,  maka  penelitian  ini  bertujuan  untuk mengetahui  bagaimana  merancang  arsitektur  analytical  CRM  guna  mendukung  segmentasi  pelanggan  pada pereguruan tinggi  khususnya  di Institut Bisnis dan Informatika Stikom Surabaya, serta teknologi apa saja yang harus dipersiapkan oleh institusi pendidikan dalam penerapan analytical CRM.

## 2. ANALYTICAL CRM

## 2.1 Customer Relationship Management
Customer  Relationship  Management  merupakan  suatu  strategi  perusahaan  yang  digunakan  untuk memanjakan  pelanggan  agar  tidak  berpaling  ke  pesaing.  Dalam  hal  ini  perusahaan  memberikan  sentuhan pelayanan  individual  dengan  memperlakukan  pelanggan  sebagai  raja.  Perusahaan  memerlukan  database pelanggan  yang  berisi  mengenai  informasi  pelanggan  yang  terperinci  yang  memegang  peranan  penting  dalam CRM.  Database  dalam  industri  jasa  dapat  berisi  nama  dan  alamat  pelanggan,  pekerjaan  serta  preferensi- preferensi  lainnya.  Informasi  tersebut  merupakan  aset  yang  sangat  berharga  bagi  perusahaan  dalam  menjalin hubungan dengan pelanggan (Gaffar, 2007).
Menurut Hamidin  (2008), CRM  memiliki  tiga  elemen  kunci  yang  dikenal  dengan  “Customer  Touch Points”, “Applications”, dan “Data Stores” , yang digambarkan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Tiga Elemen Kunci CRM
Customer  Touch Point  digunakan  oleh  organisasi  untuk  memahami  kebutuhan  pelanggan  saat  ini ataupun  di  masa  datang.  Ini  adalah  antar  muka  yang  menghubungkan  organisasi  dengan  pelanggan.  Contoh
media  yang  digunakan  untuk  berkomunikasi  dengan  pelanggan  adalah  e-mail,  website,  video  conferencing, interactive TV, dan telefon.
Applications  merupakan  perangkat  lunak  (software)  yang  mendukung  proses-proses  CRM.  Contohnya aplikasi  yang  melayani  pemasaran    (datamining  dan  permission  marketing  software),  penjualan  (monitoring Customer Touch Pointssoftware), dan layanan (customer care software).
Data  Stores  berisi  data  dari  setiap  aspek  pelanggan,  dan  siklus  hidup  pelanggan.  Contohnya  sebuah organisasi  menyimpan  data  transaksi  pembelian  oleh  pelanggan,  waktu  transaksi  ataupun  data pelanggan  yang melihat produk tetapi tidak membeli. Data tersebut dapat dianalisa dengan menggunakan software.
Banyak  paket  software  diciptakan  untuk  memudahkan  customer  relationship,  tetapi  kebanyakan tergantung dari perolehan, updating dan utilisasi profil individu pelanggan. Profil-profil pelanggan ini biasanya disimpan  dalam  data  warehouse,  dan  data  mining  digunakan  untuk  mengekstrasi  informasi  yang  berhubungan dengan perusahaan dari pelanggan yang bersangkutan. Selanjutnya profil pelanggan ini terhubung secara on line sehingga  mereka  yang  bekerja  dalam  perusahaan  itu  dapat  menghubungi  pelanggan  yang  bersangkutan.  Selain itu  Web-based  front-ends  telah  diciptakan  sehingga  pelanggan  dapat  menghubungi  perusahaan  secara  online untuk  memperoleh informasi  mengenai produk atau jasa  yang ditawarkan oleh perusahaan itu,  memesan order, mengecek  status  order  yang  ada,  memperoleh  jawaban  atas  pertanyaan  yang  diajukan  atau  untuk  memperoleh layanan.  Paket  software  CRM  membantu  perusahaan  untuk  memasarkan,  menjual,  dan melayani  pelanggan melalui  multi  media,  termasuk  Web,  call  centers,  field  representatives,  business  partners,  retail  and  dealer networks.  Menurut  Jones  dalam Hiasdinata (2009),  program  CRM  dalam  penerapannya  dapat  dilihat  seperti gambar 2 berikut ini:

## Gambar 2. Program CRM

## 2.2 Klasifikasi CRM
Customer Relationship Management menurut jenisnya dapat dipecah menjadi tiga bagian dengan tugas yang berbeda (Wilde dalam Hiasdinata, 2009) yaitu :
1. Collaborative  CRM  bertujuan  untuk  memaksimalkan  hubungan  dengan customer.  Model  komunikasi klasik  seperti  telepon,  fax  dan  pos  harus  ditunjang  dengan  teknologi  yang  modern  seperti  email  dan SMS.
2. Operational  CRM  bertujuan  untuk  menyediakan  member  dari  pemasaran,  penjualan  dan  customer service dengan informasi customer dan pasar yang relevan.
3. Analytical  CRM  berfokus  pada  pengumpulan,  proses  dan  analisa  data  customer  dengan  tujuan  untuk mengidentifikasi  potensi  penjualan,  singkatnya  data  warehouse  bisa  menjadi  tambang  emas  akan informasi.
Analytical CRM merupakan bagian yang akan menjadi fokus pada penelitian ini, khususnya dalam penerapannya pada perguruan tinggi.

## 2.3 Analytical CRM
Analytical CRM adalah proses  analisis  data-data  yang diperoleh  dari Operational  CRM. Sekarang  ini banyak perusahaan berusaha untuk lebih mengerti tentang pelanggan mereka dengan memberikan respon secara lebih  baik  dan  mengantisipasi  kebutuhan  mereka.  Namun, kebanyakan perusahaan  berfokus  untuk mengimplementasikan CRM hanya sebatas untuk mengetahui kebutuhan dan keluhan dari pelanggan, yang pada
praktisnya  hanya  berkonsentrasi  pada  komponen  operational  dan  collaborative  CRM,  sehingga  analisis  akan pemahaman  dan  pengenalan  terhadap  pelanggan belum  optimal. Oleh  sebab  itu, komponen analytical CRM dibutuhkan untuk mengoptimalkan hubungan antara perusahaan dengan pelanggannya.
Menurut Greenberg  (2004), analytical CRM  adalah  tahapan  untuk  mendapatkan,  menyimpan, mengekstrak,  memproses,  menginterpretasikan,  dan  melaporkan  data  pelanggan  kepada  pengguna. Xu  dan Walton  dalam  Zafareh  (2007)  menyebutkan bahwa analytical CRM  menggabungkan  kakas bantu  yang  dapat memproses data pelanggan untuk mendukung penyediaan informasi pelanggan secara strategis dan mendapatkan pehamaman  tentang  pelanggan.  Analytical  CRM  adalah  sebuah  kombinasi  dari  data  warehouse  atau data  mart yang  terintegrasi  dengan business  inteligence  analytical  systems (Online  Analytical  Processing – OLAP) (Zafareh, 2007).
Dengan  menerapkan analytical CRM,  organisasi  diharapkan  memiliki  kecerdasan  bersaing  dalam strategi pemasarannya. Sebagai contoh, organisasi dapat memetakan customer segment nya sebagai acuan untuk menentukan  metode  marketing  yang  lebih  fokus  pada  masing-masing  segmen.  Informasi-informasi  yang dikumpulkan  dari  berbagai  sumber  kemudian  dikelola  dan  dianalisis  menggunakan  OLAP,  menghasilkan pengetahuan yang lebih mengenai pelanggan dan memungkinkan proses marketing yang lebih efektif.
Analytical CRM  mampu  melakukan  segmentasi  pelanggan,  membedakan  pelanggan  yang  memiliki profitabilitas  tinggi  dengan  tingkat  akurasi  yang  lebih  matang,  maka  return  on  investement  (ROI)  akan  suatu pelanggan dapat diprediksi dengan baik. Dengan pengetahuan tersebut maka penawaran yang tepat, harga yang tepat dapat ditawarkan pada saat yang tepat, kepada pelanggan yang memang berpotensi untuk membelinya, hal ini  akan  mengoptimasi  pelanggan  dan  perusahaan.  Dengan  kombinasi  informasi  tentang  pelanggan  dari  semua sumber  dan  sarana  informasi  vital  lainnya  yang  berinteraksi  dengan  pelanggan,  maka  perusahaan  dapat memperoleh gambaran yang pasti tentang pelanggan dan perilakunya. Dengan demikian mendukung perusahaan dalam  melakukan  personalisasi  terhadap  pelanggan  dan  menyesuaikan  diri  seiring  dengan  kemungkinan perubahan-perubahan yang terjadi dari permintaan pelanggan.
Analytical CRM digunakan juga sebagai alat untuk mengevaluasi profitabilitas pelanggan, berdasarkan segmentasi dari hasil analisa yang kuat, dan meningkatkan ROI dari pelanggan perusahaan. Dengan menganalisa profitabilitas  pelanggan,  perusahaan  dapat  melakukan  segmentasi  pelanggannya  berdasarkan tingkat profitabilitasnya  sehingga  dapat  menetapkkan  target  tingkat  penjualannya  terhadap  masing-masing  pelanggan. Langkah  selanjutnya  adalah  menindaklanjuti  feedback  loop  dari  hasil  analisa  yang  telah  dilakukan  untuk menentukan interaksi selanjutnya yang akan dibangun dengan pelanggan.
Ranjan  (2009)  dalam  penelitiannya  menyebutkan  beberapa  contoh  penilitian  terkait  dalam analytical CRM.  Ahmed  (2004)  membuat  sebuah  model  data  mining  menggunakan  prediksi  dan  klasifikasi  untuk menemukan  karakteristik  dari  konsumen  yang  memiliki  kecenderungan  untuk  pergi.  Selain  itu,  jenis  promosi yang  efektif  untuk  menjaring  konsumen  tertentu  juga  dapat  ditentukan.  Tipe-tipe  data  yang  diperlukan  dalam aplikasi data mining untuk bisnis berbasis konsumen yaitu:
1. Demografik, seperti usia, jenis kelamin, dan status pernikahan
2. Status ekonomi, seperti gaji dan pekerjaan
3. Detail geografik, seperti kota, provinsi, dan negara
Semua  data  tersebut  beserta  jenis  data  demografik  lain  dapat  digunakan  untuk  mengelompokkan konsumen ke dalam suatu segmen konsumen yang memiliki kemiripan karakteristik dan kebutuhan produk yang serupa.
Selain  penelitian  di  atas,  Qiaohong,  dkk  (2004)  menunjukkan  desain analytical CRM  berbasis  data warehouse.  Sap.com  (2003)  mendiskusikan  pentingnya  penggunaan  analytical  CRM  di  dalam  suatu  bisnis.  Xu dan Walton (2005) juga menjelaskan pentingnya mendapatkan pengetahuan tentang konsumen melalui analytical CRM.
Meskipun  banyak  penelitian  yang  sudah  dilakukan  terkait  penerapan  aplikasi  analytical  CRM,  namun kebanyakan lebih berfokus pada teknologi data  warehouse ataupun metode data mining daripada arsitektur dan implementasinya.  Hal  ini  melatarbelakangi  penelitian  yang  sudah  dilakukan  oleh  Xie  (2008)  menganai perancangan  arsitekur analytical CRM  beserta  implementasinya pada  industry  bank.  Gambar  3  di  bawah  ini merupakan arsitektur dari analytical CRM yang sudah diimplementasikan. Secara umum system analytical CRM dapat  dibagi  menjadi  dua  bagian,  yaitu front-end  subsystem yang  menyediakan  berabagi  modul  untuk mengontrol  data  warehouse  dan  data  mining,  serta back-end  subsystem yang  bertujuan  untuk  menganalisis, memprediksi, dan melaporkan perilaku konsumen.
Gambar 3. Arsitektur Analytical CRM pada perbankan (Xie, 2008)

## 2.4 Segmentasi Pelanggan
Salah  satu  manfaat  dari analytical  CRM  adalah  kemampuan  untuk  mendapatkan  profil  pelanggan  dan mengelompokkan dalam customer segment. Menurut Zafareh (2007), pengelompokan pelanggan dalam segmen ini  dapat  berdasarkan  pada  beberapa  aspek  seperti  detail  pelanggan,  data  historis,  aktivitas  pelanggan, ketertarikan  pelanggan,  dan  kepuasan  pelanggan.  Informasi  ini  dibutuhkan  untuk  lebih  mengetahui  nilai  dari pelanggan dan mendapatkan pemahaman untuk mengetahui perilaku pelanggan.
Proses identifikasi dan definisi dari profil pelanggan tidak hanya penting untuk pelanggan yang ada saat ini,  tapi  juga  untuk  calon  pelanggan  yang  prospektif  bagi  organisasi.  Gurau  dalam  Zafareh  (2007) mengemukakan  bahwa  ketika  segmen  pelanggan  sudah  teridentifikasi  dan  profil  perilaku  mereka  sudah didefinisikan,  maka  perilaku  dari  pelanggan  baru  dapat  dicocokkan  dengan  profil  pelanggan  yang  ada  saat  ini. Dengan  demikian,  calon  pelanggan  baru  dapat  dikelompokkan  pada  customer  segment  yang  paling  sesuai. Selanjutnya,  strategi  marketing  yang  terfokus  dapat  langsung  diimplementasikan  sejak  awal  interaksi  dengan calon pelanggan tersebut.
Dalam  dunia  pendidikan  pelanggan  dapat  dilihat  dari  berbagai  sudut  pandang,  diantaranya  adalah pelanggan adalah pemakai produk institusi pendidikan (dunia usaha), pelanggan adalah pemakai hasil riset yang dilakukan oleh dunia pendidikan, pelanggan adalah mahasiswa, pelanggan adalah peminat/calon mahasiswa dan pelanggan  adalah  alumni  yang  memerlukan  jasa  layanan  karir (Hamidin,  2008). Kebutuhan  informasi  yang akurat  dan  tepat  sasaran menjadi  bagian  yang  penting  dalam  kesuksesan  sebuah  implementasi  software, khususnya CRM. Informasi yang dibutuhkan yang berhubungan dengan CRM antara lain:
1. Informasi  lulusan/alumni,  yang  meliputi:  data  lulusan,  profil  dari  menjadi  mahasiswa  sampai  dengan lulus,  darimana  mahasiswa  tersebut  berasal  (daerah  dan  sekolah),  prestasi  kompetensi  yang  dimiliki, dan profil pekerjaan lulusan.
2. Informasi  industri  yang  meliputi:  data  industri  pemakai  produk  institusi  pendidikan  (profil  industri), kerja  sama  yang  dilakukan  dengan  institusi  pendidikan,  kompetensi  kebutuhan  industri,  informasi layanan karir dan recruitment, potensial riset dan magang staf pengajar dan mahasiswa.
3. Informasi mahasiswa yang meliputi: data perkuliahan (data nilai, jadwal perkuliahan, papan informasi, regristrasi, dan perwalian, serta materi kuliah, serta perwalian).
4. Informasi  peminat/calon  mahasiswa:  peminat  yang  mendaftar,  tidak  mendaftar  dan  mendaftar  tidak regristrasi  (per  wilayah  atapun  keseluruhan)  dan  yang  melakukan  registrasi  termasuk  stakeholders lainnya seperti: Pemerintah dan masyarakat.
5. Informasi  riset  yang  meliputi:  data  hasil  riset,  kerjasama  riset  dengan  industri  dan  data  sumber  daya yang dimiliki untuk kerjasama riset.
6. Informasi  manajemen,  yang  meliputi analisis segmentasi  pasar, analisis ancaman dan tantangan pasar, analisis harga dan kebijakan, informasi complaint dan analisis keuangan dan budget.

## 3. IDENTIFIKASI KEBUTUHAN ANALYTICAL CRM
Langkah  awal  dalam  identifikasi  kebutuhan  adalah pengumpulan  data  terkait  Customer  Relationship Management  yang  sudah  ada  beserta  komponen-komponen  pendukungnya.  Pengumpulan  data  tersebut, dilakukan  dengan  cara  wawancara  dengan  divisi  Pemasaran  yaitu  Kepala  Bagian  Penerimaan  Mahasiswa  Baru (Penmaru),  selain  itu  juga dilakukan wawancara  dengan  Kepala  Bagian  Administrasi  Akademik  dan Kemahasiswaan (AAK) dan Kepala Bagian Pengembangan dan Penerapan Teknologi Informasi (PPTI) Stikom Surabaya.
Wawancara  yang  dilakukan  pada  Bagian  Penerimaan  Mahasiswa  Baru  (Penmaru)  berfokus  pada penggalian  strategi  segmentasi  pelanggan  beserta  aspek-aspek  segmentasi  apa  saja  yang  digunakan.  Penelitian yang sudah dilakukan Mardiani (2014) membagi segmentasi mahasiswa berdasarkan 4 dasar, yaitu: segmentasi geografis, segmentasi demografi, segmentasi psikografis, dan segmentasi perilaku. Segmentasi secara demografi dapat  dilakukan  berdasarkan  jenis  kelamin,usia,  nilai  Ujian  Nasional  (UN),  Indeks  Prestasi  Kumulatif  (IPK), pekerjaan orang tua, dan gaji orang tua. Aspek geografi terdiri dari jarak dan akses untuk menuju kampus. Aspek psikografi terdiri dari alasan kuliah, motivasi, dan kebanggan. Sedangkan aspek perilaku terdiri dari sumber info, persepsi mahasiswa terhadap kampus, dan aktivitas setelah kuliah.
Dari  hasil  wawancara  dengan  kepala  bagian  Penmaru,  dapat  diketahui bahwa  beberapa  aspek segmentasi pelanggan sudah digunakan. Diantaranya adalah melakukan segmentasi berdasarkan aspek geografis (kota  dan  provinsi).  Data  geografis  diperoleh  dari  bagian  AAK  pada  3  tahun  terakhir.  Selain  itu  juga  pernah dilakukan pengamatan pada aspek demografi mahasiswa baru yaitu dari jenjang pendidikan nya (SMA / SMK).
Wawancara  berikutnya  dilakukan  dengan  kepala  bagian  Administrasi  Akademik  dan  Kemahasiswaan (AAK)  untuk  mengetahui  sumber  data  apa  saja  yang  dapat  digunakan  dalam  analytical  CRM.  Pihak  AAK menjelaskan  bahwa  AAK  lebih  fokus  pada  pencatatan  data  operasional  mahasiswa  seperti  penjadwalan perkuliahan  dan entry nilai.  Untuk  data  profil  mahasiswa  sendiri  sudah  dicatat  Penmaru  ketika  pendaftaran mahasiswa baru dan semua data tersebut akan terintegrasi dengan data center di bagian PPTI.
Wawancara  selanjutnya  dilakukan  dengan  kepala  bagian  Pengembangan  dan  Penerapan  Teknologi Informasi (PPTI). Sebagai bagian  yang bertanggung jawab untuk semua sistem informasi dan data yang ada di Stikom  Surabaya,  peneliti  berusaha  untuk  menggali  sumber-sumber  data  lain  yang  dapat  digunakan  untuk analytical CRM. Salah satunya adalah dengan melakukan analisis pada website Stikom dengan dukungan sistem Google  Analytics.  Hasil  dari  Google  Analytics  dapat digunakan  dalam  analisis  aspek  segmentasi  pelanggan, seperti  data  geografis  dari  pengunjung  website  Stikom  Surabaya  maupun  website  program  studi.  Aspek psikografis  juga  dapat dianalisis misalnya  dengan  melihat  sistem  maupun  perangkat  yang  digunakan  oleh pengakses  website  Stikom.  Selain  itu  juga  dapat  dilakukan  analisis  data  dari  hasil  survey  yang  dilakukan Penmaru  untuk  mahasiswa  baru,  misalnya  aspek  demografis  yaitu  tingkat  pendapatan  orang  tua. Pengumpulan data  juga  dilakukan  dengan  melakukan  observasi  lapangan,  yaitu  melihat  bagaimana  proses  pemasaran  yang dilakukan oleh Stikom Surabaya sampai dengan proses penerimaan mahasiswa baru.
Setelah  melakukan  tahap  wawancara  dan  observasi,  peneliti  melakukan  identifikasi  masalah  yaitu penetapan  aspek-aspek  segmentasi  pelanggan  dan  sumber  data  yang  dapat  diperoleh  dari  aspek  segmentasi tersebut. Adapun hasil dari identifikasi masalah yang peneliti temukan dijabarkan pada Tabel 1.

## Tabel 1. Sumber data segmentasi pelanggan
Nomor Aspek – Aspek Segmentasi Sumber Data 1 Geografis Data Mahasiswa Baru (AAK) Web Analisis (PPTI) 2 Demografis Pendidikan Pendapatan Data Mahasiswa Baru (AAK) Angket Penmaru 3 Psikografis Kelas Sosial & Gaya Hidup Angket Penmaru Web Analisis (PPTI) 4 Perilaku Sikap Pengetahuan Kemahasiswaan Angket Penmaru
Dari beberapa sumber data tersebut, peneliti sudah melakukan observasi terhadap beberapa sumber data di  antara  nya  analisis  web  menggunakan  Google  Analytics.  Analisis web  ini  diterapkan  pada  website  Stikom Surabaya  (http://www.stikom.edu)  maupun  website  program  studi.  Sebagai  contoh  berikut  ini  adalah  beberapa hasil dari analisis website prodi S1 Sistem Informasi (http://si.stikom.edu). Gambar 4 menunjukkan hasil analisis pengunjung website prodi berdasarkan aspek geografi (kota).
Gambar 4. Google Analytics aspek geografis
Selain aspek geografis, hasil dari Google Analytics juga dapat menunjukkan informasi pengunjung dari aspek  psikografis,  yaitu  device  yang  digunakan  untuk  mengakses  website,  maupun  aspek  demografis  (jenis kelamin).
Gambar 5. Google Analytics aspek psikografis (mobile device)
JITIKA
Dari beberapa sumber data tersebut, peneliti sudah melakukan observasi terhadap beberapa sumber data di  antara  nya  analisis  web  menggunakan  Google  Analytics.  Analisis web  ini  diterapkan  pada  website  Stikom Surabaya  (http://www.stikom.edu)  maupun  website  program  studi.  Sebagai  contoh  berikut  ini  adalah  beberapa hasil dari analisis website prodi S1 Sistem Informasi (http://si.stikom.edu). Gambar 4 menunjukkan hasil analisis pengunjung website prodi berdasarkan aspek geografi (kota).
Gambar 4. Google Analytics aspek geografis
Selain aspek geografis, hasil dari Google Analytics juga dapat menunjukkan informasi pengunjung dari aspek  psikografis,  yaitu  device  yang  digunakan  untuk  mengakses  website,  maupun  aspek  demografis  (jenis kelamin).
Gambar 5. Google Analytics aspek psikografis (mobile device)
JITIKA
Dari beberapa sumber data tersebut, peneliti sudah melakukan observasi terhadap beberapa sumber data di  antara  nya  analisis  web  menggunakan  Google  Analytics.  Analisis web  ini  diterapkan  pada  website  Stikom Surabaya  (http://www.stikom.edu)  maupun  website  program  studi.  Sebagai  contoh  berikut  ini  adalah  beberapa hasil dari analisis website prodi S1 Sistem Informasi (http://si.stikom.edu). Gambar 4 menunjukkan hasil analisis pengunjung website prodi berdasarkan aspek geografi (kota).
Gambar 4. Google Analytics aspek geografis
Selain aspek geografis, hasil dari Google Analytics juga dapat menunjukkan informasi pengunjung dari aspek  psikografis,  yaitu  device  yang  digunakan  untuk  mengakses  website,  maupun  aspek  demografis  (jenis kelamin).
Gambar 5. Google Analytics aspek psikografis (mobile device)
Gambar 6. Google Analytics aspek demografis (jenis kelamin)

## 4. RANCANGAN ANALYTICAL CRM
Gambar 7. Rancangan Analytical CRM Back-End System Modul Analisis Sumber Data Data mahasiswa (AAK) Web
Analytics (PPTI) Angket Mahasiswa Baru (Penamru)
Data kegiatan mahasiswa (Kemahasiswaan) Data Warehouse Modul Manajemen Data Parameter Mining Algoritma Function Front-End Interface User Interface -Visualisasi -Hasil Analisis USER Kontrol Output
Pada  tahap  ini,  akan  dibahas  tentang back-end  system yang  dibutuhkan  dalam analytical CRM.  Pada gambar di atas, dapat dilihat beberapa sumber data yang dibutuhkan untuk analytical CRM. Tiga entitas utama yang  digunakan  pada  CRM  meliputi Customer,  Product,  dan Channel (Srivastava,  2002).  Pada  umumnya informasi  terkait  tiga  entitas  ini  tersebar  pada  banyak  database  operasional.  Sumber  data  berasal  dari  sistem operasional, dalam studi kasus ini contohnya adalah data mahasiswa, data angket mahasiswa baru, data kegiatan mahasiswa, dan web analytics (PPTI). Data-data ini berasal dari sistem yang berbeda, sehingga memiliki format dan tipe data yang tidak seragam. Ketidakseragaman ini akan diproses ke dalam back-end system melalui sebuah modul  manajemen  data  yang  dapat  berfungsi  untuk extract,  clean,  filter,  transform, dan  mengelola  data  dalam jumlah  yang  besar  dari  beragam  sistem.  Terdapat  sebuah  kontrol  dari  user  untuk  mengatur  setiap  kali  proses manajemen data ini dilakukan dan data apa saja yang digunakan. Kemudian semua data ini akan masuk ke dalam satu data warehouse yang merupakan sebuah repositori data suatu organisasi (Xie, 2008).
Selanjutnya untuk melakukan kontrol terhadap proses analytics pada back-end system, dibuatlah modul untuk kontrol analisis. Setelah sebelumnya  modul data  manajemen  menyiapkan data ke  dalam data  warehouse, user selanjutnya memilih fungsi analisis yang akan dijalankan. Back-end system akan mempersiapkan model dan proses  analisis  yang  sesuai.  User  dapat  menentukan  beberapa  parameter  yang  digunakan  sebagai  batasan  dari algoritma  data  mining  ataupun  analytics  yang  digunakan.  Selanjutnya,  hasil  analisis  akan  ditampilkan  atau divisualisasikan melalui sebuah user interface. Hasil ini akan digunakan sebagai pendukung dalam pemahaman segmentasi pelanggan dan pengambilan keputusan.
Generasi  berikutnya  dari analytical CRM  mengharuskan  perusahaan  untuk  merentangkan  spektrum analitis  dan  fokus  untuk  melihat  ke  masa  depan.  Tekanan  waktu  untuk  pemasaran,  dikombinasikan  dengan ledakan  data,  memaksa  banyak  organisasi  berjuang  untuk  tetap  kompetitif.  Ditambah  dengan  kebutuhan  untuk lebih proaktif, organisasi memfokuskan usaha analisis mereka untuk menentukan apa yang akan terjadi, apa yang bisa  mereka  lakukan untuk  mewujudkannya, dan akhirnya  untuk  mengotomatisasi seluruh proses.  Data  mining sekarang  dapat  dipandang  sebagai  kebutuhan analitis.  Fokus  utama  dari  data  mining  adalah  untuk  menemukan pengetahuan, yang sebelumnya tidak diketahui, memprediksi kejadian masa depan dan mengotomatisasi analisis data  set  yang  sangat  besar.  Proses  data  mining  terdiri  dari  sejumlah  langkah.  Pertama  data  yang  dikumpulkan harus diproses untuk dapat dilakukan data-mining. Ini memerlukan sejumlah langkah untuk membersihkan data, menangani  ketidaksesuaian  dalam  format,  struktur,  serta  semantik,  dan  normalisasi  dan  integrasi.  Setelah  data telah dibersihkan, algoritma mining berbagai data dapat diterapkan untuk mengekstrak model dari itu. Sejumlah teknik  data  mining  telah  dikembangkan,  dan  salah  satu  yang  akan  diterapkan  tergantung  pada  tujuan  tertentu. Setelah model telah dikembangkan, dapat digunakan untuk dua jenis tujuan. Pertama adalah untuk memperoleh pemahaman  tentang  perilaku  saat  ini  dari  pelanggan.  Sebuah  model  yang  digunakan  untuk  tujuan  ini  disebut model  deskriptif.  Kedua  adalah  dengan  menggunakan  model  untuk  membuat  prediksi  tentang  perilaku  masa depan  pelanggan.  Sebuah  model  yang  digunakan  untuk  tujuan  ini  disebut  model  prediktif.  Model  deskriptif, diambil  dari  perilaku  masa  lalu,  digunakan  sebagai  titik  awal  dari  mana  model  prediksi  dapat  dibangun. Pendekatan seperti itu telah ditemukan cukup sukses, seperti yang didasarkan pada asumsi bahwa perilaku masa lalu adalah prediktor yang baik dari perilaku masa depan dengan penyesuaian yang diperlukan.

## 5. KESIMPULAN
Penerapan  Customer  Relationship  Management  (CRM)  merupakan  salah  satu  upaya  untuk meningkatkan daya saing suatu perusahaan. Namun, makalah penelitian tentang arsitektur sistem dan teknologi implementasi  untuk analytical CRM  yang  telah  diterbitkan  masih  relatif  sedikit. Analytical CRM  dapat menemukan pengetahuan dari sejumlah besar data dan memainkan peran penting dalam mendukung keputusan. Dalam  penelitian  ini  telah  dirancang  sebuah  arsitektur  praktis  untuk  membangun  sistem analytical CRM. Arsitektur  ini  tidak  hanya  memberikan  transisi  yang  mudah  dari  konsep  analisis  dalam  teori  CRM menjadi praktis,  tetapi  juga merelasikan  modul-modul dari  sistem analytical CRM  bersama-sama  dengan  cara  yang koheren. Rancangan analytical CRM  ini  dapat  diterapkan  di  institusi  pendidikan  sehingga  dapat  diperoleh database  pelanggan  yang  kuat,  memberikan  analisis segmentasi  pelanggan, sehingga  dapat  membantu  dalam interaksi dengan pelanggan yang lebih targeted dan customized. Dengan demikian, diharapakan sebuah institusi pendidikan dapat memiliki keunggulan kompetitif.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Gaffar,  V.  2007. CRM dan  MPR  Hotel  (Customer  Relationship  Management  and  Marketing  Public Relations), Cetakan 1. Bandung: Alfabeta.
[2] Greenberg, P. 2004. CRM at the Speed of Light: Essential Customer Strategies for the 21st Century (Third Edition). London & New York: McGraw-Hill.
[3] Hamidin,  D.  2008.  Model  Customer  Reltionship  Mangement  (CRM)  di  Institusi  Pendidikan. Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi 2008. Yogyakarta.
[4]  Hiasdinata.  2009.  Customer  Relationship  Management  (CRM)  dan  aplikasinya  dalam  industri  manufaktur dan jasa.
[5] Kementrian Pendidikan dan Kebudayaan. 2012. Indonesia Educational Statistics In Brief. Jakarta.
[6]  Mardiani,  I.  E.  2014.  Analisis  Segmentasi  dan  Targeting  Mahasiswa  Fakultas  Ekonomi  Universitas  Esa Unggul. Jurnal Ekonomi, Volume 5 Nomor 2, November 2014.
[7] Ranjan,  J.  2009.  Role  of  Analytical  CRM  in  CRM  Systems:  Importance  and  Benefits. Management  & Change, 13.
[8] Srivastava,  Jaideep;  Wang,  Jau-Hwang;  Lim,  Ee  Peng;  and  Hwang,  San-Yih. 2002.  A  Case  for  Analytical Customer  Relationship Management. 6th  International  Conference  on  Knowledge  Discovery  and  Data Mining (PAKDD-02). Research Collection School Of Information Systems.
[9] Straight Marketing. 2010. Analytical CRM. Retrieved from StraightMarketing.com: http://www.straightmarketing.com/analytical_customer_relationship_management.asp
[10] Xie, Yaya. 2008. A Process Driven Architecture of Analytical CRM Systems with Implementation in Bank Industry. International Journal of Intelligent Information Technology Application 1:1 (2008) 48-52
[11] Zafareh, J. T. 2007. The Role of Analytical CRM in Maximizing Customer Profitability in Private Banking. Lulea: Lulea University of Technology.