## STRATEGI SEGMENTASI PELANGGAN MANJA BEAUTY SKINCARE DENGAN MENGGUNAKAN ANALISA RFM MODEL
Khairi Nisa, Jerry Heikal ITB H. Agus Salim Bukittinggi, Universitas Bakrie khairinisa.303@gmail.com

## ABSTRAK
Persaingan semakin ketat  di bidang usaha  memotivasi sebuah usaha kecil dan  menengah (UKM) untuk mengelola pelayanan terhadap konsumen tetap (pelanggan) secara maksimal .Menaikkan kesetiaan pelanggan dengan  mengelompokkan  pelanggan  menjadi  beberapa  kelompok  dan    menentukan  taktik  pemasaran  yang tepat  serta  efektif  untuk  setiap  kelompok.  Segmentasi  pelanggan  dapat  dilakukan  melalui  metode clustering. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis Recency, Frequency dan  Monetary (RFM) pelanggan pada Manja Beauty Skincare. Analisis yang digunakan meliputi analisis deksriptif dimana data yang digunakan berupa data primer.  Teknik  pengumpulan  data  digunakan  yaitu  metode  observasi  (pengamatan),  wawancara.  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  ada  pelanggan  yang  memperoleh  predikat  terbaik,  predikat  cukup  baik,  dan predikat kurang baik. Predikat terbaik merupakan pelanggan yang wajib di pertahankan, sementara pelanggan cukup  baik  bisa  di  berikan  stimulus  kepada  pelanggan  seperti  discount  harga  atau  penawaran  yang  menarik lainnya kepada pelanggan yang memiliki loyal card.
Kata Kunci : Recency, Frequency dan Monetary

## 1. PENDAHULUAN
Manja Beauty Skincare adalah salah  satu usaha yang  bergerak  dalam  bidang  Kecantikan,  Kosmetik dan    Perawatan  Diri.  yang  berada  di  Jl.  Adinegoro No.55,  Aur  Kuning,  Kec.  Aur  Birugo  Tigo  Baleh, Kota  Bukittinggi,  Sumatera  Barat  26181.  Manja Beauty  Skincare  memiliki  beberapa  pelanggan  tetap dari berbagai kelangan.
Data  pelanggan  yang  terdapat  pada  Manja Beauty  Skincare  semakin  lama    semakin  banyak jumlahnya, hal tersebut sangat disayangkan Jika tidak dimanfaatkan dengan baik sebab hanya akan menjadi kuburan  data  alangkah  lebih  baik.  Jika  data  tersebut dapat  dimanfaatkan  buat  mencari  informasi  yang berguna  untuk  strategi  meningkatkan  kualitas pelayanan sehingga dapat bersaing dengan competitor. Pemahaman yang baik terhadap pelanggan  dapat  dipergunakan  perusahaan  untuk berinvestasi pelanggan  yang potensial. Masalah  yang seringkali dihadapi adalah kesulitan dalam menganalisa  nilai  pelanggan  seperti  penelitian  yang telah  diakukan  [1].  Banyak  pemasar  mengalami kesulitan  untuk  mengidentifikasi  pelanggan  atau nasabah  yang  tepat,  hal  tersebut  telah  dilakukan penelitian oleh karena, hal tersebut dapat mengakibatkan  perusahan  kehilangan  pelanggan potensial  dan    tentunya  akan  sangat  merugikan perusahaan. Segmentasi pelanggan ialah metode yang terkenal yang digunakan untuk menentukan pelanggan  atau  nasabah  yang  tepat  untuk  memulai promosi.  dengan  segmentasi  pelanggan  berdasarkan prilakunya,  kita  dapat  menargetkan  tindakan  mereka dengan  lebih  baik.  Seperti  peluncuran  produk  atau pelayanan  yang  disesuaikan,  target  pemasaran  dan untuk memenuhi harapan pelanggan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
RFM  (Recency,  Frequency  dan    Monetary) sudah  banyak  diterapkan  dalam  beberapa  bidang, terutama dalam dunia pemasaran. Dengan mengambil model RFM, seseorang pengambil keputusan  mampu secara  efektif  mengidentifikasi  pelanggan  yang berharga serta akan digunakan sebagai pengembangan strategi pemasaran yang efektif. RFM seringkali digunakan untuk segmentasi pasar  (Kotler, 2000).  RFM  mempertahankan  berita  mengenai pembelian  paling  akhir  (recency),  berapa  kali pelanggan  melakukan  pembelian  (frequency),  serta rata-rata uang yang dihabiskan (monetary).
Pelanggan  yang  sudah  perawatan  baru-baru  ini, sangat  sering,  serta  menghabiskan  banyak  uang berpeluang  untuk  bereaksi  terhadap  promosi  pada waktu  yang  akan  datang.  Keuntungan  dari  model RFM  ini  terletak  pada  relevansinya  selama beroperasi pada beberapa variabel yang dapat diamati serta  bersifat  obyektif.  Variabel  ini  digolongkan berdasarkan  3  kriteria,  yaitu  recency,  frequency,  dan monetary  [3].  Recency  adalah  suatu  interval  ketika antara  pembeli  terakhir  menggunakan  waktu  saat sekarang,  atau  nilai  yang  lebih  rendah  sesuai  dengan probabilitas  lebih  tinggi  bagi  pelanggan  yang  akan melakukan  pembelian  ulang.  Frequency  yaitu sejumlah  transaksi  yang  sudah  dilakukan  pelanggan dalam jangka waktu  tertentu dan Monetary merupakan  jumlah uang  yang sudah dihabiskan pada periode saat yang ditentukan [4].
Analisa  model  ini  diperkenalkan  pertama  kali oleh  Hughes  dan    saat  ini  banyak  dipergunakan  oleh industri  termasuk  manufaktur,  retailer,  serta  industri jasa  [5].  RFM  ini  bertujuan  untuk  menentukan segmentasi  pelanggan  sesuai  tiga  variabel  yaitu Recency  of  the  last  purchases,  Frequency  of  the
purchases, dan  Monetary value of the purchases [6]. Recency  merupakan  jarak  antara  waktu  terakhir transaksi  dengan  waktu  saat  ini.  Apabila  jarak semakin kecil maka nilai R semakin besar. Frequency adalah  seberapa  sering  jumlah  transaksi  yang dilakukan  oleh  pelanggan  pada  periode  tertentu, misalnya  seperti  tiga  kali  dalam  periode  satu  tahun. apabila  jumlah  transaksi  makin  besar  maka  nilai  F juga makin besar. Monetary berarti jumlah uang yang dihabiskan  pelanggan  waktu  transaksi  pada  periode tertentu, Jika jumlah uang makin besar  maka nilai M juga makin besar. Semakin besar  nilai R dan F maka kemungkinan  pelanggan  yang  akan  melakukan transaksi kembali dengan perusahaan tersebut. Selain itu semakin besar nilai M, maka kesamaan pelanggan dalam memberikan respon pada produk serta layanan perusahaan  tadi  [7].  Perusahaan  menghitung  skor RFM setiap pelanggan untuk menentukan kemungkinan  pelanggan  akan  merespon  dengan  baik misalnya mengenai penawaran, promosi atau katalog. banyak  perusahaan  percaya  bahwa  pelanggan  yang sudah  menjadi  pembeli  baru  dan    paling  sering  dan sudah  mengahabiskan  sebagian  besar  dalam  jangka waktu tertentu yang paling  mungkin untuk  merespon positif penawaran perusahaan di masa depan [5].
Menurut  Tsiptsis  dan  Chorianopoulos  (2009) [8],  analisis  RFM  terdiri Recency,  Frequency, Monetary yang memiliki pengertian sebagai berikut :
1. Recency Recency merupakan  variabel  untuk  mengukur nilai  pelanggan  berdasarkan  rentang  waktu (tanggal,  bulan,  tahun)  transaksi  terakhir pelanggan  sampai  saat  ini.  Semakin  kecil rentang  waktu  maka  nilai recency semakin besar.
2. Frequency Frequency merupakan variabel untuk mengukur nilai  pelanggan  berdasarkan  jumlah  transaksi yang  dilakukan  pelanggan  dalam  satu  periode. Semakin banyak jumlah transaksi yang dilakukan maka nilai f semakin besar.
3. Monetary Monetary merupakan  variabel  untuk  mengukur nilai  pelanggan  berdasarkan  jumlah  besaran uang  yang  dikeluarkan  pelanggan  dalam  satu periode.  Semakin  banyak  jumlah  besaran  uang yang  dikeluarkan  pelanggan  maka  nilai  M semakin besar.
Perhitungan  nilai  Recency  (R)  mengacu  pada interval    antara  selisih    waktu    dengan  tanggal transaksi  pada  setiap  data  penjualan  [9].  Sedangkan untuk      nilai      Frequency      (F)      mengacu      pada jumlah  transaksi  dalam  periode  tertentu  dan  nilai Monetary  (M)  mengacu    pada    jumlah  perkalian kuantitas    barang    yang  dibeli  dengan  harga  satuan sesuai dengan harga barang [10].

## 3. METODELOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  di  Manja  Beauty Skincare  yang  berlokasi  di Jl.  Adinegoro  No.55, Aur  Kuning,  Kec.  Aur  Birugo  Tigo  Baleh,  Kota Bukittinggi,  Sumatera  Barat  26181 .  Jenis  data  yang digunakan  berupa  data  primer.  Analisis  RFM  ini, pertama-tama melakukan  penyortiran  transaksi. Dimana Recency database  pelanggan  dipilih  dari transaksi  yang  paling  baru  ke  transasksi  yang  paling lama. Frequency database  pelanggan    dipilih  dari frekuensi  transaksi  yang  paling  banyak  ke  frekuensi transaksi  yang  paling  sedikit,  Sedangkan Monetary merupakan  nilai  transaksi  diperoleh  dari  perhitungan biaya  yang  dikeluarkan  pelanggan  guna  memberikan keuntungan  bagi  Manja  Beauty  Skincare.  Tahap awal  pada  penelitian  ini  yaitu  identifikasi masalah  dan  pengumpulan  data  sehingga  dapat mengetahui lebih dalam tentang struktur organisasi,  visi  misi  perusahaan,  dan  produk yang  dijual  oleh  perusahaan  dengan  cara observasi  secara  langsung  dan  wawancara  pada pihak terkait. Tahap selanjutnya melakukan studi literatur  yang  dimaksudkan  untuk  mengetahui dasar metode yang akan digunakan agar nantinya tidak melakukan penelitian menggunakan metode  yang  salah.  Berikut  ini  data  Pelanggan Manja Beauty Skincare:
Tabel 1. Pelanggan Manja Beauty Skincare
NO Recency frequenci Monetary 1 61 2 500000 2 64 2 375000 3 62 2 375000 4 61 3 295000 5 61 2 450000 6 92 3 200000 7 63 2 185000 8 61 2 320000 9 61 3 330000 10 61 2 300000 11 31 2 150000 12 32 1 185000 13 32 1 185000 14 33 3 295000 15 31 1 450000 16 32 1 150000 17 33 2 300000 18 32 2 300000 19 32 1 150000 20 31 1 350000 21 31 2 385000 22 32 3 385000 23 32 1 295000 24 33 1 295000 25 31 1 295000 26 32 1 295000 27 33 2 185000 28 61 2 330000 29 92 3 330000 30 33 2 300000
Dari tabel data pelanggan manja beauty skincare diatas  dapat  dilihat  Recency  database  pelanggan dipilih  dari  transaksi  yang  paling  baru  ke  transasksi yang  paling  lama.  Frequency  database  pelanggan dipilih dari frekuensi transaksi yang paling banyak ke frekuensi  transaksi  yang  paling  sedikit,  Sedangkan Monetary  merupakan  nilai  transaksi  diperoleh  dari perhitungan biaya

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari  hasil  uji  data  penelitian  yang  bersumber dari wawancara langsung ke pelanggan Manja Beauty Skincare  yang  bergerak  dibidang  klinik  kecantikan, kosmetik,  perawatan  diri.  Pelanggan  yang  akan  di analisis  sebanyak  30  orang.  Rumus  perhitungan  skor RFM: 𝑠𝑘𝑜𝑟 𝑅𝐹𝑀 =(( 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑟𝑒𝑐𝑒𝑛𝑐𝑦 𝑥 100)+( 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑓𝑟𝑒𝑞𝑢𝑒𝑛𝑐𝑦 𝑥 0)+ 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑚𝑜𝑛𝑒𝑡𝑎𝑟𝑦
Proses perhitungan RFM mencari nilai pelanggan  berdasarkan  parameter  produk  yang diinginkan. Sistem akan  mencari transaksi pelanggan yang  pernah  melakukan  transaksi  dengan  produk tersebut pada database berdasarkan recency, frequency, dan monetary -nya. Recency didapatkan dari  jarak  transaksi  pelanggan, frequency didapatkan dari  jumlah  transaksi  pelanggan,  dan monetary didapatkan dari jumlah nominal pelanggan. Kemudian  hasil  olahan  masing-masing  RFM  yang ditentukan  oleh  Manja  Beauty  Skincare.  Hasil  dari perhitungan  kemudian  ditampilkan  ke  dalam  bentuk tabel.
Berikut ini hasil data olahan dari RFM

## Tabel Hasil Olahan RFM
No Recen cy freq uenc i Monetar y R  F  M RF M RF M total 1 61 2 500000 3  1  1 311 50 2 64 2 375000 3  1  1 311 50 3 62 2 375000 3  1  1 311 50 4 61 3 295000 3  1  2 312 60 5 61 2 450000 3  1  1 311 50 6 92 3 200000 3  1  2 312 60 7 63 2 185000 3  1  2 312 60 8 61 2 320000 3  1  2 312 60 9 61 3 330000 3  1  2 312 60 10 61 2 300000 3  1  2 312 60 11 31 2 150000 2  1  2 212 50 12 32 1 185000 2  2  2 222 60 13 32 1 185000 2  2  2 222 60 14 33 3 295000 2  1  2 212 50 15 31 1 450000 2  2  1 221 50 16 32 1 150000 2  2  2 222 60 17 33 2 300000 2  1  2 212 50
No Recen cy freq uenc i Monetar y R  F  M RF M RF M total 18 32 2 300000 2  1  2 212 50 19 32 1 150000 2  2  2 222 60 20 31 1 350000 2  2  1 221 50 21 31 2 385000 2  1  1 211 40 22 32 3 385000 2  1  1 211 40 23 32 1 295000 2  2  2 222 60 24 33 1 295000 2  2  2 222 60 25 31 1 295000 2  2  2 222 60 26 32 1 295000 2  2  2 222 60 27 33 2 185000 2  1  2 212 50 28 61 2 330000 3  1  2 312 60 29 92 3 330000 3  1  2 312 60 30 33 2 300000 2  1  2 212 50

## Tabel 3. RFM Total
Row Labels Count of NO 40 2
50
12
60 16 Grand Total 30
Dari  tabel  diatas  dapat  dilihat  score  60 dikategori  Sangat  Loyal  ada  16,  Score  50  dikategori Sederhana  ada  12,  dan  Score  40  dipaling  rendah  ada 2.

## Tabel 4. RFM Contantenece
Row Labels Count of NO 211 2 212 6 221 2 222 8 311 4 312 8 Grand Total 30
Dari  tabel  diatas  dapat  dilihat  score    211 sebanyak  2  orang  dikategori  paling  rendah,  Score 212,  221  dan  311  sebanyak  12  orang  dikategori sederhana,  dan  Score  222,  312    sebanyak  16  orang dikaterogi sangat loyal di  Manja Beauty Skincare.
M R F 1 2 3 1 1 16 pada recency 1 menyatakan pelanggan yang sangat loyal  dengan kehadiran 2
3 2 1 Pada Recency 2 menyatakan pelanggan yang sederhana  dengan kehadiran pada saat di butuhkan 2 12 3 3 1 Pada Recency 3 melihatkan kehadiran pelanggan dengan tingkat yang paling rendah 2 2
3 Gambar 1. Recency Segmentation
Dari  tabel  diatas  dapat  dilihat  pada Recency  1  menyatakan  pelanggan  yang  sangat loyal  dengan  kehadiran  sebanyak  16  orang. Recency  2  menyatakan  pelanggan  yang  sederhana dengan  kehadiran  pada  saat  dibutuhkan  sebanyak 12  orang.  Dan  Recency  3  pelangggan  dengan tingkat kehadiran paling rendah sebanyak 2 orang.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  tabel  data  hasil  analisis  skor  di atas , maka  dapat  disimpulkan  Jumlah  pelanggan yang  masuk  kategori  Paling  Rendah  sebanyak  2 orang.  Pelanggan  yang  masuk  kategori  Sederhana sebanyak 12 orang. Pelanggan yang masuk kategori sangat loyal sebanyak 16 orang.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Herdiansyah, H. (2015). Wawancara, Observasi,  dan  Focus  Groups:  Sebagai Instrument Penggalian Data Kualitatif. Ed .
[2] Kotler, P. (2000). Marketing Manajemen Terj. Jaka Wasana, Manajemen Pemasaran: Analisis,  Perencanaan,  Implementasi,  dan Pengendalian
[3] AIT DAOUD,  dkk. (2016). Combining RFM Model and Clustering Techniques for Customer  Value  Analysis  of  a  Company Selling  Online.In  Proceedings  of  IEEE/ACS International Conference on Computer Systems and Applications, AICCSA .
[4] CHO,  YOUNG  SUNG,    dkk.  (2012).
Implementation of Personalized
Recommendation  System  Using  K-Means Clustering of Item Category Based on RFM.In 2012  IEEE  6th  International  Conference  on Management of Innovation and Technology .
[5] Y.-S.  Chen,  C.-H.  Cheng,  .  C.-J.  Lai,  C.-Y. Hsu  dan  .  H.-  J.  Syu,  “Identifying  patients  in target  customer  segments  using  a  two-stage clustering-classification approach: A hospital- based assessment,” Computers in Biology and Medicine, p. 213–221, 2012.
[6] A.  M.  Hughes,  dalam  Strategic  database marketing, Chicago, Probus Publishing
Company. [7] Jing  Wu  dan  Zheng  Lin  ,  “Research  on Customer Segmentation Model
by
Clustering,” pp. 316-318, 2005.
[8] Tsiptsis,  K.  dan  A.  Chorianopoulos.  2009. Data  mining  techniques  in  CRM:  inside customer  segmentation. Chichester.  West Sussex. United Kingdom : Wiley.
[9] H.  C.  Chang  and  H.  P.  Tsai,  “Group  RFM analysis  as  a  novel  framework  to  discover better  customer  consumption  behavior,” Expert  Syst.  Appl.,  vol.  38,  no.  12,  pp. 14499–14513, 2011
[10] B.    E.    Adiana,    I.    Soesanti,    and    A.    E. Permanasari, “Analisis
Segmentasi
Pelanggan  Menggunakan  Kombinasi  RFM Model  dan  Teknik  Clustering,”  J.  Terap. Teknol. Inf., vol. 2, no. 1, pp. 23–32, 2018