PENERAPAN CUSTOMER RELATIONSHIP MANAGEMENT (CRM)
DENGAN MENGGUNAKAN METODE LRFM ANALYSIS DI PT PHAPROS Tbk
Nurdin Lubis S.Si, Dr Mohamad Rizan SE., MM
Fakultas Ekonomi Universitas Negeri Jakarta
Email : nurdinphapros@gmail.com

## ABSTRAK
Masyarakat Ekonomi ASEAN (MEA) atau ASEAN Economic Community telah dibuka. hal ini tak hanya membuka peluang, namun menjadi tantangan pula  bagi  sektor  industri,  termasuk  industri  farmasi  nasional.  Peningkatan kemampuan  industri  farmasi  nasional  dapat  dilakukan  melalui  riset  dan peningkatan kemampuan
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  informasi  mengenai karakteristik  pelanggan  dari  PT  Phapros  Tbk,  sebuah  perusahaan  yang bergerak  pada  bidang  farmasi.  Data  yang  digunakan  yakni  data  pelanggan dan  data  transaksi penjualan  historikal.  Data  tersebut  kemudian  akan diolah dengan  LRFM  model  ( Length,  Recency,  Frequency,  Monetary ),  dan  dua tahapan  clustering  ( two  stage  clustering )  yaitu  metode  ward’s  untuk mengetahui  jumlah  cluster  terbaik  dan  algoritma  k-means  yang  merupakan distance-based  cluster  analysis  untuk  melakukan  proses  operasional clustering. Setelah proses operasional clustering dilakukan, hasil cluster akan dipetakan  dengan customer  value  matrix dan customer  loyalty  matrix untuk mengetahui karakteristik tiap segmen pelanggan.
Hasil  yang  didapatkan  dari  studi  kasus  PT  Phapros  Tbk  menunjukkan bahwa  segmen  atau  grup  pelanggan  yang  terbentuk  semuanya  memiliki perbedaan  statistik  yang  signifikan,  dan  dapat  dijelaskan  dalam  konteks strategi marketing. Oleh karena itu, penelitian ini berguna untuk menentukan strategi pengelolaan pelanggan tiap segmen.
Key Words: Clustering Analysis,  Customer Relationship Management, Data mining, LRFM model.

## 1. PENDAHULUAN
Pada awal tahun 2015 ini era perdagangan bebas ASEAN telah dimulai, Pemberlakuan  MEA  (Masyarakat  Ekonomi  Asean)  akan  membuat barier  to entry industri obat di negara Asean menjadi rendah, Sebagaimana diketahui, dalam  pelaksanaannya  MEA  akan  menghilangkan  hambatan  tarif  sehingga arus barang dan jasa menjadi bebas.  Dengan kata lain,  pergerakan barang, modal, jasa dan investasi akan bebas keluar masuk di antara negara-negara anggota ASEAN.
Dari  data  IMS  Health  Pasar  farmasi  nasional  diproyeksikan  meningkat 13,6% menjadi Rp 61,4 triliun tahun ini, dibanding 2014 sebesar Rp 54 triliun. Salah satu faktor pendongkraknya adalah berlakunya Sistem Jaminan Sosial Nasional  (SJSN)  yang  dijalankan  Badan  Penyelenggara  Jaminan  Sosial (BPJS) Kesehatan.
Indonesia  adalah  pasar  farmasi  yang  paling  menjanjikan  di  Asia Tenggara.  Hal  ini  ditopang  besarnya  populasi  penduduk  Indonesia  yang merupakan  terbesar  di  Asia  Tenggara.  Selain  itu,  prospek  pertumbuhan ekonomi  Indonesia  solid  dalam  beberapa  tahun  ke  depan.  Faktor  lainnya adalah  kenaikan  permintaan  obat  penyakit-penyakit  tertentu,  peralatan medis, dan layanan kesehatan.
Hal  ini  menunjukkan  bahwa  potensi  pasar  obat  di  Indonesia  masih sangat besar. Dengan jumlah penduduk lebih dari 250 juta jiwa, perdagangan bebas kawasan memang dapat menjadi peluang sekaligus tantangan. Di satu sisi  dapat  membuka  pasar  bagi  industri  dalam  negeri  yang  semakin meningkat.  Namun,  di  sisi  lain  apabila  Indonesia  tidak  menyiapkan  diri dengan  baik  maka  Potensi  pasar  yang  sedemikian  besar,  akan  menjadi rebutan industri farmasi dari negara-negara lain.
Pada saat ini jumlah pemain dalam industri farmasi nasional ada sekitar 257 perusahaan yang memperebutkan kue pasar farmasi nasional, sebanyak 34  diantaranya  perusahaan  multinasional.  Hal  ini  mengakibatkan  terjadinya tingkat  persaingan  yang  semakin  tinggi  di  antara  para  Produsen  farmasi ( principal )  tersebut.  Untuk  dapat  tetap  eksis  bahkan  mampu  tumbuh  dan berkembang  dalam  situasi  tersebut  tidak  cukup  dengan  hanya  menerapkan strategi pemasaran yang ada untuk menarik konsumen baru, akan tetapi hal yang  juga  tidak  kalah  penting  adalah  dengan  mempertahankan  konsumen lama yang sudah ada.
Hubungan  antara  perusahaan  dengan  konsumen  sangat  penting  untuk menunjang perkembangan dan kelangsungan perusahaan. Pihak manajemen  perusahaan  harus  mampu  untuk  mengenali  konsumen terbaiknya  dan  mempercayainya  dengan  meningkatkan  pemahaman perusahaan  akan  kebutuhan  mereka  sebagai  individu  sehingga  dapat mempertahankan loyalitasnya terhadap perusahaan.
Upaya  yang  dilakukan  guna  meningkatkan  kepuasan  dan  loyalitas konsumen  yakni  dengan  menerapkan  strategi customer  relationship management (CRM).  Perusahaan  dapat  melakukan  identifikasi  konsumen dengan  melakukan  segmentasi  konsumen.  Tujuan  dari  proses  segmentasi konsumen  adalah  untuk  mengetahui  perilaku  konsumen  dan  menerapkan strategi  pemasaran  yang  tepat  sehingga  mendatangkan  keuntungan  bagi pihak perusahaan.
PT Phapros Tbk adalah salah satu perusahaan farmasi yang menyadari akan pentingnya hubungan antara konsumen yang loyal dengan keberhasilan bisnis perusahaan. Data tahun 2014 menunjukan PT Phapros memiliki empat team marketing yang terbagi berdasarkan segmen produk, 42 kantor cabang
pemasaran,  13.642  konsumen,  258  item  barang,  dan  449.467  transaksi penjualan.
Dengan  jumlah  data  yang  sangat  besar,  PT  Phapros  Tbk  kesulitan untuk  melakukan  identifikasi  terhadap  konsumen  terbaiknya.  Penggunaan metode  tradisional  untuk  melakukan  identifikasi  konsumen  dari  data membutuhkan  kemampuan  manusia  untuk  menganalisa  dan  meng- interpretasikan data.
CRM  merupakan  pendekatan  yang  berorientasi  pada  konsumen,  Shih dan Liu 1 mengungkapkan bahwa semua konsumen berbeda, oleh karena itu perusahaan  perlu  mengidentifikasikan  segmentasi  konsumen  agar  dapat membangun strategi pemasaran untuk tiap segmen yang berbeda.
Dengan  menggunakan  model Length,  Recency,  Frequency,  Monetary (LRFM),  hasil  segmentasi  konsumen  dapat  digunakan  untuk  memberi penilaian  terhadap  konsumen  ( customer  scoring )  dan  menentukan  profil konsumen ( customer profiling ).

## 2. KAJIAN TEORETIK
Bagian  ini  berisi  teori-teori  yan  digunakan  sebagai  acuan  dalam pengerjaan penelitian.

## 2.1  Customer Relationship Management (CRM)
Konsumen  merupakan  aset  yang  sangat  penting  bagi  suatu perusahaan.  Tidak  akan  ada  prospek  bisnis  tanpa  adanya  hubungan  antara perusahaan  dengan  konsumen  yang  bersifat  loyal.  Hal  ini  adalah  alasan mengapa perusahaan harus merencanakan dan menggunakan strategi yang cukup  jelas  dalam  memperlakukan  konsumen. Customer  Relationship Management ( CRM) telah berkembang dalam beberapa dekade belakangan
ini  untuk  merefleksikan  peranan  utama  dari  konsumen  untuk  pengaturan strategi  perusahaan.  CRM  meliputi  seluruh  ukuran  untuk  memahami konsumen  dan  proses  untuk  mengeksploitasi  pengetahuan  ini  untuk merancang dan mengimplementasikannya pada kegiatan marketing 2 .
Manajemen  hubungan  pelanggan  (CRM)  adalah  pilihan  strategis  PT Phapros  untuk  mendukung  strategi  bisnis  jangka  panjang  dan  merupakan hubungan yang menguntungkan dengan pelanggan tertentu. Data pelanggan dan  teknologi  informasi  sebagai  alat  yang  membentuk  fondasi  dalam  setiap strategi CRM.
Secara  garis  besar,  terdapat  tiga  fase  dalam  penerapan  CRM  yakni acquire,  retain  dan  enhance.  Acquire atau  disebut  juga attract merupakan cara  untuk memperoleh  atau  menarik  pelanggan  baru .  Retain cara-cara perusahaan  untuk  mempertahankan  pelanggan yang  telah  dimiliki.
Sedangkan enhance atau  juga  disebut develop merupakan  cara  untuk meningkatkan loyalitas pelanggan sehingga pelanggan yang dimiliki menjadi pelanggan yang bernilai 3

## 2.2  Data Mining
Data  mining merupakan  proses  pencarian  pola-pola  yang  menarik  dan tersembunyi ( hidden pattern ) dari suatu kumpulan data yang berukuran besar yang  tersimpan  dalam  suatu  basis  data, data  warehouse, atau  tempat penyimpanan data lainnya 4 . Sedangkan  Fungsi data mining yang digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  fungsi  pengelompokan  ( Clustering )  yang  terdiri dari  data  pelanggan  dan  data  transaksi  penjualan  historical  dengan memperhatikan  kemiripan  antar  satu  data  dengan  data  lainnya  sehingga dapat terbentuk segmen pelanggan dari sekumpulan data tersebut.
Sebelum  data  diolah  dengan  data  mining,  data  perlu  melalui  tahap preprocessing (gambar  1).  Tahap  ini  berhubungan  dengan  pemilihan  dan
pemindahan  data  yang  tidak  berguna  ( data  cleaning ),  penggabungan sumber-sumber  data  ( data  integration )  transformasi  data  kedalam  bentuk yang dapat mempermudah proses ( transformation ), menampilkan data dalam jumlah yang lebih mudah dibaca ( data reduction ).
Gambar 1. Tahap-tahap dalam Proses Knowledge Discovery

## 2.3  Segmentasi Pasar
Ditengah  pasar  yang  semakin  sensitif  terhadap  produk  yang  mampu memenuhi  kebutuhannya,  maka  perusahaan  berusaha  mengkaji  variabel- variabel  apa  dibutuhkan  oleh  pasar  agar  mampu survive di  pasar  yang semakin kompetitif. Segmentasi bertujuan untuk melayani konsumen dengan lebih baik dan memperbaiki posisi kompetitif perusahaan. Yang harus diingat bahwa pemasar tidak menciptakan segmen, namun mengidentifikasi segmen dan memutuskan mana yang dibidik.
Mengenai  segmentasi  pasar,  Kotler 5 berpendapat  bahwa  pasar  terdiri dari  para  pembeli  dan  setiap  pembeli  berbeda  dalam  satu  atau  banyak  hal. Perbedaan itu dapat berupa keinginan, sumber daya, lokasi, perilaku maupun praktek-praktek  membelinya.  Jadi  segmentasi  pasar  adalah  proses  untuk mengkotak-kotakkan  pasar  (yang  heterogen)  ke  dalam  kelompok-kelompok
potential  customer yang  memiliki  kesamaan  kebutuhan  dan  atau  kesamaan karakter yang memiliki respon sama dalam membelanjakan uangnya.

## 2.4  Analisis Cluster
Analisis  cluster  merupakan  teknik  multivariat  yang  mempunyai  tujuan utama  untuk  mengelompokkan  objek-objek  berdasarkan  karakteristik  yang dimilikinya. Analisis cluster mengklasifikasi objek sehingga setiap objek yang paling  dekat    kesamaannya  dengan  objek  lain  berada  dalam  cluster  yang sama.
Dalam  penelitian  pemasaran,  analisis  klaster  telah  digunakan  untuk pengelompokkan  pelanggan  berbasis  segmentasi,  Dalam  pengelompokkan berbasis segmentasi, segmen dapat diidentifikasikan dengan proses analisis data, yang umumnya menggunakan analisis cluster.
Dalam penelitian ini, dilakukan clustering dengan menggunakan metode two-step  clustering ,  untuk  memudahkan  dalam  pelaksanaan  penentuan cluster serta mendapatkan segmentasi dari data transaksi pelanggan.

## 2.5  Model LRFM
Teknik  LRFM  didasarkan  pada  empat  atribut  pelanggan  yang sederhana yaitu;
a. Length (L). Interval transaksi awal dan akhir pelanggan.
b. Recency  (R). Data  mentah  ini  berupa  Waktu  atau  tanggal  transaksi terakhir dari para pelanggan ketika bertransaksi.
c. Frequency  (F). Data  mentah  ini  berupa  jumlah  transaksi  para  donatur dalam jangka waktu 1 Januari sampai dengan 30 November 2014.
d. Monetary  (M). Data  mentah  ini  berupa  jumlah  rupiah  yang  dikeluarkan oleh para pelanggan dalam jangka waktu 1 Januari sampai dengan 30 November 2014.
Tujuan  dari  LRFM  adalah  untuk  meramalkan  perilaku  konsumen  di masa  depan  dengan  mengarahkan  keputusan  segmentasi  yang  lebih  baik. Oleh  karena  itu,  perlu  menterjemahkan  perilaku  konsumen  dalam  angka sehingga dapat digunakan sepanjang waktu.

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
Sebagai  panduan  untuk  melakukan  proses  penelitian,  diperlukan tahapan penelitian yang saling terkait serta tersusun secara jelas, sistematis, teratur,  dan  logis.  Sama  halnya  dengan  penyusunan  tahapan  penelitian  ini, sehingga dapat dipertanggung jawabkan secara ilmiah dan mudah dipahami oleh pembaca. Struktur metode penelitian secara umum digambarkan dalam diagram alir berikut.
Studi Literatur Dan Pemahaman Bisnis PT Phapros Pemahaman Data Dan Sumber Data Teknik dan Prosedur Pengumpulan Data Pembentukan Data Nilai RFM Proses Clusterisasi Dan Pembobotan AHP Analisis Hasil Clustering Mulai Kesimpulan Dan Saran

## 4. Pemahaman Data Dan Sumber Data
Data  pelanggan  yang  melakukan  transaksi  dengan  PT  Phapros  baik dalam  jumlah  kecil  maupun  besar  dalam  masa  waktu  atau  periode  yang ditentukan dengan wilayah penelitian yakni area supervisi cabang Jakarta 1,
Cikarang, Bogor, Serang, Tangerang dan, Jakarta 2, Pontianak, Banjarmasin, Samarinda.
Data  historikal  penjualan  produk  dengan  atribut  sesuai  dengan  yang dibutuhkan  oleh  model  L RFM ,  terdiri  dari:  Interval  transaksi  awal  dan  akhir pelanggan, waktu transaksi terakhir dengan periode analisis, jumlah frekuensi transaksi dan, Jumlah nominal transaksi dengan basis data Sistem Informasi Manajemen  PT  Phapros  yang  tersimpan  pada  transaksi  dari  bulan  Januari 2014 hingga November 2014.

## 5. HASIL PENELITIAN
Setelah  diperoleh  jumlah  cluster  optimal  yakni  delapan  cluster,  maka langkah  selanjutnya  melakukan  proses  pengelompokan  pelanggan  dengan metode non  hirarki (k-means) dengan number  of  cluster =  8.  Dalam menentukan  group  segmen  pelanggan  digunakan  index  dari  mean,  mean dipilih  karena  menggambarkan  ukuran  sebaran  statistik  yang  paling  lazim dari  kumpulan  data  yang  menggambarkan  nilai  tengah  dari  sebaran  data. Berikut cluster center yang terbentuk dengan membandingan nilai mean dari total  cluster  dengan  nilai  mean  pada  tiap  cluster  yang  terbentuk.  jika  nilai mean pada tiap cluster yang terbentuk lebih besar darai nilai mean pada total cluster  maka  digunakan  simbol  (↑),  namun  apabila  nilai  mean  tiap  cluster lebih  kecil  daripada  total  cluster  maka  digunakan  simbo l  (↓).  Dengan membandingkan  nilai  rata-rata  tiap cluster dengan  pusat  datanya  maka didapatkan LRFM indeks sebagai berikut.
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation Zscore(LENGTH) 1469 -1,35582 1,35962 0,000000 1,00000000 Zscore(RECENCY) 1469 -,93132 2,90478 0,000000 1,00000000 Zscore(FREQUENCY) 1469 -,54752 11,08354 0,000000 1,00000000 Zscore(MONETARY) 1469 -,09330 23,75387 0,000000 1,00000000 Valid N (listwise) 1469
Delapan cluster yang terbentuk memiliki karakteristik sebagai berikut:
1. Cluster  1 Uncertain  new  customer  LRFM  ↓↓↓↓.  Merupakan  pelanggan yang  tidak  banyak  melakukan  transaksi  dan  memberikan  pemasukan yang sangat kecil kepada perusahaan.
2. Cluster  2 High  Frequency  Buying  Customer dengan  LRFM,  ↑↓↑↓. Cluster  ini  berisi  pelanggan  baru  yang  sedang  mencoba  menjalin hubungan dengan perusahaan.
3. Cluster 3 Uncertain new customer LRFM ↓↓↓↓. Yakni pelanggan dengan karakteristik  yang  mirip  dengan    dengan  cluster  1  yang  hanya melakukan  beberapa kali  transaksi  sehingga  tidak  banyak  memberikan nilai uang kepada perusahaan.
4. Cluster  4 Spender  Promotion  Customers dengan  LRFM,  ↓↓↓↑.
Pelanggan pada cluster ini memberikan kontribusi terhadap perusahaan namun belum secara periodik melakukan pembelian.
5. Cluster 5 Including high value loyal customer dengan LRFM,↑↓↑↑. Berisi pelanggan  yang  melakukan  pembelian  dalam  jumlah  banyak  dan melakukan reseller kepada apotik maupun toko obat kecil di areanya.
6. Cluster  6 High  Frequency  Buying  Customer dengan  LRFM,  ↑↓↑↓.
Cluster  ini  mirip  dengan  cluster  2  perbedaan  hanya  pada  nilai  zscore frequency yang lebih rendah dari cluster 2.
7. Cluster  7 Including  high  value  loyal  customer dengan  LRFM,↑↓↑↑.
Pelanggan  pada  cluster  ini  paling  banyak  memberikan  kontribusi kepada perusahaan bila dilihat dari nilai monetary.
8. Cluster  8 Uncertain  lost  customers dengan  LRFM,  ↓↑↓↓.  merupakan pelanggan yang melakukan transaksi pembelian dengan rentang waktu yang  dekat  dengan  periode  akhir  analisis.  Namun  nilai  uang  yang dihabiskan saat melakukan transaksi tidak banyak.
Berikut group segmen pelanggan yang dihasilkan:

## 6. Usulan Strategi Marketing
Berbasis  pada  analisis  cluster  dan  klasifikasi  nilai  LRFM,  maka  hasil penelitian  memberikan  informasi  tentang  pola  prilaku  pembelian  pelanggan. Perbedaan  perilaku  pembelian  akan  memberikan  hasil  yang  beragam terhadap  keuntungan  perusahaan,  untuk  mengoptimalkan  alokasi  sumber daya yang ada maka perusahaan perlu memformulasikan strategi marketing yang berbeda pada tiap segmen.
Segmen yang terbentuk dari indikator dua kategori yakni frequency dan monetary dapat dibagi menjadi empat segmen yakni:
Group
Group Cluster LRFM Index
5, 7 Including high value loyal customers (LRFM, ↑↓↑↑ )
2, 6 High frequency buying customer (LRFM, ↑↓↑↓ )
2 Lost Customers 8
Uncertain lost customers (LRFM, ↓↑↓↓ ) 3 4 Spender promotion customers (LRFM, ↓↓↓↑ ) 1, 3 Uncertain new customers (LRFM, ↓↓↓↓ ) New Customers Core Customer 1 Customer Value
High Monetary Low Monetary High Frequency Enforced Strategy (Segment I) Offensive Strategy (Segment II) Low Frequency Defensive Strategy (Segment III) "Let-go" Strategy (Segment IV)
Diantara  keempat  segmen  tersebut,  segmen  I  terlihat  paling memberikan  kontribusi  terhadap  perusahaan  dengan  monetary  dan frequency  yang  tinggi,  sebaliknya  segmen  4  memberikan  kontribusi  yang minim  terhadap  perusahaan  dilihat  dari  monetary  dan  frequency  yang rendah.  Berikut  usulan  strategi  yang  dapat  digunakan  PT  Phapros  untuk mengelola keempat segmen pelanggan yang dihasilkan:
Marketing strategi Aplikasi Implementasi Enforced Strategy (Segmen I) 1. Tetap menjaga kualitas hubungan komunikasi dengan pelanggan 2. Menjaga interaksi hubungan jangka panjang dengan pelanggan 3. Membuat program loyalitas pelangggan. 4. Menyadari kebutuhan dan perilaku pelanggan. 1.  Memberikan reward seperti potongan harga (diskon) setelah pelanggan bertransaksi x rupiah.
2.  Mengadakan gathering outlet untuk meningkatkan hubungan antara perusahaan dengan pelanggan.
3.  Meningkatkan kunjungan sales force.
Offensive Strategy (Segmen II) 1. Menjaga loyalitas pelanggan dengan program up-selling dan cross-selling 2. Mengembangkan aktifitas promosi yang bertujuan untuk meningkatkan nominal transaksi pelanggan 3. Menarik dan mempengaruhi pelanggan dengan produk dan layanan baru. 1.  Memberika reward seperti potongan harga (diskon) setelah pelanggan bertransaksi x rupiah.
2.  Mempromosikan produk baru
3.  Memberikan informasi produk secara periodik.
4.  Memberikan gimmick pembelian.
5.  Meningkatkan tingkat pembelian
dengan mempromosikan produk bundling. “let-go” Strategy (Segmen IV) 1. tidak ada keharusan bagi perusahaan untuk memberikan perhatian pada pelanggan segmen iv 2. “pick but be choosy” focus
1.  Mengidentifikasi pelanggan-
pelanggan yang lebih memberikan kontribusi dengan membagi pelanggan lama dan baru.
2.  Tingkatkan komunikasi dan berikan
perhatian lebih kepada pelangan baru dan jangan melakukan apa-apa terhadap  pelanggan yang lama.
Ket: tidak ada pelangan PT Phapros yang masuk segmen III

## 7. KESIMPULAN
1. Dari  pengolahan  data  penjualan  PT.  Phapros  team  Delta  wilayah  AM Jakarta  selama  kurun  waktu  bulan  Januari  sampai  dengan  November 2014  didapatkan  delapan  segmen  pelanggan.  Kedelapan  segmen pelanggan  tersebut  didapatkan  dari  pemetaan  LRFM  index  ke  dengan menggunakan  teknik  two  stage  clustering  dengan  metode  ward menggunakan  software  SPSS  dan  juga  clusterisasi  dengan  program Minitab.
2. Group segmen pelanggan yang terbentuk yakni:
a. Core  Customer yang  terdiri  dari  cluster  5,  7  ( Including  high  value loyal  customers dengan LRFM,↑↓↑↑)  dan,  cluster  2,  6  ( High frequency buying customer dengan LRFM, ↑↓↑↓)
b. Lost  Customers yakni  cluster  8  ( Uncertain  lost  customers dengan index LRFM, ↓↑↓↓)
c. New Customers terdiri dari cluster 4 ( Spender promotion customers dengan  LRFM,  ↓↓↓↑)  dan  cluster  1,  3  ( Uncertain  new  customers LRFM, ↓↓↓↓)
3. Persentase  pelanggan  terbesar  terdapat  pada cluster 3 sebanyak  631 outlet  (43%),  yang  masuk  pada  segmen Uncertain  new  customers ,  hal ini menunjukkan bahwa segmen tersebut perlu digarap lebih serius agar performa PT. Phapros tumbuh secara kontinu.

## 8. Implikasi
Berikut  peneliti  mencoba  menjabarkan  implikasi  manajerial  sebagai pengembangan strategi pemasaran yang dapat dilakukan.
1. Penerapan  proses  bisnis  menggunakan Customer  Relationship Management dengan  klasterisasi  pelanggan  menggunakan  metode LRFM ( Legth,  Recency,  Frequency Dan Monetary) akan berdampak baik  pada  PT  Phapros  untuk  meningkatkan  penjualan  produk  mereka kepada  pelanggan  yang  tepat  sesuai  dengan  tingkat  loyalitas pelanggan.
2. Setelah  mendapatkan  delapan  segmen  maka  sebaiknya  manajemen perusahaan  dapat  mengambil differentiated  targeting  strategy ,  dimana perusahaan  mentargetkan  beberapa  segmen  pasar  dengan  bauran pemasaran yang khas untuk setiap segmen.
3. Dalam  menetapkan  strategi Customer  Relationship  Management yang didasarkan  pada  data  segmentasi  LRFM  dengan  mengkombinasikan antara  segmen  pelanggan  dan  demografi  cabang,  PT  Phapros  akan memperoleh target pelanggan yang lebih tepat dan dapat mengalokasikan  sumber  daya  dan  strategi  pemasaran  secara  lebih efektif.

## 9. Saran
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  analisis  pembahasan  yang  dilakukan dalam penelitian ini, ada beberapa hal yang penulis sarankan, yakni :
1. Memperluas data penelitian menjadi beberapa tahun.
2. Pengembangan  aplikasi data  mining dengan  metode  LRFM ini  dapat dikembangkan  dengan  metode  lain,  misalnya  dengan  metode Market Basket Analysis untuk Menentukan pola dari produk-produk yang sering dibeli  bersamaan  oleh  pelanggan  PT  Phapros  sehingga  manajemen dapat  mengarahkan  penawaran  produk  sesuai  kebutuhan  pelanggan pada tiap segmen.
3. Penelitian  selanjutnya  disarankan  dalam  pengolahan  data  transaksi menggunakan software yang  bisa  menampung  banyak  data  sehingga informasi yang dihasilkan lebih akurat dan lengkap.

## Daftar Pustaka
[1]   Shih, Y. Y. dan C. Y. Liu. (2003). A Method For Customer Lifetime Value Ranking –  Combining the Analytic Hierarchical Process and Clustering Analysis .  Journal  of  Database  Marketing  &  Customer  Strategy Management.
[2]      Tama,  B.A.  2009. Implementasi  Teknik  Data  Mining  di  dalam  Konsep Customer  Relationship  Management  (CRM). Konferensi  Nasional Sistem dan Informatika 2009, Bali, November 14, 2009. KNS&I09-011.
[3] Gartner, What's  'Hot'  in  CRM  Applications  in  2009 ,  Stamford:  Gartner, Inc. 2009.
[4] Tan, P.N., Steinbach, M. & Kumar, V. 2006. Introduction to Data Mining . Pearson Education, Inc.
[5] Kotler,  Philip.  dan  Keller,  Kevin  Lane. Marketing  Management  14th Edition. New Jersey: Prentice Hall, 2014.
[6] C.  Marcus,  A  practical  yet  meaningful  approach  to  customer segmentation, Journal  of  ConsumerMarketing ,  vol.  15,no.  5,  pp.  494 – 504, 1998.
[7] Pei  Chao,  Hsin-Pin  fu,  Hung-Hsuan  Lee,  Ya  Cheng  Chang.,  2008, Identifying  The  Customer  Profiles  For  3C  -  Product  Retailers  :  A  Data Mining  Aproach. International  Journal  of  Electronic  Business Management,  Vol. 6, No. 4, pp. 195-202.
[8] Olson,  David.  Shi,  Yong. Intoduction  To  Business  Data  Mining. New York: McGraw-Hill, 2008.