## JIUBJ Jurnal Ilmiah
Universitas Batanghari Jambi
Jurnal Ilmiah Universitas Batanghari Jambi 23, 1 (2023): 266-275 DOI: 10.33087/jiubj.v23i1.3286 http://ji.unbari.ac.id/index.php/ilmiah

## Customer Relationship Management (CRM) PT Bhineka Rahsa Nusantara dalam Perspektif Kepuasan Pelanggan

## Anggun Dewayani, Sri Widayanti*, Nisa Hafi Idhoh Fitriana
Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur *Correspondence email: sriwidayanti@upnjatim.ac.id
Abstrak. Customer  relationship  management  menjadi  alat  bagi  perusahaan  untuk  bisa  mendapatkan,  dan menciptakan  hubungan  yang  baik  dengan  pelanggan  agar  bisa  menjadi  sumber  keuntungan  demi keberlangsungan  bisnis  proses.  PT  Bhinkea  Rahsa  Nusantara  menjadikan  customer  relationship  management sebagai  salah  satu  strategi  agar  bisa  menghasilkan  kepuasan  bagi pelanggan, sehingga penelitian  ini  bertujuan untuk  mengetahui  faktor-faktor  customer  relationship  management  yang  berpengaruh  terhadap  kepuasan pelanggan.  Penelitian  ini  menggunakan  metode  SEM  PLS  dengan  software  SMART-PLS,  dengan  hasil penelitian variabel yang berpengaruh terhadap kepuasan pelanggan adalah identifikasi, interaksi, dan pemecahan masalah bersama.
Kata kunci : Customer Relationship Management ; Kepuasan Pelanggan; SEM PLS; SMART PLS.
Abstract.  Customer  relationship  management  is  a  tool  for  companies  to  be  able  to  get,  and  create  good relationships  with customers so that they can be a source of profit for the sustainability of business processes. PT  Bhinkea  Rahsa  Nusantara  makes  customer  relationship  management  as  one  of  the  strategies  in  order  to produce  satisfaction  for  customers,  so  this  study  aims  to  determine  the  factors  of  customer  relationship management  that  affect  customer  satisfaction.  This  research  uses  a  factor  analysis  method  with  SMART-PLS software,  with the results of research variables that affect customer satisfaction are identification, interaction, and problem solving together.
Keywords : Customer Relationship Management, Customer Satisfaction, SEM PLS, SMART PLS.

## PENDAHULUAN
Perekonomian  di  Indonesia  mengalami pertumbuhan  yang  signifikan  pada  beberapa tahun  terakhir  sejak  tahun  2014.  Data  dari  BPS menunjukkan  bahwa  saat  ini  perkembangan perekonomian  di  Indonesia  pada  triwulan  II- 2022  tumbuh  5,44%  (y-on-y)  dimana  itu merupakan  nilai  yang  cukup  tinggi  daripada tahun-tahu sebelumnya. Kemajuan arus teknologi turut menunjang perkembangan perekonomian, karena kemudahan dan fleksibilitas  sehingga  banyak  orang  berlomba untuk membangun suatu start up, lagipula untuk membangun  sebuah  perusahaan  baru,  teknologi mempermudah  dalam  berbagai  sektor  baik  pada produksi maupun pemasaran (Afdi et al. , 2018). Perkembangan  start  up  di  Indonesia meningkat  seiring  berjalanya  waktu,  Indonesia menduduki  posisi  ke  lima  di  dunia  dengan jumlah  start  up  sebesar  2.346  berdasarkan  data dari  Kementerian  Komunikasi  dan  Informasi, hal  ini  menjadi  bukti  bahwa  Indonesia memberikan  peluang  setiap  perusahaan  baru yang diharapkan dapat berkembang dan
memenuhi  kebutuhan  pasar. Start  up yang berkembang  dan  dapat  bersaing  di  pasar,  dapat memperbaiki dan meningkatkan roda perekonomian bangsa. Era perkembangan perekonomian  di  Indonesia  membuat  setiap perusahaan  baik  baru  maupun  lama  berlomba memikirkan cara untuk bertahan dalam persaingan.  Perusahaan  memaksimalkan  kinerja mereka  agar  mampu  bertahan  dalam  situasi krisis  atau  bahkan  memenangkan  persaingan. Salah  satu  caranya  adalah  dengan  strategi  yang tepat  untuk  tetap  bertahan  ditengah  persaingan dan  meningkatkan  keuntungan.  Agar  berhasil dalam pemasaran, perusahaan haruslah mengaplikasikan manajemen hubungan pelanggan dengan baik (Latifi, 2022). Cara agar bisa  memberikan  keyakinan  dan  pelayanan  agar menciptakan  pelanggan  yang  puas,  diperlukan kemampuan membangun komunikasi dan hubungan  yang  baik  dengan  pelanggan,  yang mana haruslah melaksanakan Customer Relationship Management (CRM), karena Menurut  (Al-Gasawneh et  al,. 2021),  kegunaan Customer  Relationship  Management (CRM)
memiliki efek yang signifikan terhadap kemampuan  marketing.  Komunikasi  yang  baik kepada  pelanggan  juga  akan  menciptakan  nilai yang  baik  tentang  perusahaan  dan  ini  akan menciptakan  citra  perusahaan  yang  positif  di mata  pelanggan.(Afandi et  al., 2018).  Pada akhirnya,  hal  ini  diharapkan  dapat  menjadi pendorong  utama  pencapaian  profit  perusahaan karena  keuntungan  terbesar  didapatkan  dari pelanggan  yang  setia  dan  perusahaan  harus mampu  mempertahankan  hal  tersebut.  (Lubis  et al. 2020).
PT Bhineka Rahsa Nusantara adalah salah satu start  up yang  menggunakan Customer Relationship  Management (CRM)  sebagai  salah satu  cara  untuk  bisa  meningkatkan  penjualan dan  menjadikan  pelanggan  sebagai  sumber keuntungan  jangka  panjang,  namun  msalah terjadi  ketika  jumlah  pelanggan  yang  telah dibagi  menjadi  beberapa  segmentasi  mengalami kendala.  Data  menunjukkan  jika  angka  terbesar berada pada pelanggan dengan tingkat baru yang belum  mengetahui  sama  sekali  tentang  seluk beluk  produk  dan  baru  melakukan  satu  kali transaksi  pembelian  produk  herbal  PT  Bhineka Rahsa Nusantara dalam rentang tahun 2022. Hal ini  menjadi  masalah  apabila  nilai  tersebut semakin  meninggi,  artinya  tidak  dilakukan pembelian  berulang  oleh  pelanggan  yang  mana tidak  bisa  menciptakan  kepuasan  tertinggi  dari pelanggan.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini bertujuan  untuk  mengetahui  faktor-faktor  yang mempengaruhi Customer Relationship Management (CRM) terhadap kepuasan pelanggan  produk  herbal  PT  Bhineka  Rahsa Nusantara  sehingga  dapat  mengetahui  faktor dengan  pengaruh  terbesar  dan  terkecil  yang diharapkan dapat memaksimalkan kinerja Customer  Relationship  Management (CRM)  PT Bhineka Rahsa Nusantara.
Tabel 1 Data Pelanggan Produk Herbal PT Bhineka Rahsa Nusantara Tahun 2022 Tingkatan Jumlah Proporsi(%) Baru 17. 103 65.11 Mulai Mengenal 6. 093 23.20 Loyal 1.557 5.93 Menjanjikan 1.477 5.62 Terbaik/VIP 36 0.14 Total 26.66 100 Sumber: PT Bhineka Rahsa Nusantara, 2022. Menurut Buttle, (2007)
Customer Relationship  Management adalah  strategi  inti
dalam  suatu  bisnis  yang  mengintegrasikan proses-proses  dan  fungsi-fungsi  internal  dengan semua  jaringan  eksternal  untuk  menciptakan serta  mewujudkan  nilai  bagi  para  konsumen sasaran  secara  profitabel.  CRM  didukung  oleh data  yang  berkualitas  dan  teknologi  informasi. Customer  Relationship  Management (CRM) adalah  pendekatan  bisnis  yang  didasarkan  pada pengelolaan  hubungan  atau  interaksi  dengan pelanggan.  Penerapan customer  relationship management di  dalamnya  terdapat  10  kegiatan yaitu: (1) identifikasi yaitu kemampuan mengidentifikasi  kebutuhan  pelanggan  secara individu  sehingga  dapat  memenuhi  kebutuhan pelanggan (Yuanira et al., 2012); (2) Diferensiasi  yaitu  pembedaan  pada  tiap-tiap pelanggan sehingga perusahaan bisa fokus pada: beberapa jenis pelanggan yang memiliki banyak gambaran  serta  kebutuhan  yang  berbeda (Yuanira et  al., 2012);  (3)  Interaksi  yaitu perusahaan  harus  mampu  berinteraksi  secara efektif dengan pelanggan.  Semua  tindakan  yang diambil  harus  berdasarkan  konteks  hubungan dengan  pelanggan  sebelumnya  (Yuanira et  al., 2012);  (4)  Customize  yaitu  aspek  perilaku perusahaan seharusnya bisa diadaptasi perusahaan  terhadap  pelanggan,  berdasarkan pada  nilai-nilai  dan  kebutuhan  individual pelanggan  (Yuanira et  al., 2012);  (5)  Berbagi informasi, artinya mengacu pada pembagian dan pertukaran  informasi  penting  dan  informasi eksklusif  melalui  kegiatan  interaktif  antara produsen dan pelanggan (Mentzer, et al. , 2000); (6)  Keterlibatan  pelanggan,  yaitu  perusahaan mampu  menyediakan  wadah  bagi  pelanggan untuk  dapat  mengikuti  kegiatan  serta  agenda yang  dimiliki  oleh  perusahaan,  dan  pelanggan mendapatkan  kesempatan  untuk  memberikan masukan  untuk  perbaikan  perusahaan  (Sin ,  et al., 2018);  (7)  Kemitraan  jangka  panjang  yaitu berhubungan dengan kepercayaan dan komitmen antara  dua  perusahaan.  Kedua  perusahaan  harus berbagi  tujuan  yang  sama  dan  saling  mengejar keuntungan  secara  handal  dan  dapat  diandalkan antar pihak (Bitner et al., 1994); (8) Pemecahan masalah  bersama  yang  didasari  atas  kerjasama antara produsen dan pelanggan dalam memecahkan  masalah  serta  berbagi  tanggung jawab ketika menghadapi situasi  sulit  atau tidak terduga  (McEvily  dan  Marcus,  (2005);  (9) Teknologi Berbasis CRM Melibatkan
penggunaan teknologi komputer untuk memfasilitasi  berbagai  kegiatan  CRM  dan  aktif membuat teknologi untuk kemudahan pelanggan,  termasuk  penyimpanan  data  base
pelanggan  (Sin, et  al., 2018);  dan  (10)
Otomatisasi layanan adalah kemudahan otomatisasi layanan, perusahaan dapat menjalankan  fungsi  pelayanan  terhadap  para pelanggan  secara  otomatis.  (Yuanira, et  al., 2012).
Menurut  Visser et  al., (2021),  hubungan langsung  antara  kepuasan  pelanggan  dan keuntungan menunjukkan bahwa ketika pelanggan mengalami kepuasan yang lebih besar dengan  penawaran  perusahaan,  keuntungan meningkat.  (Rambat, et  al., 2008)  menyatakan jika  indikator  pencipta  kepuasan  pelanggan diantaranya:  (1)  kualitas  produk;  (2)  kualitas pelayanan; (3) emosi; (4) harga; dan (5) biaya.

## METODE
Kegiatan  penelitian  ini  dilaksanakan dengan  objek  penelitian  berada  di  PT  Bhineka
Rahsa Nusantara yang terletak di Bandung, Jawa Barat.  Alasan  pelaksanaan  penelitian  disini adalah  karena  perusahaan  startup  ini  berusaha untuk memaksimalkan kinerja customer relationship  management  (CRM),  dan  terdapat masalah  yang  layak  dianalisa  yaitu  rendahnya pelanggan  di  tingkatan  VIP.  Sampel  yang digunakan  adalah  para  pelanggan  produk  herbal Rahsa  Nusantara  yang  berada  pada  tingkatan loyal  sebanyak  50  orang,  dengan  spesifikasi pelanggan  loyal  menurut  perusahaan  adalah mereka  yang  telah  membeli  produk  herbal dengan besaran Rp1.500.000,- pada kurun waktu enam bulan sehingga bisa dianggap menggunakan  teknik  purposive  sampling.  Data yang  diolah  merupakan  data  primer  yang didapatkan dari pengisian kuisioner oleh sampel yang  telah  ditentukan  sebelumnya.  Variabel yang terdapat pada penelitian ini adalah:
Tabel 2 Variabel dan Indikator Penelitian Variabel Indikator Identifikasi (X1) Karakteristik Pelanggan Alasan Menjadi Pelanggan Diferensiasi (X2) Penciptaan Nilai Tambah Pengelompokan Pelanggan Interaksi (X3) Penyediaan Informasi Informasi Produk Customize (X4) Respon Terhadap Pelanggan Kecanggihan Teknologi Berbagi Informasi (X5) Pertukaran Informasi Keterlibatan Pelanggan (X6) Partisipasi Pelanggan Kemitraan Jangka Panjang (X7) Kemitraan Pemecahan Masalah Bersama (X8) Pemberian Solusi Teknologi Berbasis CRM (X9) Pelayanan realtime online system Otomatisasi Layanan (10) Pelayanan Secara Otomatis Kepuasan Pelanggan (Y) Kualitas Produk Kualitas Pelayanan Emosi Harga Biaya
Sumber: data olahan
Penelitian  ini  menggunakan  metode  SEM PLS yang diselesaikan dengan software SMART PLS.  Metode  SEM  PLS  melewati  beberapa langkah diantaranya; menetapkan model strukturan  SEM  PLS,  mempersiapkan  data tutorial  SEM  PLS,  membuat  proyek  baru  dan mengimpor  data  excel  dalam  bentuk  CSV, membuat path  model dari  data  yang  di  impor, drag dan drop indikator  hingga  di  model  yang diinginkan, membuat arah path model, dilakukan
uji bootstraping, serta  uji bootfolding untuk mendapatkan hasil data analisis.

## HASIL

## Pengujian Validitas
Pengukuran hasil validitas dengan penganalisisan  hasil loading  factor dengan harapan mendapatkan nilai yang lebih besar dari 0.5 untuk bisa dianggap valid atau tepat (Devi et al., 2015). Tabel 3 dan 4 dapat disimpulkan jika seluruh  variabel  pada  penelitian  ini  dianggap
telah reliable atau  konstan  dengan  hasil composite  realibilty sebesar  0.7  dan cronbach alpha sebesar  0.70  secara  keseluruhan  yang menandakan  jika  setiap  variabel  telah  dianggap
terpercaya  apabila  nilai composite  reliablity lebih  besar  dari  0.7  dan cronbach  alpha lebih besar dari 0.70 (Bahri et al. , 2021).
Tabel 3 Hasil Uji Validitas Variabel Indikator Factor Loading Keterangan Customer Relatioship Management (CRM) X1.1 0.628  Valid X1.2 0.847  Valid X1.3 0.831  Valid X1.4 0.855  Valid X2.1 0.825  Valid X2.2 0.836  Valid X2.3 0.748  Valid X2.4 0.845  Valid X3.1 0.813  Valid X3.2 0.900  Valid X3.3 0.853  Valid X3.4 0.910  Valid X4.1 0.779  Valid X4.2 0.818  Valid X4.3 0.830  Valid X4.4 0.887  Valid X5.1 0.927  Valid X5.2 0.916  Valid X6.1 0.913  Valid X6.2 0.890  Valid X7.1 0.939  Valid X7.2 0.929  Valid X8.1 0.949  Valid X8.2 0.906  Valid X9.1 0.931  Valid X9.2 0.928  Valid X10.1 0.921  Valid X10.2 0.947  Valid Kepuasan Pelanggan Y1.1 0.743  Valid Y1.2 0.847  Valid Y1.3 0.794  Valid Y2.1 0.676  Valid Y2.2 0.690  Valid Y2.3 0.827  Valid Y3.1 0.797  Valid Y3.2 0.801  Valid Y3.3 0.762  Valid Y4.1 0.737  Valid Y4.2 0.807  Valid Y5.1 0.843  Valid Y5.2 0.872  Valid Sumber: data olahan
Tabel 4 Hasil Composite Realiability dan Cronbach’s alpha untuk Uji Reliabilitas Variabel Composite Realibility Cronbach Alpha Keterangan X1 0.872 0.892 Reliabel X2 0.887 0.830 Reliabel X3 0.925 0.892 Reliabel X4 0.898 0.850 Reliabel X5 0.919 0.823 Reliabel X6 0.896 0.770 Reliabel X7 0.932 0.854 Reliabel X8 0.925 0.842 Reliabel X9 0.927 0.843 Reliabel X10 0.932 0.856 Reliabel Y 0.954 0.948 Reliabel
Sumber: data olahan
Pengujian Model Pengukuran
Sumber: data olahan
Gambar 1

## Diagram Jalur Permodelan PLS
Validitas  konvergen  dapat  diketahui  dari nilai loading  factor pada  setiap  indikator  yang mana  telah  terbukti  memiliki  nilai  lebih  besar dari 0.5 dan dapat di artikan jika setiap indikator pada  masing-masing  variabel  memiliki  korelasi yang  tinggi  dan  mampu  mengukur  variabel dalam  penelitian.  Terdapat  juga  nilai Average
Variance  Extracted  ( AVE)  yang  penting  dalam pengujian  kali  ini.  Tabel  5  menerangkan  jika setiap  item  kuisioner  telah  memenuhi  standar validitas  konvergen  (AVE)  >0.5.  Pengujian Average  Variance  Extracted  ( AVE)  sangatlah penting  untuk  mengetahui  keragaman  variabel manifest yang dapat dimiliki oleh konstruk laten,
dan  hasil  pengujian  menerangkan  jika  model penelitian ini valid secara konvergen.
Tabel 5 Nilai Average Variance Extracted (AVE) Variabel AVE Ket. X1 0.663 Diterima X2 0.663 Diterima X3 0.757 Diterima X4 0.688 Diterima X5 0.850 Diterima X6 0.812 Diterima X7 0.872 Diterima X8 0.861 Diterima X9 0.864 Diterima X10 0.873 Diterima Y 0.950 Diterima Sumber: data olahan

## Evaluasi Model Struktural
Hasil  proses  pengujian  diperlihatkan dengan  nilai R-square dan Q-square. Menurut Hair et  al., (2011),  evaluasi  analisis  model
struktural  dilihat  dari  dua  hal  utama  yaitu  nilai R-square dan  tingkat  signifikasi  koefisien  jalur. Nilai R-square berguna  untuk  menjelaskan variasi  variabel  endogen  serta  memprediksi kekuatan  model.  Tabel  6  nilai  R-square  adalah sebesar 0.917, yang mana apabila nilai R-square lebih  dari  0.75  maka  model  dinyatakan  cukup baik  (Hair  et  al  .,  2007)  maka  dari  itu,  nilai  R- square  pada  penelitian  kali  ini  sudah  dianggap baik dan disimpulkan jika variabel menunjukkan konsistensinnya  dalam  menerangkan  kepuasan pelanggan  sebesar  91,7%.  Sedangkan  Tabel  7 nilai  Q-square  pada  tabel  adalah  sebesar  0.505 artinya 10 model penelitian variabel ini memiliki relevansi  produktif  yang  tinggi  pada  kepuasan pelanggan.
Tabel 6 Nilai R-square Variabel Laten Endogen R-square Kepuasan Pelanggan 0.917 Sumber: data olahan Tabel 7 Nilai Q-suare SSO SSE Q² (=1-SSE/SSO) Kepuasan Pelanggan 650.000 321.531 0.505 Sumber: data olahan

## Analisis Koefisien Jalur
Analisis  koefisien  jalur  bertujuan  untuk mengetahui  hubungan  antara  variabel  endogen dengan  variabel  eksogen.  Penentuan  hasil hubungan  variabel  eksogen  dengan  endogen dilihat  melalui  nilai  p-value  yang  harus  <  0.05 untuk signifikasi 5% dan nilai t-statistik > 1.96. Tabel 8 dapat di lihat jika tidak seluruh variabel eksogen  signifikan  terhadap  variabel  endogen. Variabel  yang  memiliki  syarat  untuk  diterima
atau  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  adalah variabel  identifikasi  (X1),  interaksi  (X3),  dan pemecahan  masalah  bersama  (X8).  Sementara variabel  yang  pengaruhnya  tidak  signifikan diantaranya  diferensiasi  (X2), customize (X4), berbagi  informasi  (X5),  keterlibatan  pelanggan (X6), kemitraan jangka panjang (X7), teknologi berbasis  CRM  (X9),  dan  otomatisasi  layanan (X10).

## Tabel 8
Hasil analisis bootstrapping path coefficient O SM STDE T-stat P-value Ket. X1  Y 0.456 0.463 0.120 3.803 0.000 Sig. X2  Y -0.172 -0.164 0.189 0.910 0.363 Tidak sig. X3  Y 0.432 0.398 0.149 2.905 0.004 Sig. X4-Y 0.009 0.017 0.152 0.056 0.955 Tidak sig. X4  Y 0.018 0.038 0.149 0.119 0.905 Tidak sig. X6  Y 0.249 0.253 0.155 0.159 0.110 Tidak sig. X7-Y 0.158 0.150 0.121 1.304 0.193 Tidak sig. X8  Y 0.249 -0.237 0.103 2.427 0.016 Sig. X9  9 0.046 0.036 0.086 0.537 0.059 Tidak sig. X10  Y 0.120 0.121 0.103 1.167 0.244 Tidak sig. Sumber: data olahan

## Pengaruh  Identifikasi  Terhadap  Kepuasan Pelanggan
Menurut  hasil  analisis  data  menunjukkan jika variabel identifikasi (X1) memiliki pengaruh  signifikan  dibuktikan  dengan  nilai  t- statistik  >  1.96  yaitu  sebesar  3.380  dan  nilai p value lebih kecil dari 0.05 yaitu 0.000, serta nilai original  sample (O)  yang  positif  sebesar  0.456. Pada  penelitian  ini,  indikator  identifikasi pemahaman  karakteristik  pelanggan  memiliki nilai  yang  tinggi  terhadap  kepuasan  pelanggan, hal ini dikarenakan karakteristik pelanggan yang relevan dapat membuat perusahaan menciptakan pelayanan  dan  program  kerja  yang  sesuai dengan  kebutuhan  pelanggan.  Hal  ini  sesuai dengan  pernyataan  dari  Visser et  al., (2021) Karakteristik  pelanggan  adalah  hal  utama  yang relevan  dengan  efektivitas  kepuasan  pelanggan atau bisa disebut dengan kecondongan distribusi nilai  pelanggan  (heterogenitas  nilai).  Pengaruh indikator  pemahaman  karakteristik  pelanggan mendapatkan  angka  yang  tinggi  dikarenakan perusahaan yang mencoba memahami bagaimana  karakter,  kebutuhan, serta ekspektasi pelanggan  maka  akan  menjadikan  pelanggan merasa lebih dimengerti dan tercapai kepuasanya.

## Pengaruh  Diferensiasi  Terhadap  Kepuasan Pelanggan
Menurut  hasil  analisis  data  menunjukkan jika variabel diferensiasi (X2) memiliki pengaruh  tidak  signifikan  terhadap  kepuasan pelanggan  dibuktikan  dengan  nilai  t-statistik  < 1.96  yaitu  sebesar  0.910  dan  nilai p  value lebih besar  dari  0.05  yaitu  0.363,  serta  nilai original sample (O)  yang  negatif  sebesar  0.456  yang artinya  kepuasan  pelanggan  dipengaruhi  secara negatif oleh variabel diferensiasi. Indikator pada variabel  diferensasi  yang  memiliki  nilai  kecil adalah  pengelompokan  pelanggan,  hal  ini berkaitan  dengan  pendapat  yang  diberikan  oleh Payne et  al.,  (2004) Pelanggan  tidaklah  peduli mereka  akan  dikelompokkan  seperti  apa  dan pada tingkatan apa oleh perusahaan, karena yang membutuhkan  data  dan  pemisahan  itu  adalah perusahaan  dan  tidak  berpengaruh  terhadap minat  beli  maupun  kepuasan  dari  pelanggan dalam membeli produk.
Pengaruh Interaksi
Terhadap Kepuasan
Pelanggan
Nilai  (O) original  sampel yang  positif yaitu  sebesar  0.432  menjelaskan  jika  interaksi
mempengaruhi secara positif kepuasan pelanggan.  Nilai  t-statistik  >  1.96  yaitu  sebesar 2.905 dan nilai p value lebih kecil dari 0.05 yaitu 0.004  membuktikan  jika  variabel  interaksi  (X2) berpengaruh signifikan terhadap kepuasan pelanggan. Indikator variabel interaksi diantaranya penyediaan informasi dan sosialisasi produk, seperti yang disampaikan oleh Visser et al., (2021)  interaksi  dan  hubungan  dengan pelanggan  individu  semakin  penting  untuk kemajuan  suatu  bisnis,  yang  mana  artinya interaksi  dengan  pelanggan  adalah  sesuatu  hal yang  dapat  menunjangn  kepuasan  pelanggan karena  merasa  lebih  diperhatikan  dan  memiliki hubungan komunikasi yang baik.
Pengaruh customize Terhadap Kepuasan
Pelanggan
Menurut  hasil  analisis  data  menunjukkan jika  variabel customize (X4)  memiliki  pengaruh yang  tidak  signifikan  dibuktikan  dengan  nilai  t- statistik  <  1.96  yaitu  sebesar  0.009,  dan  nilai p value lebih  besar  dari  0.05  yaitu  0.955,  serta nilai original  sample (O)  yang  positif  sebesar 0.09.  Indikator  yang  memiliki  nilai  rendah  pada variabel cuztomize adalah kecanggihan teknologi.  Hal  ini  karena  berdasarkan  jawaban responden,  sebagian  besar  pelanggan  produk herbal PT Bhineka Rahsa Nusantara telah cukup puas  dengan  teknologi  yang  digunakan  dalam proses transaksi sehingga kecanggihan teknologi tidak akan berpengaruh lebih untuk menciptakan kepuasan pelanggan bagi mereka. Menurut Ho et al.,  ( 2004)  proses customize terpenting  adalah yang  disesuaikan  harus  mencakup  tidak  hanya produk  tetapi  juga  layanan,  proses,  distribusi, komunikasi,  dan  bahkan  harga.  Menunjukkan jika customize bukanlah  hal  terpenting  untuk bisa menambah kepuasan pelanggan.
Pengaruh Berbagi
Informasi Terhadap Kepuasan Pelanggan
Nilai  (O) original  sampel yang  positif yaitu  sebesar  0.018  menjelaskan  jika  interaksi mempengaruhi secara positif kepuasan pelanggan.  Nilai  t-statistik  <  1.96  yaitu  sebesar 0.119  dan  nilai p  value lebih  besar  dari  0.05 yaitu  0.905  membuktikan  jika  variabel  berbagi informasi  (X5)  berpengaruh  tidak  signifikan terhadap  kepuasan  pelanggan.  Sesuai  dengan pendapat  Lemon et  al., (2016)  tidak  ada  tempat untuk  memastikan  jika  berbagi  informasi  dan gagasan adalah satu fungsi mengelola pelanggan.  Selain  itu,  CRM  adalah  proses
berkelanjutan  yang  tidak  dapat  ditangani  hanya sebagai  proyek  implementasi  perangkat  lunak. Indikator  dalam  variabel  berbagi  informasi adalah pertukaran informasi. Ini artinya pertukaran  informasi  bukanlah  poin  utama  yang bisa  meningkatkan  kepuasan  pelanggan  dan sebagai  fungsi  pengelolaan  dengan  bantuan perangkat  lunak  saja,  namun  pelanggan  produk herbal PT Bhineka Rahsa Nusantara membutuhkan  stimulus  lain  yang  berkelanjutan dari proses customer relationship management.
Pengaruh  Keterlibatan  Pelanggan  Terhadap Kepuasan Pelanggan
Nilai  (O) original  sampel yang  positif yaitu  sebesar  0.249  menjelaskan  jika  variabel keterlibatan  pelanggan  (X6)  mempengaruhi secara  positif  kepuasan  pelanggan.  Nilai  t- statistik  <  1.96  yaitu  sebesar  0.159  dan  nilai p value lebih  besar  dari  0.05  yaitu  0.110 membuktikan jika variabel keterlibatan pelanggan  (X6)  berpengaruh  tidak  signifikan terhadap kepuasan pelanggan. Berdasarkan hasil data  responden  mengemukakan  jika  pelanggan produk  herbal  PT  Bhineka  Rahsa  Nusantara tidak  terlalu  ingin  ikut  serta  dengan  agenda perusahaan  kecuali  mendapatkan  hadiah  dari kegiatan  tersebut.  Oleh  karena  itu,  indikator variabel  keterlibatan  pelanggan  yaitu  partisipisi pelanggan tidaklah mempengaruhi secara signifikan terhadap kepuasan pelanggan.

## Pengaruh Kemitraan Jangka Panjang Terhadap Kepuasan Pelanggan
Variabel  kemitraan  jangka  panjang  (X7) memiliki  Nilai  (O) original  sampel yang  positif yaitu sebesar 0.158 menjelaskan jika keterlibatan  anggota  mempengaruhi  secara positif  kepuasan  pelanggan.  Nilai  t-statistik  > 1.96  yaitu  sebesar  1.304  dan  nilai p  value lebih besar  dari  0.05  yaitu  0.193  membuktikan  jika variabel kemitraan jangka panjang (X7) berpengaruh  tidak  signifikan  terhadap  kepuasan pelanggan.  Indikator  kemitraan  jangka  panjang adalah kemitraan, dimana untuk bisa menyimpan data pelanggan dan membaginya per segmentasi  akan  lebih  mudah  jika  pelanggan terdaftar sebagai mitra, namun hal tersebut tidak menjadi  penentu  apakah  pelanggan  akan menjadi puas atau tidak.
Pengaruh Pemecahan Masalah Bersama Terhadap Kepuasan Pelanggan
Menurut  hasil  analisis  data  menunjukkan jika  variabel  pemecahan  masalah  bersama (X8)
memiliki  pengaruh  yang  signifikan  dibuktikan dengan  nilai  t-statistik  >  1.96  yaitu  sebesar 2.247,  dan  nilai p  value lebih  kecil  dari  0.05 yaitu 0.016, serta nilai original sample (O) yang positif  sebesar  0.249.  Hal  ini  sesuai  dengan KPMG,  (2010)  ketika  pelanggan  mengeluh tentang penanganan masalah mereka, perusahaan memiliki kesempatan untuk merespons secara memadai dan bahkan menyelesaikan masalah, yang berarti memperoleh kesempatan untuk mempertahankan pelanggan. Indikator variabel pemecahan masalah  bersama  adalah  pemberian  solusi, Berdasarkan  hasil  responden  menunjukkan  jika pelanggan  produk  herbal  PT  Bhineka  Rahsa Nusantara  akan  lebih  senang  dan  puas  jika masalah  mereka  dapat  diselesaikan  dengan pemberian solusi dari perusahaan, masalah tidak berlarut-larut  dan  mudah  untuk  mendapatkan solusi membuat mereka senang dengan pelayanan.

## Pengaruh  Teknologi  Berbasis  CRM  Terhadap Kepuasan Pelanggan
Variabel  pengaruh  teknologi  berbasis CRM  (X9)  memiliki  Nilai  (O) original  sampel yang  positif  yaitu  sebesar  0.249  menjelaskan jika  keterlibatan  anggota  mempengaruhi  secara positif  kepuasan  pelanggan,  namun  nilai  t- statistik  <  1.96  yaitu  sebesar  0.537  dan  nilai p value lebih  besar  dari  0.05  yaitu  0.059 membuktikan  jika  variabel  teknologi  berbasis CRM  (X9)  berpengaruh  tidak  signifikan terhadap  kepuasan  pelanggan.  Indikator  dalam variabel  teknologi  berbasis  CRM  adalah pelayanan realtime  online  system, berdasarkan hasil  kuisioner  responden  dapat  diketahui  jika pelanggan  produk  herbal  PT  Bhineka  Rahsa Nusantara  jarang  menggunakan  vitur live chatting di  web  Rahsa  Nusantara.  Pelanggan akan lebih nyaman apabila percakapan dilakukan  secara  lebih  privat  menggunakan aplikasi  berkirim  pesan  seperti  WhatsApp  Shop untuk mendiskusikan pembelian produk ataupun menyampaikan  keluhan.  Hal  ini  didukung dengan  pendapat  dari  McKinsey et  al., (2014) bahkan  ketika  teknologi  memicu  harapan  baru, menjadi  jelas  bahwa  peningkatan  pendapatan melalui  teknologi  sulit  untuk  diterapkan, direalisasikan,  dan  diukur,  tanpa  pemahaman yang lebih strategis tentang proses tersebut. Oleh karena  itu,  pemberian  teknologi  berbasis  CRM yang  sangat  bagus  sekalipun  tidak  mampu menjamin  jika  pelanggan  akan  merasa  puas terhadap suatu produk.
Pengaruh  Otomatisasi Layanan Terhadap Kepuasan Pelanggan
Variabel otomatisasi layanan (X10) memiliki  Nilai  (O) original  sampel yang  positif yaitu sebesar 0.120 menjelaskan jika keterlibatan  anggota  mempengaruhi  secara positif  kepuasan  pelanggan,  namun  nilai  t- statistik  <  1.96  yaitu  sebesar  1.67  dan  nilai p value lebih  besar  dari  0.05  yaitu  0.244 membuktikan  jika  variabel  otomatisasi  layanan (X10)  berpengaruh  tidak  signifikan  terhadap kepuasan  pelanggan.  Indikator  otomatisasi layanan  adalah  pelayanan  secara  otomatis,  yang artinya  pelayanan  dilakukan  secara  otomatis menggunakan template dan tidak secara langsung  dengan  manusia.  Hal  ini  tidak  terlalu disukai  oleh  pelanggan  produk  herbal  PT Bhineka  Rahsa  Nusantara  karena  bantuan  dan saran  tidak  datang  secara  langsung  dan  jelas namun  terlalu  banyak  langkah  yang  harus dilalui.

## SIMPULAN
Penelitian  ini  mengungkapkan  bahwa variabel dengan pengaruh positif serta signifikan adalah  variabel  identifikasi,  interaksi,  dan pemecahan  masalah  bersama.  Variabel  dengan pengaruh  positif  namun  tidak  signifikan  adalah variabel customize, berbagi informasi, keterlibatan pelanggan, kemitraan jangka panjang, teknologi berbasis CRM, dan otomatisasi  layanan.  Sementara  variabel  yang berpengaruh  negatif  dan  tidak  signifikan terhadap  kepuasan  pelanggan  adalah  variabel diferensiasi.  Saran  yang  dapat  disampaikan untuk  PT  Bhineka  Rahsa  Nusantara  adalah perusahaan  harus  dapat  mengoptimalkan  peran customer  relationship  management dengan  cara terus  mempertahankan  kegunaan  dan  implikasi identifikasi pelanggan, interaksi dengan pelanggan,  dan  penyelesaian  masalah  bersama terhadap  pelanggan  untuk  bisa  terus  menambah keberhasilan memuaskan pelanggan. Perusahaan juga  harus  bisa  menciptakan  suasana  interaksi yang  bukan  hanya  memudahkan  pelanggan untuk membeli produk, namun juga menyampaikan  keluhan  dan  perbaikan  bagi perusahaan.

## DAFTAR PUSTAKA
Afdi,  Zihramna,  and  Bambang  Purwanggono. 2018.  No  Title. Industrial  Engineering Online Journal , 6(4)
https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/ieo j/article/view/20398 .
A.Hasan  Afandi  and  M.  C.  B.  Umanailo,  2018, Social  Conflict  on  Joker  Toll  Road Development  in  2017  in  Kesamben District,  Jombang  Regency ,‖  J.  Soc.  Sci. Res ., 1(5), 656–661.
Akbar,  Ach.  Shollahuddin.  2019. Pengaruh Kualitas  Layanan  Terhadap  Kepuasan
Pelanggan  (Studi  Pada  Mahasiswa  Di
LDC FEB UB).
Al-Gasawneh, Jassim Ahmad, Marhana Mohamed Anuar, Zdzisława  Dacko
Pikiewicz,  and  Jumadil  Saputra.  2021. The  Impact  of  Customer  Relationship Management  Dimensions  on  Service Quality .  Polish  Journal  of  Management Studies , 23(2), 24–41.
Bahri,  S.,  dan  Zamzam,  F.  2021.  Model Penelitian  Kuantitatif  Berbasis  SEM- Amos Pengujian dan Pengukuran Instrumen . Deepublish. Bolton,  Ruth  N.,  and  Crina  O.  Tarasi.  2007. Managing Customer Relationships. Review  of  Marketing  Research 3:  3–38. https://doi.org/10.1108/S1548- 6435(2007)0000003005.
Bitner,  M.J.,  Booms,  B.H.  and  Mohr,  L.A., 1994.  Critical  service  encounters:  the employees viewpoint , Journal of
Marketing , 58(4), 95-106. Devi, B. C., Hoyyi, A., dan Mukid, M. A. 2015. Analisa Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Keputusan Pembelian dan Kepuasan  Konsumen  pada Layanan Internet  Speedy  di  Kota  Semarang Menggunakan Partial Least Square (PLS).
Gaussian , 4, 485–495
Hair,  J.  F., Ringle,  C.  M.,  &  Sarstedt,  M.  2011.
PLS-SEM: Indeed a silver bullet. Journal of  Marketing  theory  and  Practice, 19(2), 139-152.
Holloway,  B.  B.,  &  Beatty,  S.  E.  2003.  Service failure  in  online  retailing:  A  recovery opportunity . Journal of Service Research, 6(1), 92–105.
KPMG.  2010. Consumers  &  convergence  IV . http://www.kpmg.com/Global/en/IssuesA ndInsights/
ArticlesPublications/consumers-and- convergence/Documents/Consumers-
Convergence-IV-july-2010. pdf. Accessed September 29, 2011
Latifi, Kimia. 2022. Efficient Customer
Relationship  Management  Systems  for
Online Retailing : The Investigation of the Influential  Factors .  Journal  of  Marketing
Analytics , 9(1), 25–45.
Lemon,  K.  N.,  &  Verhoef,  P.  C.  2016. Understanding customer experience throughout  the  customer  journey. Journal of Marketing , 80(6), 69–96
Li,  H.,  Dong,  M.,  Ota,  K.,  &  Guo,  M.  2016.
Pricing  and  repurchasing  for  big  data processing in multiclouds .
IEEE
Transactions  on  Emerging  Topics  in Computing, 4(2), 266–277.
McKinsey.  2014.  The  digital  tipping  point:
McKinsey Global Survey results.
http://www.mckinsey.com/businessfuncti ons/business-technology/our-insights/the- digital-tipping-point-mckinsey-global- survey-results. Accessed March 15, 2016.
Pantano, E., Priporas, C.-V., & Stylos, N. 2018.
Knowledge push curve (KPC) in retailing: Evidence  from  patented  innovations analysis affecting
retailers’ competitiveness. Journal of Retailing and
Consumer Services, 44, 150–160.
Payne,  A.,  &  Frow,  P.  2004.  The  role  of multichannel  integration  in  customer relationship management. Industrial Marketing Management , 33(6), 527–538. Putra,  A.  S.  2015.  Pengaruh  Corporate  Social
Responsibility Terhadap Profitabilitas Perusahaan (Studi Empiris pada Perusahaan Sektor Industri Barang Konsumsi  yang  Terdaftar  di  Bursa  Efek Indonesia  Tahun  2010-2013) . Jurnal Nominal , 4(2), 88–110.
Lubis,  Adelina,  Ritha  Dalimunthe,  Yeni  Absah, and  Beby  Karina  Fawzeea.  2020.  The Influence of Customer Relationship Management (CRM) Indicators on Customer  Loyalty  of  Sharia  Based Banking  System . GATR  Journal  of Management and Marketing Review, 5(1), 84–92.
McEvily,  B.  &  Marcus,  A.  2005.  Embedded
Ties  and  the  Acquisition  of  Competitive
Capabilities . Strategic Management
Journal , 26(11), 1033–1055.
Mentzer, J.T., Min, S., and Zacharia, Z.G., 2000.
The  nature  of  interfirm  partnering  in supply  chain  management . Journal  of Retailing , 76(4), 549–568.
Sin,  Leo  Y.M.  Alan  C.B.  Tse  and  Frederick
H.K.Yim, 2005. CRM : Conceptualization and Scale Development, European
Journal  Of  Marketing .  39(12),  1264- 1290.
Sri  Hadiati,  and  Sarwi  Ruci.  1999.  Analisis Kinerja  Kualitas  Pelayanan  Terhadap Kepuasan  Pelanggan  Pada  Telkomsel
Malang  Area. Jurnal  Manajemen  Dan Kewirausahaan 1(1), 56-64. http://puslit2.petra.ac.id/ejournal/index.ph
p/man/article/view/15593 .
Visser,  Marjolein,  and  Marcel  Fokkema.  2021.
Digital  Marketing  Fundamentals:  From Strategy  to  ROI  Customer  Relationship Management.
Yuanira  Oktariana,  Achmad  Fauzi,  Srikandi Kumadji.  2012 . Faktor-Faktor  Customer Relationship  Management  (Manajemen Hubungan Pelanggan) Dalam Mewujudkan  Kepuasan  Anggota  Dan Dampaknya  Terhadap  Loyalitas  Anggota (Survey pada Anggota Koperasi
Nusantara  Cabang  Malang  di  Kantor  Pos Besar  Malang). Universitas  Brawijaya. Malang.