Segmentasi Produk Berdasarkan Minat Pelanggan Menggunakan Algoritma K-Means

Abstrak

Segmentasi pelanggan merupakan strategi penting dalam memahami perilaku konsumen dan meningkatkan efektivitas pemasaran. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan pelanggan berdasarkan minat terhadap produk menggunakan algoritma K-Means. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan transaksi pembelian pelanggan di outlet Mixue. Melalui analisis menggunakan metode K-Means, diperoleh nilai K optimal sebanyak 2, yang membagi pelanggan ke dalam dua segmen, yaitu Cluster 1 (C1) dan Cluster 2 (C2). Hasil penelitian menunjukkan bahwa Cluster 1 (C1) terdiri dari 4 pelanggan dengan frekuensi pembelian tinggi, sedangkan Cluster 2 (C2) terdiri dari 35 pelanggan yang memiliki frekuensi pembelian lebih rendah. Dari hasil segmentasi ini, dapat disimpulkan bahwa mayoritas pelanggan berada pada kategori dengan tingkat keterlibatan yang rendah (C2), sementara segmen dengan transaksi tinggi (C1) memiliki kontribusi lebih besar terhadap total penjualan. Dengan adanya segmentasi ini, bisnis dapat menyusun strategi pemasaran yang lebih efektif guna meningkatkan loyalitas pelanggan, khususnya bagi pelanggan dalam Cluster 2.