Appropriate Data mining Technique and Algorithm for Using in Analysis of Customer Relationship Management (CRM) in Bank Industry

Maghfirah Maghfirah Maghfirah, Teguh Bharata Adji, Noor Akhmad Setiawan

Abstract

Abstract—Customer Relationship Management (CRM)
adalah ide yang menjadi sebuah peningkatan kepentingan faktor
sukses untuk bisnis ke depannya. CRM adalah proses dari
mengatur interaksi antara sebuah perusahaan dan
pelanggannya. Pada awalnya, ini termasuk ke dalam segmentasi
pasar untuk mengidentifikasi pelanggan dengan potensial profit
yang tinggi, dari strategi pemasaran yang dirancang dengan baik
untuk mempengaruhi tingkah laku dari pelanggan dalam segmen
tersebut. Dalam masyarakat modern, pelanggan menjadi aset
yang penting bagi perusahaan. Hubungan antara pelanggan
dengan manajemen yang efisien adalah metode yang dibutuhkan
untuk meningkatkan keuntungan lebih dari perusahaan.
Termasuk di industri perbankan, misalnya, di sebuah
perusahaan industri perbankan digunakan konsep CRM
khususnya dengan menggunakan salah satu model strategi
pemasaran yaitu Customer Segmentation yang bertujuan untuk
membantu pihak bank untuk membagi pasar menjadi kelompok
nasabah yang terbedakan dengan kebutuhan, karakteristik atau
tingkah laku yang berbada yang mungkin membutuhkan produk
atau bauran pemasaran yang terpisah. Customer Segmentation
dapat dilakukan dengan bantuan teknik Data Mining, sehingga
diharapkan dapat dihasilkan Customer Segmentation yang sesuai
dengan kebutuhan bank yang dapat meningkatkan kualitas
servis dan revenue dari bank tersebut.
Penerapan data mining untuk sistem CRM di
perbankan seharusnya menggunakan teknik dan algoritma yang
tepat. Untuk itu, paper ini akan membahas mengenai bagaimana
cara untuk menentukan teknik dan algoritma data mining yang
tepat untuk sistem CRM di perbankan.
Keywords—Customer Relationship Management (CRM);
Data Mining; Bank Customer Segmentation

Full Text:

PDF