Klaim Artikel Anda
Verifikasi kepemilikan artikel akademik
Apakah artikel-artikel ini milik Anda?
Daftarkan diri Anda sebagai author untuk mengklaim artikel dan dapatkan profil akademik terverifikasi dengan fitur lengkap.
Badge Verifikasi
Profil terverifikasi resmi
Statistik Lengkap
H-index, sitasi, dan metrik
Visibilitas Tinggi
Tampil di direktori author
Kelola Publikasi
Dashboard artikel terpadu
Langkah-langkah Klaim Artikel:
- 1. Daftar akun author dengan email akademik Anda
- 2. Verifikasi email dan lengkapi profil
- 3. Login dan buka menu "Klaim Artikel"
- 4. Cari dan klaim artikel Anda
- 5. Tunggu verifikasi dari admin (1-3 hari kerja)
Menampilkan 1–1 dari 1 artikel
Optimalisasi Strategi Pemasaran Melalui Analisis RFM pada Dataset Transaksi Ritel Menggunakan Python
Andy Hermawan
; Nila Rusiardi Jayanti
; Aji Saputra
; Cahaya Tambunan
; Dzaky Muhammad Baihaqi
; Muhammad Alif Syahreza
; Zacharia Bachtiar
Jurnal Manajemen Riset Inovasi
Vol 2
, No 4
(2024)
This study aims to optimize marketing strategies through RFM (Recency, Frequency, Monetary) analysis on a retail transaction dataset obtained from Kaggle. The dataset contains 64,682 transactions from 5,242 SKUs involving 22,625 customers over one year. Data cleaning and RFM analysis were conducted to segment customers based on recency, frequency, and monetary values. The findings reveal that customers were segmented into groups such as Champions, Loyal Customers, and At Risk. These segments pro...
Sumber Asli
Google Scholar
DOI