Segmentasi Pelanggan Produk Fashion Muslim Menggunakan Kerangka Kerja LRFMV dan Algoritma K-Means

INDONESIA:
Dalam konteks industri fashion muslim yang sedang berkembang, pemahaman yang mendalam tentang preferensi konsumen menjadi krusial untuk merancang strategi pemasaran yang efektif. . Mengingat banyaknya pesaing bisnis pada usaha yang sama, perusahaan harus dapat melakukan upaya untuk mencegah terjadinya perpindahan pelanggan yaitu dengan memahami karakteristik pelanggan. Segmentasi pelanggan menjadi pendekatan yang tepat dalam memahami karakteristik pelanggan melalui perhitungan dan pemetaan Customer Lifetime Value (CLV). Penelitian ini menggunakan kerangka kerja LRFMV (Length, Recency, Frequency, Monetary, Volume) dan algoritma K-Means untuk mengelompokkan pelanggan dengan menggunakan data transaksi dari Butik Vitara yang merupakan UMKM penjual produk fashion muslim. Hasil penelitian menunjukkan bahwa skenario percobaan dengan 5 cluster menghasilkan nilai Silhouette Coefficient tertinggi yaitu 0.548339. Dimana masing-masing cluster memiliki nilai CLV berdasarkan perhitungan dengan bobot yang didapatkan dengan metode AHP. Rangking CLV tertinggi dihasilkan dari nilai CLV yang terbesar di antara 5 kluster tersebut. Peringkat tertinggi pada penelitian ini adalah cluster 4 dengan nilai CLV 0.591. Peringkat 2 merupakan cluster 3 dengan nilai CLV 0.415. Peringkat 3 adalah cluster 1 dengan nilai CLV 0.182. Lalu peringkat 4 merupakan cluster 0 memiliki nilai CLV 0.074. Dan Peringkat terakhir adalah cluster 2 dengan nilai CLV 0,055. Adapun hasil dari penelitian ini memungkinkan pemahaman yang lebih baik tentang karakteristik pelanggan dan pengembangan strategi pemasaran yang lebih tepat sasaran dalam pasar fashion muslim yang berkembang pesat.

ENGLISH:
In the context of the growing Muslim fashion industry, a deep understanding of consumer preferences is crucial to designing effective marketing strategies. Given the number of business competitors in the same business, companies must be able to make efforts to prevent customer switching by understanding customer characteristics. Customer segmentation is the right approach in understanding customer characteristics through the calculation and mapping of Customer Lifetime Value (CLV). This research uses the LRFMV (Length, Recency, Frequency, Monetary, Volume) framework and the K-Means algorithm to classify customers using transaction data from Vitara Boutique which is an MSME selling Muslim fashion products. The results showed that the experimental scenario with 5 clusters produced the highest Silhouette Coefficient value of 0.548339. Where each cluster has a CLV value based on calculations with weights obtained by the AHP method. The highest CLV rank is generated from the largest CLV value among the 5 clusters. The highest rank in this study is cluster 4 with a CLV value of 0.591. Rank 2 is cluster 3 with a CLV value of 0.415. Rank 3 is cluster 1 with a CLV value of 0.182. Then rank 4 is cluster 0 having a CLV value of 0.074. And the last rank is cluster 2 with a CLV value of 0.055. The results of this study enable a better understanding of customer characteristics and the development of more targeted marketing strategies in the rapidly growing Muslim fashion market

ARABIC:
في سياق صناعة الأزياء الإسلامية المتنامية، فإن الفهم العميق لتفضيلات المستهلكين أمر بالغ الأهمية لتصميم استراتيجيات تسويق فعالة . نظرًا لوجود عدد من المنافسين التجاريين في نفس النشاط التجاري، يجب أن تكون الشركات قادرة على بذل الجهود لمنع تحول العملاء من خلال فهم خصائص العملاء. تجزئة العملاء هو النهج الصحيح في فهم خصائص العملاء من خلال حساب وتخطيط القيمة الدائمة للعميل (CLV). يستخدم هذا البحث إطار عمل LRFMV (الطول، والتكرار، والتردد، والتكرار، والنقد، والحجم) وخوارزمية K-Means لتصنيف العملاء باستخدام بيانات المعاملات من متجر فيتارا بوتيك وهو متجر للأزياء الإسلامية الصغيرة والمتوسطة الحجم أظهرت النتائج أن السيناريو التجريبي الذي يحتوي على 5 مجموعات أنتج أعلى قيمة لمعامل الصورة الظلية بلغت 0.548339 . حيث يكون لكل مجموعة قيمة CLV استنادًا إلى العمليات الحسابية مع الأوزان التي تم الحصول عليها بطريقة AHP. يتم إنشاء أعلى رتبة CLV من أكبر قيمة CLV من بين المجموعات الخمس. أعلى مرتبة في هذه الدراسة هي المجموعة 4 بقيمة قيمة مجمعة تبلغ 0.591. والمرتبة 2 هي المجموعة 3 بقيمة قيمة مجمعة تبلغ 0.415. المرتبة 3 بقيمة قيمة 0.182 CLV. ثم الرتبة 4 هي المجموعة 0 بقيمة قيمة 0.074 CLV. والمرتبة الأخيرة هي المجموعة 2 بقيمة قيمة 0.055 CLV. تتيح نتائج هذه الدراسة فهماً أفضل لخصائص العملاء وتطوير استراتيجيات تسويقية أكثر استهدافاً في سوق الأزياء الإسلامية سريعة النمو.