-
Data Mining dalam Kerangka Kerja CRM
Dimensi CRM Menurut Swift (2001), Parvatiyar dan Sheth (2001), serta Kracklauer, Mills, dan Seifert (2004), CRM memiliki empat dimensi, yaitu : Identifikasi konsumen (customer identification). Membangun daya tarik terhadap konsumen (customer attraction). Mempertahankan konsumen yang ada (customer retention). Pengembangkan konsumen (customer development). Keempat dimensi dari CRM tersebut dapat dilihat sebagai siklus tertutup dalam Customer Management…
-
Teknologi CRM
Sebuah definisi standar mengenai komponen teknologi CRM diberikan oleh META Group di dalam “The Customer Relationship Management Ecosystem”. Kategorisasi ini bertujuan untuk lebih memahami bagaimana suatu strategi CRMdan teknologinya mampu menyediakan seluruh arsitektur secara menyeluruh yang terfokus pada layanan konsumen. Adatiga tipe utama dari teknologi CRM yaitu (Tama, 2009) : Operational CRM Dikenal juga sebagai…
-
Customer Relationship Management (CRM)
Konsumen Konsumen merupakan aset yang sangat penting bagi suatu perusahaan. Tidak akan ada prospek bisnis tanpa adanya hubungan antara perusahaan dengan konsumen yang bersifat loyal. Hal ini adalah alasan mengapa perusahaan harus merencanakan dan menggunakan strategi yang cukup jelas dalam memperlakukan konsumen. Customer Relationship Management Customer Relationship Management (CRM) telah berkembang dalam beberapa dekade belakangan…
-
CRISP-DM
CRISP-DM (CRoss-Industry Standard Process for Data Mining) merupakan suatu konsorsium perusahaan yang didirikan oleh Komisi Eropa pada tahun 1996 dan telah ditetapkan sebagai proses standar dalam data mining yang dapat diaplikasikan di berbagai sektor industri. Gambar berikut menjelaskan tentang siklus hidup pengembangan data mining yang telah ditetapkan dalam CRISP-DM. Berikut ini adalah enam tahap siklus…
-
Tugas Data Mining
Tugas data mining secara garis besar dibagi menjadi dua kategori utama, yaitu (Tan dkk, 2006) : Tugas Prediktif Tujuan utama dari tugas ini adalah untuk memprediksikan nilai dari atribut tertentu berdasarkan nilai dari atribut lainnya. Atribut yang diprediksi dikenal sebagai target atau dependent variable, sedangkan atribut yang digunakan untuk membuat prediksi disebut penjelas atau independent…
-
Tahapan Knowledge Discovery in Database (KDD)
Ada tiga tahap penting dalam KDD, yaitu (Tan dkk, 2006) : Data Preprocessing Proses ini bertujuan untuk mentransformasikan data input ke dalam format yang sesuai untuk kemudian dianalisa. Dalam tahap ini dilakukan proses penggabungan data dari berbagai sumber, pembersihan data untuk menghilangkan noise data dan data ganda, serta memilih atribut data yang diperlukan bagi proses…
-
Data Mining
Data Mining Data mining merupakan proses pencarian pola-pola yang menarik dan tersembunyi (hidden pattern) dari suatu kumpulan data yang berukuran besar yang tersimpan dalam suatu basis data, data warehouse, atau tempat penyimpanan data lainnya (Tan dkk, 2006). Menurut Sumanthi dan Sivandham (2009), data mining juga didefinisikan sebagai bagian dari proses penggalian pengetahuan dalam database yang…
-
ETL (Extraction, Transformation, Loading)
Proses ETL (Extraction, Transformation, Loading) merupakan proses yang harus dilalui dalam pembentukan data warehouse (Kimball, 2004). Berikut adalah penjelasan dari tiap proses. Ekstraksi Data (Extract) Ekstraksi data adalah proses dimana data diambil atau diekstrak dari berbagai sistem operasional, baik menggunakan query, atau aplikasi ETL. Terdapat beberapa fungsi ekstraksi data, yaitu : Ekstraksi data secara otomatis…
-
Arsitektur Data Warehouse
Arsitektur Datawarehouse Arsitektur data warehouse (lihat gambar di bawah) mencakup proses ETL (Extraction, Transformation, Loading) untuk memindahkan data dari operational data source dan sumber data eksternal lainnya ke dalam data warehouse . Data Mart Data warehouse dapat dibagi menjadi beberapa data mart, berdasarkan fungsi bisnisnya (contoh data mart untuk penjualan, pemasaran, dan keuangan). Data dalam…
-
Data Warehouse
Data warehouse merupakan kumpulan data dari berbagai sumber yang disimpan dalam suatu gudang data (repository) dalam kapasitas besar dan digunakan untuk proses pengambilan keputusan (Prabhu, 2007). Menurut William Inmon, karakteristik dari data warehouse adalah sebagai berikut : Subject Oriented Pada sistem operasional, data disimpan berdasarkan aplikasi. Set data hanya terdiri dari data yang dibutuhkan oleh…