Customer Relationship. Customer Relationship
|
|
- Bambang Budiman
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Customer Relationship Pelangganmu bukanlah pelangganmu, kamu hanya penjaganya saja sampai pesaingmu dapat menyediakan tawaran dan komunikasi yang lebih baik. Perusahaan haruslah proaktif dan mengantisipasi keinginan pelanggan. Perusahaan menghadapi situasi yang makin kompleks, makin banyak pelanggan, barang, dan pesaing makin sedikit waktu untuk memberi reaksi pada pelanggannya. Customer Relationship Agar Pelanggan puas maka Anda perlu mengotomasikan: The Right Offer - Beri tawaran yang tepat To the Right Person - Pada orang yang tepat At the Right Time - Pada waktu yang tepat Through the Right Channel - Di saluran yang tepat 1
2 Customer Relationship The Right Offer berarti mengelola interaksi berulang-ulang dengan pelanggan, berilah prioritas penawaran Anda dan minimalkan penawaran yang tidak tepat To the Right Person tidak setiap orang Anda potongkan dari kain yang sama, adakan promosi tersegmentasi yang memenuhi target kelompok atau individu tertentu Customer Relationship At the Right Time Hasil nyata berinteraksi dengan pelanggan menyatakan bahwa mereka berdasarkan pada waktu yang kontinyu. Dahulu dilakukan promosi per triwulan, sekarang dilakukan pada saat ada peristiwa khusus, gebyar discount Through the Right Channel Gunakan media bermacam-macam direct-mail, , telemarketing, website 2
3 Data Mining Definisi sederhana: Deteksi otomatis dari pola-pola yang relevan dari satu database Data Mining bukanlah suatu yang gaib, telah cukup lama para ahli statistik menambang database secara manual, untuk mendapat pola yang berarti. (Terbatas pada hipotesa dan pembuktian). Data mining menggunakan statistik yang telah mantap dan teknik machine learning untuk membangun model yang memprediksi kelakuan pelanggan Software Data Mining punya kekurangan dibanding dengan pengalaman dan intuisi manusia yang mampu membedakan suatu korlasi yang relevan atau tak relevan, maka analisis statistik tetap sangat diperlukan. Data Mining & CRM Customer Relationship Management (CRM) adalah satu proses yang mengelola interaksi antara perusahaan dengan pelanggannya. Pengguna utama CRM adalah aplikasi software yang berisi database marketing dan digunakan untuk otomatisasi proses interaksi dengan pelanggan. Aplikasi Data Mining otomatis mencari dari gunungan data untuk mendapat pola dan menghasilkan prediksi kelakuan para pembeli potensial. Setelah data di tambang, kemudian dimasukkan ke software pengelola promosi (campaign) untuk segmen pasar tertentu. 3
4 Data Mining & CRM Data Mining membantu Database Marketing Database Marketing biasanya berisi data yang dinamis dalam transaksi saja, namun sangat kurang untuk data-data yang bersifat analisis. Program Pengelolaan Promosi (Campaign Management Software) memakai database marketing untuk proses penawaran (melalui berbagai media mis: , web, point of sale),pengiriman, pemberian hadiah/ discount Model dalam Data Mining membuat scoring untuk para pelanggan tersebut, hasil scoring bila digabung dengan database Marketing akan membuat Program Pengelolaan Promisi akan lebih tajam, akurat dan tepat pada sasarannya, makin menguntungkan dan lebih cepat tercapainya ROI Aplikasi Data Mining - CRM Customer Retention (mempertahankan pelanggan) Orang yang berpengalaman dalam program ini akan mendeteksi pelanggan yang punya kecenderungan menyeberang ke pihak lain Sales and Customer Service (pelayanan pelanggan) Program seperti MBA (Market Basket Analysis) akan sangat membantu untuk memperlihatkan barang yang sering dijual berpasangan, penempatan produk, layout katalog di halaman web Marketing (pemasaran) Marketing sangat tergantung pada kelengkapan profil pelanggan dan trend, agar promosi suatu barang dapat tercapai dengan biaya sekecil mungkin 4
5 Aplikasi Data Mining - CRM Risk Assessment and Fraud Detection (taksiran resiko dan deteksi kecurangan) Surat pemesanan dapat mengidentifikasi pola pembayaran dari pelanggan yang berbeda namun pada alamat yang sama, mengidentifikasi kemungkinan kecurangan oleh individu yang menggunakan nama yang berbeda. Pihak Bank atau Asuransi akan mendeteksi orang-orang yang akan melakukan pinjaman uang, menggunakan data-data tambahan berupa rekening listrik, telepon, fiskal, pajak. Customer Relationship Management Pengantar: Perusahaan harus mengalokasikan dana untuk mendapatkan pelanggan baru dibanding dengan mempertahankan pelanggan yang telah ada. Lebih mahal lagi bila kita ingin memanggil kembali pelanggan yang sudah kecewa, agar mereka percaya lagi Lebih mudah untuk menjual produk baru ke pelanggan lama dibanding dengan pelanggan baru Beberapa pelanggan sangat menguntungkan, ada pelanggan yang tidak menguntungkan, dan juga ada pelanggan yang tidak pernah akan menguntungkan. 5
6 Customer Relationship Management Pertanyaan yang harus dijawab dari waktu ke waktu Pelanggan mana yang menguntungkan saya? Mengapa? Promosi apa yang efektif? Untuk pelanggan yang mana? Jenis pelanggan mana yang akan tertarik dengan produk baru saya? Pelanggan mana yang beresiko untuk beralih ke pesaing lain? Bagaimana saya mengidentifikasi prospek yang menghasilkan keuntungan yang tinggi? Arsitektur CRM 6
7 Arsitektur CRM Dari gambar arsitektur CRM dapat dibagi 3 kelas: Operational CRM Otomasi proses bisnis meliputi pertemuan dengan pelanggan, media, integrasi front-back office Analytical CRM Menganalisis data yang dibangun oleh operasional CRM Collaborative CRM Menggandung , publikasi personal, e-communicate, dan sarana sejenis lainnya yang menfasilitasi interaksi antara pelanggan dan perusahaan Evolution of Marketing Jaman pemasaran Teknik Teknologi Masa Gelap Keterampilan Tidak ada Renaissance Keahlian Telpon & Interview Revolusi Industri Pemasaran masal Maling List dengan komputer Jaman Informasi Database Pemasaran Flat File Jaman Optimasi CRM Data Warehouse, Data Mining, Analysis Tools (OLAP) 7
8 Closed Loop Marketing Keinginan sistem CRM adalah menyediakan lingkar pemasaran yang tertutup. Close Loop Marketing berisi 3 langkah dasar yang punya lintasan spiral untuk perbaikan kontinyuitas pemasaran. Measure (ukuran) mengukur usaha pemasaran berdasarkan pada keuntungan pelanggan. Gunakan web-tool untuk akses data warehouse pelanggan Predict (prediksi) Prediksi untuk kelakuan pelanggan dan belajar dari percobaan yang lalu, gunakan hasil data mining untuk mempertajam promosi lanjutnya. Act (aksi) Gunakan sistem pengelolaan promosi menangkap hasil dan aksi yang terukur dari promosi dan masuk ke data mart pelanggan Generasi Lanjut CRM CRM untuk mengelola Pemasaran langsung ke pelanggan (tidak lewat pemasaran model lama, distributor, agen..) Kombinasi CRM dan ERP (Enterprize Resource Planning) juga penting, bagaimana mengatur stok produk untuk kepuasan pelanggan, mempunyai inventory yang cukup efisien untuk promosi pemasaran direct-mail, kesemuanya ini untuk mencoba optimasi keuntungan bagi pelanggan. Generasi berikutnya disebut Enterprice-Wide CRM System, dimana semua fungsi atau informasi pelanggan dipakai antar perusahaan secara luas. Namun ada juga oposisinya yaitu pelanggan menginginkan privasi, informasi dirinya tidak ingin diketahui oleh perusahaan lain. 8
9 Statistik & Data Mining? Beda utama Data Mining dengan Statistik Data Mining dipakai oleh orang bisnis, sedang statistik dipakai ahli statistik. Data Mining secara efektif mengotomasikan proses statistik, dengan demikian menghilangkan hal yang menyusahkan pemakai. Gabungan beberapa model statistik dijadikan tool dalam data analisis, dan hasilnya berupa keputusan tindakan apa yang bisa dilakukan user (bukan hanya angka-angka hasil statistik). Classical Techniques Statistic Data, Counting and Probability Histogram Statistics for prediction Linear regresion Nearest Neighbor Nearest Neighbor for prediction K Nearest Neighbor 9
10 Classical Techniques Clustering Clustering for clarity (kejelasan) Clustering for outlier Hierarchical Clustering Non Hierarchical Clustering Next Generation Techniques Decision Trees ID3 and Enhancement C4.5 CART (Classification and Regression Trees) CHAID (Chi-Square Automatic Interation Detector) Neural Network Neural Network for clustering, Outlier Analysis, Feature Extraction Rule Induction Rule Induction System versus Decision Trees 10
11 Kapan gunakan Data Mining Kapan gunakan Data Mining 11
12 The Business Value Customer Profitability menyediakan blue-print bagaimana mendefinisikan dan menggunakan keuntungan pelanggan sebagai suatu landasan untuk proses CRM Customer Acquisition menunjukkan bagaimana menggunakan data mining untuk memperoleh pelanggan baru yang menguntungkan Customer Cross/ Cross - Selling secara detil menggambarkan bagaimana teknologi dapat dipakai untuk meningkatkan nilai dari pelanggan yang telah ada dengan menjual produk/ jasa lainnya pada mereka Customer Retention studi kasus bagaimana mempertahankan pelanggan pada industri telekomonikasi Customer Segmentation bagaimana membuat segmentasi dam mengelola pelanggan dengan konsisten Data Mining & CRM Tolls KD1 (fokus pada retail) Options & Choices (fokus pada industri asuransi) HNC (fokus pada fraud detection/ deteksi penipuan) Unica Model 1 (fokus pada pemasaran) TextAnalysis (dari Megaputer, tools untuk masa mendatang) 12
13 Kapan menggunakan DM Pertanyaan penting yang harus dijawab sebelum Anda memulai proyek DM adalah apakah teknik DM memang diperlukan. Perlu dipastikan level kecanggihan DM yang diperlukan. Intinya, apakah Anda sungguh-sungguh memerlukan teknik DM untuk membangun model-model peramalan untuk mencari pola-pola menarik dari database Anda? Proses DM (dari sudut pandang teknologi) Data Selection Focused Data Set Preprocessing Preprocessed Data Transformation Formatted Data Data Mining Preditive Models Human Interpretation Knowledge 13
14 Proses DM (dari sudut pandang bisnis) Business Problem Define Value ROI Definition Define Value Data Understand Data Definition Data Mining Predictive Model Predicted ROI ROI Deploy Penjualan Silang (Cross-selling) Hubungan antara perusahaan dan pelanggan adalah proses yang dinamis. Ada 3 cara untuk mengoptimalkan hubungan keduanya: 1.Maksimalkan panjang hubungan 2.Maksimalkan jumlah interaksi selama hubungan 3.Maksimalkan keuntungan asosiasi dalam setiap interaksi Taget: win-win situation, dimana perusahan dan pelanggan sama-sama untung. 14
15 Penjualan Silang (Cross-selling) Pelanggan: diuntungkan dengan mendapatkan pelayanan yang lebih baik sesuai keperluan mereka dan perusahaan diuntungkan oleh meningkatnya penjualan. Inilah yang disebut Cross-selling Dalam bentuk lain, Cross-selling sering disebut juga up selling Perhatikan tentang: Customer Retention Customer Segmentation Mengembangkan DM untuk CRM 10 langkah dalam pelucuran aplikasi DM: Definisikan masalah Definisikan pengguna Definisikan data Definisikan data sesunggihnya (dibersihkan, diorganisasikan, dan pembentukan data dictionary) Batasan proyek Ujicoba Jaminan kualitas Edukasi Peluncuran (Launch) Keberlanjutan 15
16 Tipe Data Pelanggan Ada 3 tipe data pelanggan: Menggambarkan siapakah pelanggan itu? Menggambarkan cara memasarkan atau promosi yang akan diberikan pada pelanggan? Menggambarkan bagaimana reaksi pelanggan atas promosi yang telah diberikan melalui transaksi yang terjadi Descriptive Who is the customer? Promotional What did you do to the customer? Transactional How did the Customer react? Scoring Your Customer 16
17 Scoring Your Customer Buku CRM dan Data Mining 17
18 Iklan 18
Enterprise Resource Planning
MODUL PERKULIAHAN Enterprise Resource Planning Supply Chain Management and Customer Relationship Management Fakultas Program Studi Tatap Muka Kode MK Disusun Oleh Sistem Informasi Sistem Informasi 04 MK18046
Lebih terperinciManajemen Hubungan Pelanggan (CRM) Pertemuan 1 Konsep Dasar
(CRM) Pertemuan 1 Konsep Dasar Pengertian Customer Relationship Management (selanjutnya disingkat CRM) didefinisikan sebagai sebagai suatu rangkaian aktifitas sistematik yang terkelola sebagai usaha untuk
Lebih terperincihttp://www.brigidaarie.com proses menganalisa data untuk mencari polapola tersembunyi dengan menggunakan metodologi otomatis Istilah lain : Machine Learning Knowledge Discovery in Database (KDD) Predictive
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. mempunyai satu kantor pusat dan tiga buah cabang. CV. Anugrah menjual
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang CV. Anugrah merupakan sebuah perusahaan ritel di kota Solo yang mempunyai satu kantor pusat dan tiga buah cabang. CV. Anugrah menjual produk-produk alat tulis kantor,
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ini berisi tentang latar belakang pembuatan aplikasi yang bertujuan untuk mengidentifikasi serta membatasi ruang lingkup permasalahan, sehingga aplikasi yang dibuat tidak
Lebih terperinciE-CRM (1) Pertemuan 6 Diema Hernyka Satyareni, M.Kom
E-CRM (1) Pertemuan 6 Diema Hernyka Satyareni, M.Kom E-CRM strategis bisnis yang menggunakan teknologi informasi yang memberikan perusahaan suatu pandangan pelanggannya secara luas, yang dapat diandalkan
Lebih terperinci- PERTEMUAN 1 - KNOWLEGDE DISCOVERY
DATA WAREHOUSE - PERTEMUAN 1 - KNOWLEGDE DISCOVERY in DATABASE (KDD) Penemuan Pengetahuan di Database Tujuan : Mahasiswa Dapat memahami konsep KDD yang merupakan tujuan akhir dari Data Warehouse dan Data
Lebih terperinciCUSTOMER RELATIONSHIP MANAGEMENT (CRM) SOFTWARE FROM SAP
CUSTOMER RELATIONSHIP MANAGEMENT (CRM) SOFTWARE FROM SAP Karya Ilmiah E Business Sujiwo (09.11.3212) STMIK AMIKOM YOGYAKARTA ABSTRAK Karya ilmiah e-business ini berisikan uraian mengenai lingkungan bisnis
Lebih terperinciCustomer Relationship Management (CRM) Software dari SAP Fitur & Fungsi Sistem CRM: Marketing Software
Customer Relationship Management (CRM) Software dari SAP Fitur & Fungsi Sistem CRM: Marketing Software disusun oleh Satrya Nurrachman 09.11.2820 Kelas : E-Bisnis 2 JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA SEKOLAH TINGGI
Lebih terperinciCustomer Relationship Management /CRM
Customer Relationship Management /CRM Aloysius HeruDanardatu, PengenalanCustomer Relationship Management, www.ilmukomputer.com,diakses tanggal27 Januari2007 Customer Relationship Management, www.wikipedia.com,
Lebih terperinciCustomer Relationship Management (CRM) Software from SAP
Customer Relationship Management (CRM) Software from SAP DI SUSUN OLEH : NAMA : Endar Setiyo Pertomo NIM : 09.11.3376 KELAS : S1TI-11 SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN INFORMATIKA DAN KOMPUTER STMIK AMIKOM YOGYAKARTA
Lebih terperinciTUGAS UJIAN MID SEMESTER E-BISNIS
TUGAS UJIAN MID SEMESTER E-BISNIS Disusun Oleh : Nama : Heriska Wibowo Pramono NIM : 09.11.2955 Kelas : 09-S1TI-06 Dosen : M. Suyanto, Prof. Dr, M.M. STMIK AMIKOM YOGYAKARTA 2011/2012 ABSTRAK SAP CRM menyediakan
Lebih terperinciMEMBANGUN DATA MINING DENGAN SQL SERVER 2005 BUSINESS INTELLIGENCE
MEMBANGUN DATA MINING DENGAN SQL SERVER 2005 BUSINESS INTELLIGENCE Emha Taufiq Luthfi Dosen STMIK AMIKOM Yogyakarta Abstraksi Data mining melakukan proses penggalian terhadap data untuk mendapatkan pola
Lebih terperinciKasus pada Integrasi Data
Analisa CRM Tujuan Pembelajaran Setelah pertemuan ini, diharapkan mahasiswa memiliki kompetensi yang mampu: - Mengetahui data terintegrasi - Mengerti tipe utama dari analisa data - Mengetahu analisa clickstream
Lebih terperinciPertemuan. Customer Relationship Management (CRM)
McGraw-Hill/Irwin Copyright 2008, The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved. Pertemuan 8 Customer Relationship Management (CRM) McGraw-Hill/Irwin Copyright 2008, The McGraw-Hill Companies, Inc.
Lebih terperinci6/26/2011. Kebutuhan perusahaan untuk mengimplementasikan BI cukup besar. BI dengan data analysis toolnya merupakan
Aplikasi e business yang berfungsi untuk mengubah data data dalam perusahaan (data operasional, transaksional, dll) ke dalam bentuk pengetahuan Analisis terhadap transaksi transaksi di masa lampau dan
Lebih terperinciCRM pada Marketing 1
CRM pada Marketing 1 Materi Bahasan Dari fokus produk ke fokus pelanggan Manajemen kampanye Inisiatif CRM marketing 2 Dari Fokus Produk ke Pelanggan Tujuan pemasaran: Agar banyak orang mengenal/mengetahui
Lebih terperinciImplementasi E-Bisnis e-crm Concept And Aplication Part-4
Implementasi E-Bisnis e-crm Concept And Aplication Part-4 Pendahuluan Kegiatan marketing mengelola seluruh aspek dari daur hidup pelanggan. CRM merupakan strategi komprehensif dari perusahaan agar setiap
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Definisi CRM Para ahli CRM, para guru yang bekerja pada CRMGuru.com, mendefinisikan CRM sebagai: Customer Relationship Management (CRM) adalah sebuah strategi bisnis untuk memilih
Lebih terperinciMARKETING PADA SAP CUSTOMER RELATIONSHIP MANAGEMENT
TUGAS TENGAH SEMESTER MARKETING PADA SAP CUSTOMER RELATIONSHIP MANAGEMENT Mata Kuliah : E-Bisnis Dosen Pengampu : Prof. Dr. M. Suyanto, M.M Disusun Oleh : Nama : Ichsan Malik NIM : 09.11.3091 JURUSAN TEKNIK
Lebih terperinciPentingnya CRM & Pengguna CRM
CRM l CRM kependekan dari Customer Relationship Management. l Dalam bahasa indonesia dapat kita artikan sebagai Manajemen Hubungan Pelanggan. l Merupakan strategi pemasaran yang saat ini marak dilakukan
Lebih terperinciCustomer Relationship Management
Customer Relationship Management Sumber: Aloysius Heru Danardatu, Pengenalan Customer Relationship Management, www.ilmukomputer.com,diakses tanggal 27 Januari 2007 Customer Relationship Management, www.wikipedia.com,
Lebih terperinciPentingnya CRM & Pengguna CRM
CRM CRM kependekan dari Customer Relationship Management. Dalam bahasa indonesia dapat kita artikan sebagai Manajemen Hubungan Pelanggan. Merupakan strategi pemasaran yang saat ini marak dilakukan oleh
Lebih terperinciSISTEM BISNIS DENGAN ELEKTRONIK
SISTEM BISNIS DENGAN ELEKTRONIK SISTEM E-BUSINESS E-Business (Electronic Business) adalah kegiatan bisnis yang dilakukan secara otomatis dengan mamanfaatkan teknologi elektronik seperti komputer dan internet.
Lebih terperinciMAKALAH ENTERPRISE RESOURCE PLANNING
MAKALAH ENTERPRISE RESOURCE PLANNING Dosen : M. Suyanto, Prof. Dr, M.M. Disusun Oleh : Nama : NURUL FARIDA NIM : 09.11.3242 Kelas : S1 TI 10 Jurusan : S1 Teknik Informatika STMIK AMIKOM YOGYAKARTA TAHUN
Lebih terperinciTahapan Proses KDD (Peter Cabena) Business Objective Determination (#1) Business Objective Determination (#2) Business Objective Determination (#4)
Knowledge Discovery in Databases (IS704) dan Data Mining (CS704) Kuliah #2 Gunawan Jurusan Teknik Informatika Sekolah Tinggi Teknik Surabaya Tahapan Proses KDD (Peter Cabena) Penentuan Sasaran Bisnis (
Lebih terperinciBAB III LANDASAN TEORI
BAB III LANDASAN TEORI Pada bagian ini membahas tentang teori - teori yang digunakan sebagai landasan pada penelitian ini. 3.1 Sistem Informasi Data merupakan bahan baku yang akan di proses untuk menghasilkan
Lebih terperinciCustomer Relationship Management. Pertemuan 9
Customer Relationship Management Pertemuan 9 Definisi CRM (1) Customer Relationship Management. Manajemen Hubungan Pelanggan. Merupakan strategi pemasaran yang menginginkan pelanggan tetap membeli produk
Lebih terperinciCUSTOMER RELATIONSHIP MANAGEMENT UNTUK MEMENANGKAN PERSAINGAN BISNIS
CUSTOMER RELATIONSHIP MANAGEMENT UNTUK MEMENANGKAN PERSAINGAN BISNIS A. Abstraksi Penulisan ini akan menunjukkan sebuah daya saing yang cukup kuat di dunia bisnis, dan mengeksplorasi Relationship Marketing
Lebih terperinciC R M. Customer Relationship Management
C R M Customer Relationship Management CRM CRM Singkatan dari Customer Relationship Management / Manajemen Hubungan Pelanggan. Merupakan strategi pemasaran yang saat ini marak dilakukan oleh perusahaan-perusahaan
Lebih terperinciManajemen Hubungan Pelanggan (CRM)
Manajemen Hubungan Pelanggan (CRM) Strategies Tataran CRM Operasional Analitis CRM Strategies Pandangan top-down tentang CRM sebagai strategi bisnis paling penting yang mengutamakan konsumen dan bertujuan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Hotel sudah menjadi kebutuhan bagi masyarakat khususnya bagi mereka yang sering berpergian dari satu kabupaten, provinsi bahkan negara ke suatu kabupaten, provinsi
Lebih terperinciCRM Hello, Goodbye. Babak Baru dalam Kesetiaan Pelanggan
CRM Hello, Goodbye Babak Baru dalam Kesetiaan Pelanggan Era Tradisional Perusahaan lebih fokus pada APA bukan SIAPA Berusaha menjual sebanyak mungkin produk/jasa tanpa memperhatikan siapa yang membeli
Lebih terperinciMuhammad Bagir S.E., M.T.I
Muhammad Bagir S.E., M.T.I Latar Belakang Fakta menunjukkan : Diperlukan biaya enam kali lebih besar untuk menjual kepada pelanggan baru daripada pelanggan yang pernah membeli (pelanggan lama) Pelanggan
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. yang akan dibuat adalah sebagai berikut : Sistem Monitoring Pertumbuhan Balita Berbasis Web. Wahyuningsih
BAB II TINJAUAN PUSTAKA A. Telaah Penelitian Penelitian sebelumnya yang berhubungan dengan sistem informasi yang akan dibuat adalah sebagai berikut : Wahyuningsih (2011) telah melakukan penelitian yang
Lebih terperinciE BUSINESS. Manajemen Hubungan Pelanggan (CRM) Disusun Oleh : Ribut Wahyudi ( ) Kelas : 09 S1TI 09
E BUSINESS Manajemen Hubungan Pelanggan (CRM) Disusun Oleh : Ribut Wahyudi (09.11.3169) Kelas : 09 S1TI 09 JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN INFORMATIKA DAN KOMPUTER STIMIK AMIKOM YOGYAKARTA
Lebih terperincidisusun oleh : Nama : RUDI HARTANTO NIM : Kelas : S1-TI-6A
MAKALAH SISTEM INFORMASI E-BISNIS disusun oleh : Nama : RUDI HARTANTO NIM : 08.11.1880 Kelas : S1-TI-6A SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN INFORMATIKA DAN KOMPUTER STMIK AMIKOM YOGYAKARTA 2011 Pembahasan E-Business
Lebih terperinciBABI PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BABI PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Setiap perusahaan dituntut untuk siap menghadapi persaingan yang semakin ketat dengan perusahaan lain. Makin intensifnya persaingan yang dihadapi, telah menyebabkan
Lebih terperinciAnalytical CRM. Sistem Informasi Fakultas Ilmu Komputer. CRM Handbook A Business Guide to CRM Addison Wesley
Analytical CRM Sistem Informasi Fakultas Ilmu Komputer CRM Handbook A Business Guide to CRM Addison Wesley Kasus Integrasi Data CSR customer website customer E-mail promotion Customer Satisfaction mailing
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Dewasa ini kebutuhan masyarakat akan kredit merupakan hal yang tidak asing. Menyadari bahwa kegiatan kredit pada masyarakat umum semakin meningkat, maka perlu
Lebih terperinciTahapan Proses KDD (Peter Cabena)
Knowledge Discovery in Databases (IS704) dan Data Mining (CS704) Kuliah #2 Gunawan Jurusan Teknik Informatika Sekolah Tinggi Teknik Surabaya Tahapan Proses KDD (Peter Cabena) Penentuan Sasaran Bisnis (Business
Lebih terperinciSistem Informasi
Penggalian data (pencarian pengetahuan tersembunyi dari data) untuk prediksi masa datang Mengekstrak secara otomatis pola atau pengetahuan yang menarik (tidak sederhana, tersembunyi, tidak diketahui sebelumnya,
Lebih terperinciCUSTOMER RELATIONSHIP MANAGEMENT PADA PERUSAHAAN MOHAN SEMARANG
CUSTOMER RELATIONSHIP MANAGEMENT PADA PERUSAHAAN MOHAN SEMARANG Alogo Alan Pradipo Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dian Nuswantoro JL. Nakula I No. 5-11 Semarang 50131
Lebih terperinciKonsep Data Mining. Pendahuluan. Bertalya. Universitas Gunadarma 2009
Konsep Data Mining Pendahuluan Bertalya Universitas Gunadarma 2009 Latar Belakang Data yg dikumpulkan semakin bertambah banyak Data web, e-commerce Data pembelian di toko2 / supermarket Transaksi Bank/Kartu
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Perusahaan yang masih menggunakan microsoft excel dalam pendataan customer,
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Dalam menghadapi era globalisasi saat ini kebutuhan teknologi sangat dibutuhkan dan telah menjadi suatu kebutuhan yang mendesak, karena dengan adanya teknologi informasi
Lebih terperinciE-BUSINESS. Materi E-Business untuk ST INTEN
E-BUSINESS Materi E-Business untuk ST INTEN Definisi E-Business E-Business adalah kegiatan transaksi, jual beli, bisnis yang dilakukan secara otomatis melalui kegiatan elektronik/internet, dan juga perusahaan
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. retail di Indonesia pada semester I 2010 telah mencapai Rp 40 triliun. Omzet perusahaan
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Bisnis retail berkembang pesat di Indonesia dalam beberapa tahun ini. Kita dapat menjumpainya di kota-kota besar maupun kota-kota kecil. Menurut ketua umum Asosiasi
Lebih terperinciIMPLEMENTASI BUSINESS INTELLIGENCE DENGAN METODE PREDICTIVE ANALYTICS UNTUK CROSS-SELLING DI BANK DANAMON
IMPLEMENTASI BUSINESS INTELLIGENCE DENGAN METODE PREDICTIVE ANALYTICS UNTUK CROSS-SELLING DI BANK DANAMON GROUP FIELD PROJECT Nursyah Fahmansyah Rizki (0832200304) Program Pascasarjana Ilmu Komputer PROGRAM
Lebih terperinciENTERPRISE RESOURCE PLANNING
ENTERPRISE RESOURCE PLANNING RUANG LINGKUP MATAKULIAH Materi Pengantar ERP Sistem dan Rekayasa ERP Pemetaan Proses Siklus ERP ERP: Sales, Marketing & CRM ERP: Akuntansi, Keuangan ERP: Produksi, Rantai
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI II.1 II.1.1 Landasan Teori Sistem Informasi Pengertian sistem informasi tidakbisa dilepaskan dari pengertian sistem dan informasi. Sistem adalah kumpulan objek/elemen yang berinteraksi
Lebih terperinci1.1 Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah PD. Sumur Sari merupakan perusahaan yang bergerak di bidang manufaktur. PD. Sumur Sari setiap hari melakukan kegiatan produksi garam, kerupuk, dan tepung. Dan
Lebih terperinciMENUJU PENYEMPURNAAN OPERASIONAL DAN KEDEKATAN PELANGGAN. Defri Kurniawan, M.Kom
MENUJU PENYEMPURNAAN OPERASIONAL DAN KEDEKATAN PELANGGAN Defri Kurniawan, M.Kom Learning Objectives Menunjukkan bagaimana sistem perusahaan mencapai keunggulan operasional dengan mengintegrasikan dan mengkoordinasikan
Lebih terperinciPERKEMBANGAN BASIS DATA SAAT INI
PERKEMBANGAN BASIS DATA SAAT INI Sejak tahun 1960-an penggunaan basis data sudah digunakan untuk bidang komersial, dimana pemrosesan file-nya masih berbasis manajemen file tradisional. Perkembangan komputer
Lebih terperinciKONSEP SISTEM INFORMASI
CROSS FUNCTIONAL MANAGEMENTS Materi Bahasan Pertemuan 6 Konsep Dasar CRM Contoh Aliran Informasi CRM Konsep Dasar SCM Contoh Aliran Informasi SCM 1 CRM Customer Relationship Management Konsep Dasar CRM
Lebih terperinciUniversitas Putra Indonesia YPTK Padang Fakulas Ilmu Komputer Program Studi Teknik Informatika. Knowledge Discovery in Databases (KDD)
Universitas Putra Indonesia YPTK Padang Fakulas Ilmu Komputer Program Studi Teknik Informatika Knowledge Discovery in Databases (KDD) Knowledge Discovery in Databases (KDD) Definisi Knowledge Discovery
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI. yang akan diteliti. Pemanfaatan algoritma apriori sudah cukup banyak digunakan, antara lain
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI 2.1 Tinjauan Pustaka Penelitian ini menggunakan beberapa sumber pustaka yang berhubungan dengan kasus yang akan diteliti. Pemanfaatan algoritma apriori sudah cukup
Lebih terperinciDATA MINING. Pertemuan 2. Nizar Rabbi Radliya 3 SKS Semester 6 S1 Sistem Informasi
DATA MINING 3 SKS Semester 6 S1 Sistem Informasi Pertemuan 2 Nizar Rabbi Radliya nizar.radliya@yahoo.com Universitas Komputer Indonesia 2016 Mengapa Data Mining? Penumpukan data Minimnya pemanfaatan data
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Ketika suatu organisasi tumbuh semakin besar dan pola tingkatan operasionalnya semakin tidak sederhana dan kompleks, maka secara alamiah tuntutan pihak manajemen akan
Lebih terperinciinformation karena data yang terkumpul itu tidak dapat digunakan untuk aplikasi
ABSTRAK Perkembangan data mining (DM) yang pesat tidak dapat lepas dari perkembangan teknologi informasi yang memungkinkan data dalam jumlah besar terakumulasi sejalan dengan pertumbuhan teknologi informasi.
Lebih terperinciRANCANG BANGUN e-crm PADA TOKO PASAR MURAH SOLO
RANCANG BANGUN e-crm PADA TOKO PASAR MURAH SOLO Alur Sukmawantoro Program Studi Sistem Informasi, Ilmu Komputer, UDINUS Semarang Email : Alur.sukma@gmail.com ABSTRAK TOKO PASAR MURAH SOLO, sebuah bisnis
Lebih terperinciI. SISTEM BISNIS ENTERPRISE
Manajemen & SIM 2 Bisnis Elektronik Hal. 1 SISTEM BISNIS ELEKTRONIK Definisi Bisnis Elektronik Saat ini dunia perdagangan tidak lagi dibatasi dengan ruang dan waktu. Mobilitas manusia yang tinggi menuntut
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. PT Muara Tour adalah perusahaan yang bergerak di bidang layanan Tours dan Travel
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah PT Muara Tour adalah perusahaan yang bergerak di bidang layanan Tours dan Travel yang salah satu fungsinya ialah untuk mendukung kegiatan pariwisata dan memberikan
Lebih terperinciI. PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
1 I. PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Sejak liberalisasi perbankan tahun 1988, persyaratan pembukaan bank dipermudah, bahkan setoran modal untuk mendirikan bank relatif dalam jumlah yang kecil. Kebijakan
Lebih terperinciPEMANFAATAN TEKNOLOGI INFORMASI DALAM MENDUKUNG PERUBAHAN PROSES BISNIS DI PERUSAHAAN MANUFAKTUR (Studi Kasus : Perusahaan Benang Polyester X )
Media Informatika Vol.13 No.2 (2014) PEMANFAATAN TEKNOLOGI INFORMASI DALAM MENDUKUNG PERUBAHAN PROSES BISNIS DI PERUSAHAAN MANUFAKTUR (Studi Kasus : Perusahaan Benang Polyester X ) Hartanto Sekolah Tinggi
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. dalam mencari dan menyampaikan informasi. Internet. Hal inilah yang disebut dengan e-commerce. Salah satu aplikasi dari e-
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Seiring dengan berkembangnya teknologi informasi, Internet telah menjadi salah satu media informasi yang paling banyak digunakan. Sangat mudah bagi para user (pengguna)
Lebih terperinciFoundation of Bussiness Inteligence : Database and Information Management. Ayu Mentari Tania Rizqy Amalia Nisa Tri Lestari Oktarina Yurika Anggesty
Foundation of Bussiness Inteligence : Database and Information Management Ayu Mentari Tania Rizqy Amalia Nisa Tri Lestari Oktarina Yurika Anggesty FILE ORGANIZATION TERMS AND CONCEPTS Database File Record
Lebih terperinciBusiness Intelligence. Data Warehousing, Data Acquisition, Data Mining, Business Analytics, and Visualization
Business Intelligence Data Warehousing, Data Acquisition, Data Mining, Business Analytics, and Visualization DEFINISI DATA WAREHOUSE Data warehouse adalah database yang saling bereaksi yang dapat digunakan
Lebih terperinciDr. I Gusti Bagus Rai Utama, SE., MA. Pertemuan 9:Pemanfaatan Analitik pada Aktivitas Pemasaran
Dr. I Gusti Bagus Rai Utama, SE., MA. Pemanfaatan analitik pada aktivitas pemasaran dapat mendukung proses pembuatan keputusan yang lebih baik di berbagai kanal. Dalam memacu peningkatan profit dan loyalitas
Lebih terperinciB. Dasar CRM. C. Arsitektur CRM
A. Pemahaman CRM CRM merupakan sebuah pendekatan baru dalam mengelola hubungan korporasi dan pelanggan pada level bisnis sehingga dapat memaksimumkan komunikasi, pemasaran melalui pengelolaan berbagai
Lebih terperinciEnterprise Resource Planning (ERP)
Enterprise Resource Planning (ERP) STMIK AMIKOM YOGYAKARTA Oleh : Bansa Tuasikal 06.11.1012 S1 Ti 10A Daftar Isi : Pendahuluan...1 Pengertian ERP...2 Tujuan dan Peran ERP Dalam Perusahaan...3 Kelebihan
Lebih terperinciPENGANTAR BISNIS MINGGU KE-6. Pemasaran. Disusun oleh: Nur Azifah., SE., M.Si
PENGANTAR BISNIS MINGGU KE-6 Pemasaran Disusun oleh: Nur Azifah., SE., M.Si Definisi Pemasaran Kotler dan Lane (2007): Pemasaran adalah suatu proses sosial yang di dalamnya individu dan kelompok mendapatkan
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Penelitian
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Penelitian Komunikasi di dalam customer relationship management adalah komunikasi yang bersifat interaktif. CRM tidak seperti iklan di televisi yang bersifat komunikasi
Lebih terperinciData Mining Doni Eransa Jurusan Sistem Informasi, Univesitas Indo Global Mandiri
Data Mining Doni Eransa Jurusan Sistem Informasi, Univesitas Indo Global Mandiri email : donieransa@yahoo.com Abstrak : Data mining merupakan penambangan atau penemuan informasi baru dengan mencari pola
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI
BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI 2.1 Tinjauan Pustaka Penelitian berikutnya dengan judul Penerapan CRM berbasis web (Studi khasus pada system informasi pemesaran di Toko YEN-YEN) dilakukan oleh
Lebih terperinciSTMIK AMIKOM YOGYAKARTA
ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM APLIKASI CUSTOMER RELATIONSHIP MANAGEMENT BERBASISKAN TOKO-ONLINE Nama : Didik Susanto NIM : 08.11.2548 Kelas : S1-TI-6J JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA JENJANG STRATA SEKOLAH
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Pertukaran informasi di zaman modern ini telah sampai pada era digital. Hal ini ditandai dengan semakin dibutuhkannya teknologi berupa komputer dan jaringan internet
Lebih terperinciContoh Distributed Database
Hermawan Distributed Database Basis data terdistribusi adalah kumpulan database yang disimpan di banyak komputer pada lokasi yang berbeda-beda dan menampilkan ke user sebagai single database berisi kumpulan
Lebih terperinciPerencanaan Sumber Daya
MODUL PERKULIAHAN Perencanaan Sumber Daya Customer Relationship Management Fakultas Program Studi TatapMuka Kode MK DisusunOleh Program Magister Teknik B11536BA Pascasarjana Industri (M-203) 10 Abstract
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA Pada tinjauan pustaka ini membahas tentang landasan teori yang medukung pembahasan yang berhubungan dengan sistem yang akan dibuat. 2.1 Data Mining Data mining adalah kegiatan menemukan
Lebih terperinciDIRECT & DATABASE MARKETING
NEW DIRECT & DATABASE MARKETING Menjawab Masalah Apa Pada era pemasaran yang semakin kompetitif, tidak ada yang lebih penting selain memahami pelanggan dan bagaimana pelanggan berinteraksi dengan produk
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. pengetahuan di dalam database. Data mining adalah proses yang menggunakan
6 BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Pengertian Data Mining Data mining adalah suatu istilah yang digunakan untuk menguraikan penemuan pengetahuan di dalam database. Data mining adalah proses yang menggunakan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Berbagai penemuan terbaru di dalam pengumpulan dan penyimpanan data telah memungkinkan berbagai organisasi untuk mengumpulkan berbagai data (data pembelian, data nasabah,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Dalam mencapai tujuan pembangunan ekonomi diperlukan peran serta lembaga keuangan untuk membiayai pembangunan tersebut. Lembaga keuangan memegang peranan penting dalam
Lebih terperinciTrainings. The Only Authorized Training Provider For International SPSS Certification In Indonesia
Trainings The Only Authorized Training Provider For International SPSS Certification In Indonesia Maximize your Software Investment with SPSS Training Dalam era dimana teknologi informasi telah berkembang
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
1 BAB I PENDAHULUAN Pada bab pendahuluan ini dipaparkan mengenai latar belakang penelitian, permasalahan penelitian, tujuan, manfaat dan ruang lingkup penelitian serta sistematika penulisan penelitian.
Lebih terperinciBAB IV MODEL CUSTOMER CENTRIC CRM UNTUK PERUSAHAAN ASURANSI JIWA
BAB IV MODEL CUSTOMER CENTRIC CRM UNTUK PERUSAHAAN ASURANSI JIWA IV.1 Hasil Analisis Hipotesis Dari seluruh pembuktian hipotesis yang telah dilakukan untuk mencari hubungan asosiatif antara variabel dependent
Lebih terperinciPerancangan Aplikasi Basis Data. by: Ahmad Syauqi Ahsan
02 Perancangan Aplikasi Basis Data by: Ahmad Syauqi Ahsan Latar Belakang 2 Metodologi perancangan basis data dapat menggunakan alat bantu seperti Designer 2000 dari Oracle, ERWin, BPWin, dan lain sebagainya.
Lebih terperinciI. PENDAHULUAN Latar Belakang
I. PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Globalisasi telah mendorong terciptanya persaingan yang sengit diantara para pelaku bisnis di setiap bidang. Kemampuan perusahaan dalam merespon perubahan secara cepat
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Investasi merupakan penanaman sejumlah dana dalam bentuk uang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Investasi merupakan penanaman sejumlah dana dalam bentuk uang ataupun barang yang diharapkan akan memberikan hasil yang lebih dikemudian hari. Investasi dalam bentuk
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Penambangan Data (Data Mining) Pengertian data mining, berdasarkan beberapa orang: 1. Data mining (penambangan data) adalah suatu proses untuk menemukan suatu pengetahuan atau
Lebih terperinciData Mining. Pengenalan Sistem & Teknik, Serta Contoh Aplikasi. Avinanta Tarigan. 22 Nov Avinanta Tarigan Data Mining
Data Mining Pengenalan Sistem & Teknik, Serta Contoh Aplikasi Avinanta Tarigan 22 Nov 2008 1 Avinanta Tarigan Data Mining Outline 1 Pengertian Dasar 2 Classification Mining 3 Association Mining 4 Clustering
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. Meyer & Kolbe (2005) dalam papernya yang berjudul Integration of
BAB II TINJAUAN PUSTAKA Meyer & Kolbe (2005) dalam papernya yang berjudul Integration of customer relationship management: status quo and implications for research and practice mencoba meneliti berbagai
Lebih terperinciOleh : Edi Sugiarto, S.Kom, M.Kom
Oleh : Edi Sugiarto, S.Kom, M.Kom Informasi menjadi dasar pelaksanaan proses rantai pasok dan dasar bagi manajer dalam membuat keputusan. Menurut cophra dan meindl(2007) informasi harus memiliki karakteristik:
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1.Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1.Latar Belakang Masalah Mengingat kondisi perekonomian saat ini sedang tumbuh dan berkembang secara signifikan, di negara khususnya Indonesia, memiliki peningkatan permintaan produk
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Customer Relationship Management 2.1.1 Definisi Beberapa definisi khusus mengenai CRM dikemukakan oleh pakar-pakar manajemen terkemuka di dunia dan diantaranya adalah : The infrastructure
Lebih terperinciBAB III LANDASAN TEORI
BAB III LANDASAN TEORI Pada bab ini akan memaparkan berbagai teori yang melandasi penulis dalam membangun aplikasi yang nantinya akan dibuat. 3.1 Customer Relationship Management (CRM) Menurut Buttle (2004,
Lebih terperinciSistem Basis Data Lanjut DATA MINING. Data Mining 1/12
DATA MINING Data Mining 1/12 Outline Pengenalan Data Mining Data Mart Teknik-Teknik Data Mining Peralatan Data Mining Data Mining dan Data Warehouse Data Mining 2/12 Pengenalan Data Mining Perangkat lunak
Lebih terperinciWhat is your Target????
What is your Target???? Knowledge Era Attribute Nomadic Agrarian Mercantile Industry Knowledge Technology Hunting Manual Farm Sailing Machines Computer Tool Equipment Ship Energy Source Fire Animals Wind
Lebih terperinciBab 4. Mengelola Informasi Pemasaran
Sistem Informasi Pemasaran (Sistem Informasi Berbasis Komputer) Bab 4 Mengelola Informasi Pemasaran Tujuan Kemampuan yang Dipelajari (1-3) 1. Menjelaskan arti penting informasi bagi perusahaan dan pemahamannya
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI. yang tepat. Sistem data mining mampu memberikan informasi yang tepat dan
BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI 2.1. Tinjauan Pustaka Sistem data mining akan lebih efektif dan efisiensi dengan komputerisasi yang tepat. Sistem data mining mampu memberikan informasi yang
Lebih terperinci