BAB V HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

Transkripsi

1 118 BAB V HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 5.1. Gambaran Umum Lokasi Penelitian Pada pelaksanaan penelitian ini, lokasi yang menjadi tempat penelitian adalah Propinsi DKI Jakarta. Hal ini dikarenakan sebagian besar dari transaksi yang terjadi secara online di e-commerce website Campina Delivery dan juga traffic masuk ke e- commerce website ini berasal dari area DKI Jakarta dan sekitarnya. Sedangkan para responden yang diminta mengisi kuesioner baik secara online maupun lewat wawancara langsung sudah ditentukan sebelumnya, yaitu mereka yang sudah terdaftar sebagai member di e-commerce website Campina Delivery, sudah pernah melakukan transaksi setidaknya satu kali, dan tinggal di area DKI Jakarta. Yang dimaksud dengan menjadi member adalah mendaftarkan nama, alamat e- mail, dan tanggal lahirnya, yang kemudian diverifikasi lewat sebuah link (tautan) yang dikirim ke alamat masing-masing. Salah satu tujuan langkah verifikasi ini adalah untuk memastikan bahwa yang didaftarkan adalah valid, sehingga dapat dipergunakan sebagai sarana komunikasi antara pengelola e-commerce website dan pelanggan itu sendiri untuk konfirmasi pemesanan, konfirmasi pembayaran, hingga konfirmasi bahwa pesanan sudah terkirim ke alamat yang diinginkan.

2 Data Karakteristik Responden Pada bagian ini akan dijelaskan tentang data karakteristik dari responden. Data karakteristik responden dalam penelitian disajikan agar dapat dilihat profil dari data penelitian dan hubungan yang ada antar variabel yang digunakan dalam penelitian. Data karakteristik ini menggambarkan keadaan atau kondisi responden perlu diperhatikan sebagai informasi tambahan untuk memahami hasil-hasil penelitian Jenis Kelamin Responden Jenis kelamin responden merupakan gender dari konsumen yang menjadi responden di dalam penelitian kali ini. Berdasarkan hasil kuesioner, ditampilkan perbandingan antara jenis kelamin responden lewat gambar 5.1. Berdasarkan gambar tersebut, nampak bahwa mayoritas dari responden adalah perempuan sebesar 72% dan laki-laki sebesar 28%. Melihat hasil tersebut, diketahui bahwa perempuan memiliki kecenderungan yang tinggi untuk berbelanja es krim dan ice cream cake via online channel di Campina Delivery.

3 120 Gambar 5.1. Diagram Jenis Kelamin Responden Sumber : data primer diolah (2016) Usia Responden Usia responden merupakan usia dari konsumen yang menjadi responden di dalam penelitian kali ini, yang diperoleh dari hasil pengolahan data primer. Dari tampilan grafik diatas, dapat disimpulkan bahwa sebagian besar pelanggan Campina Delivery yang membeli es krim dan ice cream cake via e-commerce website adalah mereka yang berasal dari range usia tahun (27%) dan tahun (23%). Range usia tahun (16%) dan tahun (17%) juga perlu untuk diperhitungkan, karena masih tergolong usia yang produktif. Berdasarkan hasil kuesioner, maka dapat dilihat hasil seperti berikut ini :

4 121 Gambar 5.2. Diagram Range Usia Responden Sumber : data primer diolah (2016) Pekerjaan Responden Pekerjaan responden, merupakan latar belakang dari konsumen yang menjadi responden dalam penelitian kali ini. Sebagian besar profesi dari reponden (yang juga pelanggan dan member dari e-commerce website Campina Delivery) adalah karyawan (58%). Dari pertanyaan profiling yang ada di kuesioner, mereka yang disebut karyawan adalah mereka yang menyebutkan dirinya bekerja sebagai pegawai karyawan/karyawati swasta. Persentase besar lainnya dari profesi responden adalah Ibu Rumah Tangga (13%) dan Wirausaha (13%). Kedua kelompok profesi responden ini juga tetap harus diperhatikan. ini : Berdasarkan hasil consumer profiling di kuesioner, tampak hasil seperti berikut

5 122 Gambar 5.3. Diagram Pekerjaan Responden Sumber : data primer diolah (2016) Tempat Tinggal Responden di DKI Jakarta Dari total responden yang tinggal di DKI Jakarta, akan dilihat persentase dari responden tinggal di kotamadya mana di area DKI Jakarta ini pada grafik berikut ini :

6 123 Gambar 5.4. Diagram Tempat Tinggal Responden di DKI Jakarta Sumber : data primer diolah (2016) DKI Jakarta merupakan salah satu dengan kontribusi penjualan yang paling besar untuk channel Campina Delivery, baik lewat jalur pemesanan online maupun offline. Dan dari grafik diatas dapat dilihat bahwa area dimana member e-commerce website Campina Delivery terbanyak berasal adalah dari kotamadya Jakarta Timur (33%), dan kemudian kotamadya Jakarta Selatan (23%), dan kotamadya Jakarta Barat (21%). Hal ini menunjukkan bahwa potensi penjualan untuk lini bisnis pesan antar Campina Delivery ada di tiga kotamadya ini. Dengan demikian, dapat disimpulkan sementara bahwa responden yang sebelumnya sudah ditentukan kriterianya adalah mereka yang sebagian besar tinggal di area Jakarta Timur dan Jakarta Selatan, berprofesi sebagai karyawan/karyawati, berusia antara tahun, dan berjenis kelamin perempuan.

7 Hasil Penelitian Pengumpulan dan pengolahan data dilakukan dalam kurun waktu bulan Desember Data diperoleh dari online kuesioner yang dikirimkan ke pelanggan Campina Delivery yang sudah terdaftar sebagai member di e-commerce website Campina, pernah melakukan transaksi setidaknya satu kali selama menjadi member, dan tinggal di wilayah DKI Jakarta di tanggal 20 Desember Selain lewat online kuesioner, pengumpulan data dilakukan dengan mendatangi pelanggan Campina Delivery secara langsung lewat aktivitas Customer Day di bulan Desember 2015, yang membeli es krim lewat website untuk diberikan serangkaian pertanyaan penelitian, yang salah satunya bertujuan untuk mengukur tingkat kepuasan pelanggan atas layanan Campina Delivery, baik melalui saluran komunikasi online maupun offline.

8 Penyajian Data Signifikan Signifikan Gambar 5.1. Tampilan Path Diagram dengan Parameter Unstandardized Estimates Gambar 5.2. Tampilan Path Diagram dengan Parameter Standardized Estimates

9 Analisis Data Pemodelan dan Structural Equation Modelling (SEM) Notes for Model (Default model) Computation of degrees of freedom (Default model) Number of distinct sample moments : 153 Number of distinct parameters to be estimated : 38 Degrees of freedom (153-38) : 115 Result (Default model) Minimum was achieved Chi-square = 1926,241 Degrees of freedom = 115 Probability level =,000 Tampilan diatas menjelaskan bahwa : 1. Jumlah momen sampel (number of distinct sample moments) adalah {n (n+1)}/2 dengan n (jumlah seluruh indikator) adalah 19, maka momen sampel = {17 (17+1)}/2 = {19 (20)}/2 = Jumlah parameter yang akan diestimasi adalah jumlah seluruh anak panah yang ada di model. Dalam model keputusan pembelian tersebut terdapat 38 anak panah, dengan demikian, jumlah anak parameter yang akan diestimasi adalah Degree of freedom (df) adalah = 115, yang berarti df sudah positif Terlihat bahwa df adalah positif (115), dan ada kalimat minimum was achieved, yang menunjukkan bahwa AMOS telah berhasil mengestimasi varians dan kovarian

10 127 yang ada, sehingga pengujian model dapat dilakukan. Nilai probability level yang dihasilkan adalah 0,000 dimana nilai tersebut kurang dari 0,05. Maka dapat disimpulkan bahwa model tidak fit dengan data. Estimates (Group number 1 - Default model) Scalar Estimates (Group number 1 - Default model) Maximum Likelihood Estimates Tabel estimasi berikut ini memperlihatkan signifikansi variabel-variabel independen baik indikator maupun laten terhadap variabel-variabel dependen (variabel yang dipengaruhi). Suatu pengaruh dikatakan signifikan jika nilai P value < (kurang dari) Tanda bintang menunjukkan bahwa nilai P value-nya sangat kecil.

11 128 Tabel 5.1. Regression Weights : (Group number 1 - Default model) Estimate S.E. C.R. P Label Awareness <--- PmsrnDig,898,382 2,353,019 par_14 Awareness <--- Perilaku 1,387 1,798,772,440 par_15 Keputusan <--- PmsrnDig,462,133 3,475 *** par_16 Keputusan <--- Perilaku 3,263 1,002 3,257,001 par_17 Keputusan <--- Awareness,025,017 1,521,128 par_18 X6 <--- PmsrnDig,806,050 16,051 *** par_1 X5 <--- PmsrnDig 1,027,080 12,901 *** par_2 X4 <--- PmsrnDig,946,069 13,614 *** par_3 X3 <--- PmsrnDig,937,060 15,665 *** par_4 X2 <--- PmsrnDig,986,059 16,851 *** par_5 X1 <--- PmsrnDig 1,000 X10 <--- Perilaku 5,411 1,336 4,051 *** par_6 X9 <--- Perilaku 2,728,686 3,978 *** par_7 X8 <--- Perilaku 5,141 1,268 4,054 *** par_8 X7 <--- Perilaku 1,000 Y1 <--- Awareness 1,000 Y2 <--- Awareness,394,023 17,093 *** par_9 Y3 <--- Awareness,325,032 10,091 *** par_10 Y4 <--- Awareness,613,033 18,642 *** par_11 Z1 <--- Keputusan 1,000 Z2 <--- Keputusan,778,030 25,996 *** par_12 Z3 <--- Keputusan,881,036 24,570 *** par_13

12 129 Berdasarkan tabel di atas dapat disimpulkan bahwa Pemasaran Digital berpengaruh secara signifikan terhadap Customer Awareness (kesadaran konsumen) dan Keputusan Pembelian Konsumen di e-commerce website Campina. Perilaku Konsumen Secara Online berpengaruh secara signifikan terhadap Keputusan Pembelian. Sementara Perilaku Konsumen Secara Online tidak berpengaruh secara signifikan terhadap Customer Awareness terhadap e-commerce website Campina, dan Customer Awareness terhadap e-commerce website Campina tidak berpengaruh signifikan terhadap Keputusan Pembelian di e-commerce website Campina. Untuk melihat besarnya efek dari variabel eksogen (independen/yang mempengaruhi) ke variabel endogen (dependen/yang dipengaruhi), maka dapat hasil perhitungan estimasi parameter dengan menggunakan AMOS 22 secara standardize adalah sebagai berikut :

13 130 Tabel 5.2. Standardized Regression Weights : (Group number 1 - Default model) Estimate Awareness <--- PmsrnDig,367 Awareness <--- Perilaku,121 Keputusan <--- PmsrnDig,363 Keputusan <--- Perilaku,548 Keputusan <--- Awareness,049 X6 <--- PmsrnDig,631 X5 <--- PmsrnDig,488 X4 <--- PmsrnDig,519 X3 <--- PmsrnDig,612 X2 <--- PmsrnDig,670 X1 <--- PmsrnDig,641 X10 <--- Perilaku,779 X9 <--- Perilaku,537 X8 <--- Perilaku,796 X7 <--- Perilaku,143 Y1 <--- Awareness,751 Y2 <--- Awareness,599 Y3 <--- Awareness,372 Y4 <--- Awareness,647 Z1 <--- Keputusan,868 Z2 <--- Keputusan,756 Z3 <--- Keputusan,726

14 131 Model Fit Summary Tabel 5.3. CMIN (Chi-square) Model NPAR CMIN DF P CMIN/DF Default model , ,75 Saturated model Independence model , ,217 Tujuan pengujian Chi-square adalah untuk mengetahui apakah matrik kovarian sampel berbeda dan signifikan dengan matriks kovarian estimasi. Interpretasi analisis : Model yang baik adalah model dengan nilai CMIN pada Default Model berada di antara CMIN Saturated Model dan CMIN Independence Model. Pada tabel CMIN di atas, nilai CMIN pada Default Model (1.926,241) berada di antara CMIN Saturated Model (0,000) dan CMIN Independence Model (6.149,494) yang berarti bahwa model sudah dapat dikatakan baik. Tabel 5.4. RMR (Root Mean Residual), GFI (Goodness of Fit Index) Model RMR GFI AGFI PGFI Default model 0,157 0,813 0,751 0,611 Saturated model 0 1 Independence model 0,168 0,341 0,259 0,303

15 132 Secara teoritis, angka GFI dan AGFI berkisar antara 0 dan 1, dengan pedoman bahwa semakin hasil GFI dan AGFI mendekati angka 1, akan semakin baik model tersebut dalam menjelaskan data yang ada. Dan secara logika, semakin kecil hasil RMR (badness of fit) maka akan semakin baik, yang menandakan semakin dekatnya angka pada sampel dengan estimasinya. Interpretasi analisis : Berdasarkan tabel di atas dapat dilihat bahwa nilai GFI (0,813) dan AGFI (0,751) cukup besar dan mendekati 1, dan nilai RMR yang sangat kecil (0,157). Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa model sudah fit dengan data, karena angka GFI yang besar menunjukkan rasio F/Fk yang besar, atau F=Fk. Sedangakan angka RMR yang kecil menunjukkan kovarians sampel mendekati angka kovarians estimasi. Semua menunjukkan dukungan terhadap hasil uji Chi-square, yaitu matriks kovarian sampel tidak berbeda dengan matriks kovarians estimasi. Tabel 5.5. Baseline Comparisons Model NFI RFI IFI TLI Delta1 rho1 Delta2 rho2 Default model 0,687 0,63 0,7 0,644 0,699 Saturated model Independence model CFI

16 133 Pada Baseline Comparisons, akan dibandingkan model tertentu dengan null model, yakni model yang mempunyai asumsi bahwa semua indikator (variabel manifest/observed variables) tidak berkorelasi satu dengan lainnya. Alat uji yang digunakan tetap Chi-square, hanya nanti hasil perhitungan Chi-square akan dibandingkan (relatif) terhadap null model (disebut juga dengan istilah baseline model). NFI (Normed Fit Index) pada dasarnya membandingkan Chi-square hitung pada berbagai model. Sedangkan CFI (Comparative Fit Index) membandingkan angka NCP (Non Centrality Parameter) pada berbagai model. Interpretasi analisis : Model yang baik adalah model dengan nilai NFI, RFI, IFI dan CFI tinggi (mendekati angka 1). Jika dilihat dari tabel Baseline Comparisons di atas nilai NFI, RFI, IFI dan CFI tidak begitu tinggi (dibawah 0,9). Dengan demikian, tidak cukup kuat untuk mengatakan bahwa model sudah fit dengan data. Tabel 5.6. Parsimony-Adjusted Measures Model PRATIO PNFI PCFI Default model 0,846 0,581 0,591 Saturated model Independence model 1 0 0

17 134 Kelompok pengujian ini membandingkan model yang kompleks dengan model yang sederhana (parsimoni atau ringkas). Karena itu, alat ukur ini sebenarnya tidak efektif untuk mengukur model tunggal (single model), namun akan efektif saat membandingkan dua model, yang terdiri atas model kompleks dengan model yang lebih sederhana. Alat ukur yang termasuk kategori ini adalah PRATIO (parsimony ratio), PNFI, PCFI, dimana : PNFI = PRATIO x NFI, yaitu : 0,846 x 0,687 = 0,581 PCFI = PRATIO x CFI, yaitu : 0,846 x 0,699 = 0,591 Interpretasi analisis : Model yang baik adalah model dengan angka PRATIO, PNFI dan PCFI berada di antara 0 sampai 1. Dari angka-angka pada tabel di atas, terlihat model sudah fit dengan data karena angka berada pada rentang nilai 0 dan 1. Tabel 5.7. NCP Model NCP LO 90 HI 90 Default model 1811, , ,189 Saturated model Independence model 6013, , ,19

18 135 Tabel 5.8. FMIN Model FMIN F0 LO 90 HI 90 Default model 2,119 1,993 1,84 2,153 Saturated model Independence model 6,765 6,616 6,337 6,901 Tabel 5.9. RMSEA Model RMSEA LO 90 HI 90 PCLOSE Default model 0,132 0,126 0,137 0 Independence model 0,221 0,216 0,225 0 Nilai RMSEA menunjukkan goodness of fit yang dapat diharapkan apabila model diestimasi dalam populasi. Nilai RMSEA 0,08 merupakan indeks untuk dapat diterimanya model yang menunjukkan suatu close fit dari model tersebut berdasarkan degree of freedom (df). Interpretasi analisis : RMSEA (Root Mean Square Error of Approximation), dengan pedoman nilai RMSEA dibawah 0,08 menunjukkan model yang baik. Terlihat pada output AMOS diatas, bahwa nilai RMSEA di atas nilai 0,08 maka dapat disimpulkan bahwa model tidak fit dengan data.

19 136 Tabel AIC Model AIC BCC BIC CAIC Default model 2002, , , ,152 Saturated model , , ,457 Interpretasi analisis: Model yang baik adalah model dengan nilai AIC (Aikake Information Criterion), BCC, BIC dan CAIC yang lebih kecil dari nilai yang ada di Saturated Model dan Independence Model. Berdasarkan tabel AIC di atas, dapat dilihat bahwa, nilai AIC, BCC, BIC dan CAIC bukan yang paling kecil dibandingkan dengan nilai pada Saturated Model dan Independence Model. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa model tidak fit dengan data. Tabel ECVI Model ECVI LO 90 HI 90 MECVI Default model 2,203 2,05 2,363 2,204 Saturated model 0,337 0,337 0,337 0,343 Independence model 6,803 6,524 7,088 6,803

20 137 ECVI (Expected Cross-Validation Index), dengan proses perbandingan yang sama dengan AIC, yaitu dibandingkan antara ECVI pada Default Model dengan Saturated Model atau Independence Model. Interpretasi analisis: Model yang baik adalah model dengan nilai ECVI yang lebih kecil dari nilai yang ada di Saturated Model dan Independence Model. Berdasarkan tabel ECVI di atas, dapat dilihat bahwa, nilai ECVI bukan yang paling kecil dibandingkan dengan nilai pada Saturated Model dan Independence Model. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa model tidak fit dengan data Tabel HOETLER Model HOELTER HOELTER Default model Independence model Hoetler adalah alat uji yang lebih memerhatikan kecukupan ukuran sample daripada model fit. Interpretasi analisis : Model yang baik adalah model dengan nilai Hoetler dibawah cut off 200. Dapat dilihat bahwa nilai Hoetler baik pada tingkat signifikansi 0.05 dan 0.01 berada di bawah angka 200. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa model sudah fit dengan data.

21 138 Berdasarkan analisis model fit dengan beberapa pengujian di atas, didapat summary analysis sebagai berikut: Tabel 5.13 Tabel Uji Kesesuaian Model Uji Kesesuaian Model Chi Square & P Value CMIN RMR, GFI Baseline Comparisons Parsimony-Adjusted Measures RMSEA AIC ECVI HOELTER Kesimpulan Model tidak fit dengan data Model fit dengan data Model fit dengan data Model fit dengan data Model fit dengan data Model tidak fit dengan data Model tidak fit dengan data Model tidak fit dengan data Model fit dengan data Sebanyak 5 uji kesesuaian model menyatakan model fit dengan data dibandingkan dengan 4 uji kesesuaian model lainnya yang menyatakan model tidak fit dengan data. Dengan demikian, model dapat diinterpretasikan lebih lanjut untuk menjawab hipotesis penelitian. Hasil analisis korelasi dengan menggunakan bantuan software IBM SPSS 22 adalah sebagai berikut :

22 139 Tabel Tabel Analisis Korelasi Variabel Dimensi Y (Kesadaran Konsumen) Z (Keputusan Pembelian di Website) Y1 Y2 Y3 Y4 Z1 Z2 Z3 Unaware of Brand Consumer Pengalaman Brand Recall Top of mind Trust Brand Recoqnition value membeli X1.1 Website X1.2 SEO X1 Pemasaran Digital X1.3 Online PR X1.4 Social network X1.5 marketing X1.6 CRM X2 Perilaku Online Konsumen X2.1 X2.2 X2.3 X2.4 Pengetahuan internet Pengalaman belanja Pengalaman hiburan Penggunaan website Keterangan: Output AMOS 22 (2016) Hampir semua variabel pada dimensi Pemasaran Digital dan Perilaku Konsumen Secara Online menunjukkan hubungan yang signifikan dengan dimensi Kesadaran Konsumen dan Keputusan Pembelian Konsumen di E-commerce Website. Hubungan antar variabel yang menunjukkan angka korelasi rendah (hubungan yang lemah) antara lain : 1. X2.1 (Pengetahuan Internet) dengan Y1 (Brand Unaware) dengan angka korelasi 0,066. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa pengetahuan internet

23 140 konsumen memiliki hubungan dengan pengaruh yang tidak signifikan terhadap ketidakwaspadaan konsumen terhadap e-commerce website Campina. 2. X2.1 (Pengetahuan Internet) dengan Y3 (Brand Recognition) dengan angka korelasi 0,043. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa pengetahuan internet konsumen memiliki hubungan dengan pengaruh yang tidak signifiikan terhadap pengenalan konsumen terhadap e-commerce website Campina. 3. X2.1 (Pengetahuan Internet) dengan Y4 (Top of Mind), dengan angka korelasi 0,016. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa pengetahuan internet konsumen memiliki hubungan dengan pengaruh yang tidak signifiikan terhadap top of mind konsumen terhadap e-commerce website Campina. 4. X2.1 (Pengetahuan Internet) dengan Z1 (Perceived Value) dengan angka korelasi 0,046. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa pengetahuan internet konsumen memiliki hubungan dengan pengaruh yang tidak signifiikan terhadap penciptaan value e-commerce website Campina ke konsumen. 5. X2.1 (Pengetahuan Internet) dengan Z3 (Previous Buying) dengan angka korelasi 0,050. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa pengetahuan internet konsumen memiliki hubungan dengan pengaruh yang tidak signifiikan terhadap pengelaman pembelian sebelumnya di e-commerce website Campina. Sedangkan hubungan antar variabel yang menunjukkan angka korelasi tinggi (sangat berpengaruh) diantaranya adalah hubungan antara :

24 X1.1 (Website) dengan Z1 (Perceived Value) dengan angka korelasi 0,574. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa kegiatan pemasaran digital di e- commerce website dinilai dapat memberikan nilai tambah kepada konsumen. 2. X1.2 (SEO) dengan Y2 (Brand Recall), dengan angka korelasi 0,528. Hal ini mengindikasikan bahwa kegiatan optimasi kata kunci (SEO) berpengaruh kuat terhadap proses pengingatan kembali merek Campina oleh konsumen. 3. X1.6 (Online CRM) dengan Z2 (Consumer s Trust), dengan angka korelasi 0,629. Kuatnya hubungan antar variabel ini menunjukkan bahwa kegiatan Campina dalam mengelola hubungan dengan para konsumennya (CRM) secara online berpengaruh kuat terhadap penciptaan kepercayaan konsumen terhadap merek Campina. 4. X2.2 (Pengalaman Belanja) dengan Z1 (Perceived Value), dengan angka korelasi 0,676 (tertinggi) menunjukkan bahwa kepuasan dalam berbelanja yang diberikan oleh e-commerce website memberikan nilai tambah untuk konsumen. 5. X2.4 (Penggunaan Website) dengan Z1 (Perceived Value), dengan angka korelasi 0,633 menunjukkan bahwa kenyamanan yang didapat dari pengalaman konsumen dalam menggunakan atau mengakses e-commerce website Campina dapat memberikan value kepada konsumen. 6. X2.4 (Penggunaan Website) dengan Z2 (Consumers Trust), dengan angka korelasi sebesar 0,547 menunjukkan bahwa kenyamanan yang didapat dari pengalaman konsumen dalam menggunakan atau mengakses e-commerce website Campina

25 142 mampu memberikan dan meningkatkan kepercayaan konsumen terhadap merek Campina. Dari data tersebut, maka dapat diketahui semakin besar angka korelasi koefisien maka akan semakin kuat pengaruh antar variabel. Begitupun sebaliknya, semakin kecil angka korelasi koefisien maka akan semakin kecil pula kuat pengaruh antar variabel Pembahasan Hasil Penelitian Pengaruh Kegiatan Pemasaran Digital terhadap Kesadaran Konsumen atas E-commerce Website Campina Delivery Dalam meningkatkan kesadaran konsumen akan layanan pesan antar produk Campina lewat online channel, yaitu e-commercewebsite, Campina perlu melakukan serangkaian kegiatan pemasaran digital untuk mengkomunikasikan produk, layanan pesan antar, dan sistem pemesanan via online yang dipunyai. Kegiatan pemasaran digital yang dimaksud adalah : pengelolaan website, optimasi mesin pencari (SEO), hubungan masyarakat secara online (online PR), jejaring sosial (social networks), e- mail pemasaran, dan pengelolaan hubungan konsumen (CRM). Hasil Analisa : Hipotesis H1 diterima, yaitu pemasaran digital berpengaruh tehadap peningkatan kesadaran konsumen terhadap e-commerce website Campina Ice Cream. Persamaan Jalur : Consumer Awareness = 0.37 Pemasaran Digital

26 Pengaruh Perilaku Online Konsumen terhadap Kesadaran Konsumen atas E-commerce Website Campina Delivery Perilaku konsumen secara online yang dimaksud dalam penelitian ini adalah interaksi dinamis antara konsumen digital dalam aktivitasnya secara online, misalnya antara pengaruh dan kognitif, perilaku, dan kejadian disekitar kita dimana manusia melakukan aspek pertukaran dalam hidup mereka. Dengan semakin baiknya internet literacy konsumen, maka diyakini berpengaruh terhadap peningkatan consumer awareness akan e-commercewebsite yang dikelola oleh PT. Campina Ice Cream Industry ini. Hasil Analisa: Hipotesis H0 diterima dan Hipotesis H2 tidak diterima/ditolak, dengan demikian dapat disimpulkan bahwa perilaku konsumen secara online tidak berpengaruh terhadap peningkatan kesadaran konsumen terhadap e-commerce website Campina Ice Cream. Dengan tidak diterimanya hipotesis H2 diatas, maka peneliti berkesimpulan bahwa perilaku konsumen yang semakin mengarah ke gaya hidup online, yang salah satunya semakin tidak terpisahkannya konsumen dengan perangkat smartphone atau gadget, dewasa ini bukan faktor yang membawa pengaruh langsung terhadap peningkatan konsumen, melainkan hanya menjadi faktor pendukung yang mempermudah pengenalan dan edukasi tentang belanja online produk es krim dan ice cream cake Campina lewat e-commerce website Campina.

27 144 Langkah selanjutnya adalah meningkatkan kegiatan komunikasi periklanan lewat media digital bergerak (mobile device) yang kini menjadi hal yang sangat personel untuk konsumen. Bukan saja dengan beriklan di media digital, Campina juga harus meningkatkan kualitas dan daya tarik konten yang disebar lewat media digital-nya, seperti akun media sosial, halaman artikel/blog di website, dan sebagainya ditengah persaingan produsen es krim, baik yang bersifat home made, lokal, maupun yang berskala nasional dalam waktu dekat Pengaruh Kesadaran Konsumen terhadap Keputusan Pembelian Konsumen via E-commerce Website Campina Delivery Dengan semakin aware atau sadarnya konsumen akan keberadaan e- commercewebsite, keberadaan produk es krim dan ice cream cake, juga tentunya layanan pesan antar Campina Delivery ini lewat serangkaian kegiatan pemasaran digital, diharapkan traffic dan jumlah member website akan meningkat seiring dengan peningkatan penjualan dan juga kontribusi online channel ini terhadap penjualan channel home delivery dan juga tentunya kontribusi terhadap penjualan Campina secara umum. Hasil Analisa : Hipotesis H0 diterima sedangkan Hipotesis H3 tidak diterima/ditolak. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa peningkatan kesadaran konsumen terhadap e-commerce website Campina tidak berpengaruh secara langsung terhadap keputusan pembelian di e-commerce website Campina.

28 145 Meskipun kegiatan pemasaran digital yang dilakukan oleh Campina berpengaruh terhadap peningkatan kesadaran konsumen akan e-commerce website Campina, namun tidak halnya dengan kesadaran konsumen tersebut yang tidak serta merta berpengaruh terhadap keputusan pembelian konsumen di e-commerce website Campina. Sehingga dalam meningkatkan kemungkinan pengunjung e-commerce website berbelanja es krim dan ice cream cake, Campina masih perlu melakukan beberapa hal, diantaranya : 1. Membuat pelanggan betah berlama-lama mengunjungi e-commerce website Campina, antara lain dengan memberikan pengalaman hiburan lewat user interface yang lebih menarik, sehingga pada akhirnya bisa memberikan user experience yang bisa membuat pelanggan tertarik untuk membeli, dan melakukan pengulangan pembelian. 2. Ice cream cake sebagai salah satu tulang punggung dari Campina Delivery, sebagian besar dibeli oleh konsumen karena ada peristiwa tertentu untuk dirayakan. Oleh karena itu, Campina perlu melakukan pengelolaan konsumen yang baik, agar pelanggan tetap ingat dengan Campina Delivery saat ada peristiwa yang dirayakan. 3. Program promosi penjualan masih menjadi salah satu daya tarik untuk pelanggan dalam membeli produk es krim dan ice cream cake Campina, karena itu di harihari khusus dalam satu tahun hendaknya Campina melakukan perencanaan promosi turun harga atau yang bersifat added value (bundling promotion, cash back).

29 Mendorong pelanggan yang sudah pernah berbelanja es krim via online channel (sudah diverifikasi sebagai member website dan benar-benar pernah membeli) untuk meninggalkan review dan testimoni sebagai informasi untuk calon pelanggan lain yang belum pernah mencoba berbelanja, lewat pemberian gimmick khusus, untuk review dan testimoni yang diberikan, positif mapun negatif Pengaruh Digital Marketing dan Perilaku Online Konsumen terhadap Keputusan Pembelian Konsumen via E-commerce Website Campina Delivery Setelah meneliti ada tidaknya hubungan atau pengaruh antara kegiatan pemasaran digital dan perilaku konsumen secara online secara parsial terhadap peningkatan kesadaran konsumen terhadap e-commerce website Campina, maka kini kedua variabel bebas tersebut secara bersama-sama (simultan) diteliti ada tidaknya hubungan atau pengaruhnya terhadap keputusan pembelian konsumen melalui e-commercewebsite Campina Ice Cream. Hasil Analisa : Hipotesis H4 diterima dan Hipotesis H0 ditolak. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa pemasaran digital dan perilaku konsumen secara online secara simultan berpengaruh terhadap keputusan pembelian di e-commerce website Campina. Persamaan Jalur: Keputusan Pembelian = 0.36 Pemasaran Digital Perilaku Online Konsumen.