Optimalisasi Pemilihan Pelanggan Utama Berbasis Web Menggunakan Metode Multi Attribute Utility Theory: Multi-Attribute Utility Theory-Based Web Application for Prioritizing Customers
Abstrak
Dalam era persaingan bisnis yang semakin ketat, perusahaan dituntut untuk memahami kebutuhan pelanggan secara mendalam. Penelitian ini mengeksplorasi penerapan Metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT) dalam pengembangan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) untuk optimasi pengelolaan pelanggan. MAUT memungkinkan integrasi beragam faktor kualitatif dan kuantitatif, seperti frekuensi pembelian, nilai transaksi, dan tingkat kepuasan pelanggan, ke dalam sebuah model penilaian yang komprehensif. Melalui model ini, setiap pelanggan diberikan skor utilitas yang mencerminkan kontribusinya terhadap tujuan bisnis perusahaan. Dengan demikian, perusahaan dapat mengidentifikasi segmen pelanggan yang paling menguntungkan dan merancang strategi pemasaran yang lebih efektif. Keberhasilan penerapan SPK MAUT ini sangat bergantung pada akurasi data historis pelanggan dan validitas bobot yang diberikan pada setiap atribut. Validasi model ini dapat dilakukan melalui perbandingan hasil prediksi dengan data aktual. . Implementasi SPK MAUT tidak hanya membantu perusahaan dalam mengoptimalkan alokasi sumber daya, tetapi juga memungkinkan perusahaan untuk membangun hubungan yang lebih personal dengan pelanggan.
Kata Kunci
Cari jurnal yang tepat untuk naskah Anda
MatchMind AI mencocokkan abstrak naskah Anda dengan ribuan jurnal terakreditasi dan menampilkan rekomendasi terbaik beserta alasannya.
Coba MatchMindLihat profil lengkap jurnal ini
Waktu review, biaya APC, statistik sitasi, indeksasi Scopus, dan banyak lagi.
Buka MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer ScienceArtikel ini juga tersedia di situs resmi jurnal.
