Abstract—Customer Relationship Management (CRM) adalah ide yang menjadi sebuah peningkatan kepentingan faktor sukses untuk bisnis ke depannya. CRM adalah proses dari mengatur interaksi antara sebuah perusahaan dan pelanggannya. Pada awalnya, ini termasuk ke dalam segmentasi pasar untuk mengidentifikasi pelanggan dengan potensial profit yang tinggi, dari strategi pemasaran yang dirancang dengan baik untuk mempengaruhi tingkah laku dari pelanggan dalam segmen tersebut. Dalam masyarakat modern, pelanggan menjadi aset yang penting bagi perusahaan. Hubungan antara pelanggan dengan manajemen yang efisien adalah metode yang dibutuhkan untuk meningkatkan keuntungan lebih dari perusahaan. Termasuk di industri perbankan, misalnya, di sebuah perusahaan industri perbankan digunakan konsep CRM khususnya dengan menggunakan salah satu model strategi pemasaran yaitu Customer Segmentation yang bertujuan untuk membantu pihak bank untuk membagi pasar menjadi kelompok nasabah yang terbedakan dengan kebutuhan, karakteristik atau tingkah laku yang berbada yang mungkin membutuhkan produk atau bauran pemasaran yang terpisah. Customer Segmentation dapat dilakukan dengan bantuan teknik Data Mining, sehingga diharapkan dapat dihasilkan Customer Segmentation yang sesuai dengan kebutuhan bank yang dapat meningkatkan kualitas servis dan revenue dari bank tersebut. Penerapan data mining untuk sistem CRM di perbankan seharusnya menggunakan teknik dan algoritma yang tepat. Untuk itu, paper ini akan membahas mengenai bagaimana cara untuk menentukan teknik dan algoritma data mining yang tepat untuk sistem CRM di perbankan. Keywords—Customer Relationship Management (CRM); Data Mining; Bank Customer Segmentation
[1]
Kun Wu,et al.
Application of Data Mining in Customer Relationship Management
,
2010,
2010 International Conference on Management and Service Science.
[2]
Sankar K. Pal,et al.
Data mining in soft computing framework: a survey
,
2002,
IEEE Trans. Neural Networks.
[3]
David C. Yen,et al.
Customer Relationship Management: An Analysis Framework and Implementation Strategies
,
2001,
J. Comput. Inf. Syst..
[4]
Michael J. Shaw,et al.
Knowledge management and data mining for marketing
,
2001,
Decis. Support Syst..
[5]
Keith C. C. Chan,et al.
Mining fuzzy association rules in a bank-account database
,
2003,
IEEE Trans. Fuzzy Syst..
[6]
Christophe G. Giraud-Carrier,et al.
Characterising Data Mining software
,
2003,
Intell. Data Anal..
[7]
Syed Riaz Ahmed,et al.
Applications of data mining in retail business
,
2004,
International Conference on Information Technology: Coding and Computing, 2004. Proceedings. ITCC 2004..
[8]
James T. Kwok,et al.
Mining customer product ratings for personalized marketing
,
2003,
Decis. Support Syst..
[9]
Efraim Turban,et al.
Decision Support and Business Intelligence Systems (8th Edition)
,
2006
.