Model RFM KAJIAN PUSTAKA

2.4 Model RFM

Menurut Shajahan 2004, hh. 61-62 Model Recency, Frequency dan Monetary adalah sebuah pemodelan bisnis yang dapat diaplikasikan di berbagai situasi yang dapat mengambarkan berbagai tindakan atau prilaku pelanggan dengan melakukan survei tertentu. Pelanggan yang melakukan transaksi pada perusahaan tersebut dapat dihitung komponen recency R dan frequentcy F serta jumlah transaksi terhadap produk tertantu melalui komponen monetary M. Menurut Hughes 1994, model RFM dapat diuraikan sebagai berikut: 1. Recency Recency merepresentasikan jarak diantara transaksi terbaru dengan transaksi sebelumnya. Makin kecil jarak transaksi nilai recency akan semakin besar. 2. Frequency Frequency merepresentasikan jumlah transaksi yang dilakukan dalam periode tertentu. Semakin banyak frekuensi yang ada maka nilai frequency akan semakin besar. 3. Monetary Monetary merepresentasikan jumlah uang yang telah ditransaksikan pada periode tertentu. Semakin besar jumlah transaksi jumlah monetary akan semakin besar. Implementasikannya recency, frequency dan monetary secara bersama- sama dapat berdampak pada perusahaan untuk mendapatkan indikator dari ketertarikan pelanggan terhadap produk perusahaan tersebut. Asumsi umum dari proses tersebut adalah sebagai berikut: 1. Pelanggan yang baru saja bertransaksi, akan lebih senang bertransaksi kembali dibanding pelanggan yang sudah lama tidak melakukan transaksi. 2. Pelanggan yang bertransaksi secara rutin akan lebih senang bertransaksi daripada pelanggan yang baru saja melakukan satu atau dua transaksi. 3. Pelanggan yang paling banyak bertransaksi secara total akan lebih senang melakukan transaksi. Menurut Zumstein 2007, h. 40, metode RFM dapat digunakan untuk mendeskripsikan atribut recency, frequency, dan monetary dengan variabel linguistik. Sebagai contoh, atribut recency dideskripsikan dengan bahasa natural long ago lama dan very recent baru saja. Atribut frequency dideskripsikan dengan bahasa natural rare jarang dan frequent sering. Atribut monetary dideskripsikan dengan bahasa natural low value rendah dan high value tinggi. Menurut Tsiptsis dan Chorianopoulos 2009, hh. 344-345 terdapat enam pembagian pelanggan para perusahaan retail berdasarkan nilai RFM yang didefinisian secara lebih spesifik pada Tabel 2.2. Tabel 2.2 Klasifikasi Customer Kelas Pelanggan Deskripsi Kelas Pelanggan Superstar - Customer dengan tingkat loyalitas paling tinggi. - Nilai value yang paling tinggi. - Frekuensi yang paling tinggi. - Melakukan transaksi terbesar. Golden Customer - Nilai value terbesar kedua. - Frekuensi tinggi. - Melakukan transaksi standar rata-rata. Typical Customer - Memiliki nilai value dan frekuendi standar rata-rata. - Melakukan transaksi standar rata-rata. Occational Customer - Memiliki frekuendi terendah setelah dormant - Memiliki recency rendah memiliki waktu yang lama dengan rentang waktu terakhir pembelian - Melakukan transaksi dalam jumlah besar large basket Everyday Shopper - Memiliki peningkatan dalam transaksi - Melakukan transaksi dalam jumlah kecil small basket - Memiliki nilai dengan skala menengah medium hingga rendah low Dormant Customer - Memiliki frekuensi dan nilai value terendah - Memiliki waktu yang lama ketika masa terakhir pembelian recency terendah Sumber: Tsiptsis dan Chorianopoulos 2009, hh. 344-345

2.5 Normalisasi Data