Analisis Segmentasi Data Pelanggan Berdasarkan Earning Point Pada Pengguna Aplikasi Fintech Payment X Menggunakan Metode K-Means Clustering

Abstrak

Perkembangan pesat dalam teknologi informasi, terutama di sektor keuangan, telah didorong oleh hadirnya aplikasi financial technology (fintech) yang menawarkan solusi inovatif, termasuk program loyalitas dengan earning points. Namun, perusahaan fintech seperti Payment X sering mengalami kesulitan mencapai target earning points karena kurangnya pemahaman terhadap perilaku dan preferensi pengguna. Untuk mengatasi tantangan ini, studi ini mengusulkan penggunaan metode K-Means Clustering dalam analisis segmentasi data pelanggan. Hasil segmentasi menunjukkan empat klaster pelanggan, masing-masing mencerminkan pola perilaku pembelian yang berbeda. Strategi Online Value Proposition (OVP) kemudian dapat disesuaikan untuk setiap klaster, dengan fokus utama pada "Low- Activity Customer" agar dapat meningkatkan keterlibatan dan mencapai tujuan earning points. Implementasi strategi ini diharapkan dapat menciptakan dorongan positif dan merubah perilaku pengguna yang kurang aktif menjadi lebih terlibat dalam program loyalitas. Monitoring dilakukan terhadap respons pelanggan dan penyesuaian sesuai kebutuhan menjadi kunci keberhasilan implementasi strategi ini. Studi ini memberikan kontribusi dalam pemahaman perilaku pengguna fintech dan memberikan landasan bagi perusahaan untuk mengoptimalkan program loyalitas mereka