Proyek ini bertujuan untuk melakukan segmentasi pengguna menggunakan data retail online. Dengan menggunakan teknik RFM (Recency, Frequency, Monetary) dan analisis data, kami mengidentifikasi berbagai segmen pelanggan untuk membantu dalam meningkatkan retensi pelanggan dan strategi pemasaran.
Dataset yang digunakan dalam analisis ini adalah Data Retail Online, yang berisi data transaksi dari perusahaan ritel online yang berbasis di Inggris dari tahun 2010 hingga 2011. Dataset ini mencakup kolom-kolom berikut:
order_id: Identifikasi unik untuk setiap pesanan.product_code: Kode yang mewakili setiap produk.product_name: Nama produk.quantity: Jumlah produk yang dipesan.order_date: Tanggal dan waktu ketika pesanan dibuat.price: Harga per unit produk.customer_id: Identifikasi unik untuk setiap pelanggan.
- Praproses Data: Memuat data, mengatasi nilai yang hilang, dan membersihkan data.
- RFM Segmentation: Menghitung skor Recency, Frequency, dan Monetary untuk setiap pelanggan.
- Segmentasi Pelanggan: Mengelompokkan pelanggan berdasarkan skor RFM dan mengidentifikasi segmen utama.
- Visualisasi Data: Membuat grafik dan visualisasi untuk menganalisis dan memahami segmen pelanggan.
- Wawasan dan Rekomendasi: Menyediakan wawasan dan strategi untuk meningkatkan retensi dan keterlibatan pelanggan.
Semoga ini membantu! Jika ada pertanyaan lebih lanjut atau bantuan tambahan, jangan ragu untuk menghubungi saya! 😊