Segmentasi Pelanggan Menggunakan K-Means Clustering

Course ini dirancang untuk memberikan pemahaman mendalam tentang segmentasi pelanggan menggunakan K-Means clustering. K-Means Clustering adalah sebuah teknik dalam analisis data yang digunakan untuk mengelompokkan pelanggan berdasarkan karakteristik mereka. Melalui serangkaian modul yang mendetail, peserta akan diajak untuk memahami pentingnya segmentasi pelanggan dalam strategi bisnis dan bagaimana K-Means sebagai algoritma unsupervised learning dapat membantu perusahaan dalam menyusun strategi pemasaran yang lebih tepat sasaran. Mulai dari pengenalan konsep dasar clustering hingga ke studi kasus penerapan di sektor ritel akan diajarkan pada course ini.

Course ini mencakup beberapa elemen praktis, seperti data preparation, pemilihan jumlah cluster optimal menggunakan metode Elbow, hingga implementasi langsung K-Means dengan library Scikit-Learn di Python. Total durasi course ini sekitar 80-90 menit, mencakup teori, demonstrasi coding, evaluasi cluster, dan interpretasi hasil untuk penerapan strategi bisnis yang efektif. Peserta juga akan belajar bagaimana memvisualisasikan hasil clustering dalam 2D dan 3D untuk membantu interpretasi dan komunikasi hasil analisis kepada tim atau pemangku kepentingan.

Setelah menyelesaikan course ini, peserta akan mampu melakukan segmentasi pelanggan menggunakan K-Means clustering dan memahami cara mengolah data pelanggan untuk keperluan analitik. Peserta akan memiliki kemampuan dalam memilih fitur relevan untuk segmentasi, melakukan preprocessing data, menentukan jumlah cluster optimal, serta mengimplementasikan algoritma clustering dan mengevaluasi hasilnya. Dengan pengetahuan ini, peserta akan mampu memberikan rekomendasi strategis berbasis data, untuk membantu perusahaan menentukan strategi pemasaran yang lebih personal.