1
Telaah Paper “Using Big Data from Customer
Relationship Management Information Systems
to Determine the Client Profile in the Hotel
Sector”
Pilar Talón-Ballestero, Department of Business
Economics, Rey Juan Carlos University, Lydia
González-Serrano, Department of Business Economics,
Rey Juan Carlos University, Cristina Soguero-Ruiz,
Department of Signal Theory and Communications and
Telematic Systems and Computation, Rey Juan Carlos
University, Sergio Muñoz-Romero, Center of
Computational Simulation, Universidad Politécnica de
Madrid, José Luis Rojo-Álvarez, Center of
Computational Simulation, Universidad Politécnica de
Madrid
Abstrak— Informasi pelanggan (customer knowledge) menjadi
poin utama dalam kegiatan manajemen hotel. Namun,
perkembangan Big Data dalam pemanfaatan sejumlah besar
informasi pada sistem Customer Relationship Management
(CRM) untuk menghasilkan profil client yang efektif masih belum
banyak digunakan. Dalam penelitian ini, penulis akan menyusun
profil client dari data pada sistem CRM menggunakan teknologi
Big Data dan teknik resampling Bootstrap untuk uji proporsi.
Profil konsisten ditemukan pada client yang datang kembali
(repeaters) yang melakukan perjalanan tanpa anak. Profil untuk
client yang berasal dari Inggris dan Jerman cenderung sama.
Sedangkan profil client yang berasal dari Spanyol memiliki
perbedaan utama pada usia client dan durasi tinggalnya.
Teknologi Big Data sangat berguna untuk melakukan analisis
data yang tersedia pada sistem informasi CRM pada industri
perhotelan.
Keywords—Big data, hospitality
industry,
customer
relationship management, client profile, bootstrap resampling,
hotel chains
I.
PENDAHULUAN
Customer knowledge memiliki peran penting dalam industri
perhotelan. Customer knowledge khususnya berperan dalam
memberikan pelayanan dengan kualitas yang lebih baik (yang
telah disesuaikan dengan kebutuhan dan keinginan pelanggan)
sehingga dapat meningkatkan hubungan dengan pelanggan,
Apabila kepuasan pelanggan atas pelayanan meningkat, maka
loyalitas pelanggan juga akan meningkat. Loyalitas pelanggan
yang tinggi dapat menyebabkan repeating customer atau
pelanggan yang kembali lagi. Dengan begitu, keuntungan yang
didapatkan hotel pun menjadi lebih besar [1].
Informasi penting terkait pelanggan dan preferensinya
disimpan dalam suatu sistem Customer Relationship
Management (CRM). Sistem CRM ini mampu menyimpan
informasi mengenai pelanggan dalam jumlah yang besar.
Sayangnya, penggunaan teknik analisis Big Data yang sudah
lebih canggih belum banyak diterapkan di industri perhotelan.
Pemanfaatan sistem CRM dengan menggunakan teknologi
Big Data dapat membantu menentukan profil pelanggan secara
lebih efektif. Penggunaan teknologi Big Data ini juga telah
terbukti membantu pada industri lain, seperti keuangan dan
kesehatan. Oleh karena itu, muncul kebutuhan untuk
memanfaatkan tools yang tersedia dari teknologi Big Data
untuk melakukan client profiling pada industri perhotelan.
Pada studi ini, tidak disebutkan nama dari rantai/grup hotel
yang diteliti sehingga untuk kebutuhan paper review, grup akan
disebut sebagai Grup Hotel X. Berdasarkan latar belakang yang
telah disusun, hal yang menjadi rumusan masalah pada
penelitian ini adalah sebagai berikut.
“Bagaimana profil client dari Grup Hotel X berdasarkan
informasi yang tersedia pada sistem CRM dengan
memanfaatkan teknologi Big Data?”
Maka, untuk menjawab rumusan masalah di atas, ditentukan
tujuan dari penelitian ini adalah menentukan profil client dari
Grup Hotel X berdasarkan informasi yang tersedia pada sistem
CRM dengan memanfaatkan teknologi Big Data.
Studi ini akan berfokus kepada pelanggan repeaters dari
Grup Hotel X. Akan diperlukan analisis lebih lanjut terhadap
profil pelanggan first-timers Grup Hotel X untuk mendapatkan
informasi yang lebih. Untuk melakukan studi ini, diperlukan
asumsi terhadap sistem CRM bahwa menciptakan dan
memenuhi hubungan jangka panjang dengan pelanggan yang
menguntungkan akan memperbesar peluang sukses perusahaan
tersebut.
Melihat semakin berkembangnya teknologi dan semakin
banyaknya jenis hotel atau penginapan yang bermunculan,
paper ini dapat digunakan oleh pihak hotel untuk dapat tetap
bersaing pada di tengah ramainya industri perhotelan. Isi dari
paper ini dinilai sangat relevan terhadap kondisi industri pada
saat ini. Selain itu, metodologi yang digunakannya juga tidak
terlalu kompleks sehingga dapat digunakan oleh pihak lainnya.
Karena alasan tersebut, penulis memiliki paper ini udah
direview lebih lanjut.
II.
PENGERTIAN CUSTOMER RELATIONSHIP MANAGEMENT
DAN PERKEMBANGANNYA
Customer Relationship Management (CRM) merupakan
suatu strategi pemasaran yang dilakukan dengan meningkatkan
hubungan antara perusahaan dengan pelanggan. CRM biasanya
2
melibatkan identifikasi strategi bisnis dan pelanggan yang tepat
dengan penggunaan data dan teknologi untuk menciptakan
customer experiences yang lebih baik [2].
Terdapat beberapa terminologi yang berkaitan dengan CRM.
Beberapa di antaranya adalah sebagai berikut.
1. Customer knowledge merupakan pengetahuan dan
pemahaman suatu perusahaan terhadap pelanggan,
termasuk kebutuhan dan keinginannya, berdasarkan
pengalaman dan data pelanggan [3].
2. Customer knowledge management merupakan teknik
manajemen untuk memicu terjadinya pertukaran
pengetahuan antara suatu perusahaan dengan
pelanggannya sehingga membantu perusahaan
mengambil keputusan dan menerapkan strategi yang
tepat [4].
3. Customer management merupakan implementasi dari
CRM yang berkaitan dengan pengelolaan interaksi
dengan pelanggan, termasuk penggunaan tools seperti
manajemen campaign, manajemen call center,
penjualan berbasis otomasi, dan personalisasi berbasis
web [5].
4. Relationship
marketing
merupakan
strategi
manajemen untuk membangun, mempertahankan, dan
meningkatkan hubungan dengan pelanggan dan
stakeholders (atau bahkan memutus hubungan)
sehingga tujuan seluruh pihak tercapai secara mutual
[6].
5. Stakeholders merupakan seluruh pihak yang memiliki
interest/concern
yang
sama
dalam
suatu
perusahaan/bisnis. Stakeholders dapat berupa
investor, pihak yang berkontribusi terhadap
perusahaan (ex: supplier, pegawai), oberserver (ex:
media). dan customer yang menerima output [7]
6. Customer value merupakan preferensi pelanggan
terhadap suatu produk/fasilitas dan evaluasinya
terhadap penggunaan produk/fasilitas tersebut (baik
mendukung maupun menghalangi ketercapaian tujuan
dari penggunaan produk/fasilitas) [8]
CRM merupakan salah satu prinsip yang dikembangkan dari
relationship marketing. Pada tahun 2001, Ryals dan Payne
mengusulkan persepektif mengenai perbedaan keduanya.
Menurutnya, relationship marketing berkaitan dengan menjaga
dan mengelola hubungan dengan stakeholder, sedangkan CRM
berfokus sepenuhnya pada pelanggan [9]. Dengan begitu, CRM
menjadi suatu disiplin manajemen yang baru.
CRM merupakan hasil dari evolusi dan integrasi secara terus
menerus dari ide marketing, serta ketersediaan data, tekonologi,
dan pendekatan organisasi yang baru [10]. Pada awal
dikembangkannya CRM, definisi dari CRM sendiri masih
terlalu beragam sehingga menyebabkan kebingungan. Maka,
masih diperlukan analisis lebih lanjut untuk menentukan
definisi yang sesuai untuk CRM.
Pada tahun 2005, peneliti berusaha untuk mengelompokkan
dan menarik suatu kesimpulan dari banyaknya definisi CRM.
Didapatkan dua kata kunci, yaitu teknologi dan customercentric. Secara spesifik, CRM berkaitan erat dengan strategi,
pemanfaatan data dan teknologi secara cerdas, perolehan
customer knowledge dan pemanfaatannya terhadap
stakeholders yang tepat, hubungan dengan pelanggan, dan
integrasi dari seluruh proses yang berkolaborasi untuk
menghasilkan customer value.
III.
RANGKUMAN KONTEN PAPER DAN KESIMPULANNYA
Metodologi yang dilakukan pada studi yang ditelaah ini
disusun dalam suatu diagram alur sebagai berikut.
Gambar 1 Flowchart Metodologi
Studi diawali dengan penyusunan latar belakang dan
rumusan masalah. Dengan begitu, tujuan dilaksanakannya studi
akan disesuaikan sehingga dapat menjawab rumusan masalah
yang telah ditentukan sebelumnya. Kemudian, perlu ditetapkan
asumsi yang digunakan dan batasan dari studi. Hasil dari
langkah awal ini telah dijelaskan pada bagian awal review
paper.
Selanjutnya, dilakukan pengumpulan data untuk kebutuhan
analisis. Data yang digunakan pada studi ini merupakan data
sekunder. Data diperoleh dari histori 4.935.806 pelanggan yang
pernah menginap pada Grup Hotel X pada tahun 2013-2014.
dan tersimpan pada sistem CRM hotel. Variabel yang dianalisis
dari data pelanggan yang tersimpan terdiri atas 3 kelompok,
yaitu demographic, behavioral, dan transactional data.
Keseluruhan dari variabel yang dianalisis dapat dilihat pada
Gambar 2.
3
untuk memvisualisasikan kategori-kategori yang
signifikan/relevan dalam penentuan profil client.
paling
Gambar 2 Deskripsi Variabel
Data yang dimiliki akan dikelompokkan ke dalam 2 populasi,
yaitu pelanggan yang hanya pernah menginap sebanyak satu
kali (first-timer) dan pelanggan yang pernah menginap lebih
dari sekali (repeater). Proses pengelompokkan first-timer dan
repeater dilakukan berdasarkan kewarganegaraannya. Pada
studi ini, akan diambil 3 asal negara pelanggan tertinggi, yaitu
Spanyol, Inggris, dan Jerman.
Setelah itu. dilakukan uji proporsi terhadap kedua populasi.
Pada pengolahan data ini, populasi repeaters akan menjadi grup
1, sedangkan populasi first-timers menjadi grup 2. Sebagai
contoh, akan dilakukan perhitungan terhadap variabel gender.
Pada sistem CRM data gender pelanggan disimpan ke dalam 3
kategori. yaitu wanita, pria, dan tidak diketahui. Dengan
melambangkan proporsi wanita pada grup 1 sebagai 𝑝𝑓 (𝑔1 ) dan
proporsi wanita pada grup 2 sebagai 𝑝𝑓 (𝑔2 ), maka Category
Proportion Difference (CPD) dapat dihitung dengan persamaan
berikut.
∆𝑝𝑓 = 𝑝𝑓 (𝑔1 ) − 𝑝𝑓 (𝑔2 )
(1)
Jika didapatkan ∆𝑝𝑓 > 0, maka variabel tersebut lebih besar
proporsinya pada grup 1 dibandingkan pada grup 2. Artinya,
pelanggan berjenis kelamin wanita lebih mungkin untuk
menjadi repeater clients. Dengan melakukan langkah yang
sama untuk kedua kategori lainnya pada variabel gender,
didapatkan vector perbedaan proporsi atau Feature Proportion
Difference Vector (FPDV) sebagai berikut.
𝑣𝑔𝑒𝑛𝑑𝑒𝑟 = [∆𝑝𝑓 , ∆𝑝𝑚 , ∆𝑝𝑢 ]
(2)
Kemudian langkah yang sama dilakukan untuk variabel yang
lainnya. Ketika proporsi pada kategori 𝑖 dalam suatu variabel
cukup seimbang di antara kedua grup, maka nilai ∆𝑝𝑖 akan
mendekati 0. Nilai ∆𝑝𝑖 dari suatu kategori yang tidak sama
dengan 0 menandakan bahwa kategori tersebut perlu
diperhatikan lebih jauh. Oleh karena itu, dilakukan uji statistik
untuk menentukan apakah terdapat perbedaan proporsi yang
cukup signifikan antara kedua grup terhadap suatu kategori.
Hipotesis yang digunakan adalah sebagai berikut.
1. H0: ∆𝑝𝐼 = 0, tidak ada perbedaan proporsi antara
kedua grup terhadap kategori 𝑖
2. H1: ∆𝑝𝑖 ≠ 0, terdapat perbedaan proporsi antara
kedua grup terhadap kategori 𝑖 (∆𝑝𝑖 > 0, proporsi
kategori 𝑖 lebih besar secara signifikan pada grup 1).
Uji hipotesis dilakukan dengan metode bootsrap resampling.
Hasil dari data yang diolah akan ditampilkan ke dalam 2 bentuk
visualisasi, yaitu chromosome proportions plot (Gambar 3) dan
spiderweb representation (Gambar 4). Chromosome
proportions plot menunjukkan nilai CPD dari seluruh kategori.
Garis merah putus-putus digunakan sebagai batasan untuk
menentukan kategori yang cukup signifikan untuk dianalisis
lebih lanjut. Sedangkan spiderweb representation digunakan
Gambar 3 Chromosome Proportions Plot
Gambar 4 Spiderweb Representation untuk kewarganegaraan Jerman
(kiri), Spanyol (tengah), dan Inggris (kanan) dengan repeaters
berwarna merah dan first-timers berwarna kuning.
Berdasarkan hasil pengolahan data, dapat disimpulkan
bahwa pelanggan repeaters yang berasal dari Jerman dan
Inggris memiliki profil yang serupa. Berikut merupakan
beberapa karakteristik dari profil client repeaters untuk kedua
grup dari asal negara yang berbeda.
1. Repeaters yang berasal dari Inggris dan Jerman:
a. Pelanggan tanpa anak (kategori c85)
b. Senior dengan durasi menginap yang panjang
(kategori c73)
c. Single (kategori c149)
d. Melakukan perjalanan berpasangan (kategori
c150)
2. Repeaters yang berasal dari Spanyol:
a. Pelanggan muda yang berlibur dalam grup
(kategori c78)
b. Pelanggan tanpa anak (kategori c85)
c. Single (kategori c149)
d. Pria (kategori c1)
Sedangkan profil client first-timers yang berasal dari Inggris
dan Spanyol memiliki karakteristik sebagai berikut.
1. First-timers yang berasal dari Inggris
a. Status civil yang tidak diketahui (kategori c148)
b. Customer segment yang tidak diketahui
(kategori c39)
c. Customer group yang tidak diketahui (kategori
c71)
d. Habitual residence yang tidak diketahui
(kategori c400)
2. First-timers yang berasal dari Spanyol
4
a.
b.
Melakukan perjalanan keluarga (kategori c151)
Melakukan pemesanan melalui agensi (kategori
c801)
Jika dilihat pada karakteristik pelanggan first-timers yang
berasal dari Inggris, kebanyakan dari datanya termasuk ke
dalam kategori tidak diketahui. Artinya, data dari pelanggan
first-timers tidak disimpan dalam sistem CRM oleh pihak hotel.
Hal ini perlu menjadi perhatian lebih lanjut karena informasi
yang dimiliki mengenai pelanggan first-timers dapat
dimanfaatkan untuk mengenal pelanggan lebih baik sehingga
dapat diberikan pelayanan yang lebih sesuai. Dengan begitu,
terdapat peningkatan kemungkinan pelanggan akan kembali
lagi dan menjadi repeaters.
IV.
ANALISIS
Pada paper ini,Setelah melakukan review paper “Using Big
Data from Customer Relationship Management Information
Systems to Determine the Client Profile in the Hotel Sector”,
berikut merupakan beberapa analisis yang dapat dilakukan.
A.
Kelebihan dan Kekurangan Metodologi
Setelah melakukan review paper, dapat dilihat bahwa
pengolahan data menggunakan metodologi serupa cukup
sedehana sehingga metode tersebut mudah diaplikasikan pada
sistem CRM lain pada industri yang lain. Penggunaan teknik
map-reduce pada paper ini juga menghasilkan konsistensi pada
uji statistik. Hal ini sekaligus membuktikan bahwa penggunaan
uji statistik yang simple pun masih jauh lebih efisien
dibandingkan pendekatan konvensional.Selain itu, dengan
memanfaatkan teknologi big data, perusahaan dapat melakukan
pengolahan data secara mudah, bahkan untuk set data yang
berukuran besar dan kompleks sekalipun.
Namun, masih terdapat beberapa kekurangan dari
metodologi yang digunakan pada paper ini. Hal pertama adalah
penggunaan uji statistic yang masih bersifat simple. Akibatnya,
informasi yang diperoleh oleh analis masih sangat sederhana
sehingga diperlukan analisis lebih lanjut untuk memperoleh
informasi yang lebih variatif dan spesifik, kemudian digunakan
untuk membantu perusahaan dalam mengambil keputusan.
Kemudian, pada paper ini dibahas mengenai pemanfaatan
sistem CRM pada suatu rantai hotel sehingga agar studi dapat
dilaksanakan, diperlukakn data lengkap pada sistem CRM hotel
tersebut. Namun, biasanya data pelanggan yang dimiliki oleh
perusahaan bersifat confidential sehingga tidak dapat diakses
oleh sembarang orang. Oleh karena itu, analis perlu menjalin
persetujuan untuk melakukan kolaborasi dengan hotel tersebut
terlebih dahulu.
B.
Implikasi dari Penerapan Konten Paper pada
Industri
Berdasarkan hasil dari pengolahan data pada paper,
ditemukan bahwa terdapat beberapa fitur yang relevan dalam
pembentukan profil pelanggan pada Grup Hotel X. Beberapa di
antaranya merupakan kewarganegaraan, jenis kelamin, usia,
durasi menginap, dan lain-lain. Dengan mengetahui fitur
pelanggan yang relevan, hotel dapat menentukan pada fitur apa
saja yang penting untuk disimpan oleh hotel tersebut sesuai
dengan pelanggan dan target pelanggan yang dimilikinya. Perlu
diingat, setiap hotel memiliki kelompok pelanggan yang
berbeda-beda dengan target pelanggannya yang berbeda pula.
Dalam konteks pemasaran, hasil yang didapatkan dari
analisis data pada paper dapat membantu industri perhotelan
dalam mengidentifikasi pelanggan sehingga membantu hotel
untuk memutuskan produk dan pelayanan seperti apa yang
dibutuhkan pelanggan yang dimiliki hotel tersebut. Misalkan,
pada kasus Grup Hotel X, ditemukan bahwa hampir seluruh
pelanggan repeaters datang untuk menginap tanpa membawa
anak. Informasi ini dapat dimanfaatkan Grup Hotel X untuk
mengarahkan orientasi hotel menuju segmen “liburan nonkeluarga”, salah satunya dengan penawaran produk yang
digunakan untuk usia dewasa.
Penerapan dari paper ini dalam industri perhotelan
memberikan pihak hotel pemahaman lebih dalam mengenai
karakteristik dari pelanggannya. Pemahaman ini dapat
meningkatkan kepuasan pelanggan terhadap pelayanan yang
diberikan oleh perusahaan akibat dilakukannya strategi
marketing yang bersifat personalized.
C.
Relevansi Topik dengan Kondisi Industri Saat Ini
Seiring dengan perkembangan teknologi, sistem ekonomi
dan bisnis pada berbagai industri bergeser menjadi berbasis
kreativitas, entertainment, dan penciptaan pengalaman
menggunakan platform berbasis digital [11]. Di Indonesia,
Badan Pusat Statistik (BPS) menemukan bahwa konsumsi
penduduk untuk restoran dan hotel lebih besar dibandingkan
konsumsi untuk kebutuhan rumah tangga. Data ini mendukung
penelitian mengenai generasi milenial yang lebih banyak
menghabiskan uangnya untuk kebutuhan yang bersifat lifestyle
dan experience, termasuk berlibur dan menginap di hotel [11].
Dengan adanya transformasi digital, perusahaan di berbagai
industri memiliki kemudahan dalam mengumpulkan data
pelanggan. Pada industri perhotelan, hampir keseluruhan
interaksi antara pelanggan dengan manajemen hotel dilakukan
secara digital. Dilihat dari proses booking kamar, saat ini
pelanggan dapat melakukan pemesanan melalui berbagai
metode secara digital, seperti melalui aplikasi traveling, website
hotel tersebut, ataupun metode lainnya yang dimiliki tiap hotel.
Dari berbagai metode tersebut, data pelanggan yang melakukan
pemesanan akan disimpan secara otomatis pada sistem hotel.
Data pelanggan inilah yang diperlukan oleh pihak hotel untuk
menghasilkan customer knowledge yang cukup sehingga
membantu hotel dalam pengambilan keputusan.
Keputusan yang diambil oleh perusahaan menjadi kunci
utama yang menentukan apakah pelanggan tertarik untuk
menginap pada hotel tersebut dan pelanggan seperti apa yang
akan tertarik. Oleh karena itu, data yang dimiliki oleh hotel
perlu diolah dan dianalisis lebih lanjut sehingga informasi yang
diperolehnya menjadi lebih beragam dan spesifik.
Penggunaan teknologi Big Data ini akan membantu hotel
untuk mengelola dan memproses data yang disimpan dalam
sistem, bahkan dalam ukuran yang sangat besar dan kompleks.
Dengan memanfaatkan teknologi yang sesuai, keputusan yang
diambil oleh pihak hotel menjadi lebih tepat sasaran, sesuai
5
dengan target yang dimilikinya. Hotel dapat memberikan
layanan dan penawaran yang sesuai dengan target pasarnya,
bersamaan dengan strategi pemasaran yang tepat, yang juga
disesuaikan dengan waktu-waktu tertentu. Hal ini akan
membantu hotel tersebut ketika bersaing dengan kompetitor
lainnya sehingga perusahaan tetap unggul sembari menjaga
atau bahkan meningkatkan keuntungan yang didapatkannya.
D.
Analisis Perbedaan Penerapan Konten Paper pada
Industri Perhotelan dengan Industri Lainnya
Langkah awal yang diperlukan dalam proses pengolahan
data pada paper merupakan penentuan fitur pelanggan yang
relevan terhadap suatu perusahaan. Penerapan teknologi big
data untuk sistem CRM pada industri yang berbeda tentunya
akan menghasilkan fitur pelanggan relevan yang berbeda pula
dengan pada industri perhotelan. Pada industri kesehatan
misalkan, jika dianalisis secara sekilas, fitur relevan indsutri
tersebut dapat terdiri atas usia pasien, keluhan/diagnosis,
metode pembayaran (kondisi keuangan), dan lain-lain. Atau
misalkan pada industri perbankan, fitur relevan dapat terdiri
atas tanggal lahir pelanggan, jumlah tabungan, dan frekuensi
transaksi.
Setiap industri memiliki tujuan usaha yang sama, yaitu untuk
mengembangkan usahanya dan mendapatkan keuntungan.
Namun, strategi pemasaran dan pengembangan usaha pada
masing-masing industri lah yang berbeda, Hal ini disebabkan
karena pelanggan dari masing-masing industri datang ke usaha
tersebut dengan tujuan yang berbeda pula sehingga hasil
pengolahan data yang diperlukan juga beragam.
Misalkan pada industri kesehatan, pengolahan data dapat
menghasilkan informasi mengenai jenis penyakit yang saat ini
sedang meningkat. Informasi tersebut dapat dimanfaatkan
untuk melakukan pengobatan, mengantisipasi terjadinya
kekurangan obat-obatan, dan mengedukasi masyarakat dalam
pencegahan penyebaran. Sementara itu, pada industri
perbankan, pengolahan data dapat menghasilkan informasi
mengenai kebutuhan nasabah mengenai produk-produk
perbankan. Informasi ini dapat dimanfaatkan industri
perbankan dalam melakukan pengembangan produknya
sekaligus menjaga loyalitas dari nasabah yang sudah
dimilikinya.
V.
KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan review paper yang telah dilakukan, dapat
disimpulkan bahwa pemanfaatan teknologi big data dapat
membantu perusahaan dalam melakukan pengambilan
keputusan sehingga memberikan banyak keuntungan terhadap
perusahaan tersebut, khususnya pada industri perhotelan. Hal
ini didukung oleh transformasi digital pada industri perhotelan
yang menyebabkan hampir seluruh hotel melakukan
penyimpanan data secara otomatis dalam suatu sistem CRM.
Dalam pelaksanaan review paper ini, masih terdapat
beberapa kekurangan sehingga terdapat saran yang dapat
diberikan. Saran yang pertama ialah pemahaman lebih dalam
mengenai teori dari metode pengujian yang digunakan pada
paper. Kemudian, penyediaan informasi terkait data dan hasil
pengolahan data dari paper yang lengkap sehingga penulis
dapat mengetahui langkah pengolahan data yang dilakukan.
REFERENSI
[1] C. Tseng and P. Wu, "The impact of customer
knowledge and customer relationship management on
service quality," International Journal of Quality and
Service Sciences, vol. 6, no. 1, pp. 77-96, 2014.
[2] A. F. T. Payne and P. E. Frow, "A Strategic
Framework for CRM," Journal of Marketing, vol. 69,
no. 4, pp. 167-176, 2005.
[3] B. Najat, "Importance of Customer Knowledge in
Business Organizations," International Journal of
Academic Research in Business and Social Sciences,
vol. 7, no. 11, pp. 175-177, 2017.
[4] C. Lopez-Nicolasa and F. J. Molina-Castillob,
"Customer Knowledge Management and Ecommerce: The Role of Customer Perceived Risk,"
International Journal of Information Management,
vol. 28, p. 102, 2008.
[5] A. Payne and P. Frow, "Customer Relationship
Management: A Strategic Perspective," Journal of
Business and Management, vol. 3, no. 1, p. 11, 2009.
[6] C. Grönroos, "From Marketing Mix to Relationship
Marketing: Towards a Paradigm Shift in Marketing,"
Management Decision, vol. 32, no. 2, pp. 4-20, 1994.
[7] S. K. McGrath and S. J. Whitty, "Stakeholder
Defined," International Journal of Managing
Projects in Business, vol. 10, no. 4, 2017.
[8] R. B. Woodruff, "Customer Value: The Next Source
for Competitive Advantage," Journal of The Academy
of Marketing Science, vol. 25, no. 2, pp. 139-153,
1997.
[9] L. Ryals and A. F. T. Payne, "Customer Relationship
Management in Financial Services: Towards
Information-Enabled Relationship Marketing,"
Journal of Strategic Marketing, vol. 9, pp. 1-25,
2001.
[10] Boulding, William, Staelin, Richard, Ehret, Micahel
and Johnston and Wesley J., "A CRM Roadmap:
What We Know, Potential Pitfalls, and Where to
GO," Journal of Marketing, vol. 69, no. 4, pp. 155167, 2005.
[11] J. J. N. Prihanto, "Transformasi Digital Industri
Perhotelan: Studi pada Industri Perhotelan di Daerah
Istimewa Yogyakarta," Jurnal Manajemen Bisnis,
vol. 13, no. 2, pp. 186-190, 2018.