UNIK KEDIRIUNIK KEDIRI

JIMEK : Jurnal Ilmiah Mahasiswa EkonomiJIMEK : Jurnal Ilmiah Mahasiswa Ekonomi

Strategi bundling merupakan pendekatan pemasaran yang menggabungkan beberapa layanan dalam satu paket untuk meningkatkan daya tarik dan loyalitas pelanggan. Namun, masih terdapat kesenjangan antara ekspektasi dan pengalaman pengguna terhadap paket yang ditawarkan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kesesuaian strategi produk bundling yang diterapkan oleh provider internet di Indonesia berdasarkan perspektif pelanggan. Penelitian ini menggunakan metode Market Basket Analysis (MBA) dengan algoritma Apriori untuk mengidentifikasi pola keterkaitan antar layanan berdasarkan data transaksi pelanggan dan hasil survei preferensi. Data diperoleh melalui kuesioner terhadap 385 responden, dengan uji validitas dan reliabilitas menunjukkan hasil yang baik (Cronbachs Alpha = 0.818). Hasil analisis menunjukkan adanya perbedaan signifikan antara pola layanan eksisting yang masih didominasi oleh layanan dasar (telepon, SMS, internet reguler) dan pola harapan pelanggan yang lebih menekankan pada integrasi layanan digital hiburan seperti Netflix, Spotify, Disney , dan Vidio. Nilai confidence tertinggi (0.95) ditemukan pada asosiasi antara layanan Disney dan Spotify terhadap Netflix, menandakan potensi tinggi untuk pengembangan paket berbasis hiburan digital. Hasil ini merekomendasikan pengembangan paket bundling inovatif seperti Ultimate Entertainment (Netflix Disney Spotify Internet Unlimited) guna meningkatkan kepuasan dan loyalitas pelanggan.

Studi ini menunjukkan bahwa strategi bundling yang diterapkan oleh sebagian besar penyedia internet di Indonesia masih berfokus pada layanan dasar seperti telepon, SMS, dan internet reguler.Hasil analisis algoritma Apriori menunjukkan bahwa pola asosiasi tertinggi dalam data eksisting terjadi antara layanan SMS dan telepon dengan nilai confidence 0.114883, sedangkan dalam data ekspektasi pelanggan, pola tertinggi ditemukan antara Disney dan Spotify terhadap Netflix dengan nilai confidence mencapai 0.Temuan ini mengonfirmasi pergeseran preferensi pelanggan dari layanan komunikasi konvensional menuju layanan hiburan digital yang lebih terintegrasi.Analisis kesenjangan antara kondisi saat ini dan ekspektasi pelanggan menyimpulkan adanya ketimpangan signifikan antara strategi bundling saat ini dengan kebutuhan aktual pelanggan.Oleh karena itu, penyedia internet perlu mengubah strategi bundling mereka dengan memasukkan elemen gaya hidup digital seperti platform Over-The-Top (OTT), layanan streaming musik, dan video streaming ke dalam penawaran layanan mereka.Paket bundling yang direkomendasikan dalam studi ini, seperti Ultimate Entertainment Package dan Premium Streaming Combo, diharapkan dapat meningkatkan kepuasan dan loyalitas pelanggan di era digital.

1) Penelitian lanjutan dapat mengeksplorasi dampak pengintegrasian konten pendidikan ke dalam paket bundling, seperti menambahkan akses ke platform e-learning atau layanan konsultasi akademik sebagai bagian dari paket hiburan digital. 2) Studi tentang perbedaan preferensi bundling di antara generasi usia berbeda (misalnya Gen Z vs. milenial) dapat memberikan wawasan lebih dalam tentang dinamika kebutuhan pelanggan di era digital. 3) Evaluasi kelayakan jangka panjang dari strategi bundling berbasis hiburan digital perlu dilakukan dengan mempertimbangkan faktor seperti keberlanjutan ekonomi, kepuasan pelanggan jangka panjang, dan dampak terhadap perilaku konsumsi digital yang terus berkembang.

  1. Membangun Dashboard Analisis Perilaku Konsumen dengan pendekatan Market Basket Analysis | RIGGS: Journal... doi.org/10.31004/riggs.v4i2.662Membangun Dashboard Analisis Perilaku Konsumen dengan pendekatan Market Basket Analysis RIGGS Journal doi 10 31004 riggs v4i2 662
  2. Implementasi Association Rule-Market Basket Analysis dalam Menentukan Strategi Product Bundling pada... jurnal.uns.ac.id/performa/article/view/30156Implementasi Association Rule Market Basket Analysis dalam Menentukan Strategi Product Bundling pada jurnal uns ac performa article view 30156
  3. MARKET BASKET ANALYSIS USING MACHINE LEARNING | International Journal of Computer Science & Communications... doi.org/10.58885/ijcsc.v09i1.014.asMARKET BASKET ANALYSIS USING MACHINE LEARNING International Journal of Computer Science Communications doi 10 58885 ijcsc v09i1 014 as
Read online
File size622.45 KB
Pages19
DMCAReport

Related /

ads-block-test