Segmentasi Pelanggan Berbasis Geografi

Pendahuluan

Pada pelajaran ini, Anda akan mempelajari cara melakukan Segmentasi Pelanggan Berbasis Geografi menggunakan data demografi, ekonomi wilayah, dan perilaku spasial pelanggan. Teknik ini sangat penting bagi industri perbankan untuk meningkatkan akurasi penawaran, memilih lokasi layanan, merancang kampanye mikro-wilayah, dan mengoptimalkan akuisisi pelanggan.

Anda akan belajar cara memproses data, membuat klaster geografis, dan menginterpretasi hasilnya agar bisa digunakan oleh tim bisnis dan pemasaran.

Prasyarat / Alat yang Dibutuhkan:

  • Dasar-dasar GIS
  • Dasar-dasar Python (opsional namun sangat membantu)
  • Software yang bisa digunakan: QGIS, ArcGIS Pro, atau Python (geopandas + scikit-learn)
  • Data demografi/dataset pelanggan per wilayah
  • Boundary administrasi (kelurahan/kecamatan)

Langkah-langkah Utama

1. Mengumpulkan & Menyiapkan Data Geografis Pelanggan

Instruksi Detail

  1. Identifikasi variabel demografi yang relevan:
    • Kepadatan penduduk
    • Tingkat pendapatan rata-rata
    • Usia dominan
    • Jumlah UMKM
    • Tingkat penggunaan mobile banking
  2. Gabungkan customer data dengan batas wilayah (shapefile).
  3. Pastikan setiap pelanggan memiliki koordinat atau minimal kode wilayah.
  4. Lakukan cleaning data: hilangkan duplikasi, lengkapi kolom kosong, dan pastikan format angka benar.

(Visual Hint: Tampilan tabel atribut QGIS dengan kolom demografi.)

Tip Penting:
Semakin bersih data, semakin stabil hasil segmentasi. Kesalahan kecil pada koordinat pelanggan dapat menghasilkan klaster yang salah.

2. Membuat Variabel Turunan (Feature Engineering) untuk Segmentasi

Instruksi Detail

  • Buat ratio dan density-based features, seperti:
    • jumlah_pelanggan / luas_wilayah
    • nilai_transaksi_rata2 / jumlah_penduduk
    • jumlah_umkm / total_bangunan
  • Normalisasi data (Min–Max atau Z-score) agar tidak ada variabel yang mendominasi.
  • Pilih variabel yang paling berpengaruh terhadap perilaku pelanggan.

(Visual Hint: Grafik bar variabel sebelum dan sesudah normalisasi.)

Peringatan Kritis:
Jangan gunakan terlalu banyak variabel—maksimum 6–8. Klaster akan “kacau” jika variabel terlalu banyak.

3. Menjalankan Klastering Geografis (K-Means, DBSCAN, atau Spatial K-Means)

Instruksi Detail

  1. Tentukan jumlah klaster ideal menggunakan Elbow Method atau Silhouette Score.
  2. Jalankan model klastering:
    • K-Means → cocok untuk jumlah klaster yang ingin stabil.
    • DBSCAN → cocok untuk mendeteksi wilayah anomali/outlier.
    • Spatial K-Means → mempertimbangkan kedekatan geografis.
  3. Gabungkan hasil klaster ke map layer.
  4. Beri warna berbeda untuk setiap klaster dan labelkan (Cluster 1, 2, 3…).

(Visual Hint: Peta QGIS dengan 4 klaster berwarna berbeda.)

Strategi:
Mulai dengan 3–5 klaster terlebih dahulu. Jika terlalu banyak, bisnis sulit mengeksekusi.

4. Menginterpretasi Klaster untuk Strategi Perbankan

Instruksi Detail

  • Analisis tiap klaster:
    • Apakah ini area high value customers?
    • Apakah ini area booming UMKM?
    • Apakah ini area usia muda dominan dan digital-savvy?
    • Apakah ini area rawan churn?
  • Beri nama klaster yang mudah dipahami tim bisnis, misalnya:
    • “Cluster A – High Salary Urban Digital Users”
    • “Cluster B – Low Income Cash-dependent Area”
    • “Cluster C – Young Urban Explorers”
  • Buat deskripsi pendek untuk setiap klaster:
    • Profil
    • Karakteristik transaksi
    • Kebutuhan keuangan
    • Peluang produk yang relevan

(Visual Hint: Popup QGIS berisi deskripsi karakteristik klaster.)

Tip Praktis:
Nama klaster yang baik akan memudahkan alignment antara tim analis dan tim bisnis.

5. Menghubungkan Klaster ke Rekomendasi Strategis

Instruksi Detail

  • Tentukan strategi per klaster:
    • Klaster High-Income → prioritas wealth management
    • Klaster UMKM → penawaran kredit usaha
    • Klaster Digital Users → promosi mobile banking
    • Klaster Cash-Intensive → penambahan ATM
  • Buat dashboard ringkas berisi:
    • Peta klaster
    • Statistik per klaster
    • Rekomendasi produk
  • Diskusikan dengan tim bisnis untuk validasi lapangan.

(Visual Hint: Dashboard gabungan peta + grafik donat per klaster.)

Peringatan:
Jangan langsung mengeksekusi tanpa validasi lapangan. Model hanya memberi arah, bukan keputusan final.

Ringkasan & Tugas Praktis

3 Poin Kunci

  1. Segmentasi berbasis geografi menggabungkan data demografi, ekonomi, dan perilaku pelanggan untuk menghasilkan kelompok pelanggan yang lebih akurat.
  2. Klastering yang baik dimulai dari data yang bersih, variabel yang tepat, dan jumlah klaster yang optimal.
  3. Hasil klaster bukan laporan pasif—harus diterjemahkan menjadi strategi produk, pemasaran, dan jaringan layanan.

Tugas Praktis

Buat 3 klaster pelanggan untuk wilayah tempat Anda bekerja menggunakan QGIS atau Python:

  1. Pilih 5–7 variabel demografi & ekonomi wilayah.
  2. Lakukan normalisasi dan jalankan model K-Means dengan 4 klaster.
  3. Beri nama dan deskripsi bisnis pada masing-masing klaster.
  4. Buat map visualization dan ringkas strategi rekomendasi per klaster.
Previous Lesson
Back to Course
Next Lesson