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Enregistrement W4406919628 · doi:10.33330/jurteksi.v11i1.3440

IMPLEMENTATION E-CRM FOR SELLING OF VIRGIN COCONUT OIL IN MAZZURY INDUSTRY

2024· article· en· W4406919628 sur OpenAlexaff
Siti Khairani, Herman Saputra, Rohminatin Rohminatin

Notice bibliographique

RevueJURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSMEs Development and Digital Marketing
Établissements canadiensRoyal Roads University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoconut oilBusinessCommerceAgricultural scienceFood scienceChemistryEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: The development of information technology has experienced rapid growth, especially the internet. The internet has made significant contributions, particularly in the business sector. The intense business competition and the rapid advancement of information technology have facilitated greater accessibility for customers in choosing industries. The Mazzuri Batu Bara industry is a business that sells coconut oil products and handcrafted items made from coconut. However, Mazzuri Batu Bara has not yet implemented services that make it easier for customers to purchase products efficiently and still relies on manual processes. Sales reports are recorded in ledgers, making the process inefficient for maintaining organized records. Customers are required to visit the industry in person to learn about the products available, which means they are unaware of the latest discounts and products on offer. One of the strategies to improve service and operations is to implement a Customer Relationship Management (CRM) system. The objective of this research is to assess the operability of the system design that has been developed. With the CRM design, sales can be enhanced to better meet customer needs. This system is designed to facilitate Mazzuri Batu Bara in selling products, processing data digitally, and improving customer service loyalty by retaining existing customers and attracting new ones.Keywords: coconut oil; e-crm; industry mazzuri batu bara. Abstrak: Perkembangan teknologi informasi telah mengalami pertumbuhan yang sangat pesat terutama internet. Internet memberikan kontribusi yang sangat membantu dalam bidang bisnis. Persaingan bisnis yang ketat dan pesatnya pertumbuhan teknologi informasi memberikan kemudahan aksesbilitas pelanggan dalam memilih industri. Industri Mazzuri Batu Bara adalah usaha bisnis yang menjual produk minyak kelapa dan kerajinan tangan dari kelapa. Industri Mazzuri Batu Bara belum menerapkan layanan yang memudahkan pelanggan untuk membeli barang dengan mudah dan masih menggunakan layanan secara manual, data laporan penjualan masih digunakan dalam buku besar sehingga tidak efisien untuk melakukan pencatatan yang tertata rapi, pelanggan harus datang langsung ke industri untuk mengetahui produk apa yang dijual maka pelanggan tidak mengetahui diskon terbaru dan produk yang dijual di industri. Salah satu upaya dalam meningkatkan pelayanan dan operasional adalah dengan menerapkan konsep Customer Relationship Management (CRM). Tujuan pada penelitian ini adalah operabilitas hasil desain sistem yang telah dibuat. Dengan desain Customer Relationship Management (CRM), dapat meningkatkan penjualan dalam memenuhi kebutuhan pelanggan. Sistem ini dibuat untuk memudahkan Industri Mazzuri Batu Bara dalam menjual produk, mengolah data secara komputerisasi dan dapat meningkatkan loyalitas pelayanan kepada pelanggan dalam mempertahankan pelanggan dan menarik pelanggan baru.Kata kunci: e-crm; industri mazzuri batu bara; minyak kelapa.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,314 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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