Proposed Marketing Strategy to Increase Pertamax Series Sales in Indonesia: An Integrated Rise Model
Notice bibliographique
Résumé
PT Pertamina Patra Niaga (PPN) has experienced a downturn in the market share of its Pertamax Series—Indonesia’s flagship non-subsidised gasoline—from 26.9% in 2017 to 21.9% in 2022, even though national demand for higher-octane fuels climbed from 15.8 to 19.2 percent during the same period. This study designs a customer-driven marketing strategy to regain that share by embedding the RISE Model service-improvement cycle including SERVQUAL, Importance–Performance Analysis (IPA), TRIZ and the 7P marketing-mix framework into a single, mixed-methods research design. SERVQUAL indicated that all 51 service attributes registered negative GAP 5 scores, signalling latent dissatisfaction. IPA grand means of 4.27 (importance) and 3.40 (performance) positioned 11 attributes in Quadrant I (“Concentrate Here”), 20 attributes in Quadrant II (“Keep Up the Good Work”), 14 attributes in Quadrant III (“Low Priority”), and 6 attributes in Quadrant IV (“Possible Overkill”). Each shortfall was reframed as a contradiction in the 12 × 12 Service-TRIZ matrix. Principles such as Segmentation, Dynamicity, and Prior Counteraction generated low-cost, high-leverage ideas including QR-code pre-payment and dispenser lane exclusively for non-subsidised fuels. Combining TRIZ solutions produced the “Pertamina Signature” concept: the energy station that bundles premium fuels, seamless digital payment, revitalised hygiene standards, and lifestyle-oriented physical evidence. A coherent 7P model aligns (1) product innovation—roll-out of bioethanol Pertamax Green 95 pilots—with (2) value for money pricing via digital payment; (3) place optimisation using geospatial traffic heat-maps; (4) geo-fenced app promotions; (5) upskilled frontline personnel; (6) smart-queue processes; and (7) refreshed visual identity.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».