Analisis Pemilihan Merchant Menggunakan Metode Segmentation Model Two Step Clustering pada Bank X
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Dalam penelitian ini data yang digunakan berasal dari transaksi pembelian dalam satu bulan nasabah Bank X yang dianalisis menggunakan metode two step cluster analysis. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi kelompok nasabah yang memiliki karakteristik serupa dan merekomendasikan strategi dalam pemilihan merchant untuk membantu Bank X dalam menentukan target pasar yang tepat untuk meningkatkan kepuasan nasabah, dan meningkatkan transaksi serta memicu nasabah yang tidak aktif agar dapat aktif melakukan transaksi dengan program - program yang tepat sasaran guna meningkatkan kepuasan nasabah, dan mendorong pertumbuhan bisnis. Berdasarkan hasil pembahasan proses segmentasi cluster yang telah dilakukan pada aplikasi pengolahan data SPSS dan menggunakan algoritma two step cluster analysis, diperoleh 4 cluster yang memiliki persona dengan karakteristik dan preferensi yang berbeda-beda. Cluster 1 dengan label persona Foodie Cluster, sedangkan Cluster 2 dengan label persona Mobile Cluster (karena persona transaksinya di SPBU). Cluster 3 dengan label persona Groceries Cluster (karena berdasarkan data persona transaksi di supermarket/minimarket). Cluster 4 dengan label persona Fashion. Dari hasil analisis dan pembahasan 4 cluster yang ada, disimpulkan bahwa produk yang dominan transaksinya adalah pada segment food & beverage. Bank X memilih segment food & Beverage sebagai merchant target pasar yang tepat untuk meningkatkan kepuasan nasabah serta meningkatkan transaksi. “Cashback untuk Pembelian di Merchant Food & Beverage” sebagai value proposition dari Bank X.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it