INTERPRETASI OUTPUT CHAID ANALYSIS DAN KESIMPULANNYA PADA KASUS SEGMEN PASAR KARTU KREDIT TERBARU YANG DIKELUARKAN OLEH BANK Z

INTERPRETASI OUTPUT CHAID ANALYSIS DAN KESIMPULANNYA PADA KASUS SEGMEN PASAR KARTU KREDIT TERBARU YANG DIKELUARKAN OLEH BANK Z

Halo selamat pagi sobat semua.. Apa kabarnya semua? Hemmh moga baik, sehat dan sukses selalu ya sooob.. Amiiiin.. Oke deh kali ini, saya akan ngeposting lagi tentang bagaimana ini tentang bagaimana cara menginterpretasikan output dari analisis CHAID ini dan bagaimana simpulan yang bisa diambil pada kasus segmen pasar kartu kredit keluaran terbaru bank Z...

Nah, saya saranin buat sobat, sebelum membaca postingan ini, buat mempermudah pemahaman, silahkan sobat baca dulu bagaimana konsep dan tutorial pengerjaan yang sudah rilis pada postingan sebelumnya.. Silahkan soob cek lagi disini.

Oke deh tanpa berlama-lama ayoo kita lihat outputnya:

Naaah, sebelumnya saya mau beritahukan bahwa dalam analisis CHAID kita akan berkenalan dengan tiga jenis node yaitu node indukan (parent node), node anakan (child node) dan node final (terminal node).. Dalam output model Summary terlihat bahwa ada 11 node yang terbentuk dan untuk kepentingan analisis adalah fikus kepada 6 terminal node. 

Tingkat kedalaman (Depth) analisis CHAID sejumlah 3 yaitu jumlah hierarki pada pohon klasifikasi berdasarkan jenis kelamin, hierarki berdasarkan income dan pekerjaan serta hierarki berdasarkan kepemilikan kartu kredit dan income..

Lebih jelasnya silahkan sobat lihat output treesnya berikut ini yaaa hehehe..

 

 Wow, lumayan gede ya sooob hehehe.. Tapi tenang aja nanti saya kasi linknya buat download output pengerjaan yang sudah dalam bentuk .sav (SPSS) agar sobat lebih jelas melihat gambarnya hehehe...

Nah, dari sini kita lihat bahwa untuk node 0 kan node paling awal tuuh , jadi tidak memiliki parent node.. Nah untuk node 1 dan 2 baru punya parent node yaitu node 0 (node indukannya). Selanjutnya, untuk node 3 dan 4 punya parent node yaitu node 1. Next, untuk node 5 dan 6 juga punya parent node yaitu node 2 hehehe.. Selanjutnya, untuk node 7 dan 8 punya parent node yaitu node 3 dan terakhir neeeh sob untuk node 9 dan 10 punya parent node yaitu node 5.. 

Buat yang child note, ya kebalikannya aja sooob hehehehe.. Jadi, kita memiliki 5 node yang jadi parent node dan 10 child node (node 1 sampai 10).. Okee deh, sampai sini paham yaaak hehehe..

Nah, selanjutnya ayooo lihat terminal nodenya.. Sobat inget output ini kan? 

Nah, pastiii dooong hehehe.. Ini ada di postingan saya sebelumnya.. Lihat bahwa yang akan kita tinjau adalah yang bakal jadi segmen pasar bukan? Nah, tentu yang kita pilih sebagai target adalah kategori setuju akan memakai. Nah, untuk informasi terminal node target kita silahkan sobat lihat pada Target Category: Setuju Akan Memakai..

 

Sejalan dengan output pada Model Summary bahwa ada 6 buah terminal node yaitu node 7, 9, 8, 4, 10 dan 6. Sekalian sobat lihat node terminal sudah langsung sudah langsung terurut dari yang terbesar berdasarkan response dan indexnya.. Pertanyaannya apakah keenam terminal node ini yang menjadi segmen pasar produk kartu kredit bank Z?

Bukaaan soob hehehe.. Inget terminal node itu ibarat kata berisikan kumpulan-kumpulan kandidat alias calon segmen pasar produk kartu kredit keluaran Bank Z.. Nah, untuk memilih segmen pasar dari kandidat segmen pada terminal node silahkan sobat lihat nilai Indexnya. Naaah, jika nilai index lebih besar dari 100%, maka itulah yang akan jadi segmen pasar produk kartu kreditnya.

Jreeeeng, lihat bahwa hanya ada 3 node terpilih yaitu node 7, node 9 dan node 8 yang menjadi segmen/pemakai kartu kredit itu dan segmen terbesar adalah node 7. Perhatikan kembali output trees di atas. Segmen terbesar adalah pria dengan income/penghasilan lebih dari sama dengan 1,5 juta rupiah dan sudah memiliki kartu kredit. Selanjutnya terbesar kedua adalah wanita dengan pekerjaan non PNS dengan income/penghasilan lebih dari sama dengan 1,5 juta rupiah. Selanjutnya segmen terakhir adalah pria dengan penghasilan lebih dari sama dengan 1,5 juta rupiah dan belum pernah memiliki kartu kredit.

Sekarang dari ketiga segmen pasar (target penjualan), manejer pemasaran bank Z ingin tahu berapa perolehan yang bisa diperoleh dari ketiga segmen tersebut. Nah, perhatikan output Gain for Nodes pada bagian Percent Gain..

  

Perhatikan bahwa untuk segmen pertama, produk kartu kredit terbaru keluaran bank Z akan mampu meraup pasar sampai level 66%. Artinya jika kita arahkan pemasaran baik melalui media promosi (periklanan), kunjungan dan purposive targetted system (langsung menawarkan kepada karakteristik seperti segmen pertama yaitu pria dengan income/penghasilan lebih dari sama dengan 1,5 juta rupiah dan sudah memiliki kartu kredit), maka sebesar 66% dari target segmen pertama akan berhasil diraup.

Nah, dari segmen pasar kedua memang pihak bank Z akan memperoleh Gain yang tidak sebesar segmen pertama. Kita akan sanggup meraup sampai level 14% untuk populasi pada segmen kedua (wanita dengan pekerjaan non PNS dengan income/penghasilan lebih dari sama dengan 1,5 juta rupiah).

Selanjutnya, kita akan bisa meraup pasar sampai ke level 8% untuk segmen pasar ketiga (pria dengan penghasilan lebih dari sama dengan 1,5 juta rupiah dan belum pernah memiliki kartu kredit).. Nah, inilah yang menjadi target pasar kartu kredit Bank Z.. 

Dengan kita tahu siapa segmen pasar kita maka akan sangat efisien dalam pengelolaan biaya untuk melakukan strategi pemasaran. Sudah jelas bahwa dari segmen pertama (segmen terbesar), kita memperoleh/meraup pasar sampai ke level 66%, maka sangat disarankan promosi produk kartu kredit ini lebih diarahkan kepada segmen tersebut. Dalam hal ini tidak masalah untuk segmen ini yaitu pria dengan pekerjaan apakah dia PNS atau non PNS (swasta atau wiraswasta/pebisnis) asalkan penghasilannya lebih dari sama dengan 1,5 juta rupiah dan sudah pernah memiliki kartu kredit, maka segmen ini akan sangat menjanjikan.

Promosi yang lebih gencar juga perlu diperhatikan untuk segmen kedua yaitu populasi wanita dengan income lebih dari 1,5 juta rupiah dengan pekerjaan non PNS (swasta atau wiraswasta/pebisnis). Biaya promosi lebih baik dialokasikan dengan kunjungan ke pabrik-pabrik/perusahaan-perusahaan swasta dan mendatangi target pasar seperti pada karakteristik segmen kedua. Ingat, dari segmen ini juga lumayan menjanjikan neeeh hehehe.. Gain yang diperoleh mencapai 14%.  Begitu pula halnya untuk segmen yang ketiga (yang terakhir), silahkan sobat kembangkan sendiri sesuai kreativitasmu soooob hehehehe..

Nah, sekarang kita lihat output berikutnya sooob hehehe...

  

Kita lihat bahwa standar errornya sangat kecil yaitu 0,029 dengan risiko kesalahan yang diperkirakan adalah 9%. Nah, sama halnya dengan analisis diskriminan, kita bisa lihat kesahihan/keakuratan hasil penelitian dengan CHAID Analysis untuk kasus identifikasi segmen-segmen pasar kartu kredit terbaru keluaran bank Z adalah 91/100 = 91% (masuk dalam kategori sangat akurat).

Yaaap, oke deh sob demikian yang bisa saya sampaikan tentang interpretasi dan simpulan dari contoh kasus dengan CHAID Analysis ini. Nah, seperti janji saya di atas, ini soob link buat download output .sav (SPSS) nya.. Klik saja disini..  

Sampai disini dulu soob yaa.. Kurang lebihnya saya mohon maaf ya sooob hehehe.. Semoga postingan ini bermanfaat untuk kita semua.. Salam damai, salam sehat sentosa, salam sukses dan salam manis dari saya hehehe :-)