Prototipe Ekstraksi Profil Demografi Pelanggan Menggunakan Metode Template Filling Untuk Personalisasi Pencarian Produk

Saat ini seluruh situs e-commerce memiliki pelanggan yang bermacam-macam profil demografinya dan masing-masing profil membutuhkan pendekatan yang berbeda pula. Agar e-commerce dapat memiliki hubungan yang baik dengan pelanggannya penting bagi e-commerce untuk mengetahui demografi pelanggannya terlebih dahulu, oleh sebab itu e-commerce perlu melakukan pemetaan dan identifikasi terhadap pelanggannya. Kondisi saat ini upaya dalam melakukan pemetaan dan identifikasi demografi pelanggan masih dilakukan secara manual yaitu dengan menyocokkan data pelanggan yang tersedia dengan atribut demografi secara satu-persatu. Tentu kondisi ini memakan beban kerja dan waktu yang lebih, dan apabila tidak dilakukan maka akan sulit ditentukan strategi hubungan pelanggan yang tepat sebab tidak tersedianya data profil demografi pelanggan. Dengan demikian diperlukan suatu sistem yang secara otomatis melakukan identifikasi demografi pelanggan berdasarkan ketersediaan data dan menampilkan daftar profil demografi pelanggan secara terstruktur. Pada penelitian ini digunakan metode pembuatan template filling dengan pendekatan finite-state cascade untuk mengambil dan menyimpan informasi demografi pelanggan, dan menampilkan informasi profil demografi secara terstruktur. Luaran dari penelitian ini adalah perangkat lunak yang melakukan ekstraksi profil demografi pelanggan dan menampilkan informasi demografi pengguna dengan terstruktur. ======================================================= Nowadays all e-commerce websites have customers of various demograpic profiles and each profile requires different approach. In order for e-commerce to have good relationship with its customer, it is important for e-commerce to have knowledge about the customer demographic aspects first, therefore e-commerce need to do the mapping and identification to its customer. The current state of the effort to do the mapping and identification of the customer is still done manually by available customer data with demographic attributes one-by-one. This condition leads to more loadwork and time consuming, and if it’s not performed then it will be difficult to determine the appropiate strategy regarding customer relationship because of the unavailability of customer demographic profle data. Thus, a system that automatically identifies customer demographics based on data availability and displays a list of customer demographic profiles in a structured manner is needed. This research used template filling method with finite-state cascade approach to retrieve and store customer demographic information, and display the demographic profile information in a structured manner. The output of this research is software that extracts customer demographic profiles and displays user demographic information in a structured way