Hybrid cluster analysis of customer segmentation of sea transportation users

Abstract

Purpose – The purpose of this study is to apply hybrid cluster analysis in classifying PT Pelindo I customers based on the level of customer satisfaction with passenger services of PT Pelindo I.

Design/methodology/approach – Hybrid cluster analysis is a combination of hierarchical and non-hierarchical cluster analysis. This hybrid cluster analysis appears to optimize the advantages of hierarchical and non-hierarchical methods simultaneously to obtain optimal grouping. Hybrid cluster analysis itself has high flexibility because it can combine all hierarchical and non-hierarchical methods without any limits in the order of analysis used.

Findings – The results showed that 72% of PT Pelindo I customers felt PT Pelindo I service was special, while the remaining 28% felt PT Pelindo I service was good.

Originality/value – In total, 117 customers of PT Pelindo I were involved in a study using the non-
probability sampling method.

Propósito – El propósito de este estudio es aplicar el análisis de clúster híbrido en la clasificación de los clientes de PT Pelindo I en función del nivel de satisfacción del cliente con los servicios de pasajeros de PT Pelindo I.

Diseño/metodología/enfoque – El análisis de clúster híbrido es una combinación de elementos jerárquicos y no jerárquicos. Este análisis parece optimizar las ventajas de los métodos jerárquicos y no jerárquicos simultáneamente para obtener una agrupación óptima. El análisis de clúster híbrido en sí mismo tiene una gran flexibilidad porque puede combinar dichos métodos sin ningún límite en el orden de análisis utilizado.

Hallazgos – Los resultados mostraron que el 72% de los clientes de PT Pelindo I sentían que el servicio era especial, mientras que el 28% restante consideraba que el servicio de PT Pelindo I era bueno.

Originalidad/valor – En total, 117 clientes de PT Pelindo I participaron en el estudio utilizando el método de muestreo no probabilístico.