Di tengah persaingan bisnis yang semakin ketat, strategi pemasaran yang berfokus pada pelanggan menjadi kunci dalam mempertahankan loyalitas. PT Kalisari Citra Jaya, sebuah perusahaan transportasi yang berdiri sejak tahun 1961, menghadapi permasalahan rendahnya tingkat retensi pelanggan, yaitu hanya sebesar 40,32%, jauh di bawah rata-rata industri transportasi sebesar 83%. Mayoritas pelanggan perusahaan merupakan organisasi dengan layanan utama berupa angkutan antar-jemput karyawan dan charter bus pariwisata. Perusahaan juga mengalami kesulitan dalam mengelompokkan pelanggan berdasarkan perilaku transaksi mereka, sehingga strategi pemasaran yang diterapkan belum dapat difokuskan secara efektif. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, penelitian ini mengusulkan penerapan customer segmentation sebagai strategi pemasaran yang lebih terarah dan berbasis data. Metode yang digunakan adalah LRFM-SOM yang dioptimasi dengan Bayesian Optimization. Metode LRFM digunakan untuk mengelompokkan pelanggan berdasarkan perilaku transaksi, SOM digunakan sebagai algoritma clustering. Bayesian Optimization diterapkan untuk mengoptimasi parameter SOM guna meningkatkan akurasi segmentasi. Dataset yang digunakan adalah data yang diperoleh dari data penjualan PT. Kalisari Citra Jaya Metode LRFM-SOM yang dioptimasi menggunakan Bayesian Optimization berhasil mencapai nilai 0.6411 untuk Silhouette Score dan 0.5933 dalam matriks Davies-Bouldin Index. Model ini berhasil membentuk tiga klaster pelanggan, yaitu Platinum Customer, Spender Promotion Customer, dan Uncertain New Customer