การแบ่งกลุ่มลูกค้าด้วย Machine Learning
ในยุคที่ข้อมูลมีปริมาณมหาศาลและพฤติกรรมลูกค้ามีความหลากหลายเกินกว่าจะสร้างกฎแบบตายตัวได้ Machine Learning-based Segmentation จึงเข้ามามีบทบาทสำคัญ ด้วยความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก ค้นหารูปแบบที่ซ่อนอยู่ และแบ่งกลุ่มโดยไม่ต้องอาศัยกฎหรือความเป็นเงื่อนไขเข้ามาช่วยเหลือเหมือนกับ Rule-based Segmentation นั่นเอง
ข้อมูลที่ใช้ในการทำ Segmentation
โดยใช้อัลกอริทึมของ Machine Learning เช่น K-Means, DBSCAN หรือ Hierarchical Clustering เพื่อวิเคราะห์พฤติกรรมหรือข้อมูลของลูกค้าแบบไม่ต้องตั้งกฎล่วงหน้า เหมาะกับการค้นหารูปแบบเชิงลึกจากข้อมูลจำนวนมากที่มนุษย์อาจไม่สามารถสังเกตเห็นได้ ซึ่งข้อมูลที่เราใช้ในการทำ Segmentation นั้นส่วนใหญ่จะอยู่ในรูปของ Transactional Data กับ CDP (Customer Data Platform)
Transactional Data
คือข้อมูลดิบที่เกิดจาก “การกระทำแต่ละครั้งของลูกค้า” (1 action ต่อ 1 record) เช่น การซื้อสินค้า 1 รายการ, การคลิกดูสินค้า, การชำระเงิน เป็นต้น เป็นข้อมูลเชิงเหตุการณ์ (event-based) มีหลายรายการต่อหนึ่งลูกค้าใช้เพื่อวิเคราะห์พฤติกรรมในเชิงลึก
CDP (Customer Data Platform)
คือข้อมูลลูกค้าแบบสรุปรวม (aggregated) จากหลายแหล่ง เช่น transactional, behavioral, demographic เพื่อให้เข้าใจภาพรวมของลูกค้าแต่ละราย เป็นข้อมูลแบบ “1 ลูกค้า ต่อ 1 แถว” ถูกจัดโครงสร้างให้ง่ายต่อการนำไปใช้ เช่น segmentation หรือ personalization มักถูกจัดเก็บในรูปแบบที่สามารถเข้าถึงและนำไปวิเคราะห์ต่อได้ง่าย
ขั้นตอนการทำ Segmentation
Step 1: Extract Features
นำข้อมูลที่มีอยู่ (ทั้ง Transactional และ CDP) มาสร้างเป็น Feature เช่น จำนวนครั้งในการซื้อ, ยอดใช้จ่ายเฉลี่ย, หมวดหมู่สินค้าที่สนใจ เป็นต้น ข้อมูลจาก CDP (Customer Data Platform) ซึ่งส่วนใหญ่นั้น Features ที่ได้อาจมาจาก Transactional data เช่น จำนวนครั้งที่ซื้อ, ยอดรวม, วันล่าสุดที่ซื้อ CDP เช่น อายุ, เพศ, ความสนใจ, ช่องทางการใช้งาน
Step 2: Create Customer Database
รวม Features มาไว้ในรูปแบบของ Data Table / Matrix เพื่อให้ Machine Learning วิเคราะห์ได้ การแปลงข้อมูลให้อยู่ในรูปของ Matrix, Vector
Step 3: Run Clustering Algorithm
ใช้อัลกอริทึม เช่น K-Means หรือ DBSCAN เพื่อจัดกลุ่มลูกค้าโดยอิงจากความคล้ายกันของ Feature ตัวอย่างโดยการใช้ K-Means แบ่งเป็น 3 กลุ่ม Cluster 0 : ลูกค้าขาจร Cluster 1 : ลูกค้าประจำ Cluster 2 : ลูกค้าชอบสินค้าเฉพาะกลุ่ม
Step 4: Represent Clusters
เป็นการวิเคราะห์และตีความหมายของลักษณลูกค้าแต่ละกลุ่ม (Segment) เพื่อวางกลยุทธ์การตลาดให้ตรงเป้าหมายกับลูกค้ากลุ่มนั้นๆมากที่สุด ตัวอย่างการตีความของลูกค้าแต่ละกลุ่ม
สรุป
กล่าวโดยสรุปแล้วนั้น Customer Segmentation คือเครื่องมือสำคัญที่ช่วยให้องค์กรเข้าใจลูกค้าได้ลึกซึ้งยิ่งขึ้น โดยการแบ่งกลุ่มลูกค้าตามพฤติกรรม ความต้องการ หรือคุณลักษณะต่าง ๆ ทั้งในรูปแบบ Rule-based ที่กำหนดกฎเองได้ง่าย และแบบ Machine Learning-based ที่ใช้ข้อมูลในการค้นหา pattern ที่ซ่อนอยู่อย่างมีประสิทธิภาพ การทำ Segmentation ที่ดีช่วยให้องค์กรสามารถออกแบบกลยุทธ์ทางการตลาด การบริการ และการพัฒนาโปรดักต์ได้ตรงใจลูกค้าในแต่ละกลุ่มมากขึ้น ไม่เพียงเพิ่มความพึงพอใจ แต่ยังส่งผลโดยตรงต่อยอดขายและความยั่งยืนของธุรกิจอย่างยั่งยืนในอนาคตอีกด้วยครับ
