วิเคราะห์การแบ่งกลุ่มลูกค้าด้วยตัวแปรอาร์เอฟเอ็มและอัลกอริทึมเคมีนส์: กรณีศึกษาในธุรกิจค้าปลีกอิเล็กทรอนิกส์สินค้าสำหรับสตรีมีครรภ์

องค์กรต่างๆ มีการเก็บรวบรวมข้อมูลต่างๆมาใช้ในการทำการตลาดเพื่อส่งเสริมการเสนอขายสินค้าและบริการไปยังลูกค้า การแบ่งกลุ่มลูกค้า (Customer Segmentation) ซึ่งเป็นหนึ่งในการวิเคราะห์เพื่อการรักษาลูกค้าสัมพันธ์ ทำให้องค์กรนั้นสามารถส่งแคมเปญหรือส่วนผสมทางการตลาดเพื่อให้ลูกค้ามีความสนใจสินค้าขององค์กร รวมทั้งให้สามารถรับรู้พฤติกรรมการซื้อของลูกค้าภายในร้าน หลักการวิเคราะห์แบ่งกลุ่มลูกค้านี้เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับธุรกิจทุกขนาดเพราะสามารถทำให้องค์กรเหล่านั้นสามารถรับรู้พฤติกรรมการซื้อของลูกค้าว่ากลุ่มไหนเป็นกลุ่มลูกค้าชั้นดี และกลุ่มไหนเป็นกลุ่มลูกค้าที่สามารถสร้างกำไรให้กับร้านค้าได้ เพื่อให้สามารถตอบสนองกับกลุ่มลูกค้าเหล่านั้นได้มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้นงานวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาพฤติกรรมการซื้อสินค้าเสื้อผ้าสตรีมีครรภ์ ผ่านทางระบบอีคอมเมิร์ซโดยมี MamyAnn เป็นกรณีศึกษาทางร้านค้ามีการจัดจำหน่ายสินค้าผ่านระบบแอพพลิเคชั่นออนไลน์อย่างเช่น Facebook, Shopee, Line, TikTok รวมทั้งการนำเสนอสินค้าผ่านเว็บไซต์ทางร้านค้า งานวิจัยนี้ศึกษาลักษณะพฤติกรรมการซื้อสินค้าของลูกค้าของร้าน MamyAnn จากข้อมูลการทำธุรกรรมด้วยวิธีการทำเหมืองข้อมูลตามหลักการ Cross Industry Standard Data Mining (CRISP) โดยทำการศึกษาข้อมูลลูกค้า 12,641 ราย และใช้แนวคิดศึกษาพฤติกรรมการซื้อสินค้าของลูกค้าบนตัวแปรอาร์เอฟเอ็ม (RFM) ซึ่งสามารถแสดงข้อมูล การสั่งซื้อล่าสุด (Recency) ความถี่ในการซื้อ (Frequency) และมูลค่าในการซื้อสินค้า (Monetary) แล้วนำตัวแปรทั้งสามมาจัดกลุ่มด้วยโมเดลเคมีนส์ (K-Means) ผลลัพธ์ที่ได้สามารถแสดงกลุ่มลูกค้าออกเป็น 7 กลุ่มที่แตกต่างกัน ซึ่งถูกนำมาประเมินผลการจัดกลุ่ม โดยการลดลงผลรวมกำลังสองคลาดเคลื่อน (Sum Square Error) อยู่ที่ 12.098 และ ค่าคะแนนซิลูเอท (Silhouette Score) อยู่ที่ 0.405 การแสดงผลการจัดกลุ่มสามารถนำมาใช้ช่วยในการพิจารณาทางการตลาดเพื่อทำการส่งเสริมการขายให้กับกลุ่มลูกค้าและทำการรักษากลุ่มลูกค้าแต่ละกลุ่มที่แตกต่างกันออกไป ยกตัวอย่างเช่นนำไปใช้ในการส่งเสริมการทำการตลาดการส่งข้อความเชิญชวน จัดทำโปรโมชั่นสินค้าหรือส่วนลดนำเสนอให้กับลูกค้าแต่ละกลุ่มลูกค้าแต่ละประเภทอย่างเหมาะสม