การวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าเพื่อพยากรณ์การตอบสนองต่อแคมเปญการตลาดโดยใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูล

การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าจากแคมเปญการตลาดของร้านยาแห่งหนึ่ง โดยประยุกต์ใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Science) เพื่อจัดการแบ่งกลุ่มลูกค้าตามพฤติกรรมการซื้อสินค้า และศึกษาปัจจัยที่มีผลต่อการตอบสนองต่อแคมเปญ ข้อมูลที่ใช้ประกอบด้วยคุณลักษณะด้านประชากรศาสตร์ รายได้ โครงสร้างครอบครัว พฤติกรรมการซื้อ ช่องทางการซื้อ และการมีส่วนร่วมกับแคมเปญต่าง ๆ กระบวนการวิเคราะห์เริ่มต้นด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลเบื้องต้น (Exploratory Data Analysis: EDA) เพื่อทำความเข้าใจลักษณะและความสัมพันธ์ของตัวแปรต่าง ๆ ก่อนนำไปใช้ในการจัดกลุ่มลูกค้าด้วยเทคนิค RFM Analysis และอัลกอริทึมแบบไม่มีการสอน ได้แก่ K-Means และ DaviesBouldin Index (DBI) จากนั้นจึงสร้างแบบจำลองการพยากรณ์การตอบสนองของลูกค้าด้วยอัลกอริทึม Logistic Regression และ Random Forest โดยประเมินประสิทธิภาพของโมเดลด้วยดัชนีชี้วัด เช่น Accuracy, Precision, Recall และ AUC-ROC รวมถึงทดสอบแนวทางการปรับปรุงแคมเปญด้วยหลักการของ A/B Testing เพื่อวัดผลลัพธ์เชิงกลยุทธ์ที่เหมาะสมกับแต่ละกลุ่มลูกค้าผลการวิจัยพบว่าแนวทางการวิเคราะห์ที่ใช้ร่วมกันระหว่างเทคนิค EDA, clustering, Predictive Modeling และการทดสอบแคมเปญ ช่วยให้สามารถเข้าใจพฤติกรรมของลูกค้าในเชิงลึกจำแนกกลุ่มลูกค้าได้อย่างแม่นยำ และทำนายแนวโน้มการตอบสนองได้อย่างมีประสิทธิภาพ ปัจจัยสำคัญที่มีผลต่อการตอบสนอง ได้แก่ รายได้ อายุ ความถี่ในการซื้อผ่านช่องทางออนไลน์ และการมีส่วนร่วมกับแคมเปญก่อนหน้า ซึ่งผลลัพธ์เหล่านี้มีส่วนช่วยในการวางแผนกลยุทธ์ที่สามารถเพิ่มConversion และผลตอบแทนจากการลงทุนทางการตลาด (ROI) ได้อย่างมีนัยสำคัญ