การพัฒนากลยุทธ์ทางการตลาดโดยใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลในการจัดกลุ่มลูกค้าตามพฤติกรรมการซื้อสินค้า

งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาการใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อนำไปจัดกลุ่มลูกค้าตามพฤติกรรมการซื้อสินค้า และนำไปพัฒนากลยุทธ์ทางการตลาดของบริษัทแห่งหนึ่ง โดยศึกษาตามกรอบการทำเหมืองข้อมูล CRISP-DM โดยการนำข้อมูลการซื้อสินค้ามาประยุกต์ใช้กับเทคนิคการวิเคราะห์ RFM เป็นการวิเคราะห์คุณค่าลูกค้าจากพฤติกรรมการซื้อของลูกค้า แล้วจึงนำข้อมูลนั้นไปทำการศึกษาการแบ่งกลุ่มด้วยอัลกอริทึมแบบไม่มีการเรียนรู้ K-means และ DBSCAN โดยการปรับค่า Parameter ต่าง ๆ เพื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพการแบ่งกลุ่ม โดยการใช้ Elbow method และ ดัชนี Davies-Bouldin ในการวัดประสิทธิภาพผลลัพธ์จากการจัดกลุ่มจากพฤติกรรมการซื้อโดยใช้เทคนิค RFM Analysis พบกว่าการวิเคราะห์แบ่งลูกค้าด้วยอัลกอริทึม K-means มีประสิทธิภาพสูงกว่าการแบ่งกลุ่มด้วยอัลกอริทึม DBSCAN โดยจำนวนกลุ่มที่เหมาะสมในการแบ่งกลุ่มของข้อมูลพฤติกรรมการสั่งซื้อชุดนี้คือ 3 กลุ่ม ได้แก่ กลุ่มที่ 1 หรือกลุ่ม Gold เป็นกลุ่มของลูกค้าที่มีลักษณะกลับมาซื้อเป็นประจำ ความถี่ในการซื้อสูงถึงปานกลาง และมีมูลค่าการซื้อสูงถึงปานกลาง กลุ่มที่ 2 หรือกลุ่ม Silver เป็นกลุ่มลูกค้าที่มีลักษณะกลับมาซื้อเป็นประจำ มีจำนวนรายการที่ซื้อต่ำ และมีมูลค่าการซื้อต่ำ กลุ่มที่ 3 หรือกลุ่ม Bronze เป็นกลุ่มที่มีลักษณะเป็นลูกค้าที่ไม่ได้มีการซื้อนานแล้ว หรือเป็นลูกค้าขาจรซึ่งมีจำนวนรายการที่ซื้อน้อยโดยนำผลลัพธ์การจัดกลุ่มมาใช้พัฒนากลยุทธ์ทางการตลาดเพื่อส่งเสริมการขาย พัฒนาความสัมพันธ์และสร้างกิจกรรมทางการตลาดได้อย่างเหมาะสมตามการจัดกลุ่มที่จัดได้ต่อไป