การพัฒนาระบบแนะนำสินค้าสำหรับลูกค้าองค์กรด้วยเทคนิค hybrid recommendation โดยใช้ Weighted RFM Score

การวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาระบบแนะนำสินค้าสำหรับลูกค้าประเภทองค์กรโดยใช้แนวทาง Hybrid Recommendation ซึ่งผสานเทคนิค Collaborative Filtering และ Content-Based Filtering เข้าด้วยกัน และใช้ RFM (Recency, Frequency, Monetary) สำหรับการแบ่งกลุ่มลูกค้า โดยนำค่า Weighted RFM Score มาใช้แทนค่า Rating ในรูปแบบ Implicit Feedback ภายในโมเดล Collaborative Filtering ซึ่งระบบแนะนำสินค้าในงานวิจัยนี้ ใช้ Collaborative Filtering เป็นกลไกหลักในการแนะนำสินค้า และใช้ Content-Based Filtering เป็นกลไกสำรองสำหรับลูกค้าที่ไม่มีประวัติการซื้อในฐานข้อมูล ทำการกรองข้อมูลให้เหลือ Top 10 สินค้า และประเมินประสิทธิภาพโดยใช้ตัวชี้วัด Precision@5, Recall@5 และ Hit Rate@5ผลการวิจัยพบว่า Content-Based Filtering ให้ผลลัพธ์โดยรวมดีกว่า Hybrid Recommendation System เนื่องจาก dataset ที่ใช้ถูกจำกัดเฉพาะ Top 10 สินค้า และลูกค้าประจำ ทำให้ความหลากหลายของสินค้าและลูกค้ายังไม่มากพอ ผลการศึกษานี้สามารถใช้เป็นแนวทางในการพัฒนาระบบแนะนำสินค้า ในบริบทลูกค้าองค์กรอย่างมีประสิทธิภาพต่อไป