
K-Means Clustering เป็นเครื่องมือที่ใช้ในการแบ่งกลุ่มลูกค้า เพื่อวิเคราะห์พฤติกรรมและปรับกลยุทธ์การตลาดให้ตรงจุด วันนี้ขอเชิญคุณแจน คุลิกา กิจสโชค Data Scientist จาก SCB TechX มาแชร์ 5 ขั้นตอนจัดกลุ่มลูกค้าที่นำไปใช้ได้จริงในทุกธุรกิจ โดยแต่ละขั้นมีรายละเอียดดังนี้ค่ะ

- กำหนดจำนวนกลุ่ม (K): เพียงเลือกจำนวนกลุ่มที่ต้องการ เช่น แบ่งลูกค้าเป็นกลุ่มที่ซื้อมาก, ซื้อน้อย หรือมีความภักดีสูง โดยใช้เทคนิคต่างๆ เช่น Elbow Method หรือ Silhouette Score มาช่วยในการเลือกจำนวนกลุ่มที่เหมาะสม
- สุ่มเลือกจุดศูนย์กลาง (Centroids): เลือกจุดศูนย์กลางแบบสุ่มเพื่อใช้เป็นตัวแทนของแต่ละกลุ่มในการสร้างโมเดล
- จัดกลุ่มข้อมูล: ใช้ Euclidean Distance คำนวณระยะห่างระหว่างข้อมูลลูกค้าและจุดศูนย์กลางแต่ละกลุ่ม(ที่ได้จากข้อ2) จากนั้นจัดกลุ่มลูกค้าตามระยะทางที่ใกล้ที่สุด เช่น ลูกค้าที่มียอดซื้อสูงจะถูกจัดกลุ่มเข้ากับ Centroid ที่มีค่าเฉลี่ยยอดซื้อสูง
- ปรับจุดศูนย์กลาง: คำนวณจุดศูนย์กลางใหม่โดยหาค่าเฉลี่ยของข้อมูลในแต่ละกลุ่ม เพื่อให้ตำแหน่งของ Centroid ใหม่สะท้อนถึงลักษณะของข้อมูลในกลุ่มนั้นๆ
- ทำซ้ำจนกว่ากลุ่มจะเสถียร: ทำซ้ำขั้นตอนการจัดกลุ่มและปรับจุดศูนย์กลางจนกว่าจุดศูนย์กลางจะไม่เปลี่ยนแปลง ซึ่งหมายถึงกลุ่มที่ได้มีความเสถียรและเหมาะสม

จากการแบ่งลูกค้าเป็นกลุ่มที่มีพฤติกรรมคล้ายกันแบบละเอียดนี้ ส่งผลให้กลยุทธ์ธุรกิจตอบโจทย์ความต้องการของลูกค้ามากขึ้น แคมเปญการตลาดตรงใจ ยอดขายสูงขึ้น และเพิ่มโอกาสทางธุรกิจได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ท้ายนี้บริษัท SCB TechX ให้บริการด้านการจัดการข้อมูลแบบครบวงจร TechX Data & AI Solutions ที่คิดค้นและออกแบบโดยผู้เชี่ยวชาญที่มีประสบการณ์ตรงในการพัฒนา และ Deliver Data ให้แก่องค์กรชั้นนำมากมาย
สอบถามข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่ contact@scbtechx.io
อ่านรายละเอียดเพิ่มเติมที่ https://bit.ly/3Q2a9vd