เปิดสูตรลับการตลาดธนาคารด้วย Data Science
🧠 การแบ่งกลุ่มลูกค้าธนาคารด้วย Data Science และ Machine Learning เพื่อการทำการตลาดแบบเฉพาะบุคคล (Personalization) มีเทคนิคที่หลากหลาย ในบทความนี้ จะพูดถึงเทคนิคกลุ่มต่างๆ ดังนี้
1. การทำ Clustering (การแบ่งกลุ่มแบบไม่ต้องมี Label)
เทคนิคยอดนิยม
- K-Means Clustering: แบ่งลูกค้าเป็น k กลุ่มจากพฤติกรรม เช่น การใช้จ่าย การทำธุรกรรม ฯลฯ
- Hierarchical Clustering: แสดงความสัมพันธ์ของกลุ่มลูกค้าในรูปแบบต้นไม้ (dendrogram)
- DBSCAN: ค้นหากลุ่มที่มีความหนาแน่นของข้อมูลสูง และตรวจจับลูกค้าเฉพาะกลุ่มหรือ outlier ได้ดี
2. การลดมิติของข้อมูล (Dimensionality Reduction)
เพื่อให้การแบ่งกลุ่มและการแสดงผลง่ายขึ้น
- PCA (Principal Component Analysis): ลดจำนวนตัวแปรโดยยังคงความหลากหลายของข้อมูลไว้
- t-SNE / UMAP: สำหรับการแสดงผลข้อมูลลูกค้าแบบ 2D หรือ 3D
3. การเรียนรู้แบบมี Label (Supervised Learning)
ถ้ามีข้อมูลกลุ่มเป้าหมายชัดเจน เช่น ลูกค้ามีแนวโน้ม churn หรือไม่
- Random Forest, XGBoost, Logistic Regression: ใช้ทำนายประเภทของลูกค้าหรือพฤติกรรมที่ต้องการ
4. การแบ่งตามพฤติกรรม (Behavioral Segmentation)
โดยใช้ข้อมูลธุรกรรม เช่น
- RFM (Recency, Frequency, Monetary): วิเคราะห์ลูกค้าตามความถี่ การใช้เงิน และระยะเวลาซื้อครั้งล่าสุด
- ช่องทางการใช้งาน (ออนไลน์, แอป, สาขา): วิเคราะห์รูปแบบการใช้งานของลูกค้า
5. การแบ่งตามข้อมูลประชากรและจิตวิทยา (Demographic & Psychographic Segmentation)
ผสมข้อมูล
- เพศ, อายุ, รายได้, พื้นที่อาศัย (Demographic)
- ความสนใจ, ทัศนคติ, พฤติกรรม (Psychographic)
6. การใช้ NLP (Natural Language Processing)
วิเคราะห์ข้อความจาก
- ข้อความรีวิวลูกค้า, คำร้องเรียน, การพูดคุยผ่าน Call Center
- แยกกลุ่มลูกค้าจากอารมณ์ ความคิดเห็น หรือปัญหาที่พบ
7. การคำนวณมูลค่าตลอดชีพของลูกค้า (Customer Lifetime Value - CLV)
- ใช้โมเดลทางสถิติ เช่น survival analysis, regression เพื่อทำนายมูลค่าของลูกค้าในอนาคต
8. Propensity Modeling (โมเดลความน่าจะเป็นในการกระทำ)
- ทำนายความน่าจะเป็นที่ลูกค้าจะซื้อสินค้าหรือเลิกใช้บริการ
- ใช้สำหรับแบ่งกลุ่มลูกค้าเป้าหมายให้เหมาะสมกับแคมเปญ
9. การใช้ Hybrid Models (โมเดลผสม)
- เช่น: ใช้ K-Means แบ่งกลุ่ม แล้วใช้ Random Forest ทำนายพฤติกรรมภายในแต่ละกลุ่ม
10. เครื่องมือที่นิยมใช้
- ภาษาโปรแกรม: Python (เช่น scikit-learn, pandas), R
- Big Data: Apache Spark, Hadoop
- CRM Integration: เชื่อมกับระบบ CRM เพื่อส่งต่อกลุ่มลูกค้าไปยังทีมการตลาด
******
ตัวอย่าง การเขียน Python เพื่อแบ่งกลุ่มลูกค้าแบบ RFM ผู้สนใจลงทะเบียนเรียนได้ที่ -> คอร์ส Python ภาษาไทย
