Machine learning-driven insights for customer segmentation and hyper-personalization in e-commerce

Abstract

งานวิจัยนี้จัดทาขึ้นเพื่อศึกษาการประยุกต์ใช้เทคนิคแมชชีนเลิร์นนิ่งเพื่อพัฒนาการ แบ่งกลุ่มลูกค้าและการสร้างแบบจำลองเพื่อการทำนายพฤติกรรมการจับจ่ายสินค้าในธุรกิจด้าน อีคอมเมิร์ซ โดยได้พัฒนา กรอบแนวคิด Hybrid ML Customer Engagement System (HMCES) ขึ้นมา งานวิจัยนี้ใช้แนวทางการวิจัยแบบผสมผสาน ซึ่งรวมการวิเคราะห์เชิงปริมาณและเชิงคุณภาพ เพื่อให้ได้ความเข้าใจที่ครอบคลุมเกี่ยวกับคำถามวิจัย ในส่วนการวิเคราะห์เชิงปริมาณนั้น งานวิจัยนี้ ได้ประเมินประสิทธิภาพของอัลกอริทึม ในการแบ่งกลุ่มลูกค้า รวมถึงประเมินความแม่นยำของการ สร้างแบบจำลองการทานายพฤติกรรมการจับจ่ายสินค้าของลูกค้า เช่น XGBoost และ Random Forests กรอบแนวคิด HMCES จะช่วยให้ธุรกิจด้านอีคอมเมิร์ซสามารถจำแนกกลุ่มลูกค้าได้ ซึ่งจะ เป็นผลให้เกิดการรักษาลูกค้าผ่านกลยุทธ์และยังสร้างประสบการณ์ให้แก่ลูกค้าแบบเฉพาะบุคคล ใน ขณะเดียวกันก็มีการเก็บข้อมูลเชิงคุณภาพผ่านการสัมภาษณ์ผู้เชี่ยวชาญและการสำรวจความคิดเห็น ลูกค้า เพื่อให้ได้มุมมองเชิงลึกเกี่ยวกับการนำไปใช้จริงและศักยภาพของกลยุทธ์เหล่านี้ กรอบ แนวคิดนี้ช่วยให้สามารถเปรียบเทียบแบบจำลองแบบดั้งเดิมกับโมเดลแมชชีนเลิร์นนิ่งได้อย่าง ครอบคลุม โดยเน้นย้ำถึงความสามารถในการปรับขนาด ประสิทธิภาพ และความแม่นยำที่เหนือกว่า ของโมเดลแมชชีนเลิร์นนิ่งในการจัดการกับข้อมูลขนาดใหญ่และความสัมพันธ์ที่ซับซ้อน งานวิจัยนี้ ให้ข้อมูลเชิงทฤษฎีและเชิงปฏิบัติที่มีค่าสำหรับธุรกิจที่ต้องการปรับปรุงกลยุทธ์การตลาดในยุค ดิจิทัล