Author: Watcharapol-Frong
-
CRM Campaign Response Project – Data Analysis & Power BI Dashboard
โปรเจกต์นี้เป็นการวิเคราะห์ประสิทธิภาพของแคมเปญการตลาดในกลุ่มลูกค้าต่าง ๆ โดยใช้ข้อมูลสมมุติจากระบบ CRMฉันใช้เครื่องมืออย่าง SQL, Python และ Power BI เพื่อเตรียมข้อมูล วิเคราะห์รูปแบบ และสร้างแดชบอร์ดแสดงผลลัพธ์ เช่น ROI และ Conversion Rate รวมถึงการวิเคราะห์ทางสถิติเพื่อหาความแตกต่างและความสัมพันธ์ของข้อมูลในเชิงลึกแม้ข้อมูลจะไม่ใช่ของจริง แต่ทุกขั้นตอนสะท้อนกระบวนการวิเคราะห์ CRM ที่เกิดขึ้นจริงในงานด้าน Data Analytics Dataset Description Process โปรเจกต์นี้ดำเนินการตามขั้นตอนที่เป็นระบบ เพื่อให้ได้ข้อมูลที่พร้อมวิเคราะห์ และสร้างเครื่องมือสื่อสารผลลัพธ์ที่เข้าใจง่าย นำเข้าข้อมูล (Data Acquisition) ข้อมูลเราจะดำเนินการนำขึ้นบน MySQL (AWS RDS)โดยการใช้ Beekeeper Studio และ SQL เพื่อสร้างตารางบน Database และนำข้อมูล CSV ไป Map บน AWS RDS พร้อมทำ Data Validation (ตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล) และ Data…
-
There’s No Such Thing As a Free Lunch
“ฟรี” มักจะเป็นคำที่ดึงดูดสายตาได้ดีที่สุดในทุกโฆษณา แต่ในทางเศรษฐศาสตร์แล้ว ไม่มีอะไรได้มาฟรีจริง ๆ เป็นเหตุผลที่เราควร “คิดให้ลึกๆ” ก่อนรับสิ่งที่ดูเหมือนจะฟรี The Law of Economics: Everything Costs “กฎของเศรษฐศาสตร์: ทุกอย่างมีต้นทุน”“There’s No Such Thing As a Free Lunch” เป็นวลีที่ใช้บ่อยในเศรษฐศาสตร์ ที่สอนเราให้รู้ว่า แม้สิ่งใดจะดูเหมือนได้มาเปล่า ๆ แต่มันก็มีต้นทุนซ่อนอยู่เสมอ ไม่ว่าจะเป็นเวลา โอกาส หรือข้อมูลส่วนตัว แนวคิดนี้ช่วยให้เราเข้าใจและประเมิน ‘ของฟรี’ ในชีวิตประจำวันได้อย่างมีสติและเหตุผลมากขึ้น ลองคิดง่ายๆ ว่า ทั้งหมดนี้มีสิ่งที่เราต้อง “จ่าย” อยู่เสมอ แม้มันจะไม่ใช่เงินโดยตรงก็ตาม Deep-Seated Concept “There’s No Such Thing As a Free Lunch” ไม่ใช่แค่คำพูดติดปาก แต่เป็นแนวคิดที่ฝังลึกในเศรษฐศาสตร์แม้จะไม่ใช่กฎทางคณิตศาสตร์หรือสมการ แต่เป็นหลักการเชิงตรรกะที่สะท้อนว่า ทุกการเลือกต้องมีสิ่งที่แลกมาเสมอ เพราะทรัพยากรในโลกมีจำกัด แนวคิดนี้เชื่อมโยงกับหลักการสำคัญ เช่น แนวคิดนี้มีต้นกำเนิดจากนักเศรษฐศาสตร์สายเสรีนิยม…
-
Economic Thinking for Customer Segmentation with RFM & ML
การเข้าใจลูกค้าไม่ใช่แค่เรื่องของการดูตัวเลขหรือกราฟเท่านั้น แต่เป็นการเข้าใจ “พฤติกรรมมนุษย์” ซึ่งเศรษฐศาสตร์ช่วยให้เราคิดวิเคราะห์ได้ลึกขึ้น ในฐานะคนที่มีความรู้เศรษฐศาสตร์ และการใช้ Data ในการวิเคราะห์ฉันพบว่าแนวคิดทางเศรษฐศาสตร์นั้นเสริมพลังให้กับการวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าได้อย่างน่าสนใจ ทฤษฎีเศรษฐศาสตร์ สู่การวิเคราะห์ลูกค้าด้วย RFM และ ML ทฤษฎีเศรษฐศาสตร์พฤติกรรม นอกจาก 3 แนวคิดที่กล่าวไป ยังมีทฤษฎีอื่น ๆ เช่น Mental Accounting, Anchoring Effect และ Status Quo Bias ที่สามารถนำมาประยุกต์ใช้ได้ ขึ้นอยู่กับบริบทและเป้าหมายของธุรกิจบทความนี้จึงคัดเลือกเฉพาะแนวคิดที่เชื่อมโยงกับ RFM ได้ชัดเจนและนำไปใช้ได้จริง หลังจากเข้าใจมุมมองเศรษฐศาสตร์พฤติกรรมแล้ว เรามาดูกันว่า RFM Model คืออะไร และสามารถนำไปใช้วิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้าได้อย่างไร การวิเคราะห์ลูกค้าด้วย RFM Model RFM คือวิธีวัดพฤติกรรมของลูกค้าใน 3 ด้าน: เราสามารถใช้ RFM เพื่อหาลูกค้ากลุ่มสำคัญ (Top 20%) ตามหลักเศรษฐศาสตร์ Pareto 80/20: 80% ของรายได้มาจาก…
-
Customer Segmentation & ML Model
ในโลกของธุรกิจที่มีการแข่งขันสูง การทำความเข้าใจลูกค้าอย่างลึกซึ้งเป็นกุญแจสำคัญที่ช่วยขับเคลื่อนการเติบโตและสร้างความสัมพันธ์ในระยะยาวโปรเจกต์นี้มีเป้าหมายในการ วิเคราะห์และแบ่งกลุ่มลูกค้า (Customer Segmentation) โดยใช้เทคนิค RFM Analysis และพัฒนา โมเดล Machine Learning (Decision Tree) เพื่อช่วยในการจำแนกกลุ่มลูกค้าในอนาคตได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ Dataset Description Segment พิจารณาจากพฤติกรรม Recency และ Frequency เป็นหลัก โดย Monetary ใช้ในขั้นวิเคราะห์เชิงลึกเท่านั้น เพราะจากการวิเคราะห์พบว่า Monetary มีความแตกต่างระหว่างกลุ่มน้อยกว่าพฤติกรรมด้านเวลาและความถี่ Process เพื่อให้ได้โมเดลที่สามารถจำแนกกลุ่มลูกค้าได้อย่างแม่นยำและเชื่อถือได้ เราได้ออกแบบกระบวนการวิเคราะห์เชิงระบบ การแบ่งข้อมูล (Data Splitting) ข้อมูลทั้งหมดถูกแบ่งออกเป็น 2 ชุด การฝึกโมเดลและตรวจสอบความแม่นยำ (Model Training & Validation)ในชุดฝึก เราใช้เทคนิค K-Fold Cross Validation เพื่อเพิ่มความเสถียรและลดความเอนเอียงของโมเดล โดยทำการฝึกโมเดล 3 รูปแบบ ได้แก่: การใช้ K-Fold ทำให้มั่นใจได้ว่าผลลัพธ์ไม่ได้ขึ้นอยู่กับการแบ่งข้อมูลเพียงครั้งเดียว แต่ได้รับการประเมินจากหลายชุดย่อยอย่างเป็นระบบ การทดสอบและประเมินผล (Model Evaluation)เรานำไปทดสอบกับชุดข้อมูลที่กันไว้ (Testing Set) โดยพิจารณาจาก ความแม่นยำ (Accuracy) และ ความเสถียรของโมเดล ในการทำนายกลุ่มลูกค้า Applied ML Models ML…