การจัดกลุ่มลูกค้า (Customer Segmentation) เป็นหนึ่งในเทคนิคในการทำการตลาด จัดกลุ่มลูกค้าตามลักษณะหรือพฤติกรรมที่คล้ายคลึงกัน เพื่อสร้างกลยุทธ์การตลาดที่ตรงกับความต้องการของแต่ละกลุ่ม สำหรับการจัดกลุ่มลูกค้าโดยใช้ AI และ Machine Learning นั้น มีโมเดลที่นิยมใช้หลายแบบ

แหล่งที่มาภาพประกอบ: https://cdn.pixabay.com/photo/2020/08/09/14/25/business-5475661_1280.jpg

โมเดลที่นิยมใช้มี ดังนี้

1. K-Means Clustering: เป็นวิธีการจัดกลุ่มที่ใช้บ่อยที่สุด โดยจะทำการแบ่งข้อมูลลูกค้าออกเป็นกลุ่ม ข้อมูลในแต่ละกลุ่มจะมีความคล้ายคลึงกันสูงสุดและแตกต่างจากกลุ่มอื่น ๆ
2. Hierarchical Clustering: เป็นการจัดกลุ่มแบบลำดับชั้น โดยการสร้างโครงสร้างต้นไม้ (Dendrogram) ที่แสดงการจัดกลุ่มจากระดับย่อยไปยังระดับสูงสุด สามารถเลือกระดับการจัดกลุ่มได้ตามต้องการ
3. DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise): เป็นการจัดกลุ่มที่ไม่จำเป็นต้องระบุจำนวนกลุ่มล่วงหน้า สามารถจัดกลุ่มข้อมูลที่มีความไม่สม่ำเสมอหรือมีรูปทรงที่ซับซ้อนได้
4. Gaussian Mixture Models (GMM): เป็นวิธีการจัดกลุ่มที่อิงตามการแจกแจงแบบปกติ (Gaussian Distribution) โดยข้อมูลแต่ละจุดจะมีความเป็นไปได้ที่จะอยู่ในกลุ่มใดกลุ่มหนึ่งตามการแจกแจง
5. Self-Organizing Maps (SOM): เป็นโครงข่ายประสาทเทียม (Neural Network) ใช้ในการจัดกลุ่มข้อมูลแบบไม่ต้องสอน (Unsupervised Learning)
6. Latent Dirichlet Allocation (LDA): เป็นโมเดลการจัดกลุ่มแบบที่ใช้ในข้อมูลข้อความ แต่สามารถประยุกต์ใช้ในการจัดกลุ่มลูกค้าได้ โดยการระบุ หัวข้อ หรือ เทรนด์ ที่ลูกค้าต่าง ๆ สนใจ

สรุป

การจัดกลุ่มลูกค้าเป็นขั้นตอนสำคัญในการทำการตลาด เพื่อให้สามารถพัฒนากลยุทธ์การตลาดที่ตรงเป้าหมายมากขึ้น มีโมเดลหลายแบบที่ใช้ในการจัดกลุ่มลูกค้า แต่ละโมเดลมีความเหมาะสมกับลักษณะข้อมูลที่ต่างกัน การเลือกใช้โมเดลใดขึ้นอยู่กับลักษณะข้อมูลและความต้องการของการวิเคราะห์