Customer Look-alike Model

ค้นหาลูกค้าที่มีคุณค่าสูงสุด โดยใช้ Customer Look-alike Model

ในทางธุรกิจ การทราบถึงลูกค้าที่มีคุณค่า (Value) สูงสุด โดยการวิเคราะห์คุณลักษณะและพฤติกรรมของลูกค้ากลุ่มนี้ สามารถนำไปพัฒนากลยุทธ์การตลาดที่มุ่งเป้าหมาย ในการหาลูกค้ารายใหม่ที่มีลักษณะคล้ายคลึงกัน เรียกว่า การสร้าง Customer Look-alike Model (ลูกค้าลักษณะเดียวกัน) นำไปใช้ในการทำนาย (Prediction) เพื่อระบุลูกค้าใหม่ที่มีคุณสมบัติคล้ายคลึงกับลูกค้าที่มีคุณค่าสูงสุด

ใน Blog นี้ จะพูดถึงขั้นตอนการสร้าง Model โดยใช้ Python

ขั้นตอนที่ 1: ระบุลูกค้าเป้าหมายที่มีคุณค่าสูงสุด

เป็นการกำหนดว่า "ลูกค้าที่มีคุณค่า" หมายถึงอะไรสำหรับธุรกิจของเรา อาจขึ้นอยู่กับตัวชี้วัดเช่น รายได้ตลอดอายุการใช้งาน (Lifetime Revenue) กำไร (Profitability) การมีส่วนร่วม (Engagement) หรือตัวชี้วัดอื่นๆ ที่สำคัญ

ขั้นตอนที่ 2: เก็บรวบรวมและเตรียมข้อมูล

รวบรวมข้อมูลทั้งกลุ่มลูกค้าที่มีคุณค่าสูงสุด เป้าหมาย และ ฐานลูกค้าทั้งหมด ตัวอย่างข้อมูล เช่น Demographics ประวัติการซื้อ ตัวชี้วัดการมีส่วนร่วม และคุณลักษณะอื่นๆ ที่เกี่ยวข้อง ทำความสะอาด (Data Cleaning) และเตรียมข้อมูล (Data Preparation) เพื่อให้พร้อมสำหรับการสร้าง Model

ขั้นตอนที่ 3: สร้าง Customer Look-alike Model

มี Machine Learning Techniques หลายวิธีที่สามารถใช้สำหรับการสร้าง Model ได้ วิธีทหนึ่งที่ได้รับความนิยม คือ Logistic Regression แสดงตัวอย่าง Framework โดยใช้ Python ดังนี้

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split

# Load ข้อมูลลูกค้าเป็น DataFrame
customer_data = pd.read_csv('customer_data.csv')

# กำหนดตัวแปรเป้าหมาย (1 = ลูกค้าที่มีคุณค่า, 0 = ไม่ใช่ลูกค้าที่มีคุณค่า)
customer_data['is_high_value'] = (customer_data['lifetime_revenue'] > 10000).astype(int)

# แบ่งข้อมูลเป็นชุดการฝึกและชุดทดสอบ
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(customer_data.drop('is_high_value', axis=1), 
                                                    customer_data['is_high_value'], 
                                                    test_size=0.2, 
                                                    random_state=42)

# Train Logistic Regression Model
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# ประเมินประสิทธิภาพของ Model ที่ Test Data
print('Test set accuracy:', model.score(X_test, y_test))

ตัวอย่างนี้ จะ Train Logistic Regression Model เพื่อทำนายว่าลูกค้าเป็น "ลูกค้าที่มีคุณค่า" หรือไม่ โดยใช้ Features ต่างๆ ในข้อมูล ค่าสัมประสิทธิ์ของ Model สามารถใช้ระบุ Features หลัก ในการหาลูกค้าที่มีคุณค่าสูงสุด

ขั้นตอนที่ 4: นำ Model ไปใช้กับลูกค้า Prospect รายใหม่

สามารถนำ Model มาใช้กับลูกค้า Prospect รายใหม่เพื่อระบุว่าใครมีลักษณะคล้ายคลึงกับลูกค้าที่มีคุณค่าสูงที่สุด จะช่วยให้ทีมการตลาดสามารถมุ่งเป้าไปลูกค้า Prospect ที่มีศักยภาพมากที่สุด

ตัวอย่างการดำเนินการโดยใช้ Python

# Load ข้อมูลลูกค้า Prospect รายใหม่
new_prospects = pd.read_csv('new_prospects.csv')

# ใช้ Model ที่พัฒนาเพื่อให้คะแนนลูกค้า Prospect รายใหม่
new_prospects['likelihood_of_value'] = model.predict_proba(new_prospects)[:, 1]

# เรียงลำดับลูกค้า Prospect ตามความน่าจะเป็นของคุณค่าที่สูงที่สุด
top_prospects = new_prospects.sort_values('likelihood_of_value', ascending=False)

โดยการมุ่งเป้าไปที่ลูกค้า Prospect ที่มีแนวโน้มที่จะเป็นลูกค้าที่มีคุณค่ามากที่สุด เราสามารถเพิ่มผลตอบแทนการลงทุน (ROI : Return of Investment) ของแคมเปญการตลาดและทำให้ธุรกิจเติบโตได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

หมายเหตุ : บทความนี้ เขียนร่วมกับ Claude.ai (Haiku) โดยใช้ Prompt ดังนี้

As a data scientist, please write a blog of customer look-alike with python code.