การทำ Customer Targeting ด้วยหลักการ Causal Inference ML

สวัสดีค่ะ,, ในบทความนี้นิกจะแนะนำให้ทุกท่านรู้จักกับเทคนิคที่เกี่ยวข้องกับการทำ Customer Targeting ด้วยหลักการของ Causal Machine Learning โดยเราจะมุ่งเน้นไปที่การระบุลูกค้าที่มีแนวโน้มจะตอบสนองต่อการส่งเสริมการขายหรือการตลาดของเรา โดยเฉพาะเมื่อได้รับข้อเสนอที่เป็นสิ่งจูงใจหรือการปฏิบัติที่แตกต่างจากลูกค้าอื่นๆ เพื่อค้นหากลุ่มเป้าหมายในการทำการตลาดให้ถูกกลุ่มค่ะ^^

ซึ่งในยุคที่ข้อมูลมีบทบาทสำคัญในทุกด้านของธุรกิจ การใช้ข้อมูลเพื่อวิเคราะห์และทำการตลาดอย่างมีประสิทธิภาพจึงกลายเป็นสิ่งที่จำเป็นมากขึ้นเรื่อยๆ บทความนี้เลยจะเป็นการเล่าถึงการใช้ Uplift Modeling ซึ่งเป็นหนึ่งในเทคนิคที่เหมาะที่จะใช้วิเคราะห์งานด้านการตลาดที่มุ่งเน้นไปที่การระบุลูกค้าที่จะตอบสนองต่อแคมเปญหรือข้อเสนอพิเศษเฉพาะกลุ่ม เนื่องจากการตลาดเหล่านี้มักมีค่าใช้จ่ายสูงในการทำ ทำให้การจัดสรรทรัพยากรให้มีประสิทธิภาพเป็นสิ่งสำคัญในการสร้างผลตอบแทนที่สูงสุดนั่นเองค่ะ

#1 หลักการ Causal ML เพื่อทำ Customer Targeting คืออะไร?

Causal ML คือแนวคิดของ Causal Inference หรือการอนุมานเชิงสาเหตุ ที่จะมาช่วยในการคาดการณ์ว่าการกระทำบางอย่าง เช่น การให้ส่วนลด การส่งโฆษณา หรือการนำเสนอโปรโมชั่น จะส่งผลต่อพฤติกรรมของลูกค้าอย่างไร

ซึ่งแตกต่างจากการสร้างแบบจำลองการทำนายทั่วไปที่มุ่งเน้นเพียงการคาดการณ์ผลลัพธ์ของลูกค้า เช่น ความน่าจะเป็นที่ลูกค้าจะซื้อสินค้า โดยเราจะใช้เทคนิค Uplift Modeling เจาะลึกไปที่การวิเคราะห์ความแตกต่างระหว่างพฤติกรรมของลูกค้าที่ได้รับการเสนอสิ่งจูงใจ (เช่น ส่วนลดหรือโปรโมชั่น) กับลูกค้าที่ไม่ได้รับข้อเสนอนั้น

ซึ่ง เป้าหมายของ Uplift Modeling คือการหากลุ่มลูกค้า หรือ Customer Targeting ที่จะมีแนวโน้มที่จะทำการซื้อสินค้าหรือบริการเพิ่มขึ้น เมื่อได้รับสิ่งจูงใจ ที่เราจะไม่เพียงแต่ทำนายว่าลูกค้าคนใดจะซื้อสินค้า แต่เราจะพยายามตอบให้ได้ว่ากลุ่มลูกค้าใดที่การตลาดแบบเฉพาะเจาะจง เช่น การให้ส่วนลดหรือการส่งเสริมการขายแบบพิเศษ ซึ่งหมายถึงทำให้เกิดการตอบสนองที่เพิ่มขึ้น หรือ “Uplift” ในการซื้อสินค้าค่ะ

ดังนั้นการทำ Uplift Modeling ตามหลักการ Causal ML จึงเหมาะสมอย่างยิ่งสำหรับการจัดสรรงบประมาณทางการตลาดให้เกิดประโยชน์สูงสุด เพราะช่วยให้เราทำนายได้ว่าลูกค้ากลุ่มใดจะมีแนวโน้มที่จะตอบสนองต่อแคมเปญทางการตลาดเมื่อได้รับการกระตุ้นโดยเฉพาะ

Uplift Modeling เพื่อทำ Customer Targeting แตกต่างจาก Predictive Modeling อย่างไร?

ซึ่งหลายท่านน่าจะคุ้นเคยกับการตลาดแบบ Predictive Modeling กันอยู่แล้ว แต่สิ่งที่ทำให้ Uplift Modeling แตกต่างจาก Predictive Modeling ทั่วไปคือการโฟกัสที่ผลกระทบมากกว่าทำนายผลลัพธ์โดยตรง Predictive Modeling ที่เน้นการทำนายผลลัพธ์บางอย่าง เช่น ความน่าจะเป็นที่ลูกค้าจะซื้อสินค้า แต่ไม่สามารถบอกได้ว่าการให้ส่วนลดหรือโปรโมชั่นจะส่งผลต่อการตัดสินใจซื้อนั้นหรือไม่

แต่สำหรับ Uplift Modeling มุ่งเน้นไปที่การวัดผลของการตลาด เช่น การโฆษณา การลดราคา หรือการส่งเสริมการขาย และวิเคราะห์ว่าลูกค้าจะตอบสนองต่อการตลาดนั้นๆ มากน้อยขนาดไหนค่ะ ยกตัวอย่างเช่น หากบริษัทต้องการส่งโปรโมชั่นส่วนลด 10% ให้กับลูกค้า Uplift Modeling จะช่วยตอบคำถามสำคัญ เช่น

  • “ลูกค้าคนไหนที่จะซื้อเฉพาะเมื่อได้รับส่วนลดนี้เท่านั้น?” หรือ
  • “ลูกค้าคนไหนที่ไม่จำเป็นต้องได้รับส่วนลดก็จะซื้ออยู่แล้ว?”

และด้วยข้อมูลเหล่านี้ บริษัทสามารถปรับแคมเปญทางการตลาดได้อย่างมีประสิทธิภาพ ลดการให้สิทธิพิเศษเกินจำเป็นและเพิ่มอัตราการตอบสนองจากลูกค้าที่มีแนวโน้มสูงที่จะซื้อสินค้าหลังได้รับข้อเสนอพิเศษ โดยโมเดลนี้จะแบ่งลูกค้าออกเป็น 4 กลุ่มหลัก

การแบ่งกลุ่มลูกค้าใน Causal ML: Uplift Modeling

Uplift Modeling แบ่งกลุ่มลูกค้าที่เราจะทำ Customer Targeting ออกเป็น 4 กลุ่มหลัก ดังนี้

  1. Persuadables: กลุ่มลูกค้าที่จะตอบสนองต่อการกระตุ้นและทำการซื้อสินค้าเมื่อได้รับการส่งเสริมการขาย
  2. Sure Things: กลุ่มลูกค้าที่จะซื้อสินค้าทุกกรณี ไม่ว่าจะได้รับข้อเสนอหรือไม่
  3. Lost Causes: กลุ่มลูกค้าที่ไม่สนใจสินค้าหรือข้อเสนอใด ๆ และจะไม่ซื้อสินค้าถึงแม้จะได้รับการกระตุ้น
  4. Sleeping Dogs: กลุ่มลูกค้าที่มีโอกาสน้อยที่จะซื้อสินค้าเมื่อได้รับการกระตุ้น อาจเกิดจากการรับรู้เชิงลบต่อแคมเปญ

#2 การวิเคราะห์กลุ่มลูกค้าและการประยุกต์ใช้

หลักจากที่เราทำการแบ่งลูกค้าเป็น 4 ประเภทหลักๆ ลูกค้าแต่ละกลุ่มตามหลักการ Uplift Modeling มีรายละเอียดการตอบสนองต่อแคมเปญหรือสิ่งจูงใจต่างๆ ดังนี้

  1. Persuadables (ลูกค้าที่สามารถจูงใจได้)
    กลุ่มนี้คือกลุ่มลูกค้าหลักที่ Uplift Modeling มุ่งเน้น เพราะเป็นลูกค้าที่จะตอบสนองต่อสิ่งจูงใจ เช่น โปรโมชั่น ส่วนลด หรือข้อเสนอพิเศษ โดยจะทำการซื้อสินค้าหรือบริการเฉพาะเมื่อได้รับสิ่งจูงใจเหล่านี้ กล่าวได้ว่า การให้สิ่งจูงใจแก่ลูกค้ากลุ่มนี้จะช่วยเพิ่มยอดขายได้อย่างมีนัยสำคัญ ทำให้ลูกค้าเหล่านี้เป็นกลุ่มเป้าหมายที่สำคัญที่สุดในการทำการตลาด โดยพวกเราควรเน้นใช้ทรัพยากรทางการตลาดในกลุ่มนี้เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่คุ้มค่าที่สุด
  2. Sure Things (ลูกค้าที่จะซื้อสินค้าอยู่แล้ว)
    กลุ่มนี้ประกอบด้วยลูกค้าที่มีความตั้งใจจะซื้อสินค้าอยู่แล้วไม่ว่าจะได้รับสิ่งจูงใจหรือไม่ก็ตาม การมอบข้อเสนอหรือส่วนลดให้กับลูกค้ากลุ่มนี้จึงไม่จำเป็น เนื่องจากไม่ส่งผลต่อการตัดสินใจซื้อของพวกเขา การลงทุนทรัพยากรทางการตลาดในกลุ่มนี้จะถือว่าเป็นการใช้ทรัพยากรอย่างไม่คุ้มค่า เนื่องจากลูกค้าจะทำการซื้อโดยไม่จำเป็นต้องได้รับสิ่งจูงใจใด ๆ
  3. Lost Causes (ลูกค้าที่ไม่ตอบสนองต่อการตลาด)
    ลูกค้ากลุ่มนี้จะไม่ทำการซื้อสินค้าหรือบริการไม่ว่าจะได้รับสิ่งจูงใจหรือการส่งเสริมการขายใดๆ ซึ่ง Uplift Modeling ช่วยให้เราสามารถระบุลูกค้ากลุ่มนี้ได้อย่างชัดเจน เพื่อหลีกเลี่ยงการใช้ทรัพยากรในทางการตลาดที่สูญเปล่า การมอบข้อเสนอพิเศษให้กับกลุ่มนี้จึงไม่มีประโยชน์ เนื่องจากพวกเขาไม่มีความสนใจในการซื้อสินค้าหรือบริการใด ๆ เลย ถึงแม้จะได้รับการกระตุ้นทางการตลาด
  4. Sleeping Dogs (ลูกค้าที่ตอบสนองเชิงลบต่อการตลาด)
    ลูกค้ากลุ่มนี้มีความซับซ้อนมากกว่ากลุ่มอื่น ๆ เพราะอาจมีแนวโน้มที่จะหลีกเลี่ยงการซื้อสินค้าหรือบริการหากได้รับสิ่งจูงใจ การทำการตลาดแก่ลูกค้ากลุ่มนี้อาจทำให้ลูกค้ารู้สึกถูกกดดันหรือไม่พอใจ ซึ่งอาจนำไปสู่การปฏิเสธสินค้าหรือบริการ การระบุกลุ่ม Sleeping Dogs เป็นขั้นตอนสำคัญที่ช่วยป้องกันไม่ให้เราใช้กลยุทธ์ที่อาจทำให้ลูกค้ารู้สึกแย่ต่อแบรนด์ ดังนั้นกลยุทธ์ที่ดีที่สุดคือการไม่กระตุ้นลูกค้ากลุ่มนี้ค่ะ

#3 การใช้ Uplift Modeling ในการทำ Customer Targeting และการตลาด

Uplift Modeling ไม่เพียงช่วยในการระบุกลุ่มลูกค้าที่จะตอบสนองต่อการกระตุ้นเท่านั้นค่ะ แต่ยังช่วยให้เราสามารถจัดสรรงบประมาณทางการตลาดได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น เนื่องจากการกระตุ้นลูกค้าทุกคนโดยไม่คำนึงถึงผลกระทบทางบวกหรือทางลบจะทำให้เกิดการสิ้นเปลืองทรัพยากรและไม่ได้รับผลลัพธ์ที่คุ้มค่า การใช้ Uplift Modeling ตามหลักการ Causal ML ช่วยให้เราสามารถกำหนดได้ว่าลูกค้ากลุ่มไหนควรจะได้รับสิ่งจูงใจและลูกค้ากลุ่มไหนไม่ควรได้รับสิ่งจูงใจ

ตัวอย่างเช่น ในการทำแคมเปญส่งเสริมการขาย หากบริษัทต้องการลดต้นทุนและเพิ่มกำไรสูงสุด การใช้ Uplift Modeling จะช่วยให้สามารถเลือกกลุ่มลูกค้า Persuadables ซึ่งเป็นกลุ่มที่มีโอกาสสูงที่จะตอบสนองต่อการกระตุ้นมาเป็นเป้าหมายหลัก ในขณะเดียวกัน Uplift Modeling จะช่วยระบุว่าควรหลีกเลี่ยงการใช้ทรัพยากรในการกระตุ้นกลุ่มลูกค้า Sure Things, Lost Causes และ Sleeping Dogs ซึ่งจะช่วยให้การใช้จ่ายในแคมเปญนั้นมีความคุ้มค่ามากขึ้น

และอีกหนึ่งการประยุกต์ใช้ที่น่าสนใจ ก็คือการทดลองใช้ส่วนลดหรือโปรโมชั่นแบบต่างๆ กับกลุ่มลูกค้า Uplift Modeling ดูค่ะ ซึ่งสามารถช่วยให้เราวิเคราะห์ได้ว่าควรใช้ส่วนลดแบบใดกับกลุ่มลูกค้าไหน เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด ยกตัวอย่างเช่น บางครั้งการให้ส่วนลด 10% อาจมีประสิทธิภาพมากกว่าส่วนลด 20% สำหรับลูกค้าบางกลุ่ม เพราะการให้ส่วนลดที่มากเกินไปอาจไม่คุ้มค่ากับการลงทุน หรืออาจทำให้ลูกค้ามองว่าสินค้ามีมูลค่าลดลงได้!!

การประยุกต์ใช้ Uplift Modeling ในโลกธุรกิจจริง

ธุรกิจหลากหลายประเภทสามารถนำ Uplift Modeling มาใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยเฉพาะในภาคอุตสาหกรรมที่เกี่ยวข้องกับการขายสินค้าและบริการ เช่น

  1. ธุรกิจค้าปลีกและอีคอมเมิร์ซ: การใช้ Uplift Modeling สามารถช่วยให้ธุรกิจสามารถเลือกเป้าหมายกลุ่มลูกค้าที่มีแนวโน้มที่จะตอบสนองต่อโปรโมชั่นส่วนลดพิเศษได้อย่างแม่นยำ ช่วยลดต้นทุนทางการตลาดและเพิ่มยอดขาย
  2. ธุรกิจโทรคมนาคม: ในธุรกิจที่ต้องแข่งขันสูงอย่างโทรคมนาคม การใช้ Uplift Modeling ช่วยให้บริษัทสามารถระบุกลุ่มลูกค้าที่จะตอบสนองต่อแคมเปญการส่งเสริมการขายเพื่อป้องกันการเลิกใช้บริการ (churn) หรือเพิ่มยอดขายของบริการเสริม
  3. ธุรกิจธนาคารและการเงิน: ธนาคารสามารถใช้ Uplift Modeling ในการระบุลูกค้าที่มีแนวโน้มจะตอบสนองต่อการส่งเสริมการขาย เช่น การมอบบัตรเครดิตใหม่ หรือการให้ข้อเสนอสินเชื่อพิเศษ ทำให้สามารถจัดการทรัพยากรอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

ในยุคปัจจุบันที่การใช้ข้อมูลมีบทบาทสำคัญในทุก ๆ ธุรกิจ การใช้หลักการ Causal ML ในการวิเคราะห์ทำ Customer Targeting เพื่อทำการตลาดจะช่วยให้องค์กรสามารถวางกลยุทธ์และตัดสินใจได้อย่างมีประสิทธิภาพ นำไปสู่การเพิ่มยอดขาย ลดต้นทุน และสร้างความพึงพอใจให้กับลูกค้าในระยะยาว

  • 😎😄
Panaya Sudta

ท้ายสุด,, ในบทความนี้เป็นการเล่าถึงหลักการและที่มาและการทำ Customer Targeting ด้วย Causal Inferrence ML ซึ่งเมื่อเพื่อนๆ ทราบหลักการในเบื้องต้นแล้ว ในบทความหน้านิกจะมาเล่าให้อ่านในการทำด้วย Python Coding ด้วยข้อมูลจริงกันค่ะ^^

Hi, I am Nick,,,,Panaya Sudta (●'◡'●) Engineer during the daytime. Researcher at night. Reader in spare time. (❁´◡`❁) วิศวกร/นักวิจัย/ Market research ค่ะ หวังเป็นอย่างยิ่งว่าจะได้แชร์มุมมองกันนะคะ

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *