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 […]
