กรณีศึกษาการแบ่งกลุ่มลูกค้า และ ความสัมพันธ์ของสินค้า ธุรกิจอุตสาหกรรมการเกษตร

ปัจจุบันการแข่งขันทางธุรกิจเกษตรอุตสาหกรรมมีมากขึ้น การใช้กลยุทธ์ทางการตลาดเพื่อเพิ่มยอดขายของสินค้าจึงเป็นสิ่งสำคัญ กลยุทธ์ที่ดีจำเป็นต้องเหมาะสมกับความต้องการของลูกค้าที่แตกต่างกัน ดังนั้นโครงงานนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อจัดกลุ่ม วิเคราะห์พฤติกรรม และเสนอแนวทางการวางแผนกลยุทธ์การขายให้เหมาะสมกับกลุ่มลูกค้า โดยใช้ข้อมูลการซื้อขายของลูกค้าประเภทธุรกิจของบริษัทแห่งหนึ่งในธุรกิจอุตสาหกรรมการเกษตร จำนวน 573 ราย ในระยะเวลา 24 เดือน วิธีที่ใช้ในการจัดกลุ่ม คือ K-means clustering โดยใช้ elbow method, NC correlation และ NC index I และ II ในการเลือกจำนวนกลุ่มที่เหมาะสมและวิธีที่ใช้ในการวิเคราะห์รูปแบบการซื้อสินค้า คือ วิธีการหากฎความสัมพันธ์ ด้วยอัลกอริทึม apriori โดยพิจารณากฎความสัมพันธ์เฉพาะกลุ่มที่น่าสนใจจากการแบ่งกลุ่มเท่านั้น

ผลลัพธ์ที่ได้นั้นพบว่าสามารถจัดกลุ่มลูกค้าได้ทั้งหมด 8 กลุ่ม โดยมีสามกลุ่มหลักคือ “กลุ่มลูกค้าทั่วไป” “กลุ่มลูกค้าประจำ” และ “กลุ่มลูกค้าขาจร” มีจำนวนลูกค้าร้อยละ 26.71, 25.13 และ 23.21 ตามลำดับ จากนั้น “กลุ่มลูกค้าประจำ” และ “กลุ่มลูกค้าทั่วไป” เป็นกลุ่มที่ถูกเลือกในการวิเคราะห์กฎความสัมพันธ์ของสินค้า ซึ่งพบว่ากฎที่มีค่า support มากกว่าหรือเท่ากับ 1% และ confidence มากกว่าหรือเท่ากับ 40% มีทั้งหมด 537 กฎ และ 24 กฎ จากแต่ละกลุ่มตามลำดับ ซึ่งในงานนี้ได้พิจารณากฎความสัมพันธ์ที่น่าสนใจ 2 รูปแบบ คือ กฎความสัมพันธ์ (A→B) และ กฎความสัมพันธ์ (C→D) โดยที่ A เป็นเซตของสินค้าที่มีความสำคัญ ในขณะที่ B เป็นเพียงสินค้าเสริมเท่านั้น และสินค้า C กับ D เป็นสินค้าที่จำเป็นต้องใช้ร่วมกัน การแนะนำให้ลูกค้าที่ซื้อเพียง A หรือ C ให้ซื้อสินค้า B หรือ D ร่วมไปด้วยจะช่วยเพิ่มยอดขายให้กับบริษัทได้มากขึ้น ท้ายที่สุดทางบริษัทสามารถนำเอาผลจากการจัดกลุ่มลูกค้าและการวิเคราะห์รูปแบบการซื้อสินค้าของลูกค้าเพื่อใช้เป็นแนวทางในการวางแผนกลยุทธ์ที่เหมาะสมกับลูกค้าและตอบสนองลูกค้าได้อย่างตรงจุดเพื่อเพิ่มยอดขายให้บริษัทได้ต่อไป