top of page
Writer's pictureNutthaplus Chaleowong

Save เก็บไว้! แจก 5 Prompt AI พร้อมสอนใช้ เอาไว้สำหรับวิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้า


AI prompt

ทุกวันนี้ใครๆ ก็พูดถึง AI แน่นอนบทความวันนี้ก็เป็นเรื่อง AI เช่นเดียวกัน ไม่ต้องรีบเบื่อไปก่อน เพราะมั่นใจว่าบทความวันนี้จะมีประโยชน์กับผู้อ่านแน่นอน เตรียม Save เก็บไว้เลย เพราะวันนี้เราจะแจก 5 Prompt เอาไปใช้ เพื่อให้คุณสามารถเอาไปใช้เป็นแนวทางช่วยให้คุณเข้าใจลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น เป็นประโยชน์วิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้าได้ 


วิเคราะห์แนวโน้มการซื้อสินค้าตามเทศกาลสำคัญ


predictive sales

สำหรับธุรกิจค้าปลีกในประเทศไทย เป็นที่รู้กันดี เรามีเทศกาล Sale เยอะมาก บ่อยมากทุกเดือนเรามีเทศการ 1.1 2.2 ยาวไปถึง 12.12 มี Summer Sale ลดกระหน่ำก่อนสงกรานต์ ยังมี Flash Sale ที่มาบ่อยมาก เรียกได้ว่าคนไทยเราเคยชินกับส่วนลดมาตลอด


พฤติกรรมของผู้บริโภคชาวไทยที่มักรอคอยช่วงเวลาลดราคาเพื่อทำการซื้อสินค้า เวลาจะซื้อของมักจะเลือกช่วงเวลาลดราคาตามเทศกาลเสมอหากเป็นของใช้ที่ไม่ได้จำเป็นต้องใช้ ณ เดี๋ยวนั้น ซึ่งเราสามารถใช้ Prompt AI ช่วยวิเคราะห์ได้ว่า เราจะจัดสรรค์สินค้าอย่างไร ช่วงเวลาไหน ซึ่งการวิเคราะห์รูปแบบนี้เรียกว่าเป็น Predictive Analytics ซึ่ง AI มีความสามารถในการดังกล่าวได้เป็นอย่างดี 


ข้อมูลที่แนะนำให้ใช้ : ยอดขายสินค้านำมาชนกับข้อมูลเทศกาลสำคัญต่างๆ หลายๆชนิด




 


วิเคราะห์ความพึงพอใจและข้อแนะนำเพื่อปรับปรุงจากรีวิว


customer review

รีวิวของลูกค้าเป็นแหล่งข้อมูลที่มีค่าอย่างยิ่งสำหรับธุรกิจ เราสามารถใช้ประโยชน์ได้หลายอย่างเพื่อหาแนวทางในการปรับปรุงธุรกิจ ในทางทฤษฎีเราจะเรียกว่าเป็นเทคนิค Sentiment Analysis และ Text Mining เพื่อประมวลผลข้อความจำนวนมากและดึงข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่าออกมา ซึ่งหากเรามี Review เป็นจำนวนมาก ไม่สามารถอ่านได้ไหว เราสามารถใช้ AI ในการสกัดข้อมูลวิเคราะห์ผลจำนวนมากได้อย่างรวดเร็ว จัดหมวดหมู่รีวิว เช่น คุณภาพสินค้า การบริการลูกค้า ราคา และหาแนวทางการปรับปรุงแต่ละหมวดหมู่ แต่ละสินค้าที่เรามี ในอีกด้านเรายังสามารถระบุความสัมพันธ์ระหว่างคุณลักษณะต่างๆ ของสินค้าหรือบริการกับความพึงพอใจของลูกค้า เพื่อคาดการณ์แนวโน้มความต้องการในอนาคต ว่าหากเราจะพัฒนาสินค้าหรือบริการขึ้นมาใหม่ ต้องไปในทิศทางใด


ข้อมูลที่แนะนำให้ใช้ :  รีวิวจากช่องทางต่างๆ ในสินค้าบริการแต่ละชนิด





 


สร้าง Customer Persona ให้กับสินค้า และบริการของเรา


customer persona

Customer Persona ช่วยให้เข้าใจลูกค้าเป้าหมายได้อย่างลึกซึ้ง ซึ่งเราจะเอาไปใช้พัฒนาผลิตภัณฑ์และบริการที่ตอบโจทย์ความต้องการได้ดียิ่งขึ้น หรือใช้ประกอบเพื่อสร้างกลยุทธ์ในการตลาดได้ ข้อมูลหลักๆ ที่ควรมีใน Customer Persona จะประกอบด้วย ลักษณะทางประชากรศาสตร์, พฤติกรรมการซื้อ, ความต้องการและความคาดหวัง, ปัญหาและความท้าทายที่เผชิญ และแรงจูงใจในการตัดสินใจซื้อ ในตัวอย่างนี้เราจะใช้ข้อมูลเพื่อสร้าง Customer Persona 


ข้อมูลที่แนะนำให้ใช้ :  

  • ข้อมูลสมาชิกผู้ซื้อสินค้า ทุกอย่างเท่าที่เราหาได้ ไม่ว่าจากการสมัครสมาชิกซื้อของ หรือจากการให้กรอกแบบฟอร์มเพื่อแจกคูปอง E-book อะไรต่างๆ เช่น อายุ, เพศ, ที่อยู่ เป็นต้น

  • ข้อมูลยอดขายสินค้าแต่ละชนิด

  • ข้อมูลรีวิวสินค้าแต่ละชนิด

  • ข้อมูลอุปกรณ์ที่ใช้เข้าเว็บไซต์ 




 

สร้างโมเดลการแบ่งกลุ่มลูกค้า (Customer Segmentation)


segmentation

การสร้างโมเดลการแบ่งกลุ่มลูกค้ามีประโยชน์ช่วยให้สามารถออกแบบแคมเปญที่เฉพาะเจาะจงสำหรับแต่ละกลุ่มลูกค้า จนไปถึงทำ Personalized Marketing ช่วยให้สามารถกำหนดราคาและกลยุทธ์การขายที่เหมาะสมสำหรับแต่ละกลุ่ม และพบโอกาสทางธุรกิจใหม่ๆ ในตลาดที่มีการแข่งขันสูง ยังมีประโยชน์อื่นๆ เช่นช่วยให้เข้าใจความต้องการเฉพาะของแต่ละกลุ่มลูกค้า นำไปสู่การพัฒนาผลิตภัณฑ์และบริการที่ตอบโจทย์ลูกค้าแต่ละกลุ่มได้ดียิ่งขึ้น


ข้อมูลที่แนะนำให้ใช้ : ข้อมูลประชากรศาสตร์, ข้อมูลการสั่งซื้อ




 

การวิเคราะห์พฤติกรรมจากความอ่อนไหวด้านราคา


price sensitive

ความอ่อนไหวด้านราคาคือ ระดับที่ผู้บริโภคตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของราคาสินค้าหรือบริการ โดยวัดจากการเปลี่ยนแปลงของปริมาณความต้องการซื้อเมื่อราคาเปลี่ยนแปลงไป ผู้บริโภคที่มีความอ่อนไหวต่อราคาสูงจะตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงราคามากกว่า ทำให้เราสามารถตั้งราคาได้อย่างเหมาะสมกับกลุ่มลูกค้าเป้าหมาย ช่วยให้ออกแบบโปรโมชั่นที่ตรงกับความต้องการของลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น พื่อกำหนดกลยุทธ์การตลาดที่เหมาะสม


ข้อมูลที่แนะนำให้ใช้ : การมีส่วนร่วมบนโซเชียลมีเดีย, แฮชแท็กยอดนิยม, ช่วงเวลาที่มีการโพสต์มากที่สุด




 

บทสรุป


ในอดีตการวิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้าเราจะใช้วิธีการทางสถิติมาวิเคราะห์ข้อมูลด้วยสถิติเชิงพรรณนา ใช้ศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต่างๆ และเอาข้อมูลทุกอย่างที่ได้มาทำนายพฤติกรรมลูกค้าจากปัจจัยที่เกี่ยวข้อง ซึ่งมีข้อจำกัดคือการวิเคราะห์ใช้เวลานาน อาจมีอคติจากการเก็บข้อมูลหรือการตีความ ไม่สามารถจัดการกับข้อมูลขนาดใหญ่และซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพ แต่ข้อดีคือผลลัพธ์ที่ได้มีความละเอียดสูง ระหว่างทำ เราและทีมงานได้ย่อย ทำความเข้าใจข้อมูลไปพร้อมๆ ระหว่างที่ทำ ซึ่งอาจจะทำให้เราตกผลึกอะไรได้มากยิ่งขึ้น ดังนั้นถ้าหากจะแนะนำข้อสุดท้าย อยากจะได้เห็นว่า AI เป็นเพียงเครื่องมือหนึ่ง หากในเรื่องที่สำคัญหากเป็นไปได้ ก็อยากให้ใช้วิธีดังเดิมประกอบไปด้วย


 

11 views0 comments

Opmerkingen


bottom of page