การคาดการณ์และการลดการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าของลูกค้าอาจเป็นกระบวนการที่ซับซ้อนสําหรับธุรกิจ อัตราการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าที่ "ดี" ขึ้นอยู่กับหลายปัจจัย ตั้งแต่อายุของธุรกิจไปจนถึงอุตสาหกรรมที่ธุรกิจดำเนินงาน แม้แต่ธุรกิจขนาดใหญ่ที่ได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวางก็ประสบกับความผันผวนของการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้า ตัวอย่างเช่น อัตราการเลิกใช้บริการ Netflix อยู่ที่ 3.3% ในเดือนมีนาคม 2022 ซึ่งสูงกว่าอัตราการเลิกใช้บริการในเดือนมีนาคม 2021 มากกว่า 1 เปอร์เซ็นต์เต็ม ด้านล่างนี้ เราจะมาดูกันว่าธุรกิจจะสร้างและจัดการกลยุทธ์การคาดการณ์การเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าของลูกค้าได้อย่างไร

บทความนี้ให้ข้อมูลอะไรบ้าง

• การเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าคืออะไร
  
• ประเภทของการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้า
  
• การเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าส่งผลต่อธุรกิจอย่างไร
  
• เทคนิคการสร้างโมเดลการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้า
  
• การผสานการทํางานและการจัดการข้อมูลเมื่อคาดการณ์การเลิกใช้บริการ/ซื้้อสินค้า
  
• ความท้าทายในการคาดการณ์การเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้า
  
• วิธีสร้างกลยุทธ์การคาดการณ์การเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้า
  

การเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าคืออะไร

"การเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้า" แสดงเปอร์เซ็นต์ของลูกค้าที่หยุดใช้ผลิตภัณฑ์หรือบริการของธุรกิจในช่วงเวลาหนึ่ง แนวคิดนี้มีความสําคัญต่อธุรกิจเนื่องจากส่งผลกระทบต่อรายรับและแสดงข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับความพึงพอใจและความภักดีของลูกค้า ตัวอย่างเช่น อัตราการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าสูงอาจบ่งชี้ว่าเกิดปัญหากับสินค้า บริการ หรือประสบการณ์ของลูกค้าโดยรวม เป็นเรื่องสำคัญที่ธุรกิจต่างๆ จะต้องลงทุนในด้านทรัพยากรเพื่อลดอัตราการสูญเสียลูกค้า เนื่องจากการรักษาลูกค้าเดิมไว้จะคุ้มทุนมากกว่าการหาลูกค้าใหม่

ประเภทของการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้า

การเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้ามีหลายประเภท ได้แก่

• การเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าโดยสมัครใจ
  การเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าโดยสมัครใจเกิดขึ้นเมื่อลูกค้าตัดสินใจอย่างจริงจังที่จะหยุดใช้บริการหรือผลิตภัณฑ์บางอย่าง มีหลายเหตุผลสําหรับการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าโดยสมัครใจ ลูกค้าอาจไม่พอใจกับบริการนี้ ลูกค้าอาจมองหาทางเลือกที่ดีกว่า หรือความต้องการของลูกค้าอาจมีการเปลี่ยนแปลงไป

• การเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าโดยไม่ได้ตั้งใจ
  การเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าโดยไม่ได้ตั้งใจเกิดขึ้นเนื่องจากการชําระเงินไม่สําเร็จ วันหมดอายุของบัตรเครดิต และปัญหาด้านลอจิสติกส์อื่นๆ ไม่ใช่เพราะลูกค้าเลือกที่จะเลิกใช้บริการ ธุรกิจสามารถจัดการการเลิกใช้บริการประเภทนี้ผ่านระบบการชําระเงินหรืองานด้านการบริการลูกค้าที่ดีขึ้นได้

• การเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าขณะใช้งานอยู่
  การเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าขณะใช้งานอยู่หมายถึงการที่ลูกค้ายกเลิกการใช้บริการหรือการสมัครใช้บริการของตนเอง โดยปกติแล้ว พวกเขาจะแจ้งการตัดสินใจของตนให้ธุรกิจทราบผ่านขั้นตอนการยกเลิก

• การเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าแบบนิ่งเฉย
  การเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าแบบนิ่งเฉยเกิดขึ้นเมื่อการสมัครใช้บริการของลูกค้าสิ้นสุดลงและจะไม่ได้รับการต่ออายุ บ่อยครั้งไม่มีการสื่อสารหรือการยกเลิกที่ชัดเจน กรณีนี้พบได้ทั่วไปในโมเดลการสมัครใช้บริการ

• การสูญเสียรายรับจากการเสียลูกค้า
  หมายถึงการสูญเสียรายได้ที่เกิดขึ้นเมื่อลูกค้าดาวน์เกรดแพ็กเกจการบริการหรือซื้อผลิตภัณฑ์หรือบริการน้อยลง แทนที่จะเลิกใช้บริการไปเลย

• การเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าของลูกค้า
  นี่คือระยะเวลาโดยรวมของการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้า ซึ่งหมายถึงการสูญเสียลูกค้าหรือสมาชิกเอง ไม่ใช่รายได้ที่ได้รับจากพวกเขา

การเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าส่งผลต่อธุรกิจอย่างไร

การเลิกใช้บริการของลูกค้าอาจส่งผลกระทบต่อธุรกิจทุกด้าน ตั้งแต่รายรับ การพัฒนาผลิตภัณฑ์ ไปจนถึงการทําการตลาด ตลาดการบริหารความสำเร็จของลูกค้าระดับโลก ซึ่งเป็นสาขาที่มุ่งเน้นที่การมอบสิ่งที่ลูกค้าต้องการหรือจำเป็นอย่างแท้จริง และเป็นปัจจัยสำคัญในการลดอัตราการสูญเสียลูกค้า มีมูลค่า 1.45 พันล้านดอลลาร์ในปี 2022 ตามการวิจัยของ Straits Research และคาดการณ์ว่าจะเติบโตในอัตราเติบโตต่อปีแบบทบต้นเกือบ 25% จนถึงปี 2031 การเติบโตนี้สะท้อนให้เห็นถึงความสําคัญของธุรกิจในการลดอัตราการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้า

การเลิกใช้บริการอาจส่งผลกระทบต่อธุรกิจในหลายๆ ด้าน ซึ่งได้แก่

• รายรับ
  การเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าของลูกค้าส่งผลทันทีต่อรายรับของธุรกิจ การสูญเสียลูกค้าหมายถึงรายได้ที่ลดลง โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับโมเดลการสมัครใช้บริการ การเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าอาจส่งผลกระทบต่อรายรับของธุรกิจขนาดเล็กหรือธุรกิจใหม่มากขึ้น เพราะสัดส่วนรายได้รวมจากลูกค้าแต่ละรายอยู่ในระดับสูง

• การพัฒนาผลิตภัณฑ์
  อัตราการเลิกใช้บริการสูงอาจเป็นสัญญาณบ่งชี้ถึงปัญหาเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์หรือบริการ ธุรกิจสามารถวิเคราะห์เหตุผลที่ทำให้ลูกค้าเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าเพื่อระบุพื้นที่ที่ต้องปรับปรุงหรือแก้ไขใหม่ทั้งหมด

• ต้นทุนการได้มาซึ่งลูกค้าใหม่
  การได้มาซึ่งลูกค้าใหม่มาทดแทนลูกค้าที่สูญเสียไปนั้นต้องมีการลงทุนด้านการตลาดและการขายเป็นจำนวนมาก ค่าใช้จ่ายเหล่านี้อาจเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว ซึ่งทำให้การรักษาผลกำไรมีความท้าทายมากขึ้น

• ชื่อเสียงของแบรนด์
  การเปลี่ยนลูกค้าบ่อยครั้งอาจส่งผลเสียต่อชื่อเสียงของบริษัทและเป็นอุปสรรคต่อการได้ลูกค้ารายใหม่

• ขวัญกำลังใจของพนักงาน
  นอกจากนี้ อัตราการเลิกใช้บริการในระดับสูงยังอาจส่งผลกระทบต่อขวัญกำลังใจของพนักงาน ประสิทธิภาพการทํางาน และการมีส่วนร่วมของพนักงานโดยเฉพาะที่เกี่ยวข้องกับการบริการลูกค้าและการรักษาลูกค้าโดยตรง

• ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับตลาด
  การเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้ายังให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับแนวโน้มตลาดและความต้องการของลูกค้าด้วย ธุรกิจสามารถใช้ข้อมูลนี้เพื่อปรับเปลี่ยนกลยุทธ์ ปรับแต่งผลิตภัณฑ์ และตอบสนองความต้องการของลูกค้าได้ดีขึ้น

• การเติบโตของธุรกิจโดยรวม
  การเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าอาจส่งผลต่อแนวโน้มการเติบโตโดยรวมของธุรกิจในช่วงเวลาหนึ่ง การรักษาลูกค้าที่ยั่งยืนคือกุญแจสําคัญสําหรับการเติบโตและการขยายธุรกิจที่มั่นคง และอัตราการเลิกใช้บริการที่สูงอาจขัดขวางความสามารถของบริษัทในการขยายธุรกิจอย่างมีประสิทธิภาพและบรรลุเป้าหมายระยะยาว

เทคนิคการสร้างโมเดลการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้า

มีเทคนิคการสร้างโมเดลหลายแบบที่ธุรกิจสามารถใช้เป็นกรอบการทำงานสําหรับการคาดการณ์การเลิกใช้บริการ ได้แก่

การถดถอยของโลจิสติก

การถดถอยของโลจิสติกส์เป็นเทคนิคทางสถิติที่ธุรกิจสามารถใช้เพื่อคาดการณ์ผลลัพธ์แบบไบนารี เช่น ลูกค้าจะออกไปหรืออยู่ต่อ เทคนิคการสร้างโมเดลนี้ใช้ตัวคาดการณ์ที่หลากหลาย เช่น ข้อมูลประชากร ประวัติการซื้อ และการมีปฏิสัมพันธ์ของลูกค้า เพื่อคาดการณ์ว่าลูกค้าจะเลิกใช้บริการหรือไม่

• การถดถอยโลจิสติก
  การถดถอยโลจิสติกใช้ข้อมูลที่รวบรวมตั้งแต่ในอดีตเกี่ยวกับลูกค้า รวมถึงผู้ที่เลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้า และตรวจสอบตัวแปรต่างๆ ที่อาจส่งผลต่อการตัดสินใจเลิกใช้บริการ โมเดลจะคํานวณโอกาสที่จะเลิกใช้บริการของแต่ละตัวแปร โดยให้ข้อมูลเชิงลึกว่าปัจจัยใดคาดการณ์ถึงการเลิกใช้บริการของลูกค้ามากที่สุด ตัวอย่างเช่น จำนวนบวกที่สูงสำหรับตัวแปร "จำนวนการร้องเรียนเกี่ยวกับบริการ" แสดงให้เห็นว่าจำนวนการร้องเรียนที่สูงขึ้นมีความเชื่อมโยงอย่างมากกับอัตราการเลิกใช้บริการที่สูงขึ้น

• เมื่อใดที่ควรใช้เทคนิคนี้
  เทคนิคนี้เหมาะสำหรับธุรกิจที่มีข้อมูลลูกค้าจำนวนมากและดำเนินการในภาคส่วนที่การรักษาไว้ซึ่งลูกค้าเป็นสิ่งสำคัญ เช่น โทรคมนาคม การเงิน บริการสมัครใช้บริการ และอีคอมเมิร์ซ อุตสาหกรรมเหล่านี้มักจะมีผลลัพธ์แบบไบนารีที่ชัดเจน (เช่น ลูกค้าจะต่ออายุการสมัครใช้บริการหรือไม่) ซึ่งทำให้การถดถอยโลจิสติกเป็นตัวเลือกที่เหมาะสมสำหรับความต้องการการสร้างโมเดลเชิงคาดการณ์ของพวกเขา

• ประโยชน์ของการถดถอยโลจิสติก
  เมื่อเทียบกับวิธีการอื่นๆ การถดถอยโลจิสติกนั้นสามารถนำไปใช้และเรียนรู้ได้ง่ายกว่า โมเดลนี้ให้การคาดการณ์และข้อมูลเชิงลึกที่ธุรกิจนําไปปฏิบัติได้จริง ตัวอย่างเช่น หากโมเดลชี้ไปที่ปัญหาบริการเฉพาะที่ทำให้เกิดการสูญเสียลูกค้า ธุรกิจก็สามารถเน้นความพยายามไปที่การแก้ไขปัญหานั้นได้

• ความท้าทายของการถดถอยโลจิสติก
  การถดถอยลอจิสติกถือว่าความสัมพันธ์เชิงเส้นระหว่างตัวแปรอิสระกับ log odds หรือความเป็นไปได้ที่ผลลัพธ์บางอย่างที่เฉพาะเจาะจงจะเกิดขึ้น ซึ่งไม่ใช่กรณีของสถานการณ์จริงเสมอไป โดยอาจมีปัญหาในการจัดการความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนในข้อมูล เช่น การโต้ตอบระหว่างตัวแปร เมื่อข้อมูลไม่สมดุล (เช่น หากมีจำนวนผู้ใช้ที่ไม่เลิกใช้บริการมากกว่าผู้ที่เลิกใช้บริการ) โมเดลอาจเอนเอียงไปทางกลุ่มส่วนใหญ่ ซึ่งจะลดความมีประสิทธิภาพลง

ประเด็นสำคัญ: การถดถอยโลจิสติกส์ถือเป็นตัวเลือกที่ดีสำหรับการสร้างโมเดลการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าในสถานการณ์ที่มีผลลัพธ์แบบไบนารีง่ายๆ และข้อมูลลูกค้าจำนวนมาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งธุรกิจที่ต้องการคาดการณ์การเลิกใช้บริการของลูกค้า พร้อมทั้งทําความเข้าใจ "เหตุผล" ที่อยู่เบื้องหลัง

แผนภูมิการตัดสินใจ

แผนภูมิการตัดสินใจเป็นอีกวิธีหนึ่งที่ได้รับความนิยมในการสร้างโมเดลการเลิกใช้บริการของลูกค้า เทคนิคนี้ใช้ได้ดีในสถานการณ์ที่การตัดสินใจสามารถแบ่งย่อยออกเป็นตัวเลือกแบบไบนารีชุดหนึ่ง ทำให้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการทำความเข้าใจเส้นทางที่ซับซ้อน ที่นำไปสู่การเลิกใช้บริก/ซื้อสินค้าของลูกค้า แผนภูมิการตัดสินใจจะแสดงแผนที่เส้นทางเหล่านี้ในโครงสร้างคล้ายต้นไม้ โดยอิงตามคุณลักษณะและพฤติกรรมของลูกค้าที่แตกต่างกัน เช่น รูปแบบการใช้งาน ระดับการบริการ และความคิดเห็นของลูกค้า

• หลักการทํางานของแผนภูมิการตัดสินใจ
  วิธีแผนภูมิการตัดสินใจนั้นใช้งานง่าย โดยแบ่งชุดข้อมูลออกเป็นชุดย่อยตามเกณฑ์ต่างๆ สร้างแผนภูมิที่มีโหนดการตัดสินใจและโหนดใบไม้ แต่ละโหนดในแผนภูมิจะแสดงการทดสอบแอททริบิวต์หนึ่งๆ (เช่น ความถี่ในการใช้บริการ) และแต่ละกิ่งก้านจะแสดงผลการทดสอบนั้น ซึ่งจะนําไปสู่โหนดถัดไปหรือใบไม้ที่มีการตัดสินใจขั้นสุดท้าย (การเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้า) แผนภูมิการตัดสินใจอาจจะแบ่งลูกค้าออกตามอายุ เช่น แบ่งออกเป็นกลุ่มต่างๆ ตามพฤติกรรมการใช้จ่าย กลุ่มลูกค้าจะมีความเฉพาะเจาะจงมากขึ้น ทำให้โมเดลสามารถคาดการณ์ความเป็นไปได้ที่ลูกค้ากลุ่มนั้นๆ จะเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้า

• เมื่อใดควรใช้แผนภูมิการตัดสินใจ
  แผนภูมิการตัดสินใจมีประสิทธิภาพสูงสําหรับธุรกิจที่มีฐานลูกค้าหลากหลาย ซึ่งส่งผลต่อปัจจัยต่างๆ ที่ส่งผลต่อการเลิกใช้บริการ เช่น การค้าปลีก โทรคมนาคม และการธนาคาร วิธีนี้มีประโยชน์ในสถานการณ์ที่จําเป็นต้องทราบเส้นทางการตัดสินใจที่เฉพาะเจาะจง ซึ่งนําไปสู่การเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าของลูกค้า เพราะวิธีนี้ช่วยให้ธุรกิจมีตัวเลือกสําหรับการช่วยเหลือแบบเจาะจงเป้าหมาย

• ประโยชน์ของแผนภูมิการตัดสินใจ
  หนึ่งในข้อดีหลักของแผนภูมิการตัดสินใจคือความเรียบง่ายของแผนภูมิ การนําเสนอด้วยภาพที่ชัดเจนของช่วยให้เข้าใจได้ง่าย และสื่อสารปัจจัยที่นําไปสู่การเลิกใช้บริการได้ ความชัดเจนนี้มีค่าอย่างยิ่งสำหรับการวางแผนเชิงกลยุทธ์และการนำกลยุทธ์การรักษาลูกค้าแบบกำหนดเป้าหมายไปใช้ แผนภูมิการตัดสินใจจัดการกับข้อมูลเชิงตัวเลขและเชิงหมวดหมู่ได้ดี ทำให้เป็นตัวเลือกที่ดีสำหรับข้อมูลลูกค้าประเภทต่างๆ

• ความท้าทายในการใช้แผนภูมิการตัดสินใจ
  ถึงแม้ว่าแผนภูมิจะมีประโยชน์ในหลายๆ สภาพแวดล้อม แต่แผนภูมิการตัดสินใจก็มาพร้อมกับความท้าทาย โดยอาจมีความซับซ้อนมากเกินไปหากจับรูปแบบที่ไม่เกี่ยวข้องกันมากเกินไปในข้อมูลฝึกอบรม ซึ่งอาจนำไปสู่การสรุปข้อมูลใหม่ที่ไม่ครอบคลุม กรณีนี้เรียกว่า “โอเวอร์ฟิตติ้ง” ซึ่งโมเดลจะพอดีกับข้อมูลฝึกอบรม แต่ไม่สามารถตีความข้อมูลใหม่ได้อย่างแม่นยำ จึงจับ “สัญญาณรบกวน” ของข้อมูล (ข้อมูลที่ไม่จำเป็น) แทนที่จะเป็นรูปแบบพื้นฐาน แผนภูมิการตัดสินใจอาจประสบปัญหาในการทำงานที่ต้องจับความสัมพันธ์เชิงเส้น ซึ่งการถดถอยโลจิสติกอาจเหมาะสมกว่า

ประเด็นสำคัญ: แผนภูมิการตัดสินใจเป็นเครื่องมือที่มีคุณค่าต่อการสร้างโมเดลการเลิกใช้บริการ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในสถานการณ์ที่มีความสําคัญในการแยกแนวทางการตัดสินใจของลูกค้าโดยเฉพาะ ความเรียบง่ายทางภาพของโมเดลและความสามารถในการจัดการประเภทข้อมูลที่หลากหลายทำให้โมเดลนี้เป็นตัวเลือกยอดนิยม แม้ว่าแผนภูมิการตัดสินใจจะมีข้อจํากัด เช่น ความอ่อนไหวต่อความพอดีเกินไปและความอ่อนไหวต่อการเปลี่ยนแปลงข้อมูล แต่จุดแข็งในการระบุและแสดงภาพปัจจัยที่นำไปสู่การเลิกใช้บริการทำให้โมเดลนี้เป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์สำหรับธุรกิจต่างๆ

เครือข่ายประสาท

เครือข่ายประสาท เป็นแมชชีนเลิร์นนิงประเภทหนึ่ง โดยเป็นกลยุทธ์ขั้นสูงในด้านโมเดลการเลิกใช้บริการ เครือข่ายประสาทสามารถจับภาพความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนและไม่เชิงเส้นตรงได้ในข้อมูล ซึ่งต่างจากโมเดลเชิงเส้นแบบเดิมๆ มีความเหมาะสมที่จะจัดการกับความซับซ้อนของพฤติกรรมลูกค้าและการเลิกใช้บริการ เนื่องจากปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อการตัดสินใจเลิกใช้บริการของลูกค้าอาจมีหลายปัจจัยและเกี่ยวข้องกันได้

• การทํางานของเครือข่ายประสาท
  เครือข่ายประสาทเลียนแบบโครงสร้างและการทํางานของสมองของมนุษย์ ประกอบด้วยชั้นของโหนดที่มีการเชื่อมต่อกันหรือ "เซลล์ประสาท" ที่ประมวลผลข้อมูลแบบตามลําดับชั้น เซลล์ประสาทแต่ละเซลล์จะใช้การคำนวณกับอินพุตของตน และส่งผลลัพธ์ไปยังชั้นถัดไป ในบริบทของการคาดคะเนการเลิกใช้บริการ เครือข่ายประสาทจะนําข้อมูลของลูกค้ามาใช้เป็นข้อมูลอินพุตประมวลผลผ่านชั้นต่างๆ และส่งออกความน่าจะเป็นของการเลิกใช้บริการ เครือข่ายประสาทเรียนรู้จากข้อมูลผ่านกระบวนการที่เรียกว่าการฝึกฝน พวกเขาปรับน้ำหนักของการเชื่อมต่อระหว่างเซลล์ประสาทโดยอิงตามรูปแบบที่สังเกตได้ในข้อมูลฝึกฝน ซึ่งประกอบด้วยผลลัพธ์ที่ทราบ (เช่น ลูกค้าที่เลิกใช้บริการและลูกค้าที่ไม่ได้เลิกใช้บริการ) การฝึกฝนนี้ช่วยให้เครือข่ายทําการคาดการณ์ที่ถูกต้องมากขึ้นเกี่ยวกับข้อมูลใหม่ที่ยังไม่มีใครเห็น

• เมื่อใดที่ควรใช้เทคนิคนี้
  เครือข่ายประสาทมีประโยชน์อย่างยิ่งในสถานการณ์ที่ข้อมูลแสดงรูปแบบที่ซับซ้อน ซึ่งโมเดลที่ง่ายกว่าอาจมองข้ามไป อุตสาหกรรมที่มีข้อมูลการโต้ตอบกับลูกค้าจํานวนมาก เช่น โทรคมนาคม บริการสตรีมมิง และการค้าปลีกออนไลน์ สามารถใช้ประโยชน์จากเครือข่ายประสาทเพื่อรับข้อมูลเชิงลึกที่ละเอียดเกี่ยวกับพฤติกรรมของลูกค้าได้ โมเดลเหล่านี้มีความโดดเด่นในสถานการณ์ที่การโต้ตอบและความต้องการของลูกค้ามีความหลากหลายและละเอียดอ่อน และไม่มีผลลัพธ์แบบไบนารี

• ประโยชน์ของเครือข่ายประสาท
  จุดแข็งของเครือข่ายประสาทอยู่ที่ความสามารถในการจำลองความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนและไม่เป็นเชิงเส้นในข้อมูล ความสามารถในการระบุรูปแบบที่ละเอียดอ่อนในชุดข้อมูลขนาดใหญ่สามารถนำไปสู่การคาดการณ์การเลิกใช้บริการของลูกค้าที่แม่นยำและมีรายละเอียดมากขึ้น

• ความท้าทายของเครือข่ายประสาท
  ความท้าทายหลักประการหนึ่งของเครือข่ายประสาทคือลักษณะ “กล่องดำ” บ่อยครั้ง เป็นการยากที่จะตีความว่าเหตุใดเครือข่ายประสาทได้ผลการคาดการณ์มาอย่างไรหรือทำไมจึงได้ผลการคาดการณ์นั้น ซึ่งอาจเป็นข้อเสียสำหรับธุรกิจที่ต้องการความโปร่งใสและข้อมูลเชิงลึกที่ดำเนินการได้ นอกจากนี้ เครือข่ายประสาทยังต้องการข้อมูลจํานวนมากในการฝึกฝนอย่างมีประสิทธิภาพ รวมถึงอาจต้องใช้ทรัพยากรและความเชี่ยวชาญมากกว่าวิธีอื่นด้วย

ประเด็นสำคัญ: เครือข่ายประสาทมีความสามารถในการจัดการกับความซับซ้อนและความละเอียดอ่อนของพฤติกรรมของลูกค้าได้ในรูปแบบที่โมเดลที่เรียบง่ายกว่าไม่สามารถทำได้ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ในสภาพแวดล้อมที่มีข้อมูลมากมาย ซึ่งการเรียนรู้เกี่ยวกับรูปแบบที่ละเอียดอ่อนถือเป็นปัจจัยสำคัญในการคาดการณ์การเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้า แม้ว่าจะมีความท้าทาย เช่น ความสามารถในการตีความและความต้องการทรัพยากร แต่ศักยภาพในการคาดการณ์ที่แม่นยำและมีรายละเอียดทำให้วิธีนี้เป็นเครื่องมือที่มีคุณค่าสำหรับธุรกิจที่มุ่งเน้นที่การลดการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้า

วิธีการรวมกลุ่ม

วิธีการรวมกลุ่มเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการสร้างโมเดลเชิงคาดการณ์และมีประสิทธิผลอย่างยิ่งในการคาดการณ์การเลิกใช้บริการ วิธีการกลุ่มจะรวมเอาโมเดลการทำนายหลายๆ โมเดลเข้าด้วยกันเพื่อปรับปรุงความแม่นยำในการคาดการณ์ ซึ่งทำให้โมเดลเหล่านี้เชี่ยวชาญในการคาดการณ์การเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้า

• หลักการทำงานของการรวมกลุ่ม
  วิธีการแบบรวมกลุ่มทำงานบนหลักการที่ว่า กลุ่มของโมเดลที่ทำงานร่วมกันสามารถให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่าโมเดลเดี่ยวที่ทำงานเพียงลำพัง วิธีการเหล่านี้เกี่ยวข้องกับการฝึกโมเดลต่างๆ โดยใช้ข้อมูลเดียวกัน จากนั้นจึงรวบรวมการคาดการณ์ของโมเดลเหล่านั้น โดยทั่วไปจะใช้เทคนิค bagging, boosting หรือ stacking ในการคาดการณ์การเลิกใช้บริการ วิธีการรวมกลุ่มอาจเกี่ยวข้องกับการรวมโมเดลประเภทต่างๆ เช่น แผนภูมิการตัดสินใจ เครือข่ายประสาท และโมเดลการถดถอยโลจิสติก โดยแต่ละโมเดลเหล่านี้จะทําการคาดการณ์การเลิกใช้บริการของลูกค้าอย่างเป็นอิสระ จากนั้น การคาดการณ์เหล่านี้จะรวมกันผ่านกระบวนการต่างๆ เช่น การลงคะแนนเสียงหรือการหาค่าเฉลี่ยเพื่อให้ได้ผลลัพธ์เป็นที่สิ้นสุดและแม่นยํามากขึ้น

• เมื่อใดที่ควรใช้เทคนิคนี้
  วิธีการรวมกลุ่มจะมีประโยชน์เป็นพิเศษในสถานการณ์ที่ไม่มีโมเดลใดจะให้ข้อมูลที่น่าพึงพอใจ หรือหากข้อมูลนั้นซับซ้อนและมีความหลากหลาย ซึ่งเหมาะอย่างยิ่งสำหรับอุตสาหกรรมที่มีรูปแบบพฤติกรรมลูกค้าที่ซับซ้อน เช่น การเงิน โทรคมนาคม และอีคอมเมิร์ซ ซึ่งการคาดการณ์การเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าอย่างแม่นยำต้องอาศัยการรวบรวมข้อมูลการปฏิสัมพันธ์และพฤติกรรมของลูกค้าในวงกว้าง

• ประโยชน์ของวิธีการรวมกลุ่ม
  ข้อดีหลักของวิธีการรวมกลุ่มคือความแม่นยําและความครอบคลุมที่ดีขึ้นเมื่อเทียบกับแต่ละโมเดล การรวมจุดแข็งของโมเดลหลายๆ ตัวเข้าด้วยกัน จึงสามารถลดโอกาสที่โมเดลจะโอเวอร์ฟิตติ้งได้ (เมื่อโมเดลสร้างผลลัพธ์ที่ "มีสัญญาณรบกวน" มากเกินไป) และโดยทั่วไปแล้ว โมเดลเหล่านี้จะสามารถจัดการชุดข้อมูลที่มีความหลากหลายและซับซ้อนได้ดีขึ้น ซึ่งนําไปสู่การคาดการณ์ที่เชื่อถือได้และมีเสถียรภาพมากขึ้น

• ความท้าทายของวิธีการรวมกลุ่ม
  ความท้าทายข้อหนึ่งในการรวมกลุ่มก็คือความซับซ้อนและค่าใช้จ่ายด้านการคํานวณที่เพิ่มขึ้น วิธีนี้ต้องการทรัพยากรและเวลาในการฝึกฝนและปรับใช้มากกว่าเมื่อเทียบกับการใช้โมเดลเดี่ยวๆ เช่นเดียวกับเครือข่ายประสาท วิธีการรวมกลุ่มอาจตีความได้ยากขึ้น จึงทําให้ยากที่จะระบุเหตุผลที่แน่ชัดที่อยู่เบื้องหลังการคาดการณ์ที่กําหนด

ประเด็นสำคัญ: วิธีการรวมกลุ่มเป็นเทคนิคที่ซับซ้อนสำหรับการคาดการณ์อัตราการเลิกใช้บริการ และสามารถปรับปรุงความแม่นยำได้โดยการรวมจุดแข็งของโมเดลการคาดการณ์หลายๆ แบบเข้าด้วยกัน ซึ่งเหมาะสําหรับสภาพแวดล้อมข้อมูลที่ซับซ้อนและธุรกิจที่ต้องใช้กลยุทธ์ที่ครอบคลุมสําหรับจัดการกับการเลิกใช้บริการของลูกค้า แม้ว่าจะเผชิญกับความท้าทายในด้านความซับซ้อนและความต้องการทรัพยากร แต่ความสามารถในการคาดการณ์ที่แม่นยำและมีเสถียรภาพยิ่งขึ้นทำให้เป็นกลยุทธ์ที่มีคุณค่าสำหรับธุรกิจที่ต้องการลดการเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้า

การผสานการทํางานและการจัดการข้อมูลเมื่อคาดการณ์การเลิกใช้บริการ/ซื้้อสินค้า

ต่อไปนี้คือสิ่งที่คุณควรทราบเกี่ยวกับการใช้ประโยชน์จากข้อมูลลูกค้าเพื่อขับเคลื่อนความพยายามคาดการณ์การเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้า

ความสําคัญของการเก็บรวบรวมและผสานการทํางานข้อมูลคุณภาพ

รากฐานของโมเดลการคาดการณ์การเลิกใช้บริการคือข้อมูลที่ใช้ ดังนั้นการรวบรวมข้อมูลที่ครอบคลุมและถูกต้องจึงเป็นสิ่งสําคัญ ซึ่งเกี่ยวข้องกับการรวบรวมข้อมูลที่มีเพียงพอ และตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูลนั้นเกี่ยวข้องและเป็นปัจจุบัน การผสานการทํางานมีความสําคัญพอๆ กัน เนื่องจากเกี่ยวข้องกับการรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เข้าไว้ในฐานข้อมูลเดียวที่สอดคล้องกัน ซึ่งจำเป็นต่อการสร้างมุมมองแบบองค์รวมของลูกค้าของคุณ

การสํารวจแหล่งข้อมูล

แหล่งข้อมูลที่หลากหลายช่วยให้ทราบถึงการคาดการณ์การเลิกใช้บริการได้ ได้แก่

• ข้อมูลการทําธุรกรรม
  ข้อมูลการทำธุรกรรมประกอบด้วยประวัติการซื้อ วิธีการชําระเงิน และรูปแบบการใช้ผลิตภัณฑ์หรือบริการ ข้อมูลดังกล่าวให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับพฤติกรรมและความต้องการของลูกค้าโดยตรง

• การโต้ตอบกับลูกค้า
  บันทึกการโต้ตอบการบริการลูกค้า ข้อเสนอแนะ และการร้องเรียนนั้นมีคุณค่าอย่างยิ่ง ข้อมูลเหล่านี้เป็นการเปิดประตูสู่ความพึงพอใจของลูกค้าและจุดปัญหาที่อาจเกิดขึ้น

• โซเชียลมีเดีย
  การวิเคราะห์กิจกรรมโซเชียลมีเดียสามารถเปิดเผยการรับรู้และความรู้สึกของสาธารณชนเกี่ยวกับแบรนด์ของคุณได้ นอกจากนี้ยังสามารถเน้นให้เห็นถึงแนวโน้มและความคาดหวังของลูกค้า

เทคนิคสําหรับการทําความสะอาดข้อมูลและการประมวลผลเบื้องต้น

เมื่อคุณรวบรวมข้อมูลแล้ว จะต้องทำความสะอาดและประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า ซึ่งหมายถึงการลบข้อผิดพลาด ความไม่สอดคล้อง และข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้อง เทคนิคต่างๆ เช่น การทําให้เป็นปกติ การจัดการค่าที่ไม่ครบถ้วน และการตรวจจับภายนอกสามารถช่วยได้ในขั้นตอนสําคัญนี้ ซึ่งจะเป็นการยืนยันว่าข้อมูลที่ป้อนเข้าสู่โมเดลคาดการณ์นั้นมีคุณภาพสูงสุด ](https://neuraldatascience.io/5-eda/data_cleaning.html "Data cleaning")

การรักษาความเป็นส่วนตัวของข้อมูล

ความเป็นส่วนตัวของข้อมูลเป็นข้อกังวลที่สําคัญและต่อเนื่อง ธุรกิจจะต้องปฏิบัติตามกฎระเบียบว่าด้วยการคุ้มครองข้อมูล เช่น กฎระเบียบว่าด้วยการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคลของสหภาพยุโรป และใช้มาตรการรักษาความปลอดภัยที่ครอบคลุม แนวทางปฏิบัติ เช่น การทำให้ข้อมูลที่ละเอียดอ่อนเป็นแบบไม่ระบุตัวตนและการได้รับความยินยอมชัดเจนในการใช้ข้อมูล จะช่วยปกป้องความเป็นส่วนตัวพร้อมกับสร้างความไว้วางใจกับลูกค้าของคุณ

ความท้าทายในการคาดการณ์การเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้า

การคาดการณ์การเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าเป็นโครงการขนาดใหญ่ ซึ่งอาจก่อให้เกิดความท้าทายหลายประการ ได้แก่

• คุณภาพและปริมาณข้อมูล
  ข้อมูลที่ใช้ในการคาดการณ์การเลิกใช้บริการจะต้องมีคุณภาพสูงและมีจำนวนเพียงพอ ข้อมูลคุณภาพหรือข้อมูลที่ขาดหายอาจทําให้มีการคาดการณ์ไม่ถูกต้อง

• ความยากลําบากในการผสานการทำงานข้อมูล
  เมื่อรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เข้าด้วยกัน แหล่งแต่ละแหล่งอาจมีรูปแบบหรือโครงสร้างของตัวเอง ทำให้การผสานข้อมูลเข้าเป็นชุดข้อมูลรวมที่พร้อมสำหรับการวิเคราะห์นั้นเป็นเรื่องซับซ้อน

• พฤติกรรมลูกค้าที่เปลี่ยนแปลงไป
  ความต้องการและพฤติกรรมของลูกค้าอาจเปลี่ยนแปลงได้อย่างรวดเร็ว ทําให้การปรับเปลี่ยนให้ทันสมัยอยู่เสมอนั้นทำได้ยาก สิ่งที่ใช้ในการคาดการณ์การเลิกใช้บริการเมื่อปีที่แล้วอาจใช้ไม่ได้ผลในวันนี้

• ความเป็นส่วนตัวและการปฏิบัติตามระเบียบข้อบังคับ
  การใช้ข้อมูลลูกค้าเพื่อการคาดการณ์โดยเคารพความเป็นส่วนตัวของลูกค้า และปฏิบัติตามกฎหมายคุ้มครองข้อมูลที่หลากหลาย อาจต้องอาศัยความสมดุลที่ละเอียดอ่อนสำหรับธุรกิจ

• การระบุตัวแปรที่เกี่ยวข้อง
  การเลือกว่าจุดข้อมูลใดเกี่ยวข้องกับการคาดการณ์การเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าอาจเป็นโครงการที่ใช้เวลานาน

• ความแม่นยำของโมเดลและการโอเวอร์ฟิตติ้ง
  การสร้างโมเดลที่คาดการณ์การเลิกใช้บริการได้อย่างแม่นยําโดยไม่ใส่ข้อมูลการฝึกฝนมากเกินไปเป็นงานที่ซับซ้อน

• ข้อมูลเชิงลึกที่คาดการณ์ได้ตามผลการปฏิบัติงาน
  อีกความท้าทายก็คือ การเปลี่ยนข้อมูลเชิงลึกที่คาดการณ์ให้เป็นกลยุทธ์ที่นําไปปฏิบัติได้จริง การคาดการณ์การเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้าเป็นเพียงขั้นตอนแรก การใช้ข้อมูลดังกล่าวอย่างมีประสิทธิผลเพื่อรักษาลูกค้าคือสิ่งที่สำคัญ

• การติดตามความก้าวหน้าด้านเทคโนโลยี
  ขอบเขตการวิเคราะห์ข้อมูลมีการพัฒนาอยู่ตลอดเวลา ซึ่งทําให้สามารถปรับปรุงให้ทันสมัยขึ้นได้โดยใช้เทคนิคและทฤษฎีที่มีอยู่มากมาย

วิธีสร้างกลยุทธ์การคาดการณ์การเลิกใช้บริการ/ซื้อสินค้า

โมเดลการคาดการณ์การเลิกใช้บริการจะไม่เหมาะสมกับทุกธุรกิจ แล้วคุณจะเลือกโมเดลและกลยุทธ์สําหรับการคาดการณ์การเลิกใช้บริการที่สะท้อนถึงความเป็นจริงและความแตกต่างของธุรกิจคุณอย่างไร วิธีการมีดังนี้

• ทําความรู้จักธุรกิจและลูกค้าของคุณ
  พัฒนาความรู้อย่างละเอียดเกี่ยวกับธุรกิจและลูกค้าของคุณ อะไรทําให้ลูกค้าของคุณอยู่กับธุรกิจและสิ่งใดบ้างที่อาจทําให้ลูกค้าเลิกใช้บริการ

• เลือกข้อมูลที่เหมาะสม
  ระบุประเภทข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับธุรกิจและพฤติกรรมลูกค้าของคุณมากที่สุด ซึ่งอาจรวมถึงประวัติธุรกรรม การโต้ตอบกับฝ่ายบริการลูกค้า หรือกิจกรรมในโซเชียลมีเดีย ตรวจสอบว่าเข้าถึงข้อมูลได้และใช้งานได้

• ให้ทีมของคุณทํางาน
  ขอข้อมูลจากทีมในองค์กรของคุณ เช่น ฝ่ายขาย ฝ่ายบริการลูกค้า และฝ่ายไอที ข้อมูลเชิงลึกของธุรกิจสามารถช่วยให้คุณเรียนรู้เกี่ยวกับแง่มุมต่างๆ ของการโต้ตอบกับลูกค้า รวมถึงความเป็นไปได้ทางเทคนิค

• เลือกโมเดลที่เหมาะสม
  ไม่มีโมเดลเดียวที่เหมาะกับการคาดการณ์การเลิกใช้บริการทุกรูปแบบ ตัวเลือกของคุณจะขึ้นอยู่กับลักษณะของธุรกิจและประเภทข้อมูลที่คุณมี ตรวจสอบตัวเลือกของคุณอย่างใกล้ชิดและพิจารณาว่าโมเดลใดเหมาะกับคุณมากที่สุด

• เตรียมพร้อมและทําความสะอาดข้อมูลของคุณ
  คุณต้องทำความสะอาดและจัดระเบียบ ก่อนจึงจะใช้ข้อมูลของคุณได้

• สร้างและทดสอบโมเดล
  เมื่อข้อมูลของคุณพร้อมแล้ว ให้สร้างโมเดลการคาดการณ์ ทดสอบอย่างละเอียดเพื่อยืนยันความถูกต้องและประสิทธิภาพ

• อัปเดตและปรับแต่งโมเดลของคุณเป็นประจํา
  พฤติกรรมของลูกค้าและสภาพตลาดมีการเปลี่ยนแปลงเมื่อเวลาผ่านไป จําเป็นต้องอัปเดตและปรับแต่งโมเดลของคุณเป็นประจําเพื่อให้เหมาะสมและมีประสิทธิภาพ

• เปลี่ยนข้อมูลเชิงลึกให้กลายมาเป็นการดําเนินการ
  ขั้นตอนสุดท้ายคือการใช้ข้อมูลเชิงลึกจากโมเดลการคาดการณ์การเลิกใช้บริการเพื่อระบุลยุทธ์ทางธุรกิจของคุณ ซึ่งอาจเกี่ยวข้องกับการปรับกลยุทธ์การตลาด การปรับปรุงการบริการลูกค้า หรือการเปลี่ยนแปลงผลิตภัณฑ์ของคุณ