Data Psychologist

---

สวัสดีค่ะ บทความนี้ แมวจะนำท่านมารู้จัก Churn Prediction Model ที่แมวคิดว่าเป็นการ integrate กับข้อมูลออนไลน์ปัจจุบันได้เกือบสมบูรณ์เลยทีเดียว

ว่าแล้วก็มาทำความรู้จักกันเลย

Churn Prediction Model คืออะไร

Churn Prediction Model คือแบบจำลองทางสถิติหรือการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ที่ใช้ในการคาดการณ์ว่าลูกค้ามีแนวโน้มที่จะยกเลิกหรือเปลี่ยนไปใช้บริการของคู่แข่งหรือไม่ โดยวิเคราะห์จากข้อมูลและพฤติกรรมของลูกค้าในอดีตค่ะ เช่น ประวัติการใช้บริการ ปริมาณการใช้ ข้อร้องเรียน การติดต่อฝ่ายบริการลูกค้า เป็นต้น ซึ่งจะช่วยให้ธุรกิจสามารถกำหนดกลยุทธ์เพื่อรักษาลูกค้าเก่าและลดอัตราการสูญเสียลูกค้า (Churn Rate)

ตัวอย่างการใช้ Churn Prediction Model ในธุรกิจต่างๆ

1. ผู้ให้บริการโทรศัพท์มือถือ – ใช้คาดการณ์ว่าลูกค้ารายใดมีแนวโน้มจะยกเลิกหรือเปลี่ยนค่ายไปใช้คู่แข่งหรือไม่ โดยวิเคราะห์จากข้อมูลการใช้งาน เช่น ปริมาณการโทร ปริมาณดาต้า ระยะเวลาการใช้งาน ความถี่ในการเติมเงิน ประวัติการร้องเรียน ฯลฯ ทำให้ทราบว่าลูกค้ากลุ่มใดมีความเสี่ยง และสามารถกำหนดแผนการตลาดที่เหมาะสมในการรักษาลูกค้าเหล่านั้น
2. ธนาคาร – นำ Churn Prediction Model มาใช้กับข้อมูลลูกค้าสินเชื่อ บัตรเครดิต หรือบัญชีเงินฝาก เพื่อคาดการณ์แนวโน้มการย้ายไปใช้บริการจากธนาคารคู่แข่ง โดยพิจารณาจากปัจจัยต่างๆ เช่น ยอดเงินในบัญชี ความถี่ในการใช้บริการ ประเภทของบริการที่ใช้ ประวัติการผิดนัดชำระ เป็นต้น ช่วยให้ธนาคารออกแบบแคมเปญหรือโปรโมชั่นต่างๆ เพื่อดึงดูดให้ลูกค้าใช้บริการต่อไป
3. บริการสตรีมมิ่ง – ผู้ให้บริการอย่าง Netflix หรือ Spotify ก็สามารถใช้ Churn Prediction เพื่อคาดการณ์ว่าสมาชิกรายใดมีแนวโน้มจะยกเลิกบริการหรือไม่ต่ออายุสมาชิก โดยใช้ข้อมูลพฤติกรรมการใช้งาน เช่น ความถี่ในการเข้าใช้ จำนวนชั่วโมงการใช้บริการในแต่ละเดือน ประเภทเนื้อหาที่รับชม การให้คะแนนหรือรีวิวเนื้อหา ฯลฯ ช่วยให้บริษัทปรับปรุงคุณภาพของเนื้อหาและบริการให้ตรงกับความต้องการของสมาชิกได้
4. อีคอมเมิร์ซ – เว็บไซต์ขายสินค้าออนไลน์สามารถสร้าง Churn Prediction Model จากข้อมูลลูกค้า เช่น ความถี่ในการซื้อ มูลค่าการสั่งซื้อเฉลี่ย หมวดหมู่สินค้าที่สั่งซื้อ ประวัติการคืนสินค้า เป็นต้น ทำให้ทราบว่าลูกค้ารายใดมีความภักดีต่อแบรนด์หรือมีแนวโน้มจะไม่ซื้อซ้ำอีก และสามารถปรับกลยุทธ์การตลาดให้เหมาะสมกับลูกค้าแต่ละกลุ่ม
5. บริการซอฟต์แวร์ – บริษัทที่ให้บริการซอฟต์แวร์แบบ SaaS (Software as a Service) สามารถคาดการณ์การ Churn ของลูกค้าได้จากพฤติกรรมการใช้งาน เช่น ความถี่ในการ login ระยะเวลาในการใช้งาน จำนวน feature ที่ใช้ การติดต่อฝ่ายสนับสนุนลูกค้า ฯลฯ ทำให้บริษัทสามารถพัฒนาซอฟต์แวร์ให้มีคุณภาพ ออกฟีเจอร์ใหม่ๆ ที่ตรงใจลูกค้า และปรับปรุงการให้บริการลูกค้า เพื่อให้ลูกค้ายังคงใช้บริการต่อไป

จะเห็นได้ว่า Churn Prediction Model มีประโยชน์อย่างมากในการช่วยให้ธุรกิจต่างๆ เข้าใจพฤติกรรมของลูกค้า คาดการณ์แนวโน้มการ Churn และวางแผนกลยุทธ์ในการรักษาลูกค้าเก่าไว้ รวมถึงปรับปรุงผลิตภัณฑ์และบริการให้ตรงกับความต้องการของลูกค้าได้อย่างเหมาะสม ซึ่งจะช่วยให้ธุรกิจเติบโตได้อย่างยั่งยืนในระยะยาวเลยค่ะ

แมวสรุป

อย่างไรก็ตาม การนำ Churn Prediction Model มาใช้งานจะต้องคำนึงถึงปัจจัยด้านอื่นๆ ประกอบด้วย เช่น ต้นทุนในการรักษาลูกค้า ผลกระทบต่อแบรนด์และชื่อเสียง รวมถึงข้อจำกัดด้านกฎหมายและจริยธรรมในการเก็บและใช้ข้อมูลส่วนตัวของลูกค้า เพื่อให้เป็นประโยชน์สูงสุดต่อทั้งลูกค้าและธุรกิจอย่างสมดุลด้วยนะคะ