Smart Marketing AI: Churn, Basket Analysis และ Recommendation

Churn Prediction: รู้ก่อนลูกค้าหาย

การหาลูกค้าใหม่แพงกว่าการรักษาลูกค้าเดิมหลายเท่า โมเดลอ่านพฤติกรรมการซื้อ เช่น ระยะห่างจากการซื้อครั้งล่าสุด ความถี่ที่ลดลง และยอดต่อบิลที่เปลี่ยนไป แล้วให้คะแนนความเสี่ยงของลูกค้าแต่ละคน พร้อมเหตุผลที่อ่านเข้าใจได้ ทีมจึงส่งข้อเสนอที่ถูกคนก่อนที่ลูกค้าจะหายไปจริง

• แบ่งลูกค้าเป็น Active, เสี่ยง และ Dormant อัปเดตทุกวัน
• คำนวณ CLV เพื่อรู้ว่าควรลงทุนรักษาใครก่อน
• ส่งรายชื่อกลุ่มเสี่ยงไปแคมเปญได้ในคลิกเดียว

Basket Analysis: สินค้าที่มักถูกซื้อคู่กัน

ส่วนนี้เป็นตารางที่บอกว่าสินค้าใดมักอยู่ในตะกร้าเดียวกัน เช่น ขนมปังกับเนยและนมกล่อง ซึ่งเป็นข้อมูลตั้งต้นของการจัดโปรโมชันแบบ Bundle หรือ Combo และการปรับส่วนผสมของตะกร้าเพื่อเพิ่ม Margin แทนที่จะเดาว่าลูกค้าน่าจะซื้ออะไรร่วมกัน ทีมการตลาดอ่านจากพฤติกรรมจริงได้เลย

Recommendation: ข้อเสนอที่ใช่สำหรับแต่ละคน

ระบบแนะนำสินค้าเรียนรู้จากประวัติการซื้อจริงของลูกค้าแต่ละคนและของลูกค้าที่คล้ายกัน แล้วเลือกสินค้า ส่วนลด หรือแพ็กเกจที่มีโอกาสซื้อมากที่สุด ใช้ได้ทั้งบนหน้าเว็บ ในแชท LINE OA และในแคมเปญอีเมล โดยวัดผลเทียบกับกลุ่มที่ไม่ได้รับคำแนะนำเพื่อให้รู้ว่ายอดที่เพิ่มมาจากระบบจริง

Price Sensitivity & Optimization หาจุดส่วนลดที่พอดี

ลดราคามากขึ้นไม่ได้แปลว่ายอดขายรวมจะดีขึ้นเสมอ ระบบใช้ AI วิเคราะห์ผลกระทบจากการลดราคา โดยวัดยอดขายที่เปลี่ยนไปตามระดับส่วนลดและตามโค้ดโปรโมชัน แล้วชี้จุด Optimal Discount ที่ทำให้ยอดขายรวมสูงที่สุด รวมถึงประเมินโปรโมชันในอดีตย้อนกลับไปได้ เพื่อให้แคมเปญรอบถัดไปคุ้มค่ากว่าเดิม

• วัดผลกระทบตามระดับส่วนลดและโค้ดโปรโมชัน
• หาจุด Optimal Discount ที่ยอดขายรวมสูงสุด
• ประเมินโปรโมชันย้อนหลังเพื่อวางแผนรอบถัดไป

Prediction: เห็นผลก่อนลงเงิน

ก่อนออกโปรโมชัน ระบบพยากรณ์ยอดขายและกำไรที่น่าจะได้ จากข้อมูลโปรในอดีตและฤดูกาล ทีมเลือกได้ว่าจะลดเท่าไร ให้ใคร และเมื่อไร แล้ววัดผลจริงย้อนหลังเทียบกับที่พยากรณ์ไว้