การแบ่งกลุ่มลูกค้าเฟซบุ๊กแฟนเพจตามคุณลักษณะเด่นภายใต้กลยุทธ์ STP

นาฏลดา เรืองชาญ; ชนัญกาญจน์ แสงประสาน

ผู้แต่ง

นาฏลดา เรืองชาญ สาขาวิชาคอมพิวเตอร์ธุรกิจ คณะวิทยาการจัดการ มหาวิทยาลัยราชภัฏสกลนคร
ชนัญกาญจน์ แสงประสาน สาขาวิชาคณิตศาสตร์และสถิติ คณะวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยราชภัฏสกลนคร

คำสำคัญ:

การแบ่งกลุ่มลูกค้า, การวิเคราะห์การแบ่งกลุ่ม, อัลกอริทึมเคโพรโตไทป์, กลยุทธ์ STP

บทคัดย่อ

การวิจัยเชิงปริมาณนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อแบ่งกลุ่มลูกค้าเฟซบุ๊กแฟนเพจ ตามคุณลักษณะเด่นภายใต้กลยุทธ์ STP โดยใช้เทคนิคการแบ่งกลุ่มแบบเคมีนอัลกอริทึมเคโพรโตไทป์ กลุ่มตัวอย่าง คือ ผู้ที่ซื้อขายสินค้าออนไลน์ผ่านโซเชียลมีเดีย เฟซบุ๊กแฟนเพจจำนวน 389 คน ซึ่งใช้วิธีการสุ่มตัวอย่างตามความสะดวก เครื่องมือวิจัย คือ แบบสอบถามที่มีค่าดัชนีความสอดคล้องมากกว่า .5 ค่าดัชนีความตรงตามเนื้อหารายข้อเท่ากับ 1.00 ทุกข้อคำถามและมีความเชื่อมั่นของสัมประสิทธิ์อัลฟ่าครอนบาคเท่ากับ .901 ทำการเก็บข้อมูลผ่านสื่อออนไลน์ในช่วงระหว่างเดือนกรกฎาคม – เดือนตุลาคม 2565 ผลการศึกษา พบว่า ผลการแบ่งกลุ่มลูกค้า เฟซบุ๊กแฟนเพจ ตามคุณลักษณะเด่นได้ 3 กลุ่ม ได้แก่ กลุ่มที่ 1 เป็นกลุ่มนักช้อปออนไลน์วัยรุ่นซื้อน้อยแต่พอใจง่าย (ร้อยละ 62.98) กลุ่มที่ 2 เป็นกลุ่มนักช้อปออนไลน์ที่มีความคาดหวังสูง (ร้อยละ 35.22) กลุ่มที่ 3 เป็นกลุ่มนักช้อปออนไลน์ที่ให้ความสำคัญกับผลิตภัณฑ์และมีกำลังซื้อสูง (ร้อยละ 1.80)

References

ชัดชัย แก้วตา และชนัญกาญจน์ แสงประสาน. (2564). การเลือกพืชสวนเศรษฐกิจเพื่อการเพาะปลูกที่เหมาะสมในจังหวัดอุบลราชธานีโดยใช้เทคนิคการทำเหมืองข้อมูล.วารสารวิทยาศาสตร์บูรพา, 26(1), 593-609

ณรรฐคุณ วิรุฬห์ศรี, ลัทธพล โชครัตน์ประภา, ณัฐณิชา ศรีสมาน และ พรทิพย์ เดชพิชัย (2565) การวิเคราะห์แบ่งกลุ่มลูกค้าโดยใช้พฤติกรรมการซื้อเชิงลึก: กรณีศึกษาบริษัทผู้ผลิตอาหารสัตว์เลี้ยงแห่งหนึ่ง. วารสารวิทยาศาสตร์ลาดกระบัง, 31(1), 103-119.

ดารณี พิมพ์ช่างทอง. (2561). การวิเคราะห์จัดกลุ่มเพื่อการรณรงค์ทางการตลาดด้วยการใช้เครือข่ายสังคมออนไลน์. RMUTT Global Business and Economics Review. 13(1), 139-150.

บริษัทฝึกอบรมและสัมมนาธรรมนิติ. (2563). 5 Generations ความต่างที่คุณต้องรู้. สืบค้น 14 ตุลาคม 2565, จาก https://www.dst.co.th/index.php?option=com_content&view=article&id=3938:5-generations-difference&catid=29&Itemid=180&lang=th.

ปารณีย์ พึ่งวิชา, อานนท์ ทับเที่ยง และธัญญา สัตยาอภิธาน. (2562). ศึกษาการแบ่งกลุ่มพฤติกรรมของผู้บริโภคที่ซื้อเครื่องประดับ ผ่านเครือข่ายสังคมออนไลน์. วารสารมนุษยศาสตร์และสังคมศาสตร์ มหาวิทยาลัยราชพฤกษ์ ฉบับเสริม, 212-224.

วณิชา แผลงรักษา และนิเวศ จิระวิชิตชัย. (2562). การแบ่งกลุ่มลูกค้าโดยใช้เทคนิคการทำคลัสเตอร์แบบเคมีน สำหรับการบริหารลูกค้าสัมพันธ์. วารสารวิชาการซายน์เทค มรภ.ภูเก็ต, 3(2), 1-10.

Armstrong, G., & Kotler, P. (2017). Marketing: An Introduction (13th ed). Boston: Pearson Education, Inc.

Chaffey, D., & Ellis-Chadwich, F. (2016). Digital Marketing: Strategy, Implementation and Practice (6th ed). Pearson Education Limited.

Dataxet. (2566). เฟซบุ๊กและไลน์นั่งแท่นสื่อโซเชียลมีเดียยอดนิยม. สืบค้น 1 กุมภาพันธ์ 2566 จาก https://www.dataxet.co/media-landscape/2023-th/social-media

Han, J., Kamber, M., & Pei, J. (2012). Data Mining: Concepts and Techinques (3rd ed). Massachusetts: Elsevier.

Hayasaka, S. (2022). How Many Clusters? Methods for choosing the right number of clusters. สืบค้น 8 ตุลาคม 2565, Retrived from https://towardsdatascience.com/how-many-clusters-6b3f220f0ef5.

Husein, A. M., Waruwu, F. K., Batu Bara, Y. M. T., Donpril, M., & Harahap, M. (2021). Clustering Algorithm For Determining Marketing Targets Based Customer Purchase Patterns And Behaviors, Jurnal dan Penelitian Teknik Informatika, 6(1), 137–143, https://doi.org/10.33395/SINKRON.V6I1.11191

Islam, M. R. (2018). Sample size and its role in Central Limit Theorem (CLT). International Journal of Physics & Mathematics, 1(1), 37-47. https://doi.org/10.31295/ijpm.v1n1.42.

Kansal, T., Bahuguna, S., Singh, V. K., & Choudhury, T. (2018). Customer Segmentation using K-means Clustering. International Conference on Computational Techniques, Electronics and Mechanical Systems (CTEMS), 135-139, https://doi.org/10.1109/CTEMS.2018.8769171.

Kemp, S. (2022). Digital 2022: Thailand. สืบค้น 1 ตุลาคม 2565, จาก https://datareportal.com/reports/digital-2022-thailand?rq=facebook%20thailand%202022.

Kotler, P., & Armstrong, G., (2018). Principles of Marketing (17th Global ed.). UK:Pearson Education, Limited.

Nandapala, E. Y. L., & Jayasena, K. P. N. (2020). The practical approach in Customers segmentation by using the K-Means Algorithm. 2020 IEEE 15th International Conference on Industrial and Information Systems (ICIIS), 344–349. https://doi.org/10.1109/ICIIS51140.2020.9342639.

Szepannek, G. (2018). clustMixType: User-Friendly Clustering of Mixed-Type Data in R. The R Journal. 10(2), 200-208.

Yang, H., shi, C., Cai, J., Zhou, L., Yang, Y., Zhao, X., He, Y., & Hao, J. (2022). Data mining techniques on astronomical spectra data – I. Clustering analysis. Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, 517(4), 5496–5523. https://doi.org/10.1093/mnras/stac2975.