KMITL Expo 2026 Logo
Half Circle
All Innovation
KMITL Expo 2025Cluster 2025ป. ตรี โครงงานพิเศษชิ้นงาน
Café
Customer
Classification
and
Behavioral
Analysis
คณะวิทยาศาสตร์, คณิตศาสตร์ประยุกต์, วิทยาศาสตรบัณฑิต สาขาคณิตศาสตร์ประยุกต์
Café Customer Classification and Behavioral Analysis

Innovation Owner

NS

Miss NAPAPAT SUKKASEM

Student

Details

In a highly competitive business, understanding customers is crucial for an organization to determine its success. Effective marketing is not just about offering good products, promotions, or services; it also requires strategies to reach and build strong relationships with customer groups. Segmenting customers is one method that helps businesses deeply understand the needs and behaviors of the customers who use their services In this internship, the objective is to understand the behavior of customers purchasing coffee and tea at a large cafe group by analyzing stored customer data. As a result of this process, customer groups purchasing coffee and tea were segmented using Naive Bayes, Random Forest, and Deep Learning techniques to compare the accuracy and suitability of different Machine Learning methods, and the insights gained from this analysis can be for further development in analyzing other data set in the future

In this internship, the objective is to understand the behavior of customers purchasing coffee and tea at a large cafe group by analyzing stored customer data. As a result of this process, customer groups purchasing coffee and tea were segmented using Naive Bayes, Random Forest, and Deep Learning techniques to compare the accuracy and suitability of different Machine Learning methods, and the insights gained from this analysis can be for further development in analyzing other data set in the future

Objective

1) เพื่อจัดกลุ่มลูกค้าตามลักษณะการซื้อเครื่องดื่มโดยการใช้ Naive Bayes, Random Forest, Deep Learning 2) เพื่อวิเคราะห์ลักษณะและพฤติกรรมของลูกค้าในแต่ละกลุ่ม

กาแฟและชา เป็นเครื่องดื่มที่ได้รับความนิยมอย่างมาก ทั้งชาและกาแฟมีประโยชน์ต่อสุขภาพ ใช้ดื่มเพื่อผ่อนคลาย ชาเป็นเครื่องดื่มที่ทำให้ผ่อนคลายจากการทำกิจกรรมมาทั้งวัน ในขณะเดียวกัน กาแฟเป็นตัวช่วยเพิ่มพลังงาน และพลังสมองก่อนที่จะทำกิจวัตรใดๆ อีกทั้งยังเป็นตัวเชื่อมความสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์ ดังนั้น การมองหาร้านกาแฟที่มีเครื่องดื่มที่เข้มข้น สินค้าที่หลากหลาย ยังต้องมีพื้นที่สังสรรค์ พบประผู้คน ซึ่งในนั้นก็คือ ร้านกาแฟพันธุ์ไทย ซึ่งเป็นแบรนด์กาแฟ ที่มีทั้งเครื่องดื่ม ขนมปัง เบเกอรี่ และอาหารหลากหลาย ทำให้มีกลุ่มลูกค้าที่เข้ามาใช้บริการเป็นจำนวนมาก และลักษณะการซื้อเครื่องดื่มและสินค้าที่แตกต่างกัน จากเหตุผลดังกล่าว ทำให้ทีมธุรกิจอัจฉริยะ (Business Intelligence - BI) กลุ่มธุรกิจอาหารและเครื่องดื่ม มีความสนใจที่จะจัดกลุ่มลูกค้าของร้านกาแฟพันธุ์ไทย ข้าพเจ้าจึงมีแนวคิดที่จะจำแนกและวิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้า แบ่งออกเป็น 3 กลุ่ม ได้แก่ ลูกค้าที่ซื้อเครื่องดื่มประเภทกาแฟเป็นประจำ ลูกค้าที่ซื้อเครื่องดื่มประเภทชา และลูกค้าที่ซื้อเครื่องดื่มทั้งชาและกาแฟ โดยการใช้ Naive Bayes, Random Forest, Deep Learning เปรียบเทียบเทคนิค ที่มีความแม่นยำและเหมาะสม เพื่อนำข้อมูลที่วิเคราะห์ได้ไปใช้ประโยชน์ต่อไป

1. การใช้เทคนิค Machine Learning เช่น Naive Bayes, Random Forest และ Deep Learning ในการแบ่งกลุ่มลูกค้าได้ผลลัพธ์ที่ชัดเจน 2. การพัฒนา Dashboard ที่ใช้งานง่าย ช่วยสนับสนุนการตัดสินใจทางธุรกิจ