KMITL Expo 2026 LogoKMITL 66th Anniversary Logo

Café Customer Classification and Behavioral Analysis

Abstract

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

Objective

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

Other Innovations

Rice Flour/Starch Modification for Health and Sustainable Food Industry: Ultilization of Starch-Polyphenols Complex Mechanism

คณะอุตสาหกรรมอาหาร

Rice Flour/Starch Modification for Health and Sustainable Food Industry: Ultilization of Starch-Polyphenols Complex Mechanism

Most rice is consumed as cooked, milled rice, but a small portion is also ground into flour or separated into a starch fraction and used by the food industry as a gluten-free ingredient. This study aims to find out if different types of rice flour and starch, such as white and colored rice, could be used in industry. This study employs green modification techniques to slow down the digestion process by combining polyphenols with starch. Our initial study found that the raw colored rice has a lower glycemic index than other types of rice, such as brown or white rice. Another study that looked at how the quality of colored rice flour was changed by different methods also discovered that out of the six green methods (annealing, heat moisture treatment, ultrasound, pregelatinization, wet-microwave, and dry-microwave). It found that ultrasound improved the polyphenol bioaccessibility in the rice flour and reduced the digestion rate. The pregelatinization process led to the flour having high solubility and an estimated glycemic index. Different techniques affected the flour/starch quality in different ways. Therefore, for further industrial application, it could also be easier to select the method for food product based on their required techno-functional quality of flour/starch. In addition to the modification techniques, this study showed that the high bioaccessible polyphenol content and high polyphenol content in rice greatly slowed down the rate of digestion. This study also open for further exploring the possibility of using high polyphenol agricultural waste to modify starch and flour in a sustainable manner.

Read more
Developing Thai Sai Oua from Young Jackfruit

คณะอุตสาหกรรมอาหาร

Developing Thai Sai Oua from Young Jackfruit

This research aims to develop plant-based Thai traditional sausage(Sai oua) using young jackfruit as the main raw material. To be an alternative to replace meat by studying the development of formula, changes in physical and physical chemistry during the preservation of the product, young jackfruit has dominant properties of meat-like fibres and can absorb the smell and taste of spices well. The results of the study found that young jackfruit that have been boiled at 100 degrees Celsius for 30 minutes have the fibre closest to cooked chicken. In addition, the study of changes during storage at different temperatures found that the colour and Water Activity (Aw) have changed slightly. While the pH value (pH) decreased and the value of Thiobarbituric Acid Reactive Substances (T-BARS) increased. In terms of texture, it was found that the toughness increased and the elasticity decreased. Compared to the control formula, this study suggests that young jackfruit is a suitable raw material for the production of fillings from plants.

Read more
Diabetes Meal Management Application

คณะวิศวกรรมศาสตร์

Diabetes Meal Management Application

The Diabetes Meal Management Application is a digital health tool designed to empower Type 2 diabetic patients in managing their diet and blood sugar levels more effectively. With features like personalized meal recommendations, nutrient tracking, and seamless integration with wearable blood glucose monitors via Blood sugar measuring device (CGM), the application enables users to monitor glucose fluctuations in real time and adjust dietary choices accordingly. Built with the Flutter framework and supported by a backend of Express.js and MongoDB, the application prioritizes a user-friendly interface, ensuring easy navigation and encouraging consistent engagement with meal planning and health tracking. Preliminary user trials show that the application contributes to more stable blood sugar levels and improved adherence to dietary recommendations, helping users reduce health risks associated with diabetes complications. By offering a proactive approach to diabetes management, the application reduces the need for frequent clinical interventions, thus potentially lowering medical costs over time. This project highlights the promising role of digital health solutions in supporting personalized diabetes care, emphasizing the potential for scalable, user-centered interventions that foster long-term health improvements for diabetic patients.

Read more