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
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
คณะครุศาสตร์อุตสาหกรรมและเทคโนโลยี
Crispy Rice-berry Snack is a product made from broken rice-berry rice that has been processed into a snack that is thin and crispy, bite-sized. Broken rice-berry rice is cooked, finely ground, and mixed with other ingredients to increase its nutritional value, such as adding plant seeds, adding plant protein nutrients, and then forming it into sheets using heat. The resulting product is a thin sheet, purple-brown in color, crispy, and has the smell of the ingredients used in the production process. It does not contain sugar or sweeteners. It is used as a snack with tea or coffee. Crispy Rice-berry Waffle is a product that contains complete nutrients, including carbohydrates, protein, and fat, which are derived from the ingredients in the production formula.
วิทยาเขตชุมพรเขตรอุดมศักดิ์
Abstract: Banana French Fries This project aimed to study and develop the product Banana French Fries, which is a snack made by frying bananas in a form similar to French fries, in order to add value to bananas and create new choices for consumers. The experiment consisted of selecting suitable banana varieties, developing a coating formula, and testing the taste of samples. The results of the study found that Nam Wa bananas are the most suitable for making banana French fries because they have a firm texture and naturally sweet taste. The best coating formula consists of wheat flour, eggs, and milk, which provide longer crispiness. The taste test found that most consumers gave a very good response and were satisfied with the taste and texture. This project shows that banana French fries are a product with potential to be developed as a healthy snack and can be further developed into a commercial product in the future.
คณะบริหารธุรกิจ
Parking space shortages in urban areas contribute to traffic congestion, inefficient land use, and environmental challenges. Automated Parking Systems (APS) provide an innovative solution by optimizing space utilization, reducing search times, and minimizing carbon emissions. This research investigates key factors influencing user adoption of APS technology using the UTAUT2 framework, focusing on variables such as Performance Expectancy, Effort Expectancy, Social Influence, Trust in Technology, and Environmental Consciousness. The APS Evolution project presents a smart parking solution that enhances efficiency, minimizes environmental impact, and improves user experience in urban settings. The initiative emphasizes technology-driven urban mobility and sustainable parking management to align with the evolving needs of modern cities.