ธุรกิจอสังหาริมทรัพย์ของคุณกำลังเจอปัญหานี้อยู่รึป่าว ? ลูกค้าที่ “กรอกฟอร์ม” แต่ไม่มาดู “บ้านจริง” แก้ได้ด้วย Machine Learning

ธุรกิจอสังหาของคุณกำลังเจอปัญหานี้อยู่รึป่าว ? ลูกค้ากรอกฟอร์มในเว็บไซต์ แต่ไม่ได้ไปเยี่ยมชมตัวอย่างบ้านจริง

ความท้าทายของธุรกิจอสังหาริมทรัพย์

หลายบริษัทมีเว็บไซต์ที่ลูกค้าสามารถกรอกข้อมูลเพื่อขอชมโครงการบ้าน แต่ว่าปัญหาที่มักพบคือ ลูกค้าจำนวนไม่น้อยที่กรอกข้อมูลแล้ว แต่ไม่มาดูโครงการบ้านจริง สร้างความยุ่งยากและเสียโอกาสให้กับทีมขาย เนื่องจากบางครั้งทีมขายไปโฟกัสกับคนที่มากรอกข้อมูลทุกคน แต่ไม่ใช่ทุกคน ที่จะเป็นลูกค้า ณ เวลานั้นๆ

การคาดการณ์ความต้องการของลูกค้าด้วย Machine Learning

บริษัท Predictive เราได้มีโอกาสดูแลและเข้าไปช่วยธุรกิจอสังหาริมทรัพย์แก้ปัญหาดังกล่าว โดยการทำ Model Machine Learning เราขอแชร์ use case ที่เราได้ทำและผลลัพธ์ที่ได้ ดังนี้ครับ

Machine learning (ML) เป็นสาขาหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่มุ่งเน้นการพัฒนาอัลกอริทึม เพื่อให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้และปรับปรุงการทำงานโดยอัตโนมัติจากข้อมูล โดยไม่จำเป็นต้องอาศัยการเขียนโปรแกรมแบบดั้งเดิม เปรียบเสมือนการที่มนุษย์เรียนรู้จากประสบการณ์ ยิ่งมีข้อมูลมากเท่าไร ความสามารถในการทำนายผลลัพธ์ของ ML ก็จะยิ่งแม่นยำมากขึ้นเท่านั้น

Machine Learning (ML) เป็นเทคโนโลยีอัจฉริยะที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์ ที่เข้ามาช่วยธุรกิจวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าที่กรอกแบบฟอร์มในเว็บไซต์ คาดการณ์ลูกค้าที่มีแนวโน้มจะมาดูโครงการบ้านจริง ช่วยให้ทีมขายโฟกัสกับกลุ่มลูกค้าเป้าหมายได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ตัวอย่าง Machine learning use case

ขั้นตอนการคาดการณ์ลูกค้าด้วย Machine Learning

1. รวบรวมข้อมูล: เริ่มต้นด้วยการรวบรวมข้อมูลลูกค้าที่กรอกแบบฟอร์มในเว็บไซต์ ข้อมูลควรครอบคลุมทั้งข้อมูลลูกค้า (เช่น ชื่อ อายุ อาชีพ รายได้) และข้อมูลพฤติกรรมบนเว็บไซต์ (เช่น หน้าเว็บที่เข้าชม ระยะเวลาที่ใช้บนหน้าเว็บ การดาวน์โหลดเอกสาร)
2. เตรียมข้อมูลสำหรับโมเดล: จัดเตรียมข้อมูลให้พร้อมสำหรับการฝึกโมเดล Machine Learning โดยแบ่งข้อมูลออกเป็น 2 ชุด ชุดแรกใช้สำหรับฝึกโมเดล (Training Set) และชุดที่สองใช้สำหรับทดสอบโมเดล (Testing Set)
3. เลือกโมเดล Machine Learning: เลือกโมเดล Machine Learning ที่เหมาะสมกับงาน
4. ฝึกโมเดล: ฝึกโมเดล Machine Learning ด้วยชุดข้อมูลฝึก
5. ประเมินผล: ประเมินผลโมเดลด้วยชุดข้อมูลทดสอบ
6. ปรับโมเดล: ปรับแต่งโมเดล Machine Learning ให้มีประสิทธิภาพสูงสุด
7. นำไปใช้: นำโมเดล Machine Learning ไปใช้จริง คาดการณ์ลูกค้าที่มีแนวโน้มจะมาดูโครงการบ้านจริง

ผลลัพธ์ที่ได้จากการใช้ Machine Learning

• เพิ่มประสิทธิภาพการใช้เวลาของทีมขาย เนื่องจาก ทีมขายสามารถโฟกัสกับกลุ่มลูกค้าที่มีแนวโน้มจะมาดูโครงการบ้านจริง
• เพิ่มโอกาสในการปิดการขาย และ ลดต้นทุนในการขาย เพราะเข้าหาลูกค้าถูกกลุ่ม

Model Machine Learning เป็นเหมือนกุญแจสำคัญที่ช่วยปลดล็อกศักยภาพการขายในยุคดิจิทัล ธุรกิจอสังหาริมทรัพย์ที่นำ Machine Learning มาใช้อย่างชาญฉลาด จะสามารถสร้างความได้เปรียบเหนือคู่แข่ง และ เพิ่มโอกาสในการประสบความสำเร็จ

หากคุณทำธุรกิจในด้านอสังหาริมทรัพย์ และ กำลังมองหาวิธีวางกลยุทธ์เพื่อปรับปรุงการขาย จากการใช้ข้อมูลที่คุณมีอยู่ให้เกิดประสิทธิภาพสูงสุด ติดต่อเราเพื่อรับคำปรึกษาเบื้องต้นกับทีมผู้เชี่ยวชาญได้เลยครับ