Clustering Customers Using Their In-Depth Buying Behavior: A Pet Food Manufacturing Company Case Study

Main Article Content

Nathakhun Wiroonsri
Latthapol Chokratprapa
Natnicha Srisamarn
Porntip Dechpichai

Abstract

Nowadays pet ownership in Thailand is on the rise. Pet related industries have been boosted and expanded significantly. The pet food industry competition, as a result, has been higher and tougher. The aim of this research is to apply K-means clustering method to segment customers of a manufacturing pet food company using the data from January 2018 to September 2020 including the total of 588 business customers. This research employs 15 variables: purchasing amount in 2020, growth rate from 2018-2019, growth rate from 2019-2020, distance from distribution center to store districts, number of transactions in 2018-2020, number of returns in 2018-2020, consistency of monthly purchasing amount from 2018-2020, the percentage of return frequency and the percentage of the return value.


The customers have been clustered into 8 groups which can be characterized as follow: “Rarely return customers” (56.4%), “Regular customers with high swing” (15.7%), “Suburban and rural customers” (13.2%), "Frequently return customers" (6.0%), "Frequently purchase customers" (5.9%), "High volume customers" (1.3%), "Prospective customers" (0.8%) and "Irregular customers" (0.79%). By understanding the customer behavior in each group, the results benefit the manufacturing company in optimal sale strategy planning.

Downloads

Download data is not yet available.

Article Details

How to Cite
Wiroonsri, N., Chokratprapa, L., Srisamarn, N., & Dechpichai, P. (2022). Clustering Customers Using Their In-Depth Buying Behavior: A Pet Food Manufacturing Company Case Study. Journal of Science Ladkrabang, 31(1), 103–119. Retrieved from https://li01.tci-thaijo.org/index.php/science_kmitl/article/view/250784
Section
Research article

References

สำนักงานสถิติแห่งชาติ. 2557. รายงานการสำรวจประชากรสูงอายุในประเทศไทย พ.ศ. 2557. กรุงเทพฯ: บริษัท เท็กซ์ แอนด์ เจอร์นัล พับลิเคชั่น จำกัด. [National Statistical Office. 2014. Report of Survey of the Elderly in Thailand 2014. Bangkok: Text and General Publication Company Limited. (in Thai)]

ธนาคารกสิกรไทย. 2562. ไลฟ์สไตล์คนยุคใหม่ ดันตลาดสัตว์เลี้ยงโต. แหล่งข้อมูล : https://kasikornbank.com/th/business/sme/KSMEKnowledge/article/SMETips/Pages/Pets_Business.aspx. ค้นเมื่อวันที่ 25 ธันวาคม 2563.

ส่วนประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลธุรกิจ กองข้อมูลธุรกิจ กรมพัฒนาธุรกิจการค้า กระทรวงพาณิชย์. 2561. ธุรกิจดูแลสัตว์เลี้ยง. บทวิเคราะห์ธุรกิจ. แหล่งข้อมูล : https://www.dbd.go.th/ download/document_file/Statisic/2561/T26/T26_201812.pdf. ค้นเมื่อวันที่ 25 ธันวาคม 2563.

ธนาคารเพื่อการส่งออกและนำเข้าแห่งประเทศไทย. 2561. จับกระแสตลาดสินค้าสำหรับสัตว์เลี้ยงของโลก. EXIM Thailand E-News, 13(2). แหล่งข้อมูล : https://www.exim.go.th/eximinter /e-news/7329/enews_february2018_trend.html. ค้นเมื่อวันที่ 25 ธันวาคม 2563.

ชนาธินาถ ผาสุพรรณ์ และรวิพิมพ์ ฉวีสุข. 2559. การแบ่งกลุ่มผู้บริโภคอาหารฮาลาลนำเข้าในเมืองจาการ์ตา ประเทศอินโดนีเซีย. การประชุมทางวิชาการของมหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์, ครั้งที่ 54, มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์, กรุงเทพมหานคร, 928-934. [Chanathinart Pasuphan and Ravipim Chaveesuk. 2016. Clustering of consumers for imported Halal foods in Jakarta, Indonesia. Proceedings of 54th Kasetsart University Annual Conference, Kasetsart University, Bangkok, 928-934. (in Thai)]

ทวินันท์ สุวรรณนิคม. 2559. การแบ่งกลุ่มผู้เลี้ยงไก่ชนที่ซื้อกรดอะมิโนสำหรับไก่ชน โดยใช้ปัจจัยด้านพฤติกรรมการซื้อในจังหวัดสุพรรณบุรี. บริหารธุรกิจมหาบัณฑิต, กลุ่มวิชาการประกอบการ,มหาวิทยาลัยหอการค้าไทย. [Tawinan Suwannikom. 2016. Grouping of gamecocks who buy amino acids for gamecocks using factors of purchasing behavior in Suphanburi province. Master of Business Administration, Entrepreneurship, University of the Thai Chamber of Commerce. (in Thai)]

ธนัท ธํารงพิรุณ, อภิชาต ดะลุณเพธย์ และวิศิษฐ์ ลิ้มสมบุญชัย. 2560. คุณลักษณะที่มีผลต่อการตัดสินใจซื้อแคบหมูของผู้บริโภค. วารสารเศรษฐศาสตร์รามคําแหง, 2(1), 77-79. [Thanut Thumrongpirun, Apichart Daloonpate and Visit Limsombunchai. 2017. Attributes affecting consumers’ purchasing decision on pork scratching. Journal of Economics Ramkhamhaeng University, 2(1), 77-79 (in Thai)]

นันทิดา ทองออน. 2560. การแบ่งกลุ่มผู้บริโภคผลิตภัณฑ์อาหารเสริมคอลลาเจนในเขตกรุงเทพมหานครโดยใช้ปัจจัยด้านพฤติกรรมการบริโภคและความต้องการที่มีต่อส่วนประสมทางการตลาด, บริหารธุรกิจมหาบัณฑิต, กลุ่มวิชาการตลาด, มหาวิทยาลัยหอการค้าไทย. [Nantida Thongon. 2017. Consumer segmentation of collagen supplemental product in Bangkok using the consumption behaviors and demand in the marketing mix factors. Master of Business Administration, Marketing, University of the Thai Chamber of Commerce. (in Thai)]

อัมพิกา จงเจริญสุข และชิณโสณ์ วิสิฐนิธิกิจา. 2560. ปัจจัยที่มีผลต่อการเลือกซื้ออาหารสัตว์เลี้ยงสำเร็จรูป. วารสารบัณฑิตศึกษา มหาวิทยาลัยราชภัฏสกลนคร, 14(65), 163-171. [Ampika Joongjaraunsuk and Chinnaso Visitnitikija. 2017. The Factors of the Decisions to Buy the Instant Pet Food. Journal of Graduate School Sakon Nakhon Rajabhat University, 14(65), 163-172. (in Thai)]

Sheikh, A., Ghanbarpour, T. and Gholamiangonabadi, D. 2019. A Case Study of Fintech Industry: A Two-Stage Clustering Analysis for Customer Segmentation in the B2B Setting. Journal of Business-to-Business Marketing, 26(2), 1–11.

Kandeil, D., Saad, A. and Youssef, S. M. A. 2014. Two-phase Clustering Analysis for B2B Customer Segmentation. Proceedings of 2014 International Conference on Intelligent Networking and Collaborative Systems, 10-12 September 2014, Salerno, Italy.

Heldt, R., Silvera, C. S. and Luce, F. B. 2021. Predicting customer value per product: From RFM to RFM/P. Journal of Business Research, 127, 444-453.

RStudio Team. 2020. RStudio: Integrated Development for R. RStudio, PBC, Boston, MA. URL http://www.rstudio.com/.

Gareth, J., Daniela, W., Trevor, H. and Robert, T. 2013. An introduction to statistical learning: with applications in R, Springer.

Brock, G., Pihur, V., Datta, S. and Datta, S. 2008. ClValid: An R Package for Cluster Validation. Journal of Statistical Software, 25(4), 1–22.

Liapikos, I. 2017. Performance measures of clustering algorithms in retail industry, Master of Science, Data Science, Athens University of Economics AND Business.

สำนักงานสถิติแห่งชาติ. 2563. รายงานผลการสำรวจผลกระทบจากสถานการณ์การแพร่ระบาดของโรคโควิด-19. แหล่งข้อมูล: http://ittdashboard.nso.go.th/covid19survey.php. ค้นเมื่อวันที่ 25 กรกฎาคม 2564.