การวิเคราะห์ความรู้สึกผ่านข้อคิดเห็นบนระบบออนไลน์ เพื่อออกแบบการเดินทางให้กับลูกค้า กรณีศึกษาร้านกาแฟ

Abstract

การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์ 1) เพื่อรวบรวมและวิเคราะห์ความคิดเห็นของลูกค้าที่มีต่อร้านกาแฟ ด้วยหลักการวิเคราะห์อารมณ์ความรู้สึก (Sentiment Analysis) 2) เพื่อจำแนก Touchpoints และ Pain Points จากความคิดเห็นของลูกค้า และ 3) เพื่อออกแบบ Customer Journey ที่สะท้อนประสบการณ์ของ ลูกค้าอย่างเป็นระบบ โดยใช้ข้อมูลความคิดเห็นจำนวน 1,200 ประโยค ซึ่งผู้วิจัยรวบรวมด้วยตนเองจากเพจ Facebook ของร้านกาแฟ Non-Franchise ที่อยู่ในระดับ Micro และ Nano Influencer ในประเทศไทย ข้อมูลความคิดเห็นถูกนำมาทำความสะอาดและวิเคราะห์ด้วย AI โดยแบ่งระดับความรู้สึกเป็น 5 ระดับ ผลการวิเคราะห์พบว่า ส่วนใหญ่เป็นความคิดเห็นเชิงบวก โดยเฉพาะด้านรสชาติ บรรยากาศ และ การบริการที่ดี ซึ่งสะท้อนภาพรวมของประสบการณ์ที่ลูกค้าได้รับ จากนั้นผู้วิจัยได้ Prompt AI เพื่อวิเคราะห์ Topic ที่ลูกค้ากล่าวถึง และจำแนกออกเป็น Touchpoints เช่น ความสะอาด บริการที่สุภาพ และ Pain Points เช่น การรอคิวนาน ความไม่สะอาด และพนักงานตอบช้า ในการออกแบบ Customer Journey ผู้วิจัยใช้แนวทาง Touchpoint Analysis ของ Betaskthai (2023) เพื่อจำแนก Touchpoints ออกเป็น 11 ด้าน และจัดกลุ่มใหม่เป็น 3 ปัจจัย ได้แก่ After-Sales Service, Customer Interaction และ Product Experience แล้วเชื่อมโยงกับ Customer Journey ทั้ง 4 ขั้นตอน ได้แก่ Awareness, Consideration, Decision และ Post-Purchase ผลการวิเคราะห์พบว่า ในช่วง Awareness ลูกค้าให้ความสำคัญกับ Product Experience มากที่สุด ในช่วง Consideration ลูกค้ายังคงให้ความสำคัญกับ Product Experience เป็นหลัก ในช่วง Decision ลูกค้าให้ความสำคัญกับทั้ง Product Experience และ Customer Interaction ในระดับที่ใกล้เคียงกัน และในช่วง Post-Purchase ลูกค้าให้ความสำคัญกับ Customer Interaction มาก ที่สุด นอกจากนี้ ยังพบว่าการประยุกต์ใช้แนวคิด TOFU–MOFU–BOFU ร่วมกับ Customer Journey ช่วย ให้เข้าใจพฤติกรรมของลูกค้าในแต่ละช่วงได้ชัดเจน และสามารถใช้เป็นแนวทางในการวางกลยุทธ์ด้าน ประสบการณ์ลูกค้าได้อย่างมีประสิทธิภาพ