ดิจิตอลแพลตฟอร์มให้เช่าสินค้าทั้งในรูปแบบ B2C และ C2C
ชื่อผู้แต่งข้างต้นเป็นข้อความจากระเบียนผลงาน ไม่ได้ผูกกับรหัสนักวิจัย จึงกดดูผลงานอื่นของบุคคลนี้ไม่ได้ — ในคลังนี้ 142,080 ผลงาน (63.6% ของทั้งหมด) มีชื่อผู้แต่งที่เชื่อมกับหน้าผู้แต่งได้ และ 60,298 ผลงาน (27.0%) มีผู้แต่งที่ผูกกับรหัสนักวิจัยจริง ส่วนอีก 81,382 ผลงานไม่มีข้อมูลผู้แต่งเลย (มีชื่อผู้แต่งเป็นข้อความอยู่ 142,009 ผลงาน = 63.5%)
บทคัดย่อ
จากปัญหาเศรษฐกิจในปัจจุบันที่ทำให้คนมีกำลังซื้อน้อยลงในขณะที่ยังมีความต้องการในการใช้สินค้าอยู่เป็นจำนวนมาก ประกอบกับปัญหาสิ่งแวดล้อมที่มีขยะล้นโลก และปัญหาความไม่เท่าเทียมกันในสังคมต่อการเข้าถึงสินค้า นักวิจัยและภาคเอกชนจึงมีแนวคิดที่จะเปลี่ยนแนวทางในการทำธุรกิจจากการขายสินค้ามาเป็นการให้เช่าสินค้า การพัฒนาดิจิตอลแพลตฟอร์มจึงได้ถูกนำเสนอขึ้นเพื่อเป็นสื่อกลางระหว่างผู้เช่าและผู้ให้เช่าเพื่อรองรับธุรกิจการเช่าที่มีความหลากหลาย ทั้งมีความสะดวก ปลอดภัย และน่าเชื่อถือ โดยมีวัตถุประสงค์หลักในการตอบสนองการเช่าสินค้าทั้งในรูปแบบ B2C และ C2C ซึ่งเป็นการเพิ่มช่องทางให้สามารถขยายตลาดสำหรับธุรกิจเช่าสินค้า ทั้งยังเปิดโอกาสให้ทุกคนสามารถสร้างรายได้และเข้าถึงการใช้สินค้าได้ทุกประเภท โดยมีการนำเทคโนโลยีด้านปัญญาประดิษฐ์มาศึกษาพฤติกรรมของผู้ใช้งานเพื่อพัฒนารูปแบบการให้บริการ ผลผลิตที่คาดว่าจะได้รับในโครงการนี้ได้แก่ 1) รายงานการวิเคราะห์การสำรวจความต้องการผู้ใช้งาน 2) แพลตฟอร์มในรูปแบบ B2C และ C2C 3) ผลวิเคราะห์ที่ได้จากการเก็บข้อคิดเห็นจากผู้ใช้งาน และ 4) ระบบแนะนำสินค้าบริการสำหรับบุคคล โดยสรุปจะเป็นการพัฒนาแพลตฟอร์มให้เช่าสินค้าที่มีความหลากหลาย ซึ่งจะช่วยเพิ่มขีดความสามารถในการแข่งขันให้กับผู้ที่เข้าร่วมได้มีช่องทางในการขยายตลาดให้กว้างขึ้น ทั้งยังส่งเสริมการสร้างรายได้จากทรัพยากรที่มีไว้ครอบครอง รวมถึงการใช้เทคนิคด้านปัญญาประดิษฐ์เพื่อแนะนำสินค้าบริการให้กับลูกค้าได้ตรงกับความต้องการ ผู้วิจัยจึงได้มีแนวคิดนำเทคโนโลยีด้านปัญญาประดิษฐ์มาศึกษาพฤติกรรมของกลุ่มตัวอย่างผู้ใช้งานเพื่อพัฒนารูปแบบการให้บริการของแพลตฟอร์มให้สามารถแนะนำสินค้าให้กับผู้ใช้งานได้ตรงกับความต้องการ ด้วยการวิเคราะห์ประสบการณ์ผู้ใช้ด้วยการพัฒนา UX Analytics Engine โดยยึดตาม HEART Metric และระบบแนะนำ (Recommendation System) ที่ได้ศึกษาวิธีการเปรียบเทียบ 4 วิธี ในการทำนายความชอบต่อตัวสินค้า ได้แก่ Random Forest, Deep Learning, Collaborative Filtering และ Knowledge Graph Analysis ซึ่งชี้วัดว่า จำนวนผู้ใช้งานที่กลับมาใช้งานและจำนวนการยืมสินค้าจนจบกระบวนการนั้นมีปริมาณน้อย นำไปสู่การปรับปรุงแก้ไข UX และ UI ในแพลตฟอร์มให้มีความสะดวกต่อการใช้งานและเอื้อต่อการทำกิจกรรมภายในแพลตฟอร์มของผู้ใช้มากขึ้น เพื่อให้สามารถรักษาจำนวนผู้ใช้งานเดิมและส่งเสริมให้ผู้ใช้มีการใช้งานจนจบกระบวนการ