Too many LINE Official Account messages? Call data science!!

Data Science | Machine Learning | Line Official หลาย ๆ คนอาจสงสัยว่า 3 สิ่งนี้มีความเกี่ยวข้องกันได้อย่างไร?

ในวันที่ 25–27 พฤศจิกายนที่ผ่านมา ได้มีการจัดงาน Line Developer Day 2020 หรือที่เรียกกันสั้น ๆ ว่า LINE Dev day ขึ้นในรูปแบบ Online Conferences ให้ผู้ที่สนใจสามารถลงทะเบียนเข้าร่วมงานได้ฟรีโดยไม่เสียค่าใช้จ่าย ซึ่งจะแบ่งเป็นหัวข้อต่าง ๆ ตามวันและเวลาที่กำหนดให้ผู้ที่สนใจสามารถเข้าร่วมได้ตามหัวข้อที่ต้องการ สิ่งที่พลาดไม่ได้กับงาน LINE Dev day ครั้งนี้คือทาง LINE เองได้มีการนำ Use Cases ต่าง ๆ มาเผยแพร่ Data Science หนึ่งในหัวข้อที่ถูกนำเสนอมาเพื่อแก้ปัญหาต่าง ๆ และเป็นอาชีพที่มาแรงที่สุดในพ.ศ.นี้ หลายๆคนคงเกิดคำถามกันใช่มั้ยว่าแล้ว Data Science คืออะไร นำมาประยุกต์ใช้กับ LINE ได้อย่างไร เราจะมานำเสนอประโยชน์อันน่าเหลือเชื่อให้เห็นภาพและเข้าใจมากยิ่งขึ้นกัน ซึ่งในหัวข้อที่นำมาเสนอดังต่อไปนี้ เป็นหัวข้อที่น่าสนใจและทางผู้เขียนเองชื่นชอบเป็นอย่างมาก เพราะทำให้ได้เห็นภาพรวมของการทำงานระหว่าง Data Sciene และ Machine Learning มากยิ่งขึ้น ส่วนหัวข้อนี้จะน่าสนใจอย่างไรนั้นตามไปดูกันเลย

อันดับแรกมาทำความรู้จัก LINE Official Account กันก่อน หลายท่านที่อ่านอยู่ตอนนี้อาจมีโอกาสได้ใช้งานLINE Official Account กันมาบ้างแล้วไม่ว่าจะเป็นการซื้อหรือขายสินค้าบริการ LINE Official Account เป็นบัญชี LINE สำหรับธุรกิจโดยเฉพาะที่มีวิธีการใช้งานเหมือนบัญชี LINE ส่วนตัว โดยสามารถแชท ส่งรูปภาพ ส่งวิดีโอไปยังผู้ที่ติดตามเราได้ และมีฟีเจอร์ที่รองรับการใช้งานที่เพิ่มขึ้นมาเพื่อใช้งานเชิงพาณิชย์ เช่น การส่งรูปภาพ วิดีโอ ข้อความถึงผู้รับหลายคนพร้อมกันในครั้งเดียว เช่น โปรโมชั่นพิเศษ โดย LINE Official Account มีจุดเด่นที่แตกต่างจากบัญชีส่วนตัว คือ ไม่จำกัดจำนวนผู้ติดตาม ระบบข้อความอัตโนมัติ ระบบข้อความตอบกลับอัตโนมัติ และสามารถส่งข้อความได้ฟรี 1000 ข้อความโดยสามารถเลือกส่งข้อความตามกลุ่มผู้ใช้งานตามที่เราต้องการ แต่อย่างไรก็ตาม LINE Official Account มีการส่งข้อความจำนวนมากเกินไปไปยังผู้ใช้งาน ซึ่งอาจจะไม่ใช่ข้อมูลที่ผู้ใช้งานต้องการทราบ และอาจก่อให้เกิดความรำคาญขึ้น ดังนั้น Yoshiaki Nishite หนึ่งใน Data Science Team 4 และ Takahiro Yoshinaga สมาชิกของ Machine Learning Solution Team จึงศึกษาหัวข้อ Solve Oversending Message of Line Official Account with Data Science และเสนอการแก้ไขปัญหาโดยมีการจัดทำระบบที่จะช่วยลดจำนวนข้อความด้วยวิธีการจัดลำดับความสำคัญของข้อมูลที่ผู้ใช้แต่ละคนต้องการได้รับ ซึ่งได้มีการนำองค์ความรู้ Data Science และ Machine Learning มาใช้ในการแก้ปัญหา

เริ่มกันที่การศึกษาของ Data Science Team
Data Science Team ได้เริ่มทำการวิเคราะห์โดยเริ่มจากการเก็บแบบสอบถามของผู้ใช้งาน Line Official Account พบว่าผู้ใช้งานได้รับข้อความเป็นจำนวนมากและส่วนใหญ่จะไม่ค่อยตรงกับความต้องการ

ต่อมาได้นำข้อมูลมาวิเคราะห์เพิ่มพบว่ายิ่งได้รับข้อความเป็นจำนวนมากเท่าใด ผู้ใช้งานจะมีอัตราการเปิดดูข้อความที่น้อยลงตามไปด้วย

Data Analysis ยังพบอีกว่าถึงแม้ว่าทาง Line Official Account จะมีการลดจำนวนการส่งข้อความลง แต่ OA(Line Official Account) แบบ Low Frequency จะลดจำนวนการส่งข้อความลงแล้ว ผู้ใช้งานก็ยังคงเปิดอ่านข้อความน้อยอยู่ดี ส่วน OA ที่มีการส่งข้อความแบบ High Frequency ก็ยังมีอัตราการเปิดอ่านข้อความที่คงที่

ถึงตรงนี้เองทีม Data Science จะไม่สามารถทำงานเพียงฝ่ายเดียวได้ จึงได้มีการนำ Machine Learning เข้ามาช่วยในการแก้ไขปัญหาโดยมีเป้าหมายคือควบคุมจำนวนการส่งข้อความกับเพิ่มอัตราการเปิดอ่านให้มากขึ้น โดยมีแนวทางการแก้ปัญหาหลัก ๆ คือ ทำ Machine Learning เพื่อทำนายอัตราการเปิดและควบคุมจำนวนข้อความที่ถูกส่ง

เมื่อใช้ Machine Learning ในการทำนายอัตราการเปิดอ่านข้อความในอดีตที่ถูกส่งโดย Line Official Account ไปถึงผู้ใช้งาน โดยมีช่วงคะแนนตั้งแต่ 0 ถึง 1 ทำให้เราทราบว่าผู้ใช้งานมีอัตราการเปิดอ่านข้อความที่ช่วงคะแนนเท่าใดและควรส่งข้อความให้กับผู้ใช้งานคนนั้นตามความเหมาะสมกับอัตราการเปิดอ่านข้อความ

โดยมี Input คือ ข้อความในอดีตที่ถูกส่งโดย OA , สถิติการคลิกเข้าไปฟีเจอร์ของ OA จำนวนผู้ใช้งาน OA เพื่อให้ Machine Learning ใช้ในการทำนายว่าข้อความที่ส่งโดย OA จะถูกเปิดอ่านหรือไม่

Data Science ได้นำผลลัพธ์จาก Machine Learning มาวิเคราะห์ซึ่งสามารถสรุปได้อย่างกระชับว่าหากยิ่งมีการส่งข้อความให้กับผู้ใช้งานมากเท่าใดจะทำให้มีอัตราการเปิดอ่านที่น้อยลงตามไปด้วยในทางกลับกันหาก OA ลดจำนวนครั้งการส่งข้อความและความถี่ในการส่งข้อความลงจะทำให้มีอัตราการเปิดดูข้อความจากผู้ใช้งานที่เพิ่มมากยิ่งขึ้น ซึ่งตรงนี้เองล้วนเป็นผลดีต่อการสื่อสารข้อมูลอย่างมาก

นอกจากนี้ในหัวข้อ Too many LINE Official Account messages? Call data science! ยังมีการอธิบายในส่วนของ System Architecture เพิ่มเติมโดยสามารถรับชมได้ทาง https://linedevday.linecorp.com/2020/ja/sessions/0816

จะเห็นได้ว่า Data Science และ Machine Learning สามารถประยุกต์ใช้ได้ในหลากหลายด้าน ซึ่งจากบทความนี้เองจะเห็นได้ว่าช่วยในการวิเคราะห์และตรวจสอบความต้องการของผู้ใช้งานและความเหมาะสม ซึ่งช่วยอำนวยความสะดวกให้กับผู้เป็นเจ้าของ LINE Official Account เองและช่วยให้ผู้ใช้งานได้รับข้อมูลข่าวสารได้ตามต้องการในปริมาณที่พอเหมาะอีกด้วย

ซึ่งผู้อ่านสามารถเข้าชมหัวข้ออื่น ๆ ที่น่าสนใจเพิ่มเติมจากทางงาน LINE DEVELOPER DAY 2020 ได้จาก https://linedevday.linecorp.com/2020/ja ซึ่งมีมากถึง 150 sessions ให้เลือกชมและถือเป็นโอกาสดีให้กับผู้ที่สนใจและที่สำคัญที่สุดคือนอกจากได้ความรู้และยังสามารถรับชมได้ฟรีอีกด้วย ห้ามพลาดเลยนะคะทุกคน :)