การจัดกลุ่มลูกค้าค้างชำระของสินเชื่อที่อยู่อาศัยของธนาคารพาณิชย์แห่งหนึ่ง

Abstract

การค้นคว้าอิสระเรื่องนี้ มีวัตถุประสงค์เพื่อจัดกลุ่มลูกค้าค้างชำระของสินเชื่อที่อยู่อาศัยและหาลักษณะปัจจัยสำคัญประจำกลุ่ม วิธีการศึกษาเป็นการวิจัยเชิงทดลองโดยใช้ข้อมูลลูกค้าที่ค้างชำระจำนวน 744 ราย ทำการวิเคราะห์การจัดกลุ่ม (Cluster Analysis) แบบวิธี K-Means โดยใช้โปรแกรมสำเร็จรูปทางสถิติ ผลการศึกษาพบว่าสามารถจัดกลุ่มลูกค้าค้างชำระได้เป็น 3 กลุ่ม แต่ละกลุ่มมีลักษณะปัจจัยสำคัญประจำกลุ่ม ดังนี้ คือ 1) กลุ่มที่ทำธุรกิจส่วนตัวหรือเจ้าของกิจการ ซึ่งเป็นกลุ่มที่จำนวนลูกค้าค้างชำระน้อยที่สุด และลักษณะปัจจัยสำคัญประจำกลุ่มของกลุ่มนี้ ได้แก่ รายได้ต่อเดือนจำนวนเงินต้นที่ค้างชำระ และวงเงินสินเชื่อ 2) กลุ่มของธุรกิจส่วนตัวและพนักงานบริษัท และลักษณะปัจจัย สำคัญประจำกลุ่มของกลุ่มนี้ ได้แก่ อายุ จำนวนเดือนที่เปิด และรายได้ต่อเดือน และ 3) กลุ่มที่มีจำนวนลูกค้าค้างชำระมากที่สุดซึ่งส่วนใหญ่เป็นพนักงานบริษัท และลักษณะปัจจัยสำคัญประจำกลุ่มได้แก่จำนวนเงินต้นที่ค้างชำระ วงเงินสินเชื่อและวงเงินที่อนุมัติ ปัจจัยสำคัญประจำกลุ่มสามารถนำมาใช้หลากหลาย เช่น เป็นข้อมูลสนับสนุนในการกำหนดแนวทางและนโยบายเพื่อการจัดกลุ่มลูกค้าค้างชำระของสินเชื่อที่อยู่อาศัยอนุมัติสินเชื่อที่อยู่อาศัย และลดการเกิดหนี้สูญ

This independent study aimed to classify the groups of the delinquent customers of housing loan, and analyze the major factors for each group. The study was experimental research using 744 data from delinquent customers of housing loan. The statistical software was used to analyze data by cluster analysis with K-means method. The results found that the delinquent customers of housing loan could be classified into 3 groups with the following major factors: 1) private business owner which was the smallest number of the delinquent customers of housing loan and the major factors were income, principle amount, and limit amount, 2) private business owner and employee which the major factors were age, month on book, and income, 3) employee which the largest number of the customer delinquent housing loan and the major factors were principle amount, limit amount, and approved amount. The major factors for each group could be used in varieties such as supporting information for guideline and policies to manage delinquent customers of housing loan, approval housing loan, and decrease bad debt.