臺灣博碩士論文加值系統

摘 要
隨著上網人口增加，線上購物的民眾越來越多，網路商店也蓬勃發展。雖然自行架設購物網站的費用拜一些軟、硬體廠商協助已經降低，但是如果網站的點閱率不高，仍然會導致虧損。此時聚集買賣雙方碰頭的電子交易市集就變得非常重要，再者電子交易市集能夠提供公正的資訊，交易也比較有保障。在眾多電子交易市集中，如何脫穎而出吸引瀏覽者駐足並消費，更是電子交易市集經營者必須思考的議題。以往注重鉅量生產和大規模廣告，努力將同一種產品推銷給更多人的方式，無法掌握目標顧客，使得行銷缺乏效率。充份了解顧客並掌握其心態，針對個別顧客需求設計個人化的產品及服務，才能贏得新顧客，留住舊顧客，這正是所謂的一對一行銷。
過去有關電子交易市集的文獻，多半是探討可以增加顧客忠誠度的競爭策略或經營模式，鮮少研究一對一行銷的議題。藉由資料採礦分析顧客之各項資料，可以辨別顧客特性，並對其採取適當的一對一行銷策略。本研究即是以電子交易市集經營者的角度，探討進行一對一行銷的方式，並藉由修改商品推薦系統的模型，提出可以應用於資料採礦以輔助一對一行銷的演算方法。透過買方的消費紀錄，可以了解他的消費傾向，進而預測出他感興趣的商品。在實證部分，以模擬的電子交易市集產品分類與兩位買方的消費紀錄，依照本研究修改後的模型和演算方法運算，發現他們的消費傾向因其交易紀錄不同而有所差異，表示此模型的分析結果的確是根據每位顧客的特性得來，可作為一對一行銷決策之參考。以此模型分析出的顧客消費傾向，讓電子交易市集經營者可以在會員登入網站後的個人化頁面，以廣告或促銷等的方式，對個別買方進行一對一行銷。
關鍵字：電子交易市集、一對一行銷、電子化行銷、資料採礦

Abstract
Because of the popularity of Internet, more and more people go shopping on line. The cost of establishing an on-line store has decreased. But if no body visits the on-line store, it may still go bankrupt. For buyers and sellers who never meet each other, e-marketplaces are important because they can gather buyers and sellers, and provide fair information and a safe transaction environment. The competition of e-marketplace industry has become intensified, so e-marketplace makers should think of how to be outstanding among his competitors. Traditional marketing emphasizes mass production and mass advertisement. Enterprises always try to sell one product to many people. It makes marketing inefficient because not everyone needs the product. Comparatively, if enterprises understand a customer’s habit and design the personal product for him/her, they will retain old customers and attract new customers. This is one-to-one marketing.
A lot of previous researches about e-marketplaces investigate how to promote customers’ loyalty to an e-marketplace or how to operate an e-marketplace, but few investigate one-to-one marketing in e-marketplace. Furthermore, by means of data mining, enterprises are able to know customers’ interest and adopt one-to-one marketing strategies. Thus, our research explores a mode of putting one-to-one marketing into practice and develops a model that can be put into use to data mining, which in turn contributes to one-to-one marketing. We can find out a buyer’s consumption inclination by his/her transaction record and recommend him/her some products that he/she is interested in. After making commodity categories and two customers’ transaction records in an e-marketplace, we apply our calculation method to analyze consumption inclinations of these consumers. The analysis suggests recommending them different products on account of their transaction records. Accordingly, our model will indeed help e-marketplace makers carry out one-to-one marketing and enable them to offer suitable products to a buyer.
Keywords: e-marketplace, one-to-one marketing, e-marketing, data mining

目 錄
中文摘要 I
英文摘要 II
目 錄 III
表目錄 V
圖目錄 VII
方程式目錄 VIII
第壹章 緒論 1
1.1 研究背景與動機 1
1.2 研究目的 4
1.3 研究流程 6
第 貳 章 文獻探討 7
2.1 電子交易市集（Electronic Marketplace; e-Marketplace） 7
2.2 一對一行銷相關理論 11
2.2.1 關係行銷（Relationship Marketing；RM） 11
2.2.2 顧客關係管理（Customer Relationship Management; CRM） 14
2.2.3一對一行銷（One to One Marketing） 16
2.3 電子化行銷理論 19
2.3.1 電子化行銷（Electronic Marketing; e-Marketing） 19
2.3.2 網際網路行銷 20
2.3.2.1 網際網路（Internet） 21
2.3.2.2 網際網路行銷（Internet Marketing; IM） 22
2.4 資料採礦相關技術 24
2.4.1 資料倉儲（Data Warehousing; DW） 24
2.4.2 線上分析處理（On Line Analytical Processing; OLAP） 26
2.4.3 資料採礦（Data Mining; DM） 29
第叁章 研究方法 33
3.1 一對一行銷執行流程 33
3.2 參考之系統模型與演算方法 35
3.2.1 推薦系統（Recommend System） 35
3.2.2 關聯法則（Association Rule） 37
3.3 修改後的模型與演算方法 39
3.3.1 建立商品屬性向量 39
3.3.2 顧客的興趣向量 45
3.3.3 符合度計算 46
第肆章 實例運算分析 47
4.1 模擬電子交易市集中的商品種類 47
4.2 利用模擬的顧客交易紀錄運算 49
4.2.1 顧客甲 49
4.2.2 顧客乙 59
第伍章 結論與建議 69
5.1 結論 69
5.2 建議 70
5.2.1 學術上 70
5.2.2 實務上 71
參考文獻 72

參考文獻
西文部分：
1.A. Payne, M. Christopher, and H. Peck (1995), Relationship Marketing for Competitive Advantage: Winning and Keeping Customers, Oxford: Butterworth Heinemann.
2.D. Chaffey, R. Mayer, K. Johnston and F. Ellis-Chadwick (2000) Internet Marketing, Harlow: Pearson.
3.Donna L. Hoffman & Thomas P. Novak (1996), Marketing in Hypermedia Computer-Mediated Environments: Conceptual Foundations, Journal of Marketing, Vol. 60, pp. 50-68.
4.Don Peppers & Martha Rogers (1993), The One to One Future, Raphael Sagalyn, Inc.
5.E.W.T. Ngai (2003), Internet Marketing Research (1987-2000): a Literature Review and Classification, European Journal of Marketing, Vol. 37, No. 1/2, pp. 24-49.
6.F.R. Dwyer, P.H. Schurr and S. Oh (1987), Developing Buyer-Seller Relationships, Journal of Marketing, Vol. 51, pp. 11-27.
7.E. Gummesson (1999), Total Relationship Marketing: Rethinking Marketing Management from 4Ps to 30Ps, Oxford: Butterworth Heinemann.
8.Judy Strauss & Raymond Frost (2001), E-Marketing, Prentice-Hall, Inc.
9.Leonard L. Berry (1995), Relationship Marketing of Services-Growing Interest, Emerging Perspectives, Academy of Marketing Science. Journal, Vol. 23, Iss. 4, pp. 236-245.
10.Nigel Pendse & Richard Creeth (2004), The OLAP Report: What is OLAP?, http://www.olapreport.com/fasmi.htm
11.Peter Brunn, Martin Jensen & Jakob Skovgaard (2002), e-Marketplaces: Crafting a Winning Strategy, European Management Journal, Vol. 20, No. 3, pp. 286-298.
12.R. Agrawal, T. lmielinski, and A. Swami (1993), Mining Assocation Rules Between Sets of Items in Large Database, In Proceedings of the 1993 ACM SIGNOD International Conference on Management of Data, Washington, pages207-216, DC, May 26-28 1993.
13.Ranjit Bose & Vijayan Sugumaran (2003), Application of Knowledge Management Technology in Consumer Relationship Management, Knowledge and Process Management, Vol. 10, No. 1, pp. 3-17.
14.R. D. Lawrence, G. S. Almasi, V. Kotlyar, M. S. Viveros and S. S. Duri (2001), Personalization of Supermarket Product Recommendations, Data Mining and Knowledge Discovery, Vol. 5, No. 1-2, pp. 11-32.
15.Se June Hong (1997), Data Mining, Future Generation Computer Systems, Vol. 13, Iss. 2-3, pp. 95-97.
16.Usama Fayyad & Paul Stolorz (1997), Data Mining and KDD: Promise and Challenges, Future Generation Computer Systems, Vol. 13, Iss. 2-3, pp. 99-115.
17.W.H. Immon(1996), The Data Warehouse and Data Mining, Communication of the ACM, Vol. 39, Iss. 11, pp. 49-50.
中文部分：
1.丁惠民＆許晉福（2001），收買忠誠：網路行銷時代的顧客關係管理，台北：美商麥格羅‧希爾國際股份有限公司 台灣分公司，譯自Ferderick Newell (2000), Loyalty.com: Customer Relationship Management in The New Era of Internet Marketing, McGraw-Hill, Inc.
2.方世榮譯（2002），關係行銷，臺北：五南圖書出版股份有限公司，譯自John Egan (2001), Relationship Marketing, Pearson Education Limited.
3.中華資料採礦協會網頁，「精華內容－關於Data Mining」，2004年7月29日上網查詢（http://www.cdms.org.tw/index.html）。
4.朱海成（2003），電子商務理論與實務，臺中：滄海書局。
5.江俊彥（2002），「應用分群法提昇關聯法則效率之研究」，國立屏東科技大學資訊管理研究所碩士論文。
6.余明哲（2003），「圖書館個人化館藏推薦系統」，國立交通大學資訊科學研究所碩士論文。
7.林豪鏘、曹修源＆Ian Phau（2000），網路行銷，臺北：旗標出版股份有限公司。
8.東森購物網路商城網頁，2004年10月30日上網查詢（http://www.etmall.com.tw/Pages/Home.aspx）。
9.吳柏勳（2001），「企業採用電子交易市集的影響因素與效益評估之實證研究」，國立臺灣科技大學資訊管理研究所碩士論文。
10.吳志宏（2004），「以隱性回饋為基礎的自動化推薦機制」，朝陽科技大學資訊管理研究所碩士論文。
11.洪懿妍（2000），「客戶關係管理五大步驟」，天下雜誌，2000年1月，第224期。
12.袁世佩譯（2001），行銷7式－單挑顧客的七大致勝絕招，臺北：美商麥格羅‧希爾國際股份有限公司 臺灣分公司，譯自Stan Rapp & Chuck Martin (2001), Max-e-Marketing in The Net Future-The Seven Imperatives for Outsmarting The Competition in The Net Economy, McGraw-Hill, Inc.
13.陳律明（2003），「臺灣B2B電子交易市集經營模式之探討」，私立銘傳大學管理科學研究所碩士論文。
14.陳建中（2000），「交叉集關聯法則」，國立臺灣大學資訊管理研究所碩士論文。
15.陳愉翔（2003）「關係傾向對顧客關係維續之影響-以社區寬頻網路用戶為例」，私立逢甲大學企業管理研究所碩士論文。
16.陳至哲、許瓊予、黃淑琴＆蔣珮瑋（2001），「我國企業電子化應用現況與趨勢分析」，財團法人資訊工業策進會 資訊市場情報中心(MIC)。
17.陳宏泰（2000），「個人化網路廣告推薦之研究」，國立暨南國際大學資訊管理研究所碩士論文。
18.翁頌舜（2003），「以網站為基的客戶關係管理探討」，通訊雜誌，2003年9月，第116期。
19.張紹勳（2000），「電子商店之關係品質模式－融合交易成本理論及科技接受模式觀點」，國立政治大學資訊管理研究所博士論文。
20.張景倫（2001），「企業間電子交易市集經營模式之研究」，國立臺灣大學商學研究所碩士論文。
21.黃雅惠（2003），「應用網站探勘於網站瀏覽之個人化－以健康檢查業為例」，私立東吳大學資訊科學研究所碩士論文。
22.楊琇媛（2003），「利用資料倉儲與資料探勘技術於招生策略與學生特質分析之研究」，私立中原大學資訊管理研究所碩士論文。
23.資策會FIND--Focus on Internet’s New & data網頁（2003），「網路脈動－UN：2002年底全球上網人口達5.91億」，2005年1月30日上網查詢（http://www.find.org.tw/）。
24.資策會FIND--Focus on Internet’s New & data網頁（2005），「How Many－高速頻寬已為我國寬頻主流」，2005年3月30日上網查詢（http://www.find.org.tw/）。
25.資策會FIND--Focus on Internet’s New & data網頁（2005），「How Many－我國寬頻用戶數達371萬戶--有六成的寬頻用戶使用下載頻寬大於1.5M的速率上網」，2005年6月29日上網查詢（http://www.find.org.tw/）。
26.資策會FIND--Focus on Internet’s New & data網頁（2004），「焦點短評－電子商務網站經營要件 商品、服務、介面與環境缺一不可」，2005年1月30日上網查詢（http://www.find.org.tw/）。
27.廖國寶（2000），「e-Marketplace星球的6大族群」，數位雜誌專刊，2000年10月15日。
28.臺灣電子商務中心網頁（2002），「EC研究報告－2002年5月 顧客關係管理與資料採礦」，2004年7月29日上網查詢（http://www.nii.org.tw/cnt/）。
29.蔡桂芳＆萬洪濤（2000），e-marketplace-B2B虛擬商場完全經營手冊，臺北：商智文化事業股份有限公司。
30.謝明憲（2000），「應用分割式演算法找尋週期性關聯法則」，國立台灣大學資訊管理研究所碩士論文。
31.謝晶瑩譯（1995），一對一的未來，臺北：時報文化，譯自Don Peppers & Martha Rogers (1993), The One to One Future, Raphael Sagalyn, Inc.
32.鍾碧姮（2003），「資料探勘應用於銀行業信用卡持卡者、帳戶區隔與零售業酒品交叉銷售之探勘研究」，私立銘傳大學管理科學研究所碩士論文。
33.顏裕隆（2001），「以資料倉儲系統支援顧客價值決策研究~以泛亞電信拆機率為例」，國立中山大學傳播管理研究所碩士論文。
34.藍毓仁＆蔣慶慧譯（2000），一對一經理人，台北：ARC遠擎管理顧問股份有限公司，譯自Don Peppers & Martha Rogers (1999), The One to One Manager, Bardon-Chinese Media Agency.