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研究生:廖怡芳
研究生(外文):Yi-Fang Liao
論文名稱:資料庫行銷之應用--以百貨業為例
論文名稱(外文):The Application of Database Marketing in Retailing Industry
指導教授:任立中任立中引用關係
指導教授(外文):Li-Zhong Ren
學位類別:碩士
校院名稱:國立臺灣大學
系所名稱:國際企業學研究所
學門:商業及管理學門
學類:企業管理學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2004
畢業學年度:92
語文別:中文
論文頁數:122
中文關鍵詞:資料庫行銷百貨業
外文關鍵詞:Database MarketingRetailing Industry
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商品種類繁雜、顧客眾多是百貨公司產業特性,也由於這樣的產業特性,使得百貨公司業者很難一對一的與顧客溝通,真正了解每位顧客的需求,並滿足之。現今大多數的百貨公司多採用傳統的顧客關係管理方式,並以價格做為吸引顧客主要因素。此種方式並沒有考慮到消費者之間所存在的異質性,對所有顧客都採用相同的促銷手法,並沒有嘗試去了解顧客內心真正的需求及其偏好結構。

本研究嘗試將資料庫行銷運用於百貨公司的的業態中,以顧客過去的購買紀錄及其基本資料,來進行多種不同的分析,希望能為該業者規劃出合適的資料庫行銷模式,幫助業者與消費進行一對一的溝通,提升行銷方案的效益並改善其賣場的櫃位規劃,使每位顧客都能發揮其最大效益並獲得最大滿足。

本研究進行的分析共有三大項,顧客購買行為分析、專櫃關聯性分析及專櫃推薦系統。在顧客購買行為分析的部分,我們利用多種不同的分析方式包括購買日期特性分析、平均購買期間分析、顧客活躍性及價值分析、顧客平均單日消費專櫃數分析希望能藉此找出每位顧客的輪廓,了解其獨特的購買行為特性,並輔以人口統計變數的資料,以更具體的形式來呈現分析的結果。

在專櫃關聯性分析中包括顧客併買分析,可以協助業者進行交叉銷售(Cross-Selling);二是顧客回購分析,幫助業者進行持續性銷售(Continuous-Selling)及向上銷售(Up-Selling)。

專櫃推薦系統,依顧客過去的購買組合,找出個人對各種專櫃屬性的偏好係數,進而以預估之總購買金額來衡量對各專櫃之整體評價。業者可依此分析結果,產生特定專櫃之推薦名單,更有效率的進行折價卷之發行及其他促銷組合之規劃。


Retailing is an industry involves in facing numerous customers and selling plenty of products in different categories. Such trait made companies in this industry hard to communicate with their customer individually. As a result, department stores often neglected the heterogeneity between customers, and provided them with the same kind of services and similar promotion plans, where sales promotion is most common used to attract customers. However, these activities lack of uniqueness and easily imitated, hence, difficult to establish a sustainable competitive advantage.

The main purpose of this research is to help the company establish a better understanding of its customers, comprehend the heterogeneity of each one, then serve the customers with services and marketing activities according to their specific needs. However, identifying each of their needs is not easy to obtain, especially in this industry. Therefore, we use customers’ pass transaction data and utilize database marketing techniques to find out the purchasing pattern of each customer. The result of this research will help company to do their promotion more efficiently and increase the customer satisfaction and loyalty.

The three main analyses of this research are as follow, and each of them has its own strategic suggestions:

I. Customer purchasing behavior analysis
Identify the specific characteristics of customer purchasing behavior, and implement different ways to increase the value of each one.
II. Shop counter assortment analysis
The result will help the company to improve the counter exhibition and traffic design as well as implement of cross-selling and up-selling.
III. Shop counter recommendation system
Produce the recommendation list based on the characteristics of each counter and customer; help the company give individual sales suggestions to customer and enlarge efficiency.


目次 I
表次 II
圖次 IV
第一章 緒論 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究動機 2
1.3 研究問題及範圍 3
1.4 研究架構 4
第二章 文獻探討 5
2.1顧客關係管理(Customer Relationship Management) 6
2.2資料庫行銷 19
2.3關係行銷 28
2.4 RFM模式 36
第三章 研究方法 39
3.1最大概似估計法與加權最大概似估計法 39
3.2層級貝氏模型(Hierarchical Bayes Model) 42
3.3層級貝氏多元迴歸模型 48
第四章 實證分析 55
4.1資料簡介 55
4.2顧客購買行為分析 61
4.3關聯性專櫃分析 99
4.4專櫃推薦系統 104
第五章 結論與建議 113
5.1研究結論與行銷意涵 113
5.2研究限制 118
5.3後續研究建議 119
參考文獻 121



中文部分
1.王仕茹(1999),整合層級貝氏聯合區隔與定位分析模式:來源國效應評價、品牌權益衡量與新產品設計之應用,國立台灣大學國際企業學研究所博士論文,未出版,台北市。
2.王治平(2002),「客觀行為與主觀認知在新產品推薦系統之比較」,國立臺灣大學國際企業學研究所碩士論文,未出版,台北市。
3.李章偉(2001),「資料庫行銷之顧客價值分析:以3C流通業為例」,國立臺灣大學國際企業學研究所碩士論文,未出版,台北市。
4.姜怡如譯 (1999) ,Brian Spengler著,「1999 年度台灣業者之顧客關係管理應用現狀調查」,電子化企業-經理人報告,第3 期,pp.9-15。
5.陳文華(1999),「應用資料倉儲系統建立CRM」,資訊與電腦雜誌,第226期,pp.112-127。
6.楊昌憲(2001),「資料庫行銷之新產品推薦系統---以3C家電業為例」,國立臺灣大學國際企業學研究所碩士論文,未出版,台北市。
7.楊鴻儒譯(2001),日本人力資源學院著,野口吉昭編, CRM戰略執行手冊—解析執行顧客關係管理策略的七大關鍵步驟,ARC遠擎管理顧問公司企業智慧部。
8.劉如興(2000),「信用卡資料庫行銷之顧客價值分析與促銷成效之研究」,國立臺灣大學國際企業學研究所碩士論文,未出版,台北市。


英文部分
1.Albert, James H. and Siddhartha Chib (1993),”Bayesian Analysis of Binary and Polychotomous Response Data,”Journal of the American Statistical Association, 88:422, pp.669-679.
2.Alex, Stephen Smith and Kurt Thearling (1999), Building Data Mining Application for CRM, McGraw-Hill Inc.
3.Berry, L. L. (1983), “Relationship Marketing,” in Berry, L. L., Shostack, G. L. and Upah, G. D. (Eds), Emerging Perspectives of Services Marketing, American Marketing Association, Chicago, IL, pp. 25-28.
4.Berry, L. L. and A. Parasuraman (1991), Marketing Service-Competing Through Quality, New York: The Free Press.
5.Bitner, Mary Jo (1995), “Building Service Relationships: It''s All About Promises,” Journal of Academy of Marketing Science, 23 (Fall), pp.246-252.
6.Christy, Richard, Gordon Oliver and Joe Penn (1996), “Relationship Marketing in Consumer Markets,” Journal of Marketing Management, 12(Spring),pp.175-187.
7.Copulsky, J. R. and M. J. Wolf (1990), “Relationship Marketing: Positioning for the Future,” The Journal of Business Strategy, 11 (7-8), pp.16-20.
8.Davids, Meryl (1999), “How to Avoid the 10 Biggest Mistake in CRM,”
9.Jen, Lichung and Shih-Ju Wang(1998), ”Incorporating Heterogeneity in Customer Valuation:An Empirical Study of Health Care Direct Marketing in Taiwan”, International Journal of Operation and Quantitative Management, Vol.4, No.3, pp.217~228.
10.Kotler, Philip (1997), “Marketing Management”, 9th Edition, 1997, Prentice-Hall, Inc.
11.Nickels, William G. and Marian Burk Wood (1998), “Marketing:Relationship, Quality, Value”, Ferbruay 1998, Worth Publishing.
12.Philip Kotler, Dipak C, Jain, Suvit Maesincee, D. Jain, Suvit Maesincee, Dipak C. Jain(2002), “Marketing Moves: A New Approach to Profits, Growth & Renewal”, 07 March, Harvard Business School Press


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