跳到主要內容

臺灣博碩士論文加值系統

(3.235.56.11) 您好!臺灣時間:2021/08/04 08:40
字體大小: 字級放大   字級縮小   預設字形  
回查詢結果 :::

詳目顯示

: 
twitterline
研究生:邱林濠
研究生(外文):Lin-Hao Chiu
論文名稱:分析網路程序法結合資料探勘技術於顧客價值之研究-以航空業為例
論文名稱(外文):Integrating ANP and Data Mining to Research customer value for Aircraft Industry
指導教授:翁振益翁振益引用關係
指導教授(外文):Jehn-Yih Wong
學位類別:碩士
校院名稱:銘傳大學
系所名稱:管理研究所
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:2008
畢業學年度:96
語文別:中文
論文頁數:57
中文關鍵詞:航空業顧客價值決策樹分析網路程序法
外文關鍵詞:Customer ValueAnalytic Network ProcessDecision TreeDomestic Aviation Industry
相關次數:
  • 被引用被引用:19
  • 點閱點閱:840
  • 評分評分:
  • 下載下載:357
  • 收藏至我的研究室書目清單書目收藏:4
摘 要
國內線航空業在近年間由於航空運輸成本增加、地面運輸產業競爭,尤其高速鐵路營運後衝擊甚鉅,因此在市場逐漸萎縮下,維持獲利乃為各家航空業者現面臨之經營困境。根據80/20法則,航空業者需保留此20%價值顧客以維持獲利。因此,如何有效保留價值顧客即成為當下國內各家航空業者急需解決之管理問題。
本研究發展一套價值顧客探勘流程,以期從航空顧客資料庫中萃取出價值顧客資訊,提供航空業者擬訂保留策略,並以國內某航空業者為例。本價值顧客探勘流程主要透過分析網路程序法評估顧客價值模式(最近搭機時間、搭機頻率以及經常搭機票價)之權重,再應用C5.0決策樹分析探勘價值顧客之屬性,包含人口統計屬性、消費特性和服務滿意度等。
研究結果顯示最近搭機時間、搭機頻率以及經常搭機票價之權重分別為0.25、0.35及0.40。透過C5.0決策樹探勘出3類價值旅客,亦針對此3種價值旅客提出保留建議。最後,本研究結論對航空業者於顧客關係管理與資料庫行銷決策,具有豐富之參考價值。
Abstract
Due to the increasing air transportation cost, the impacts of competing industries’ coming construction of the high-speed railway on domestic aviation industry. Under the gradually shrinking market, industries face the management crisis is how to remain profit now. According to 80/20 rule, industries need to hold the 20% valuable customers to maintain profit. Thus how to maintain variable customers effectively is the most important management problem of the domestic aircraft industries.
This research develops a valuable customer mining process to detect the valuable customer information from Taiwan airplane database. First of all, evaluate customer value model weight process by ANP. Then, to mine up all kinds of valuable customers by C5.0 decision tree which includes demographic statistical attribute, consumer characteristic and service satifaction.
This research concludes the customer value model weight from recent travel date, travel frequency, and average expenditure (RFM) as 0.25, 0.35 and 0.40 by analytic network process. The researches results reveal three kinds of district separates through the valuable customer have a difference on attribute. Industries have abundant reference value for customer relationship management and database marketing decision.
目 錄
頁次
目 錄 I
圖目錄 III
表目錄 IV
第一章 緒論 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究動機 2
1.3 研究目的 4
1.4 論文結構 4
第二章 文獻探討 6
2.1 顧客價值 6
2.1.1 顧客價值定義 6
2.1.2 顧客價值衡量方法 6
2.2 分析網路程序法 9
2.2.1 分析網路程序法概念 9
2.2.2 分析網路程序法決策程序 12
2.2.3 分析網路程序法實行步驟 13
2.3 資料探勘 16
2.3.1 資料探勘定義與進行步驟 16
2.3.2 資料探勘功能 18
2.3.3 資料探勘技術 20
2.3.4 決策樹 24
2.4 小結 26
第三章 研究方法 27
3.1 價值顧客探勘流程 27
3.2 專家問卷設計與填寫 28
3.3 結合ANP法之加權化顧客價值模型 29
3.4 顧客價值計算與屬性分析 30
第四章 個案實證 31
4.1 個案資料介紹 31
4.2 專家問卷分析與加權化顧客價值模型 33
4.3 顧客價值計算 35
4.4 顧客價值區隔屬性分析 36
第五章 結論與建議 43
5.1 結論 43
5.2 研究限制與後續研究建議 44
參考文獻 45

















圖目錄
圖1-1 論文結構 5
圖2-1 分析網路程序法之網路架構 11
圖2-2 資料探勘進行步驟 18
圖2-3 決策樹結構 25
圖3-1 價值顧客探勘流程 27
圖3-2 本研究之ANP模型建構 29
圖4-1 未加權超級矩陣 34
圖4-2 已加權極限化超級矩陣 34
圖4-3 三準則RFM之權重排列 35
圖4-4 顧客價值區隔決策樹 38












表目錄
表1-1 民國93至96年國內線航空市場載客人數 1
表2-1 顧客價值定義 6
表2-2 顧客價值RFM衡量指標 8
表2-3 航空業RFM衡量定義 8
表2-4 隨機指標 14
表2-5 資料探勘定義 16
表2-6 資料探勘技術與統計學技術之比較 21
表2-7 資料探勘技術適用功能 21
表2-8 四類區隔方式及演算法 23
表3-1 問卷尺度 28
表3-2 專家問卷內容 29
表4-1 航空公司顧客服務品質調查資料欄位 31
表4-2 顧客基本敘述性統計 32
表4-3 衡量指標評分標準 36
表4-4 顧客區隔決策樹分析變數選取 37
表4-5 顧客價值區隔決策樹規則顯著分類變數 37
表4-6 顧客價值區隔與屬性 39
表4-7 價值顧客區隔人口統計變數之特徵 41
表4-8 價值顧客區隔消費特性變數之特徵 42
參考文獻
一、英文部分
1.Berger, P. and Nasr, N. I., “Customer Lifetime Value: Marketing Models and Application,” Journal of Interactive Marketing, Vol. 12, No. 1, 1998, pp. 17-29.
2.Berry, M. J. A. and Linoff, G., Data Mining Techniques: for Marketing, Sales, and Customer Support, New York: John Wiley and Sons Inc., 1997.
3.Buyukyazici, M. and Sucu, M., “The Analytic Hierarchy and Analytic Network Processes”, Hacettepe Journal of Mathematics and Statistics, Vol. 32, 2003, pp. 65-73.
4.Chen, J. S., “Market Segmentation by Tourists’Sentiments,” Annals of Tourism Research, Vol. 30, No. 1, 2003, pp. 178-193.
5.Cheng, E. W. L. and Li, H., “Analytic Network Process Applied to Projection Selection,” Journal of Construction Engineering and Management, 2005, Vol. 131, No. 4, pp. 459-466.
6.Cui, G., Wong, M. L. and Lui, H. K., “Machine Learning for Direct Marketing Response Models: Bayesian Networks with Evolutionary Programming,” Management Science, Vol. 52, No. 4, 2006, pp. 597-612.
7.Fayyad, U. M., Piatesky-Shapiro, G. and Smyth, P., “The KDD Process for Extracting Useful Knowledge from Volumes of Data,” Communications of the ACM, Vol. 39, No. 11, 1996, pp. 27-34.
8.Fayyad, U., “Data Mining and Knowledge Discovery in Databases,” Communications of the ACM, Vol. 39, No. 11, 1996, pp.22-25.
9.Grupe, F. H. and Qwrang, M. M., “Data Base Mining Discovery New Knowledge and Cooperative Advantage,” Information System Management, Vol. 12, No. 4, 1995, pp. 26-31.
10.Hand, D. J., “Data Mining: Statistics and More,” The American Statistician, Vol. 52, No. 2, 1998, pp. 112.
11.Hughes, A. M., Strategic Database Marketing, Chicago: Probus, 1994.
12.Kahan, R., “Using Database Marketing Techniques to Enhance Your One to One Marketing Initiatives,” Journal of Consumer Marketing, Vol. 15, No. 5, 1998, pp. 491-493.
13.Kotler, P., Marketing Management, London: Prentice-Hall, 2000.
14.Lee, J. W. and Kim, S. H., “Using Analytic Network Process and Goal Programming for Interdependent Information System Project Selection”, Computers & Operations Research, Vol. 27, No. 4, 2000, pp. 367-382.
15.Liu, D. R. and Shih, Y. Y., “Integrating AHP and Data Mining for Product Recommendation Based on Customer Lifetime Value,” Information & Management, Vol. 42, No. 3, 2005, pp. 387-400.
16.McCluskey, W. and Anand, S., “The Application of Intelligent Hybrid Techniques for the Mass Appraisal of Residential Properties,” Journal of Property Investment and Finance, Vol. 17, No. 3, 1999, pp. 218-238.
17.Magill, K., “Call it E-RFM” Multichannel Merchant, Vol. 3, No. 3, 2007, pp. 29-30.
18.Meade, L. M. and Sarkis, J., “Analyzing Organizational Project Alternatives for Agile Manufacturing Processes: An Analytical Network Approach,” International Journal of Production Research, Vol. 37, No. 2, 1999, pp. 241-261.
19.Moran, C. J. and Bui, E. N., “Spatial Data Mining for Enhanced Soil Map Modeling,” International Journal of Geographical Information Science, Vol. 16, No. 6, 2002, pp. 533-549.
20.Mulhern, F. J., “Customer Profitability Analysis: Measurement, Concentration, and Research Directions,” Journal of Interactive Marketing, Vol. 13, No. 1, 1999, pp. 25-40.
21.Olmeda, I. and Sheldon, P. J., “Data Mining Techniques and Applications for Tourism Internet Marketing,” Journal of Travel and Tourism Marketing, Vol. 11, No. 2, 2001, pp. 1-20.
22.Pal, M. and Mather, P. M., “An Assessment of the Effectiveness of Decision Tree Methods for Land Cover Classification”, Remote Sensing of Environment, Vol. 86, No. 4, 2003, pp. 554-565.
23.Partovi, F. Y. and Corredoira, R. A., “Quality Function Deployment for the Good of Soccer”, European Journal of Operational Research, Vol. 137, No. 3, 2002, pp. 642-656.
24.Peacock, P. R., “Data Mining in Marketing: Part1,” Marketing Management, Vol. 6, No. 4, 1998, pp. 8-18.
25.Phillip, E. P. and Robert, L. C., “Modeling Customer Relationships as Markov Chains”, Journal of Interactive Marketing, Vol. 14, No. 2, 2000, pp. 43-55.
26.Quinlan J. R., C4.5: Programs for Machine Learning, San Mateo: Morgan Kaufmann, 1993.
27.Quinlan J. R., C5.0 Online Tutorial, http://www.rulequest.com, 2003.
28.Reichheld, F. F. and Sasser, W. E., “Zero Defections: Qualitycomes to Service,” Harvard BusinessReview, Vol. 69, no. 5, 1999, pp. 105-111.
29.Saaty, T. L., “A Scaling Method for Priorities in Hierarchical Structural,” Journal of Mathematical Psychology, Vol. 15, No. 3, 1977, pp. 274-281.
30.Saaty, T. L., Decision Making with Dependence and Feedback-The Analytic Network Process, Pittsburgh: RWS Publication, 1996.
31.Saaty T. L., Decision Making in Complex Environments, Pittsburgh: Super Decisions, 2003.
32.Saaty, T. L., “Decision-Making with the AHP: Why Is the Principal Eigenvector Necessary”, European Journal of Operational Research, Vol. 145, No. 1, 2003, pp. 85-91.
33.Saaty, T. L., Fundamentals of the Analytic Network Process, Kobe: ISAHP, 1999.
34.Saaty T. L., The Analytic Hierarchy Process, New York: McGraw-Hill, 1980.
35.Saaty T. L., “How to Make A Decision: The Analytic Hierarchy Process,” Interfaces, Vol. 24, No. 6, 1994, pp. 19-43. 
36.Sewell, C. and Brown, P. B., Customer for Life: How to Turn that One-Time Buyer into a Lifetime Customer, New York: Doubleday, 1990.
37.Stone, B., Successful Direct Marketing Methods, Lincolnwood: NTC Business Books, 1995.
38.Tesfamariam, D. and Lindberg, B., “Aggregate Analysis of Manufacturing Systems-Using System Dynamics and ANP”, Computers & Industrial Engineering, Vol. 49, No. 1, 2005, pp. 98-117.
39.Wong, J. Y. and Chung, P. H., “Managing Valuable Taiwanese Airline Passengers Using Knowledge Discovery in Database Techniques,” Journal of Air Transport Management, Vol. 13, no. 6, 2007, pp. 362-370.
40.Woodruff, R. B., “Customer Value: The Next Source for Competitive Advantage”, Journal of the Academy of Marketing Science, Vol. 25, No. 2, 1997, pp. 139-153.
41.Wedel, M. and Kamakura, W. A., Market Segmentation: Conceptual and Methodological Foundations, London: Kluwer Academic Publishers, 2002.
42.Wyner, G. A., “Customer Profitability: Linking Behavior to Economics”. Marketing Research, Vol. 8, No. 2, 1996, pp. 36–38.


































二、中文部分
1.中華民國交通部民用航空局,www.caa.gov.tw。
2.王文偉,「業務人員薪資設計與影響因素之研究--以儀器產業為例」,私立銘傳大學管理研究所在職專班碩士論文,民國96年7月。
3.王堅斌,「使用分類結合法與決策樹判別忠誠顧客」,國立成功大學資訊管理研究所碩士論文,民國92年6月。
4.王蓮芬,「網路分析法(ANP)的理論與算法」,系統工程理論與實踐,第21卷第3期,民國90年3月,頁44-50。
5.李昇暾,「以資料採礦深化顧客關係管理」,電子化企業經理人報告,第7期,民國89年,頁37-42。
6.邱義堂,「通信資料庫之資料探勘:客戶流失預測之研究」,國立中山大學資訊管理學系研究所碩士論文,民國90年6月。
7.林佳穎,「應用資訊技術提昇顧客關係管理之研究--以航空客運業為例」,私立實踐大學企業管理研究所碩士論文,民國93年6月。
8.林盈源,「決策樹在資料庫行銷決策之應用」,國立成功大學工業管理科學系碩士論文,民國92年6月。
9.林雅藝,「資料探勘應用於航空業,員工工作滿意度之分析與顧客區隔模式之建立」,私立銘傳大學管理研究所碩士論文,民國94年6月。
10.高乃靜,「資料探勘應用於旅行業獲利性顧客屬性分析與需求預測之研究」,私立銘傳大學管理研究所碩士論文,民國94年6月。
11.陳志徳,「消防單位人力合理化配置與工作滿意度之研究--以臺北縣政府消防局為例」,私立銘傳大學管理研究所在職專班碩士論文,民國96年7月。
12.廖佳瑩,「Answer Tree與傳統統計方法在區隔汽車市場之比較性研究」,國立中正大學企業管理研究所碩士論文,民國92年6月。
13.鄭涵聖,「應用分析網路程序法評選先進規劃與排程系統之研究」,私立南台科技大學企業管理研究所碩士論文,民國94年7月。
14.蔡家昌,「應用決策樹歸納法探討台灣行動電話市場區隔」,國立台北大學統計學系碩士論文,民國91年6月。
15.劉文良,顧客關係管理--思維與技術,台灣:�眳p出版社,初版,民國94年12月。
16.薛文佶,「航空業顧客價值之辨識暨消費資料庫之規則探勘」,國立台北科技大學商業自動化與管理研究所碩士論文,民國93年6月。
17.蘇守謙,「經濟部工業局顧客關係管理深度研討--CRM總論與顧客管理」電工資訊雜誌,第128期,民國90年,頁20-26。
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
第一頁 上一頁 下一頁 最後一頁 top