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研究生:曾建豪
研究生(外文):Chien-Hao Tseng
論文名稱:網路消費者行為之網站造訪期間對購買期間之影響性-以Amazon.com為例
論文名稱(外文):The Effect of Inter-Visit Time to Inter-purchase Time-An Example of Amazon.com.
指導教授:任立中任立中引用關係
指導教授(外文):Li-chung Jen
口試委員:周建亨陳厚銘
口試日期:2010-06-11
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:2010
畢業學年度:98
語文別:中文
論文頁數:105
中文關鍵詞:資料庫行銷購買期間顧客活躍度指標層級貝式統計網路瀏覽行為
外文關鍵詞:Database MarketingInter-purchase TimeCustomer Activity IndexHierarchical Bayesian statisticalWeb browsing Behavior.
相關次數:
  • 被引用被引用:3
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  本研究嚐試以資料庫行銷技術剖析消費者於網路上的瀏覽與購買行為,將顧客視為獨立且異質性的個體,並運用顧客過去的歷史交易資料分析出個別顧客的特定網路行為模式。研究主旨在於深入探究網路消費者的購買期間(Inter-purchase Time)與其網站造訪期間(Inter-visit Time)之關聯性,進而也定義了另外5項自變數以衡量各項變數與顧客購買期間之關係。
  本研究以顧客於網站中的購買期間為依變數,而自變數則分別為:平均造訪期間(Average Inter-visit Time)、網站造訪次數(Visit Time)、網站造訪次數顧客活躍性指標(Customer Activity Index of Visit Time)、網站停留時間顧客活躍性指標(Customer Activity Index of Duration Time)、網站瀏覽頁數顧客活躍性指標(Customer Activity Index of Pages Viewed)以及總交易金額(Basket Total)。再設定人口統計變數資料做為第二層自變數,並運用層級貝式統計分析以探究以下兩個主題:(1)顧客的購買期間會受到哪些網路瀏覽行為影響?以及(2)顧客在購買期間與造訪期間之行為模式是否在不同的人口統計變數上有顯著差異?最後在實證分析上亦透過因素與集群分析以探究具高度相關性之消費者網路瀏覽行為。
  本研究運用美國ComScore資料庫擷取2006年與2007年之消費者網路資料,並以顧客於Amazon網站上所被記錄之行為資料為例做分析。然而,本研究或可提供企業與行銷人員一個資料庫行銷之分析架構,但在顧客行為之探索上各個網站未必相同,因此行銷人員可依循本研究之方法以了解消費者之網路行為。

This study attempts to analyze the consumer database marketing techniques on the Internet browsing and purchasing behavior, the customer as a separate and individual heterogeneity, and the use of customer data analysis of the past transactions of individual customers of a specific network behavior. Theme is explored in-depth online consumer’s Inter-purchase Time and Inter-visit Time’s relationship, in turn also defined another five variables to measure the variables and customer buying period relations.
This study attempts to Inter-purchase Time as dependent variable, while independent variables were: the Average Inter-visit Time), Visit Time, Customer Activity Index of Visit Time, Customer Activity Index of Duration Time, Customer Activity Index of Pages Viewed and the Basket Total. Information on demographic variables and then set as the second independent variable, and the use of hierarchical Bayesian statistical analysis to explore the following two themes: (1) Will customers during the purchase be subject to browsing behavior affected? And (2) whether the customers purchase during the visit period behavior are significant differences in demographic variables? Finally, through empirical analysis and cluster analysis to explore the factors highly associated with Internet browsing behavior of consumers.
In this study, ComScore database using the United States in 2006 and 2007 acquisition of consumer Internet information and to customers on the Amazon Web site are recorded by the example of the behavioral data to do analysis. However, this study may provide business and marketing personnel a framework for database marketing analysis, customer behavior in the exploration of various sites may not be the same, so marketers can follow the method of this study was to understand consumer online behavior.

中文摘要……………………………………………………………………………………………i
英文摘要…………………………………………………………………………………………ii
目錄…………………………………………………………………………………………………iii
圖目錄………………………………………………………………………………………………vi
表目錄…………………………………………………………………………………………viii
第一章 緒論………………………………………………………………………………1
第一節 研究背景與動機…………………………………………………………1
第二節 研究問題………………………………………………………………………2
第三節 研究目的………………………………………………………………………2
第四節 研究流程………………………………………………………………………3
第二章 文獻探討………………………………………………………………………4
第一節 資料庫行銷與相關行銷概念……………………………………4
第二節 顧客價值……………………………………………………………………16
第三節 消費者網路行為………………………………………………………20
第三章 研究方法……………………………………………………………………28
第一節 研究架構……………………………………………………………………28
第二節 ComScore消費者資料庫………………………………………29
第三節 資料分析方法……………………………………………………………32
第四節 變數定義與設計………………………………………………………35
第四章 實證分析……………………………………………………………………42
第一節 樣本描述……………………………………………………………………42
第二節 變數描述……………………………………………………………………47
第三節 實證分析-層級貝式統計分析結果……………………57
第四節 實證分析-依顧客上網行為做區隔……………………81
第五章 結論與建議………………………………………………………………95
第一節 研究結果……………………………………………………………………95
第二節 行銷管理意涵…………………………………………………………100
第三節 研究限制與後續研究建議……………………………………101
參考文獻………………………………………………………………………………………103

一、中文部分
1.Arthur M. Hughes著(張倩茜譯)(2001),資料庫行銷實用策略,美商麥格羅
希爾公司。
2.陳信良(2005),以層級貝式統計方法建構一般化迦瑪分配購買期間預測模型,國立台灣大學國際企業學研究所碩士論文。
3.李宗龍(2007),信用卡使用特性對消費性貸款行為之預測,國立台灣大學國際企業學研究所碩士論文。
4.陳思翰(2006),建立線上公司個人消費行為動態預警模式之研究,國立台北科技大學工業工程與管理系碩士班碩士學位論文。
5.蔡鳳琴(2008),家電產品顧客購買行為分析-以台灣3C通路為例,國立臺灣大學管理學院碩士在職專班國際企業管理組碩士論文。
6.曾祥豪(2007),異常事件對於顧客價值之影響效果-總體時間序列模型之研究,國立臺灣大學管理學院國際企業學研究所碩士論文。
7.吳建緯(2006),最適通路與促銷策略組合之研究,國立臺灣大學國際企業學研究所碩士論文。
8.蔡智安(2005),資料庫行銷之顧客價值分析-以加油行為為例,國立台灣大學國際企業學研究所碩士論文。
9.張維雯(2004),資料庫行銷於基金組合之設計-以線上投資人擇時擇股能力為例,國立台灣大學國際企業學研究所碩士論文。
10.黃哲盛(2007),電子商務網站最大價值顧客之分析—消費者購買集中度指標之模型建構,國立臺灣大學管理學院國際企業學系(所)博士論文。
11.吳語軒(2005),層級貝氏購買期間模型之比較,國立台灣大學國際企業學研究所碩士論文。
12.陳宛伶(2008),線上新產品推薦系統-以亞馬遜網路書店為例,國立台灣大學國際企業學研究所碩士論文。
13.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。
14.宋家寬(2003),應用貝氏模式、馬可夫鏈於顧客移轉模型之分析,國立台灣大學國際企業學研究所碩士論文。
15.林慧晶(1997),資料庫行銷之顧客價值分析與行銷策略應用,國立台灣大學國際企業學研究所碩士論文。’
16.陳靜怡(2005),購買量與購買時程雙變量之預測—層級貝氏潛藏行為模型之建構,國立台灣大學國際企業學研究所博士論文。


二、英文部分
1.Allenby, Greg M., Robert P. Leone, and Lichung Jen (1999), “A Dynamic Model of Purchase Timing With Application to Direct Marketing”, Journal of the American Statistical Association, Vol.94, No.446, pp.365-373.
2.C. Chatfield and G. J. Goodhardt(1973), “A Consumer Purchasing Model with Erlang Inter-Purchase Time”, Journal of the American Statistical Association, Vol. 68, No. 344 (Dec., 1973), pp. 828-835.
3.Barbara E. Kahn and Donald G. Morrison(1989),“A Note on `Random'' Purchasing: Additional Insights from Dunn, Reader and Wrigley”, Journal of the Royal Statistical Society. Series C (Applied Statistics), Vol. 38, No. 1(1989), pp. 111-114.
4.A. K. Banerjee and G. K. Bhattacharyya(1976), “A Purchase Incidence Model with Inverse Gaussian Interpurchase Times”, Journal of the American Statistical Association, Vol. 71, No. 356 (Dec., 1976), pp. 823-829.
5.Kristiaan Helsen and David C. Schmittlein(1993), “Analyzing Duration Times in Marketing: Evidence for the Effectiveness of Hazard Rate Models”, Marketing Science, Vol. 12, No. 4 (Autumn, 1993), pp. 395-414.
6.Rita D. Wheat and Donald G. Morrison(1990), “Assessing Purchase Timing Models: Whether or Not is Preferable to When”, Marketing Science, Vol. 9, No. 2 (Spring, 1990), pp. 162-170.
7.Berger P.D. and N.I. Nasr (1998), “Customer Lifetime Value: Marketing Models and Applications,” Journal of Interactive Marketing, Vol.12, pp.17-30.
8.Bagozzi, R. P. (1995), “Reflections on Relationship Marketing in Consumer Market,” Journal of the Academy of Marketing Science, Vol.23, No.4, pp.272-277.
9.Chintagunta, Pradeep K. (1993), “Investigating Purchase Incidence, Brand Choice and Purchase Quantity Decisions of Households,” Marketing Science, Vol. 12, No. 2, pp.184-208.
10.Gupta, Sunil (1991), “Stochastic Models of Interpurchase Time With Time-Dependent Covariates,” Journal of Marketing Research, Vol. 28, February, 1-15.
11.Jen, Lichung, Chien-Heng Chou and Greg M. Allenby (2003), “A Bayesian Approach to Modeling Purchase Frequency,” Marketing Letters, 14:1, pp.5-20.
12.Mulhern, Francis J. (1999), “Customer Profitability Analysis: Measurement, Concentration and Research Directions,” Journal of Interactive Marketing, Vol.13, pp.25-40.
13.Rossi, P.E. and Greg M. Allenby (2003), “Bayesian Statistics and Marketing,” Marketing Science, Vol. 22, No. 3, pp.304-328.
14.Sunil Gupta and Donald G. Morrison(1991), “Estimating Heterogeneity in Consumers'' Purchase Rates”, Marketing Science, Vol. 10, No. 3 (Summer, 1991), pp. 264-269.
15.Rita D. Wheat and Donald G. Morrison(1990), “Estimating Purchase Regularity with Two Interpurchase Times”, Journal of Marketing Research, Vol. 27, No. 1 (Feb., 1990), pp. 87-93.
16.Donald G. Morrison(1966), “Interpurchase Time and Brand Loyalty”, Journal of Marketing Research, Vol. 3, No. 3 (Aug., 1966), pp. 289-291.
17.Sunil Gupta(1991), “Stochastic Models of Interpurchase Time with Time-Dependent Covariates”, Journal of Marketing Research, Vol. 28, No. 1 (Feb., 1991), pp. 1-15.


QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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