請用此 Handle URI 來引用此文件:
http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/20875
標題: | 網路消費者之規律及不規律造訪行為研究-以 Hotels.com 為例 The Study of the Regular and Irregular Behavior on Website Visiting - An Example of Hotels.com |
作者: | I-Chuan Lin 林益全 |
指導教授: | 任立中 |
關鍵字: | 顧客關係管理,資料庫行銷,網路瀏覽行為,層級貝氏統計,造訪時間間隔, customer relationship management,database marketing,website visiting behaviors,hierarchical Bayesian statistics,inter-visit times, |
出版年 : | 2017 |
學位: | 碩士 |
摘要: | 隨著網際網路的發展以及網路購物的興起,愈來愈多商品及服務可以透過網路通路進行購買,亦有愈來愈多企業開始經營網路購物平台。網路購物有許多優點,對企業而言,網路平台的經營成本較實體通路低,不需要聘請銷售人員協助顧客挑選商品,取而代之的是大量的產品資訊,例如:豐富的影像視覺及詳細的文字介紹,此外,網友的評論及關鍵意見領袖的推薦亦能有效影響消費者的購物意願。對消費者而言,相較於實體通路,網路購物的搜尋成本更低,且不受時空限制,消費者可以不必出門購物,也不必擔心店面打烊,隨時隨地上網收集產品資訊並直接進行線上訂購,透過現今快速的物流系統,消費者亦能在短時間內收到產品。
當網路購物的趨勢逐漸成形,企業開始更加重視顧客在網站上的瀏覽行為,透過追蹤並分析網路流量,行銷人員可以快速瞭解使用者在網站上的瀏覽歷程,然而消費者行為存在異質性,因此必須了解每一位顧客的偏好及造訪模式,並進一步透過客製化的行銷溝通,才能與顧客建立良好的關係,最終提升其滿意度及忠誠度,並同時為企業帶來良好的營收成長。 本研究採用美國comScore資料庫,針對Hotels.com住宿訂房網站之使用者造訪資料進行深入分析,此外,為了考量使用者間的異質性,本研究透過層級貝氏統計法建立預測模型,主要針對造訪時間間隔變數,將使用者的造訪行為以規律或不規律之型態進行區分,透過實證分析,本研究將造訪者分為三個族群:怠慢型造訪者,其不規律造訪時間間隔大於規律造訪時間間隔;加速型造訪者,其不規律造訪時間間隔小於規律造訪時間間隔;混合型造訪者,其不規律造訪時間間隔接近規律造訪時間間隔。此外,進一步結合時間序列折線圖進行分析,以更加了解個別使用者的造訪行為趨勢,最終提供企業合適的客製化行銷管理策略。 |
URI: | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/20875 |
DOI: | 10.6342/NTU201701073 |
全文授權: | 未授權 |
顯示於系所單位: | 國際企業學系 |
文件中的檔案:
檔案 | 大小 | 格式 | |
---|---|---|---|
ntu-106-1.pdf 目前未授權公開取用 | 1.1 MB | Adobe PDF |
系統中的文件,除了特別指名其著作權條款之外,均受到著作權保護,並且保留所有的權利。