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DC 欄位 | 值 | 語言 |
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dc.contributor.advisor | 任立中 | |
dc.contributor.author | Ming-Hsiu Peng | en |
dc.contributor.author | 彭銘修 | zh_TW |
dc.date.accessioned | 2021-05-17T10:18:13Z | - |
dc.date.available | 2012-08-22 | |
dc.date.available | 2021-05-17T10:18:13Z | - |
dc.date.copyright | 2012-08-22 | |
dc.date.issued | 2011 | |
dc.date.submitted | 2012-08-13 | |
dc.identifier.citation | 一、 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。 [2] 任立中、王仕茹 (1999) ,「通路結構中市場佔有率之競爭分析:不完全資訊下之貝氏統計模式」,中華決策科學學會1999年會,創造21世紀決策管理新典範研討會論文。 [3] 任立中、陳靜怡 (2007) ,「顧客價值遷移路徑分析:馬可夫鏈模型」,台大管理論叢第17卷第二期。 [4] 林宗龍 (1994) ,「產量彈性與改進活動之關係─台灣汽車廠之實證研究」, 國立台灣大學未出版碩士論文。 [5] 柳慧琴 (1997) ,「資料庫行銷之顧客價值分析模式」,國立台灣大學國際企業學研究所未出版碩士論文。 [6] 陳文華 (1999) ,應用資料倉儲系統建立CRM,《資訊與電腦》第226期p122-127。 [7] 陳文華 (2000) ,顧客關係管理成功的關鍵—高品質的顧客資料,《能力雜誌》第278期p132-135。 [8] 陳文華 (2000) ,運用資料倉儲技術於顧客關係管理,《能力雜誌》第527 期p.132-138。 [9] 馮淑群 (1998) ,「傳銷公司顧客價值分析與產品組合策略之研究」,國立台灣大學國際企業學研究所未出版碩士論文。 [10] 劉穎壽(1994),「資料庫行銷─顧客資料庫的建立其應用之研究」,國立政治大學企業管理研究所碩士論文。 [11] 賴柏志、孫銘誼 (2011),「台灣信用卡市場的發展趨勢與現況分析」,《金融聯合徵信雜誌》民國一百年六月號。 [12] IBM Inc (2012),「客戶關係管理白皮書」。 [13] R.S. Swift (2001),「深化顧客關係管理」,遠擎管理顧問股份有限公司。 二、 英文部分 [1] Allenby, Greg M., Neeraj Arora and James L. Ginter (1995), “Incorporating Prior Knowledge into the Analysis of Conjoint Studies,” Journal of Marketing Research, 32, 152-162. [2] Allenby, Greg M. and Peter E. Rossi (1999), “Marketing Models of Consumer Heterogeneity,” Journal of Econometrics, 89, 57-78. [3] Allenby, Greg M., Peter E. Rossi (2000), “Statistics and Marketing,” Journal of the American Statistical Association, Vol.95, pp.635-638. [4] Allenby, Greg M., R. P. Leone, and Lichung Jen (1999), “A Dynamic Model of Purchase Timing with Application to Direct Marketing,” Journal of the American Statistical Association, 94, 365-374. [5] Arthur Hughes (1995). Strategic Database Marketing, McGraw-Hill Inc. [6] Cespedes, Frank V. and H. Jeff Smith (1993), “Database Marketing: New Rules for Policy and Practice,” Sloan Management Review (Summer), 7-22 [7] Denise, Geoffrey, Dawn, Linda, “Understanding consumer database marketing,” Journal of Consumer Marketing, Vol 14, Number 1, 1997 [8] Davids,Meryl (1999),“How to Avoid the 10 Biggest Mistake in CRM,” Journal of Business Strategy, November ,pp.22-26. [9] David Shani & Sujana Chalasani,, (1992) Exploiting Niches Using Relationship Marketing, The Journal of Services Marketing, Vol. 6 No. 4, Fall 1992, pp.43-51 [10] Hughes, Arthur M., Strategic Database Marketing, Chicago:Probus Publishing. 1994 [11] John D.C. Little(1979),”Decision Support Systems For Marketing Managers”, Journal of Marketing, Vol 43, Summer 1979,p9-26 [12] Joseph, Anthony P., Conway Lackman, A. Graham Peace and Gerald Tatar (1999), “Leveraging Customer Database for Strategic Marketing Advantage in The Retail Industry,” Journal of Database Marketing, Vol.7, No.1, pp.53-59. [13] Kalakota, R., & Robinson , M.(1999) “e-Business:Roadmap for Success, 1st ed.”, Mary T.O'Brien, U.S.A. [14] Kotler, Philip, (2000), “Kotler on marketing: how to create, win, and dominatemar-kets”, Simon & Schuster Inc. [15] Newell, Frederick(2003), 「Why CRM Doesn’t Work? ──How To Win By Letting Customers Manage the Relationship.」, Princeton N.J: Bloomberg Press. [16] Pepper, D., M. Rogers & B. Dorf (1999),“Is your company ready for one to one marketing?”, Harvard Buciness Review, Jan/Feb:151-160. [17] Pfeifer, Philip E. and R. L. Carraway. 'Modeling Customer Relationships as Markov Chains.' Journal of Interactive Marketing, Vol.14, No.2, 2000, p.43. [18] Rossi, Peter E., Greg M. Allenby and Robert McCulloch (2005) Bayesian Statistics and Marketing, John Wiley & Sons. [19] Stone Bob , (1995) , Successful Direct Marketing Methods , pp37-59,Lincolnwood,IL:NTC Business Books. | |
dc.identifier.uri | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/7077 | - |
dc.description.abstract | 現今的行銷模式必須考慮到消費者的「動態性」和「異質性」,本研究以國內某銀行的信用卡顧客為研究對象,嘗試以資料庫行銷的理論與統計方法達到此目的,並分析其顧客價值。首先,結合RFM模型和層級貝氏模型、最大概似估計法等估計方式,以購買區間、活躍性、穩定性等指標分析顧客價值。其次,利用馬可夫鏈理論建立移轉機率矩陣模型,以預測顧客的未來消費之狀態,達到平均54%的擊中率。並設定6條路徑,以逐步迴歸法分析價值遷徙路徑與顧客特質之間的關聯性。本研究的結果能幫助企業了解其顧客價值,並提供模型估計顧客未來之狀態,以利銀行規畫未來行銷策略,並建立長期顧客關係。 | zh_TW |
dc.description.abstract | The main purpose of this considering consumer dynamic and consumer heterogeneity by theory of database marketing and statistical method, is to recognize the customer value which is based on a domestic bank’s database of credit card customers. In the first part of this research, we analyze customer value by indexes such as inter-purchase time, reliability index, activity index conducted by RFM model, Hierarchical Bayesian model and maximum likelihood estimates. Second, we build individual customer’s Transition Probability Matrix of Markov Chain to predict customer purchase state, and the average hit rate reaches 54%. Further, we set 6 meaningful paths and find out if there is any correlation within the transition paths and demographic variables. The contribution of this study could help enterprises verify customer value, identify customer’s transition paths, develop follow-up marketing strategies and build up long-term customer relationship. | en |
dc.description.provenance | Made available in DSpace on 2021-05-17T10:18:13Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ntu-100-R99724061-1.pdf: 889334 bytes, checksum: 8d7d917161c92ecca480b0986692a1f0 (MD5) Previous issue date: 2011 | en |
dc.description.tableofcontents | 第一章 緒論 1
第一節 研究背景與研究動機 1 第二節 研究問題與範圍 2 一、 顧客價值初步分析 2 二、 建構層級貝氏Probit模式之移轉機率矩陣 2 三、 顧客價值遷徙路徑分析 2 第三節 研究流程 3 第二章 文獻探討 4 第一節 顧客關係管理 4 一、 顧客關係管理的定義 6 二、 顧客關係管理的功能 7 三、 顧客關係管理的執行方法 8 第二節 資料庫行銷 11 一、 資料庫行銷的定義 12 二、 資料庫行銷的功能 13 三、 資料庫行銷之應用 14 四、 資料庫行銷於成長策略之應用 16 五、 資料庫行銷的執行 17 第三節 RFM模型 18 一、 RFM模型的定義 18 二、 RFM模型的應用 19 第三章 研究方法 20 第一節 購買期間 (Inter-purchase Time) 之估計方法 20 一、 最大概似估計法 21 二、 加權最大概似估計法 21 三、 層級貝氏統計模型 22 第二節 馬可夫鏈理論 23 一、 馬可夫鏈之前提假設與定義 23 二、 移轉機率矩陣 24 第三節 層級貝氏Probit模型 25 一、 篩選資料的方法 25 二、 HB Probit模型設定 27 第四章 實證研究 29 第一節 資料分析 30 一、 交易紀錄資料整理 30 二、 人口統計變數資料整理 32 第二節 購買區間分析 38 一、 最大概似估計量 39 二、 加權最大概似估計量 39 三、 層級貝氏估計量 40 第三節 顧客穩定性及活躍性分析 42 一、 活躍性分析 42 二、 穩定性分析 45 第四節 層級貝氏Probit模型估計與預測力分析 48 一、 資料整理 48 二、 模型估計 49 三、 預測力分析 50 第五節 顧客落點及路徑分析 52 一、 最終落點分析 52 二、 顧客價值遷徙路徑分析 54 第五章 結論與建議 59 第一節 研究結果與行銷意涵 59 一、 刷卡次數與頻率 59 二、 購買區間與穩定性、活躍性分析 59 三、 層級貝氏Probit模型預測力 60 四、 最終落點與顧客價值遷徙路徑 60 第二節 研究限制 61 一、 交易紀錄資料上的限制 61 二、 其他資料上的限制 61 第三節 未來研究方向 62 一、 資料庫之擴充 62 二、 交易明細資料之研究 62 REFERENCE 63 | |
dc.language.iso | zh-TW | |
dc.title | 顧客價值與遷徙路徑分析─以信用卡資料庫為例 | zh_TW |
dc.title | Customer Value and Migration Analysis–Take Database of Credit Card as example | en |
dc.type | Thesis | |
dc.date.schoolyear | 100-2 | |
dc.description.degree | 碩士 | |
dc.contributor.oralexamcommittee | 周建亨,陳靜怡 | |
dc.subject.keyword | 資料庫行銷,馬可夫鏈理論,層級貝氏模型, | zh_TW |
dc.subject.keyword | Database Marketing,Markov Chain,Hierarchical Bayesian Model, | en |
dc.relation.page | 65 | |
dc.rights.note | 同意授權(全球公開) | |
dc.date.accepted | 2012-08-13 | |
dc.contributor.author-college | 管理學院 | zh_TW |
dc.contributor.author-dept | 國際企業學研究所 | zh_TW |
顯示於系所單位: | 國際企業學系 |
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