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DC 欄位 | 值 | 語言 |
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dc.contributor.advisor | 陳厚銘 | |
dc.contributor.author | Jen-Chieh Chiu | en |
dc.contributor.author | 邱人傑 | zh_TW |
dc.date.accessioned | 2021-07-10T22:10:21Z | - |
dc.date.available | 2021-07-10T22:10:21Z | - |
dc.date.copyright | 2018-08-09 | |
dc.date.issued | 2018 | |
dc.date.submitted | 2018-08-01 | |
dc.identifier.citation | 中文部份
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dc.identifier.uri | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/77589 | - |
dc.description.abstract | 本研究以目前學生所經營之台灣紋意股份有限公司做為研究對象,挑選主力品牌「Earth Music&Ecology」過往在2012-2016年期間之顧客銷售資料做為研究樣本,同時輔以台灣服飾產業、顧客行為與顧客忠誠度、顧客關係管理(CRM)等相關文獻之蒐集後,透過多變量統計方法「區別分析」以瞭解在相同的特定期間內(2012-2015年),加入會員之顧客在不同的交易期間(2012-2015年與2016年),其所呈現的「購買行為特徵」分佈是否具有差異性?同時也利用「集群分析」的方式進一步對顧客進行分群,除了瞭解不同族群的顧客在各項「購買行為特徵」的分佈與差異外,亦示圖驗證在2017年各個促銷檔期對於各族群顧客之影響效果究竟為何,以及其所呈現出的「顧客價值」分佈。此外,亦透過顧客活躍度分析的方式,進一步建立顧客活躍指標,以瞭解顧客在「交易次數」的表現與「顧客活躍度」之間的關係。據此,本研究可得之研究結論與建議以及相關研究貢獻如下:
一、 在相同期間內2012-2015年加入會員之顧客,於各項「購買行為特徵」之表現普遍以2012-2015年優於2016年。顧客於2016年之交易資料僅在每人平均「折扣率」與「消費週期」的表現優於2012-2015年。 二、 建構出不同的「顧客分群」,分別為「高消費客群」、「高價值客群」、「成交主力客群」以及「小資女」等4群,除了可針對現有之顧客資料庫進行分群標記、識別,並各自歸納其促銷活動發展重點以外,亦可依其特性各別執行具客製且差異化之促銷檔期與顧客關係管理(CRM)活動,有助於降低廣告投放成本、提升投放成效與轉換率。 三、 「顧客活躍度」呈現弱化的人數比例高於優化,故如何讓交易2次的顧客於未來交易時轉為活躍度優化,並提升交易已在3次以上顧客活躍度優化的比例,將會是未來在營運上的重要課題。 四、 未來可再進一步完善會員資料庫之完整度(如:各類人口統計變項相關資料),可供執行更多元、更精緻的顧客關係管理(CRM)活動。 | zh_TW |
dc.description.abstract | This case study is based on Stripe Taiwan Co., Ltd, and selected customers during 2012-2016, using the were the main brand “Earth Music&Ecology” as a research sample, supplemented by the literature collection about Taiwan apparel industry and customers behavior, customer loyalty, customer relationship management (CRM), and use discriminant analysis from the multivariate statistical analysis method to understand that during the same specific period (2012-2015), whether the customers who join the membership have different distributions of 'purchase behavior characteristics' during different trading periods (2012-2015 and 2016). At the same time, we use the cluster analysis method to further segment customers. In addition to understanding the distribution and differences of customers in different 'purchase behavior characteristics', we show the effect from each promotion period in 2017 for each group of customers, and describe the contour of customer value. On top of that, we established customer activity indicators to understand the relationship between customer performance and customer activity. Based on this, the research conclusions and recommendations are as follows:
1. Customers who joined the membership during the same period 2012-2015, whose purchase behavior characteristics in 2012-2015 generally performed better than 2016. Only the average 'discount rate' and 'consumption cycle' per person in 2016 were better than 2012-2015. 2. Establish the different customer grouping as “High consumption group”, “High value group”, “Main customer group” and “Petty bourgeoisie group” In addition to grouping and identifying existing customer repositories, and summarizing their development activities, they can also implement customized and differentiated promotion schedules and customer relationship management (CRM) activities according to their characteristics. It would facilitate the reduction of ad serving cost, increase delivery performance, and conversion rate. 3. The proportion by weaker customer activity which are more than optimization. So how to make the transaction 2 customers turn to active optimization in the future transaction, and increase the proportion of transactions that have been optimized for customer activity more than 3 times. It will be an important issue in the future. 4. Improve the integrity of the member database in the future.(such as: various demographic variables related information.) It can be used to implement more customer relationship management (CRM) activities which are diversified and refined. | en |
dc.description.provenance | Made available in DSpace on 2021-07-10T22:10:21Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ntu-107-P05746042-1.pdf: 888545 bytes, checksum: 119149ff30e16560d6896795f7f6399d (MD5) Previous issue date: 2018 | en |
dc.description.tableofcontents | 目錄
口試委員會審定書 i 誌謝 ii 摘要 iii Abstract iv 目錄 vi 圖目錄 viii 表目錄 ix 壹、緒論 1 第一節、研究背景與動機 1 第二節、研究問題與目的 3 第三節、研究流程 4 貳、文獻探討 5 第一節、台灣服飾業之發展歷程 5 第二節、顧客行為與顧客忠誠度 8 第三節、顧客關係管理 10 參、研究設計 14 第一節、研究架構 14 第二節、研究範圍與對象 16 第三節、變數之操作性定義 17 第四節、資料分析方法 19 肆、資料分析結果 22 第一節、敘述性統計資料 22 4.1.1 會員銷售資料 22 4.1.2 各年度銷售資料分佈 23 第二節、顧客購買行為差異分析 26 4.2.1 資料篩選與分群 26 4.2.2 購買行為特徵差異分析 26 4.2.3 購買行為特徵區別分析結果 28 第三節、顧客分群與價值驗證 30 4.3.1 顧客分群 30 4.3.2 顧客分群輪廓描述與分佈 31 4.3.3 促銷案例分析與分群顧客價值驗證 34 第四節、顧客活躍度分析 39 4.4.1 交易次數分佈 39 4.4.2 顧客活躍指標建立 39 伍、結論與建議 42 第一節、研究結論 42 第二節、研究貢獻與建議 44 參考文獻 46 圖目錄 圖1-1 研究流程圖 4 圖2-1 顧客關係管理架構圖 12 圖3-1 研究架構圖 15 圖4-1 階層式分析法—樹狀圖 31 表目錄 表1-1 「Earth Music&Ecology」銷售狀況摘要 2 表2-1 台灣百貨女裝2011-2015年發展概況 5 表2-2 顧客行為與顧客忠誠度之定義與描述 8 表2-3 顧客關係管理之定義彙總表 10 表3-1 樣本篩選—人數暨交易金額分佈 16 表3-2 資料分析方法之比較 19 表4-1 2012-2016會員銷售分佈 22 表4-2 各年度銷售資料分佈 23 表4-3 門市於各年度交易金額分佈 23 表4-4 顧客購買品項各年度銷售資料分佈—依購買件數 25 表4-5 顧客購買品項各年度銷售資料分佈—依購買金額 25 表4-6 不同期間購買行為特徵指標平均數差異分佈 27 表4-7 不同期間顧客購買行為特徵指標優劣分佈 28 表4-8 不同期間購買行為特徵區別分析檢定 29 表4-9 不同期間購買行為特徵典型區別函數摘要 29 表4-10 階層式分析法—購買行為特徵近似矩陣 30 表4-11 階層式分析法—群數凝聚流程表 30 表4-12 非階層分析法—各集群購買行為特徵描述 32 表4-13 非階層分析法—ANOVA顯著性驗證表 32 表4-14 顧客分群屬性及特徵摘要 33 表4-15 「會員地球日」顧客購買行為分佈 34 表4-16 「正品期」顧客購買行為分佈 34 表4-17 「VIP促銷」顧客購買行為分佈 35 表4-18 「Final Sale」顧客購買行為分佈 35 表4-19 高消費客群於各促銷檔期交易數值分佈 36 表4-20 高價值客群於各促銷檔期交易數值分佈 37 表4-21 成交主力客群於各促銷檔期交易數值分佈 38 表4-22 小資女於各促銷檔期交易數值分佈 38 表4-23 2012-2016年交易次數分佈 39 表4-24 交易次數暨顧客活躍表現分佈 40 表4-25 各族群於活躍度表現呈優化之分佈 40 | |
dc.language.iso | zh-TW | |
dc.title | 流行女裝連鎖門市顧客購買行為之研究
—以台灣紋意Earth Music&Ecology品牌為例 | zh_TW |
dc.title | Customer Purchase Behavior in a Women’s Fashion Retail Chain : The Case of Stripe Taiwan’s Brand Earth Music&Ecology. | en |
dc.type | Thesis | |
dc.date.schoolyear | 106-2 | |
dc.description.degree | 碩士 | |
dc.contributor.coadvisor | 任立中 | |
dc.contributor.oralexamcommittee | 許嘉文,陳聿宏 | |
dc.subject.keyword | 流行女裝,顧客購買行為,顧客忠誠度,顧客關係管理,顧客價值,顧客活躍度, | zh_TW |
dc.subject.keyword | Popular women’s wear,Customer purchase behavior,Customer loyalty,Customer relationship management,Customer value,Customer activity, | en |
dc.relation.page | 47 | |
dc.identifier.doi | 10.6342/NTU201802286 | |
dc.rights.note | 未授權 | |
dc.date.accepted | 2018-08-01 | |
dc.contributor.author-college | 管理學院 | zh_TW |
dc.contributor.author-dept | 國際企業管理組 | zh_TW |
顯示於系所單位: | 國際企業管理組 |
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