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  1. NTU Theses and Dissertations Repository
  2. 管理學院
  3. 國際企業管理組
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DC 欄位值語言
dc.contributor.advisor任立中
dc.contributor.authorChih-Chi-Yehen
dc.contributor.author葉芷淇zh_TW
dc.date.accessioned2021-05-19T17:59:59Z-
dc.date.available2026-07-08
dc.date.available2021-05-19T17:59:59Z-
dc.date.copyright2016-07-26
dc.date.issued2016
dc.date.submitted2016-07-12
dc.identifier.citation中文部分
1 李思佳 (2015),「消費者交易型態與生活型態分析 – 以信用卡資料庫為例」,國立台灣大學碩士論文。
2 彭明修(2012),「顧客價值與遷徙路線分析 – 以信用卡資料庫為例」,國立台灣大學未出版碩士論文。
3 任立中、王士茹(1999),「通路結構中市場佔有率之競爭分析:不完全資訊下之貝式統計模式」,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。
4 黃湘婷 (1998),「資料庫行銷 – 以某化妝保養品為例」,國立中山大學碩士論文。
5 廖怡芳(1994),「資料庫行銷之應用– 以百貨業為例」國立台灣大學未出版碩士論文。

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, pp. 32, 152-162.
2.
Allenby, Greg M. and Peter E. Rossi (1999), “Marketing Models of Consumer Heterogeneity,” Journal of Econometrics, pp. 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, pp. 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), pp. 7-22
dc.identifier.urihttp://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/7950-
dc.description.abstract隨著物聯網、網際網路和資料庫的普及,資料庫的漸趨完整,行銷資料庫
對於消費者的洞悉越趨精準,並能為企業在資料中洞察新商機。本研究以企業所提供之消費者之消費紀錄為依據,分別以消費者面、產品面及消費者與產品間的三個面向作為研究主軸。以產品間的相關係數作為產品面研究之依據;以CAI分析作為判斷孝心指數之標準,衡量消費者面及消費者與產品間的互動關係。
在消費者分析方面,用來幫助企業預測哪些消費者在未來的消費會趨於頻繁,哪些會持平,又有哪些將會趨於靜止。使企業能以此為依據判斷不同發展走向的消費者該運用什麼行銷方案來對症下藥。
產品面的分析能幫助企業預測消費者的購買路徑,進而能更精準判別消費者在接下來的消費,給予其所想要商品的資訊。
在產品與消費者間的構面,則能幫助企業瞭解未來產品的銷售趨勢,進而能更精準判斷所需的研發產品類型。
進而幫助企業預估消費者購買產品之路徑、未來消費的活躍性及預估未來產品研發之類型。
zh_TW
dc.description.abstractWith the prevalence of the Internet, Internet of Things, and database, marketing databases have become more complete and accurate. This paper examines the interactivity between consumers and products and analyzed consumption records provided by enterprises in three dimensions – consumer, product, and that between consumer and product. The correlation coefficient among products are the reference for the analysis of the product dimension. For the other two dimensions, the CAI analysis is used as benchmark for Filiality Index. The results may help enterprises in predicting the path to purchase of consumers, future consumption activeness as well as the types of product R&D.en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2021-05-19T17:59:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1
ntu-105-R03724043-1.pdf: 1051444 bytes, checksum: f37070bfc55a05b09449dfad13c2b896 (MD5)
Previous issue date: 2016
en
dc.description.tableofcontents口試委員審定書…………………………………………………………………………………………………. I
誌謝 II
中文摘要 IV
ABSTRACT V
目錄 VI
圖目錄 VII
表目錄 VIII
第一章、緒論 1
第二節 研究問題 2
第三節 研究流程 3
第二章、文獻探討 4
第一節 資料庫行銷 4
第三章、研究方法 17
第一節 研究範圍與資料來源 17
第二節 變數定義 17
第三節 模型建立 17
第四章、實證結果 19
第一節 產業與公司基本狀況 19
第二節 資料庫基本資料整理 22
第三節 模型分析 25
第五章、結論/後續建議 30
參考資料 32
dc.language.isozh-TW
dc.title消費者交易型態與購買品項分析—以生命禮儀產業資料庫為例zh_TW
dc.titleAnalysis of Consumer Transaction Records
Take the Database of Funerary Services as an Example
en
dc.typeThesis
dc.date.schoolyear104-2
dc.description.degree碩士
dc.contributor.oralexamcommittee周建亨,陳靜怡
dc.subject.keyword相關係數分析,CAI分析,資料庫行銷,消費者資料庫,大數據,zh_TW
dc.subject.keywordConsumers Database,CAI Analysis,Data Marketing,Correlation Coefficient Analysis,Big Data,en
dc.relation.page33
dc.identifier.doi10.6342/NTU201600768
dc.rights.note同意授權(全球公開)
dc.date.accepted2016-07-13
dc.contributor.author-college管理學院zh_TW
dc.contributor.author-dept國際企業管理組zh_TW
dc.date.embargo-lift2026-07-08-
顯示於系所單位:國際企業管理組

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