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| DC 欄位 | 值 | 語言 |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | 任立中 | |
| dc.contributor.author | Wei-Chung Chen | en |
| dc.contributor.author | 陳威中 | zh_TW |
| dc.date.accessioned | 2021-06-08T00:55:43Z | - |
| dc.date.copyright | 2015-03-16 | |
| dc.date.issued | 2014 | |
| dc.date.submitted | 2015-02-12 | |
| dc.identifier.citation | 一、 中文部分
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| dc.identifier.uri | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/18228 | - |
| dc.description.abstract | 本研究以社群影音網站Youtube為例，將ComScore資料庫中的家戶使用者瀏覽紀錄做為分析對象，利用使用者的期間內上站次數、期間內單次瀏覽頁數兩個變數定義個別使用者於不同期間內的黏著度狀態。本研究應用馬可夫鏈理論與層級貝式模型建立個別使用者的移轉機率矩陣，並透過建立出來的移轉機率矩陣預測使用者下三期的黏著度狀態。此外，本研究定義出六條使用者黏著度的可能遷徙路徑，以逐步迴歸法探討人口統計變數與遷徙路徑可能性之間的關係，此做法同時考慮了使用者的異質性及動態性。最後，本研究利用建立的移轉機率矩陣，計算個別使用者的移轉機率矩陣收斂狀態，因此可得個別使用者的黏著度狀態最終落點，並發現不同最終落點區隔內的使用者人口統計變數的顯著特質。透過本研究的分析，社群網站的經營者得以掌握未來使用者的黏著度狀態，進而提早擬定適當的網站經營策略。 | zh_TW |
| dc.description.abstract | This thesis takes Youtube, a social networking and video sharing website, as an example, conducting research by using online browser history of household users in Comscore database. We define states of user stickiness in each period by two variables, which are frequency of entering the website and pages viewed each time. We apply Markov chain theory and hierarchical Bayesian model to build up transition probability matrix of each individual user. Therefore, we can utilize the matrix to predict the states of each user in the following periods. Furthermore, this thesis sets six possible migration paths of user stickiness, and conduct stepwise regression analysis to identify the relationship between demographic variables and possibility of the migration paths, which considers both heterogeneity and dynamic of users. In the end, we use transition probability matrixes to calculate the convergence states of each individual user, and thus we can know what would be the ultimate static states of users. Also, we find that there are significant attributes of users within segments between different ultimate states. Through the research conducted, managers of social networking website can recognize future stickiness of their users, and therefore could plan appropriate management strategies in advance. | en |
| dc.description.provenance | Made available in DSpace on 2021-06-08T00:55:43Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ntu-103-R01724034-1.pdf: 1449095 bytes, checksum: 265d358341235b55a291bb3e4499fa34 (MD5) Previous issue date: 2014 | en |
| dc.description.tableofcontents | 摘要 i
Abstract ii 目錄 iii 圖次 v 表次 vi 第一章 緒論 1 第一節 研究背景及動機 1 第二節 研究目的與範圍 2 第三節 研究流程 3 第二章 文獻探討 4 第一節 社群網站 4 一、 虛擬社群 4 二、 Web2.0 5 三、 社群網站的特性 6 第二節 社群媒體行銷 8 一、 社群媒體 8 二、 線上廣告 11 第三節 黏著度 13 一、 網站忠誠度 14 二、 黏著度的定義 15 三、 黏著度的衡量 16 第四節 顧客關係管理 18 一、 顧客關係管理的意涵 18 二、 關係行銷 21 三、 資料庫行銷 24 四、 顧客關係管理架構 27 第三章 研究方法 30 第一節 馬可夫鏈理論 30 一、 馬可夫鏈之定義及假設 30 二、 移轉機率矩陣 31 三、 狀態機率及其極限 33 第二節 層級貝式統計 33 一、 貝式統計 33 二、 層級貝式統計模型 35 第三節 層級貝氏Probit模式 37 一、 隨機效用模式理論 37 二、 層級貝氏Probit模型 39 第四章 實證研究 44 第一節 資料來源 44 第二節 變數定義 45 一、 Comscore資料庫 45 二、 人口統計資料編碼 47 三、 瀏覽行為之定義 50 第三節 樣本結構 54 第四節 各黏著度指標之變異數分析 55 一、 平均上站次數之變異數分析 56 二、 平均瀏覽頁數之變異數分析 57 三、 平均停留時間之變異數分析 58 四、 變異數分析小結 59 第五節 層級貝式Probit模型估計 60 一、 使用者狀態定義 60 二、 Probit模式估計 64 三、 預測力分析 67 四、 遷徙路徑分析 70 五、 最終落點分析 76 第五章 結論與建議 80 第一節 研究結論 80 一、 黏著度指標之靜態比較 80 二、 層級貝氏Probit模式之預測力 80 三、 黏著度之路徑遷徙分析 80 四、 最終落點分析 81 第二節 管理意涵 81 第三節 研究貢獻 82 第四節 研究限制 83 第五節 未來研究方向 84 參考文獻 85 一、 中文部分 85 二、 英文部分 88 | |
| dc.language.iso | zh-TW | |
| dc.title | 應用馬可夫鏈於社群網站使用者黏著度之分析
－以Youtube為例 | zh_TW |
| dc.title | Applying Markov Chain to Analysis of Social Networking Website User Stickiness－An Empirical Study of Youtube | en |
| dc.type | Thesis | |
| dc.date.schoolyear | 103-1 | |
| dc.description.degree | 碩士 | |
| dc.contributor.oralexamcommittee | 劉秀雯,陳靜怡 | |
| dc.subject.keyword | 層級貝氏,馬可夫鏈,黏著度,Probit模式,資料庫行銷, | zh_TW |
| dc.subject.keyword | Hierarchical Bayesian,Markov Chain,Stickiness,Probit Model,Database Marketing, | en |
| dc.relation.page | 94 | |
| dc.rights.note | 未授權 | |
| dc.date.accepted | 2015-02-13 | |
| 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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|---|---|---|---|
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