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  1. NTU Theses and Dissertations Repository
  2. 管理學院
  3. 國際企業學系
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
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