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| DC 欄位 | 值 | 語言 |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | 任立中 | |
| dc.contributor.author | Po Jui Chiang | en |
| dc.contributor.author | 江柏瑞 | zh_TW |
| dc.date.accessioned | 2021-06-08T06:56:35Z | - |
| dc.date.copyright | 2009-07-28 | |
| dc.date.issued | 2009 | |
| dc.date.submitted | 2009-07-23 | |
| dc.identifier.citation | 一、 中文文獻
1. 王志凱，分量迴歸分析在台灣期貨市場之應用，國立台灣大學生物資源生物資源暨農學院農業經濟學研究所碩士論文，民國96年7月 2. 王俊欽，台灣公私部門薪資差異：以分量迴歸模型分析，國立暨南國際大學經濟學系研究所碩士論文，民國94年 3. 林芳如，分量回歸之應用—以台灣地區製造業普查資料為例，國立政治大學統計學系研究所碩士論文，民國95年6月 4. 李章偉，資料庫行銷之顧客價值分析：以3C流通業為例，國立台灣大學國際企業研究所碩士論文，民國90年 5. 莊家彰、管中閔，以分量迴歸檢驗報酬率和成交量的V字關係，2004年經濟學會年會研討會論文，民國95年。 6. 廖仲仁，住宅市場之價格搜尋行為-定錨效果、仲介服務與市場機制選擇之影響，國立政治大學地政研究所博士論文，民國94年蔡智安，資料庫行銷之顧客價值分析－以加油行為為例，國立台灣大學國際企業研究所碩士論文，民國93年 7. 廖仲仁、張金鶚，不對稱的仲介服務價格效果：分量迴歸之檢驗，都市與計畫期刊第三十三卷 第一期 第1~16頁，民國95年 8. 劉如興，信用卡資料庫行銷之顧客價值分析與促銷成效之研究，國立台灣大學國際企業研究所碩士論文，民國90年 二、 外文文獻 1. Aaker, David A., V. Kumar, and George S. Day (2007), Marketing Research, 9th edition, John Wiley & Sons, Inc. 2. And (1986), “Censored regression quantiles”, Journal of econometrics, 32, pp.143–155. 3. Berry, L.L.(1983), “Relationship Marketing,” in Berry, L.L., Shostack, G. L. and Upah, G. D.(Eds), Emerging Perspectives of Service Marketing, American Marketing Association, Chicago, IL, pp.25-28. 4. Chamberlain, G. (1994). Quantile regression, censoring and the structure of wages, in Advance in Econometrics. Christopher Sims, ed. New York: Elsevier: 171-209 5. Gronroos, Christian (1995),’’Relationship Marketing: The Strategy Continuum,”Journal of the Academy of Marketing Science, Vol.23, No.4, pp.252-254. 6. Kotler, Philip(1997),’’Marketing Management,”, 9th Edition, 1997, Prentice-Hall, Inc 7. Koenker, R. and Bassett, G. Jr. (1978), Regression quantiles, Econometrica, 46: 211-244. 8. Kuan, C.-M. (2004), “An introduction to quantile gression”, Working paper,Institute of Economics Academia Sinica. 9. Powell, J. (1984), “Least absolute deviations estimation for the censored regression model”, Journal of Econometrics, 25, pp.303–325. 10. Reck, C. (2003), Heterogeneity and Black-White Labor Market Differences: Quantile Regression with Censored Data 1979-2001, working paper, Dept of Economics, UIUC. | |
| dc.identifier.uri | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/25881 | - |
| dc.description.abstract | 「顧客關係管理」(Customer Relationship Management)觀念在零售業行之有年，透過數位技術的發展、資料庫的建立，企業蒐集顧客個人資料與觀察其交易行為已非難事，但如何妥善地運用統計工具分析手中資料，藉以適切配置行銷資源，進而吸引不同屬性、行為的顧客群，才是發展顧客關係管理、資料庫行銷的核心目標。
由於企業資源有限，且各自擁有不同的核心能力，顧客價值(Customer Value)的衡量成為行銷研究領域不可或缺的重要項目。透過RFM指標與資料庫中各統計變數的關聯性分析，可帶給行銷人員科學化的策略建議。然而，目前行銷研究中最常使用的OLS迴歸分析法，其假設樣本母體呈現常態分配，而以平均數或中位數的概念設法找出變數間的相互關係，是否真能符合真實世界的樣貌？因此，本研究採用Koenker & Bassett (1978)提出的分量迴歸方式(Quantile Regression) ，以國內3C連鎖零售賣場為研究標的，進行顧客價值分析。希望能藉此發掘不同的統計方式帶來的不同分析結果，也藉此驗證分量迴歸分析在行銷上的應用是否合宜。 本研究分析區分成兩個部分：第一部分利用RFM指標來界定顧客價值，並透過資料庫所提供之人口統計變數、顧客消費行為變數與顧客價值作交叉分析。並同時進行OLS一般迴歸的分析，藉以比較兩種迴歸模型的異同。第二部分則選擇三項產品線作為研究主體，分析購買其高低價位商品的顧客之人口統計變數與交易行為，藉此可探討通路導入新產品時，其定位在不同價位可採取的不同行銷策略。 研究結果可明顯發現分量迴歸在分析具有極端值與偏態較大樣本時，相對於OLS一般迴歸，擁有較佳的母體分辨能力。同時也呼應了行銷學上對於顧客「異質性」的強調，使得行銷人員得以更了解位於不同分量的客群，不同的行為特質。 | zh_TW |
| dc.description.abstract | “Customer Relationship Management” now is a common concept for retail business. It has become much easier for enterprise to collect customer information and observe their behavior with the development of database technology. However, choosing the correct statistics tool to analyze information, to allocate resource and attract target customer is always a big issue for the marketers.
Because of the limited resource and different core competence, “customer value” has become an essential part in marketing research. By analyzing the correlation of RFM indicator and information collected by customer database, the marketers can get scientific cues for marketing strategy decision. However, Ordinary Least Squares (OLS) regression model, which is commonly adopted in recent marketing research, describes sample as a normal distribution. Therefore, OLS method analyzes the correlation within factors by their average. To reflect the real distribution of the sample and get more precise result, this research adopt Quantile Regression(QR) model, which was brought up by Koenker & Bassett(1978), to analyze customer value of 3C retail chain store in Taiwan. Hoping to discover different result leads to different statistics tool and verify QR`s application in marketing. | en |
| dc.description.provenance | Made available in DSpace on 2021-06-08T06:56:35Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ntu-98-R96724035-1.pdf: 1454649 bytes, checksum: ef67fb40bf948b06ffae339772704b33 (MD5) Previous issue date: 2009 | en |
| dc.description.tableofcontents | 謝辭 ii
摘要 iii Abstract iv 目錄 v 表次 vii 圖次 viii 第一章 緒論 1 第一節 研究背景與動機 1 第二節 研究目的 2 第三節 研究範圍 3 第四節 研究架構 4 第二章 文獻探討 5 第一節 顧客關係管理的思潮演進 5 第二節 顧客價值 18 第三章 研究方法 23 第一節 普通最小平方法(OLS)模型 24 第二節 分量迴歸(Quantile Regression；QR)模型 24 第三節 分量迴歸的估計 28 第四節 分量迴歸的應用 29 第四章 資料分析與結果 31 第一節 樣本描述及分析變數定義 31 第二節 顧客貢獻價值：顧客到店消費總金額分析 39 第三節 顧客價值-顧客到店消費平均金額分析 44 第四節 顧客價值-顧客活躍性指數分析 51 第五節 顧客價值-產品部門顧客消費分析 57 第六節 顧客價值-同一種類高低單價與顧客消費行為分析 69 第五章 結論與建議 87 第一節 研究結論與策略意涵 87 第二節 研究限制 90 第三節 後續研究建議 90 參考文獻 92 | |
| dc.language.iso | zh-TW | |
| dc.title | 分量迴歸模型於衡量顧客價值之應用-以連鎖3C賣場為例 | zh_TW |
| dc.title | Customer Value Evaluation-Using Quantile Regressions:Case Study of Taiwan 3C Retailer | en |
| dc.type | Thesis | |
| dc.date.schoolyear | 97-2 | |
| dc.description.degree | 碩士 | |
| dc.contributor.oralexamcommittee | 周建亨,陳厚銘 | |
| dc.subject.keyword | 資料庫行銷,顧客價值,分量迴歸, | zh_TW |
| dc.subject.keyword | Databse Marketing,Customer Value,Quantile Regression, | en |
| dc.relation.page | 93 | |
| dc.rights.note | 未授權 | |
| dc.date.accepted | 2009-07-23 | |
| 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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| 檔案 | 大小 | 格式 | |
|---|---|---|---|
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