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DC 欄位 | 值 | 語言 |
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dc.contributor.advisor | 林世銘 | |
dc.contributor.author | Kuan-Ya Chen | en |
dc.contributor.author | 陳冠雅 | zh_TW |
dc.date.accessioned | 2021-07-10T22:11:13Z | - |
dc.date.available | 2021-07-10T22:11:13Z | - |
dc.date.copyright | 2018-08-07 | |
dc.date.issued | 2018 | |
dc.date.submitted | 2018-07-26 | |
dc.identifier.citation | ㄧ、中文部分
1. 大前研一,2017,科技4.0網路串聯時代的新商業模式,台北 : 台灣角川 2. 任立中等人,2016,大數據戰略4.0,台北市:前程文化出版社 3. 任立中、陳靜怡,2015,行銷研究:發展有效行銷策略之基石,新北市:前程文化 4. 高橋範光,2017,排除妄想的大數據實踐術,新北市:財經傳訊 5. 張瑋倫,2009,顧客關係管理-理論與實務第三版,台北 : 學貫行銷股份有限公司。 6. 菲利浦•科特勒、陳就學,伊萬•塞提亞宛,2017,行銷4.0 : 新虛實融合時代贏得顧客的全思維,台北 : 天下雜誌 7. 菲利浦•科特勒等原著:謝文雀編譯,2015,行銷管理:亞洲觀點(六版),台北:華泰文化;新北市:台灣培生教育 8. 陳傑豪,2017,大數據玩行銷,台北 : 30雜誌 9. 劉文良,2013,顧客關係管理(第三版)-新時代的決勝關鍵,台北: 碁峰資訊股份有限公司。 10. 戴國良,2013,顧客關係管理-精華理論與實務案例,台北:台灣五南圖書出版股份有限公司。 11. 蘇中信、劉俞志、劉蕙,2013,『以顧客價值為基礎之資料庫行銷架構』,資訊管理學報,第二十卷,第三期,頁341-366。 二、英文部分 1. Hughes AM (1996). Boosting Response With RFM. Mark. Tools, 5: 4-10 2. Marcus C (1998). A practical yet meaningful approach to customer segmentation. J. Consum. Mark., 15(5): 494-504. 3. Stone B (1995). Successful direct marketing methods. Lincolnwood: NTC Business Books. 三、網站部分 1. 劉依蓁,台灣經濟研究院生物科技產業研究中心,皮膚保養機能性產品產業趨勢分析, 2016 (2016.10月簡報), https://goo.gl/eAmUxn 2. 產業經濟統計簡訊305期,經濟部統計處,2018 http://dmz21.moea.gov.tw/GA/#/b03 3. 100-Top Most Powerful Brands 2017, By Tenet Partners, CoreBrand https://www.rankingthebrands.com/The-Brand-Rankings.aspx?rankingID=85&year=1174 4. BrandFinance Top 50 Cosmetics Brands 2016, By: Brand Finance https://www.rankingthebrands.com/The-Brand-Rankings.aspx?rankingID=196&year=1052 5. Jo-Ting Wei1, Shih-Yen Lin2 and Hsin-Hung Wu3 (2010), A review of the application of RFM model African Journal of Business Management Vol. 4(19), pp. 4199-4206, http://www.academicjournals.org/AJBM | |
dc.identifier.uri | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/77605 | - |
dc.description.abstract | 近年來隨著社群媒體的普及,大數據思維可以運用在大量的歷史資料下,預測出未來潛在的商業機會與價值。因此,本論文以大數據應用於顧客管理對於銷售績效之影響為題,探討企業如何活用大數據分析與模組,建構符合企業本身的商業情境下,擁有最具競爭力的顧客管理策略,以達到創造良好之營收績效為目的。
本研究先確立以「大數據」為主題,並聚焦於「顧客管理與銷售績效分析」的領域擬定研究目的,從蒐集個案公司的背景資料、顧客管理方式與營運模式等,藉由回顧管理學上與顧客管理及大數據分析和應用等相關之文獻理論為參考。個案研究中探討透過導入不同大數據分析模組之應用,包含有傳統的RFM (近期 Recency、頻率Frequency、金額 Monetary) 模組和NPT (下一次購買時機Next Purchase Time)模組,以了解顧客管理方式之不同對於顧客回購率之變化,以做為個案公司或相關產業未來以大數據應用於顧客管理上,對於銷售績效之影響的參考依據。 | zh_TW |
dc.description.abstract | With the popularity of social media in recent years, the big data cogitation can be used to predict potential business opportunities and value in the future through the application of a large amount of historical data. Therefore, based on the impact on sales performance through the application of big data to customer management, this paper aimed to explore how enterprises use big data analysis and modules to build the best customer management under its own business context in order to create a great performance.
This study first established the theme of 'big data' and focused on the areas of 'customer management and sales performance analysis', in which the processes included the collection of case company background information, customer management methods, business and operation models as well as the management literature related to customer relationship management, big data analysis and application literature theory. The case study of this research explored the application of different big data analytic modules by incorporating traditional RFM (Recency, Frequency and Monetary) modules and NPT (Next Purchase Time) modules in order to understand the variation of repeat purchase rate responding to different customer management, which will be able to serve as a reference to case company or related industry in the future for the impact on sales performance through the application of big data on customer management | en |
dc.description.provenance | Made available in DSpace on 2021-07-10T22:11:13Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ntu-107-P05744021-1.pdf: 1909368 bytes, checksum: a83f6da777b1fd0854955a5198e17fd0 (MD5) Previous issue date: 2018 | en |
dc.description.tableofcontents | 目錄
口試委員審定書 i 誌謝 ii 中文摘要 iii THESIS ABSTRACT iv 目錄 v 圖目錄 vii 表目錄 viii 第一章 緒論 1 第一節、研究動機與目的 1 第二節、研究架構 3 第二章 文獻探討 4 第一節、行銷與大數據的1.0到4.0 4 第二節、大數據對於顧客管理之應用 6 第三節、大數據對於顧客價值之管理 8 第四節、大數據對於顧客管理之分析法 11 第三章 個案公司背景與顧客管理介紹13 第一節、個案公司背景 13 第二節、產業概況 15 第三節、營運的挑戰與策略 18 第四節、會員管理制度介紹 21 第五節、大數據運用「時間、頻率、金額」標籤策略 23 第四章 解析個案公司大數據應用之挑戰與機會26 第一節、導入大數據分析之應用 26 第二節、介紹大數據顧問公司的核心概念 27 第三節、解析大數據應用之挑戰 30 第五章 結論與建議38 第一節、結論 38 第二節、建議 39 參考文獻 42 圖目錄 圖1.1 研究流程圖 3 圖2.1 顧客關係行銷六大階段9 圖2.2 顧客經營與顧客終身價值10 圖2.3 RFM顧客價值矩陣12 圖3.1 個案公司產品銷售績效佔比13 圖3.2 銷售渠道的營收佔比14 圖3.3 台灣化妝保養暨身體護膚品市場規模15 圖3.4 台灣藥妝零售業營業額及年增率15 圖3.5 個案公司全通路銷售渠道策略18 圖3.6 個案公司之會員型態區隔示意圖23 圖3.7 個案公司之會員管理示意圖24 圖4.1 大數據行銷的NES模型圖 27 圖4.2 大數據行銷的NPT模型 28 圖4.3 導入大數據NPT模組第一波績效對比- 實驗組落後對照組30 圖4.4 大數據NPT應用績效-採月平均分析實驗組vs.對照組33 圖4.5 大數據NPT應用-依照HML檢視實驗組之銷售績效34 圖4.6 依個案公司會員機制檢視NPT模組的績效表現35 圖4.7 休眠會員被預測回購機率高低的績效表現36 表目錄 表3.1 個案公司營運五流之概況與戰略19 表3.2 個案公司五種會員形態分類22 表4.1 大數據公司NES x NPT模組預測購買機率之名單示意圖29 表4.2 導入大數據NPT模組第二波績效對比- 實驗組提升績效但未達 目標31 表4.3 NPT模組之九組名單購買率分析32 表4.4.1 NPT第二波九組名單之分佈狀況32 表4.4.2 鎖定回購群組E0 – NPT-H/M 32 表4.5 大數據NPT應用-月平均成果分析實驗組vs.對照組33 表5.1 研究目的與研究結果摘要彙總表38 | |
dc.language.iso | zh-TW | |
dc.title | 大數據應用對於顧客管理與銷售績效影響之研究
—以個案公司為例 | zh_TW |
dc.title | A Study on the Customer Management and Sales Performance
of Big Data Implementation —A Cosmetics Company Case Study | en |
dc.type | Thesis | |
dc.date.schoolyear | 106-2 | |
dc.description.degree | 碩士 | |
dc.contributor.oralexamcommittee | 黃美祝,陳國泰 | |
dc.subject.keyword | 大數據,顧客關係管理,資料庫分析,銷售績效,RMF,加權最大概式估計法,顧客活躍性指標, | zh_TW |
dc.subject.keyword | Big Data,Customer Relationship Management,Database Analysis,Sales Performance,RFM module,WMLE module,CAI module, | en |
dc.relation.page | 43 | |
dc.identifier.doi | 10.6342/NTU201801956 | |
dc.rights.note | 未授權 | |
dc.date.accepted | 2018-07-26 | |
dc.contributor.author-college | 管理學院 | zh_TW |
dc.contributor.author-dept | 會計與管理決策組 | zh_TW |
顯示於系所單位: | 會計與管理決策組 |
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