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| DC 欄位 | 值 | 語言 |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | 孔令傑 | zh_TW |
| dc.contributor.advisor | Ling-Chieh Kung | en |
| dc.contributor.author | 許芝華 | zh_TW |
| dc.contributor.author | Chih-hua Hsu | en |
| dc.date.accessioned | 2025-09-17T16:40:58Z | - |
| dc.date.available | 2025-09-18 | - |
| dc.date.copyright | 2025-09-17 | - |
| dc.date.issued | 2025 | - |
| dc.date.submitted | 2025-07-28 | - |
| dc.identifier.citation | 一、中文部份
1. 任立中與陳靜怡,( 2019),“大數據行銷: 邁向智能行銷之路”,前程文化。 2. 別蓮蒂與陳怡穆,(2011),“廣告量對品牌態度與購買率之長期影響”,管理學報Journal of Management。 3. 財團法人台灣網路資訊中心,(Aug 2023), 2023年台灣網路報告。 4. 馬川,(2021),【阿里媽媽行銷科學系列】。第二篇:消費者行為分析。 5. 馬川,(2021),【阿里媽媽行銷科學系列】。第六篇:行銷組合模型MMM。 6. 陳順宇,(2009),“迴歸分析”,三民書局。 7. 經濟部統計處, (2024),當前經濟情勢概況 (專題:實體零售業與電子購物業近年網路銷售發展趨勢分析)。 8. 資策會,(2023), MIC AISP 2023年網路購物消費調查分析。 9. 臺北市數位行銷經營協會(DMA), (2024), 2023台灣數位廣告量統計報告。 10. 羅凱揚、蘇宇暉與鍾皓軒,(2021),“最強行銷武器-整合行銷研究與資料科學”,碁峰出版社。 11. David E. Bell & Arthur Schleifer Jr., (2000),林維君(譯), “資料分析、迴歸與預測 (Data analysis,Regression and Forecasting) ”,弘智出版社。 二、英文部份 1. Berger, J., (2014), “ Contagious: Why Things Catch On.” 2013, Simon & Schuster. 2. Chang Gong., Di Yao, Lei Zhang,, Sheng Chen,, Wenbin Li., Yueyang Su., & Jingping Bi., (2024), “CasualMMM: Learning Causal Structure for Marketing Mix Modeling.” Computer Science Artificial Intelligence. 3. Cristinel Constantin, (11 Dec 2015), “Using the Logistic Regression model in supporting decisions of establishing marketing strategies.” Bulletin of The Transilvania University of Brasov. (Series v) Economic Sciences. 4. DN Gujarati, DC Porter, (2009), Basic econometrics, Fifth Edition. 5. Gert Assmus, John U. Farley, and Donald R. LehmannView all authors and affiliations, (1984), “How Advertising Affects Sales: Meta-Analysis of Econometric Results,” JournaL of Maketing Research, 6. Joana Gomes, September, (2023), “Beauty and brains: How L'Oréal used marketing mix models to understand video performance in the Nordics.” Marketing Strategies 7. Paul W. Farris, Neil Bendle, Phillip Pfeifer, David Reibstein, 2010, “Marketing Metrics: The Definitive Guide to Measuring Marketing Performance.” Marketing Metrics Second Edition. 8. Philip Kotler, Kevin Lane Keller, (2016), “Marketing Management.” (15th ed.). Pearson Education. 9. Roy Ravid, (2025), “Marketing Mix Modeling in Lemonade.” 10. Solomon, M. R. (2018). “Consumer Behavior: Buying, Having, and Being”, Pearson 11. Statista, (2024), “Market share of online shopping industry in Taiwan in 2023, by e-commerce platform.” 12. Think with Google, “Marketing Mix Modelling.” A CMOs handbook. 13. W. K. Darley, C. Blankson, & DJ Luethge, (2010), “Toward an integrated framework for online consumer behavior and decision making process: A Review.” Psychology & Marketing, 27 (2):94 – 116. 14. Yang Zhou, Zubair Ahmad, Hassan Alsuhabi, M.Yusuf, Ibrahim Alkhairy, & A. M. Sharawy, (2021), “Impact of YouTube Advertising on Sales with Regression Analysis and Statistical Modeling: Usefulness of Online Media in Business.”Computational Intelligence and Neuroscience 2021, (10):1-10. | - |
| dc.identifier.uri | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/99787 | - |
| dc.description.abstract | 隨著數位行銷逐漸取代傳統媒體,企業在廣告預算配置上愈加依賴數據分析,以提升資源運用效率。對以電商通路為主要營收來源的品牌而言,數位廣告的實際成效已成為重要課題。然而,若僅以單一績效指標評估不同平台與廣告型態對營收的貢獻,往往難以全面呈現其真實價值與行銷功能。
本研究以 A 品牌為個案,蒐集其於特定期間內在 Google、YouTube 與 Meta 三大平台上的廣告支出與官網營收資料,並運用複迴歸分析法,探討各類廣告型態對營收表現之影響方向與統計顯著性。 研究結果顯示,轉換導向的廣告(如關鍵字與銷售型投放)對短期營收具顯著正向影響,適用於直接導購任務;而品牌建構型廣告(如 YouTube 影音與曝光型投放)則展現出時間遞延效應,雖短期效益有限,卻能在中長期促進品牌聲量累積與潛在需求啟動。 本研究透過迴歸模型驗證數位廣告與電商營收之關聯性,並確認時間遞延與助攻效益的存在,進一步強調廣告應依任務屬性進行分層分類,以協助品牌更有效進行資源配置與策略規劃。整體而言,研究結果不僅具理論啟發性,亦為企業數位行銷資源管理與跨平台成效評估提供實務參考依據。 | zh_TW |
| dc.description.abstract | As digital marketing becomes more dominant, companies increasingly rely on data analysis to allocate advertising budgets efficiently. For brands that depend on e-commerce sales, understanding the true impact of digital advertising is essential. However, using a single performance metric often fails to capture the full value of different platforms and ad formats.
This study examines Brand A by collecting advertising spend and media data from Google, YouTube, and Meta, along with Direct-to-consumer website revenue over a defined period. Multiple regression analysis is used to assess the direction and significance of each ad format’s influence on sales. Results show that conversion-focused ads, such as search and sales-driven campaigns, significantly improve short-term revenue. In contrast, brand-building formats—like YouTube videos and impression-based ads—have limited short-term impact but show lagged effects that support long-term brand awareness and demand activation. The study confirms the link between digital advertising and e-commerce revenue and highlights both delayed and assistive effects. It emphasizes the importance of aligning ad strategies with campaign goals to support smarter resource allocation and planning. The findings offer practical and theoretical insights for digital marketing management and cross-platform performance evaluation. | en |
| dc.description.provenance | Submitted by admin ntu (admin@lib.ntu.edu.tw) on 2025-09-17T16:40:58Z No. of bitstreams: 0 | en |
| dc.description.provenance | Made available in DSpace on 2025-09-17T16:40:58Z (GMT). No. of bitstreams: 0 | en |
| dc.description.tableofcontents | 目次
口試委員會審定書 I 致謝 II 中文摘要 III THESIS ABSTRACT IV 目次 V 圖次 VII 表次 VIII 第一章 緒論 1 1.1 研究背景與動機 1 1.2 研究目的 4 1.3 預期成果 4 第二章 文獻探討 5 2.1 台灣電子商務市場現況 5 2.2 台灣數位廣告市場概況 6 2.3 廣告媒體預算分配理論 7 2.4 迴歸分析在行銷中的應用 8 2.5 小結 10 第三章 研究方法及研究架構 11 3.1 研究公司背景 11 3.2 研究架構 12 3.3 研究方法 13 3.4 研究步驟 16 第四章 研究結果與分析 18 4.1 A品牌官網電商營收概況 18 4.2 A 品牌廣告支出占比分析 23 4.3 迴歸分析 27 第五章 結論與建議 44 5.1 研究結論 44 5.2 建議 45 參考文獻 48 附錄 50 圖次 圖3-1 研究架構 12 圖3-2 變數架構 15 圖4-1 A品牌官網每月營收 18 圖4-2 A品牌官網依折扣檔期的平均客單價 19 圖4-3 A品牌官網依折扣檔期的單日營收 20 圖4-4 A品牌官網依折扣檔期的單日購買數 21 圖4-5 A品牌官網營收來源占比 22 圖4-6 A品牌廣告費用主要平台占比 23 圖4-7 A品牌廣告類型支出占比 24 圖4-8 A品牌在Meta的廣告支出占比 (依購買目標) 25 圖4-9 A品牌在Google的廣告支出占比 (依廣告形式) 26 圖4-10 A品牌廣告費用與官網全站營收逐月比較 27 圖4-11 本迴歸分析中自變數、中介變數、應變數之架構 30 表次 表4-1自變數定義說明 29 表4-2 Google/Youtube廣告支出對「此來源廣告之收益」的影響 31 表4-3 Meta廣告支出費用對「此來源廣告之收益」的影響 32 表4-4 關鍵字廣告與Meta目標銷售廣告支出對「官網總收益」的影響……..…..33 表4-5 迴歸分析結果- 廣告遞延結果(T-0-T-5) 40 表4-6 迴歸分析結果- 廣告遞延結果(T-6-T-10) 40 | - |
| dc.language.iso | zh_TW | - |
| dc.subject | 數位媒體預算配置 | zh_TW |
| dc.subject | 電商行銷 | zh_TW |
| dc.subject | 媒體策略 | zh_TW |
| dc.subject | 數位廣告 | zh_TW |
| dc.subject | 迴歸分析 | zh_TW |
| dc.subject | digital advertising | en |
| dc.subject | regression analysis | en |
| dc.subject | digital media mix | en |
| dc.subject | media planning | en |
| dc.subject | e-commerce | en |
| dc.title | 應用迴歸分析探討數位廣告投資與電商營收之關係 ─以A公司為例 | zh_TW |
| dc.title | A Regression Analysis of Digital Advertising Investment and E-commerce Revenue ─Case Study of Company A | en |
| dc.type | Thesis | - |
| dc.date.schoolyear | 113-2 | - |
| dc.description.degree | 碩士 | - |
| dc.contributor.oralexamcommittee | 陳建錦;郭佳瑋;畢南怡 | zh_TW |
| dc.contributor.oralexamcommittee | Chien-Chin Chen;Chia-Wei Kuo;Nan-Yi Bi | en |
| dc.subject.keyword | 數位廣告,數位媒體預算配置,迴歸分析,電商行銷,媒體策略, | zh_TW |
| dc.subject.keyword | digital advertising,digital media mix,regression analysis,e-commerce,media planning, | en |
| dc.relation.page | 52 | - |
| dc.identifier.doi | 10.6342/NTU202501880 | - |
| dc.rights.note | 未授權 | - |
| dc.date.accepted | 2025-07-29 | - |
| dc.contributor.author-college | 管理學院 | - |
| dc.contributor.author-dept | 碩士在職專班資訊管理組 | - |
| dc.date.embargo-lift | N/A | - |
| 顯示於系所單位: | 資訊管理組 | |
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