運用資料探勘技術協助行銷策略制定之研究— 以家庭清潔用品為例

The Study on the Application of Data-mining for Marketing Strategy Decision- Based on Household Cleaning Industry.

鍾永富(Yung-Fu Chung)

指導教授 ： 吳泰熙

國立臺北大學/商學院/企業管理學系/碩士(2013年)

摘要

面對激烈競爭的環境，企業在有限的資源下，如何利用顧客歷史交易資料，透過資料探勘技術將顧客分群，找出潛藏有用的關聯與時序規則，協助企業在顧客關係管理的運作與實施，作為未來客戶經營發展策略的依據，為本研究想要探討的主要議題。
本研究利用個案公司三年來，透過網路的交易資料作為分析基準，運用最近購買日期、購買頻率、購買金額以及顧客關係長度等四個變數，透過分析層級程序法，以專家團體決策方法決定上述四個顧客購買行為變數之權重，最後依據加權後的顧客購買行為變數來衡量顧客終身價值。
利用此四個變數作為顧客分群的依據，以資料探勘技術期望值最大化演算法之集群分析，成功的將顧客分為「新進客戶」、「淺嘗即止客戶」、「潛力客戶」、「預警客戶」、「黏著客戶」及「忠誠客戶」等六群顧客群。
接著透過關聯法則Apriori演算法與時序集群分析演算法，分別找出各集群顧客購買產品的關聯及時序規則，最終透過規則的適用篩選，加上領域知識的探討，訂出各集群客製化交叉銷售及垂直銷售的行銷策略，供個案公司管理階層行銷決策之建議。

關鍵字

資料探勘 ； 分析層級程序法 ； 顧客終身價值

並列摘要

The main focus of this research is to discuss how industries can utilize basic information and transactional data of customers by applying data mining technique to further isolate those of who with hidden or inconspicuous data connections in order to achieve efficient customer relationship management.
This study uses online transactions information for the past three years of the cast study company as samples for analysis. Recency (R), Frequency (F), Monetary (M) and Length (L) are the four variables chosen to be analyzed in the Analytic Hierarchy Process (AHP) and expert modeling to determine the weight and further evaluate Customer Lifetime Value (CLV) through those weighed variables.
Using the above four variables as indexes for separating customers and by using data mining technique to analyze expectation- maximization algorithm, we can successfully segment customers into six groups- New Customers, Scratch the Surface Customers, Potential Customers, Cautious Customers, Adhesive Customers and Loyal Customers.
Next, by applying Association Rules Apriori and Sequence Cluster Analysis we can determine purchase connections and sequences of each group. Finally through filters and domain know- how, we are able to customize cross and vertical sales marketing strategies which in turn provides valuable suggestions to the upper management marketing decisions.

並列關鍵字

Data Mining ； AHP ； CLV

參考文獻

王和源、蔡志榮 (2011)。應用Delphi和AHP方法評估漁港轉型遊艇港適宜性之研究－以高雄市漁港為例。技術學刊，26(2)，123-150。

吳青松、石素娟 (2007)。以AHP群體決策法選擇企業在特定區位之進入模式。交大管理學報，27(1)，195-219。

周歆凱、張怡秋、黃興進、蔡明足、翁林仲、蘇喜 (2007)。運用購物籃分析技術探討滯留急診超過24小時病患特性。醫務管理期刊，8(3)，216-231。

林誠、劉福堂 (2005)。資料探勘在寬頻網路客戶目標行銷之應用研究。電子商務學報，7(2)，121-138。

林南宏、何幸庭 (2009)。顧客價值與顧客關係管理績效之研究：來自台灣銀行業的顧客觀點。顧客滿意學刊，5(2)，1-36。