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系統識別號 U0026-0812200910363914
論文名稱(中文) 使用分類結合法與決策樹判別忠誠顧客
論文名稱(英文) none
校院名稱 成功大學
系所名稱(中) 資訊管理研究所
系所名稱(英) Institute of Information Management
學年度 91
學期 2
出版年 92
研究生(中文) 王堅斌
研究生(英文) Jian-Bin Wang
學號 r7690106
學位類別 碩士
語文別 中文
論文頁數 80頁
口試委員 口試委員-黃信豪
指導教授-吳植森
口試委員-李再長
中文關鍵字 分類結合法  忠誠顧客  顧客關係管理  決策樹 
英文關鍵字 Decision Tree  Class Combiner Approach  Customer Relationship Management  Loyal Customer 
學科別分類
中文摘要 在顧客關係管理中,企業能夠辨識出其忠誠顧客是個很重要的課題,忠誠顧客是讓企業獲利主要的顧客群,同時由於忠誠顧客的特性,因此將可增加企業對於現有產品的銷售機會,或是增加其他產品的交叉行銷(Cross-Selling)機會,甚至於主動行銷(Up-Selling)機會。除此之外,忠誠顧客的口碑亦增加了替企業吸引新顧客的機會。

而企業若是能夠在透過新顧客短期內的交易資料中,從中找出企業長期的忠誠顧客,則便可透過積極的維持關係並給予高度關心,以真正與其維持長期的關係,達到顧客關係管理的目的。

本研究以分類結合法並配合決策樹技術,透過顧客的交易歷史資料,從中發展出辨識忠誠顧客的預測模式。透過辨識忠誠顧客的模式,應用於新顧客的交易資料以判斷其是否為企業長期的忠誠顧客,以供企業進行相關行銷或維繫關係的活動;並應用OLAP技術,提供分析者快速地、彈性地查詢分析相關的顧客資料。

本研究中,在模式建構部分針對觀測期間分段及資料比例,進行實驗測試評估,並且加入顧客人口統計變項預測規則,以找出較佳之預測模式。另外將選定之最佳之預測模式,針對實務運用的課題,包括使用顧客交易資料時間長短對於模式預測能力的影響、以及模式的時效性等實務運用問題進行實驗評估分析。從本研究的實證結果,證明本研究所使用的資料挖掘的方法,確實能得到一個不錯的預測結果與一個較低較可容忍的錯誤率。因此,本研究之研究方法可供相關業界進行進一步的應用及參考使用。
英文摘要 none
論文目次 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 研究流程 3
第四節 研究範圍與限制 3
第二章 文獻探討 5
第一節 顧客關係管理 5
2.1.1 顧客關係管理定義 5
2.1.2 顧客關係管理流程 6
2.1.3 顧客關係管理研究主題 8
2.1.4 顧客忠誠 10
2.1.5 顧客RFM定義 12
第二節 資料倉儲 13
2.2.1 資料倉儲定義 13
2.2.2 資料倉儲架構 15
2.2.3 線上分析處理OLAP 16
第三節 資料挖掘 20
2.3.1 資料挖掘技術 20
2.3.2 資料挖掘步驟 22
2.3.3 資料挖掘技術應用 24
2.3.4 決策樹 25
第四節 分類結合法 28
第三章 研究方法 29
第一節 研究架構 29
第二節 分析軟體工具 32
3.2.1 Microsoft SQL Server 200功能元件 32
3.2.2資料挖掘功能元件 33
第三節 分類結合法配合結策樹 36
第四節 資料建構分析 38
3.4.1 分析資料簡介 38
3.4.2 分析變數 39
第四章 實證分析 43
第一節 實驗設計 43
4.1.1 實驗資料 43
4.1.2 評估準則 43
4.1.3實驗方式 45
4.1.3實驗結果 47
4.1.4 加入顧客人口變項 54
第二節 實務應用 58
4.2.1 使用顧客資料時間長短預測評估與分析 58
4.2.2 預測模式時效評估與分析 63
4.2.3 OLAP應用 65
第三節 相關活動應用 67
第五章 研究結論 70
第一節 研究結論與貢獻 70
第二節 業界應用建議 73
第三節 未來研究方向 75
參考文獻 76
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英文部份:
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論文全文使用權限
  • 同意授權校內瀏覽/列印電子全文服務,於2003-06-26起公開。
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