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摘要
外文摘要
引文資料
題名:
網路購物產業電子化行銷模式之建構--以服飾與化妝品類產品為例
書刊名:
中小企業發展季刊
作者:
蔣文育
作者(外文):
Chiang, Wen-yu
出版日期:
2009
卷期:
11
頁次:
頁169-195
主題關鍵詞:
RFMBR模型
;
SOM演算法
;
C4.5演算法
;
顧客價值
;
決策規則
;
RFMBR model
;
SOM algorithm
;
C4.5 algorithm
;
Customer value
;
Classification rules
原始連結:
連回原系統網址
相關次數:
被引用次數:期刊(0) 博士論文(0) 專書(0) 專書論文(0)
排除自我引用:0
共同引用:
27
點閱:85
本研究對網路購物顧客進行市場區隔分析、以及RFMBR 模型分析,建構出網路 購物產業之電子化行銷模型。研究方法使用自組織特徵圖(Self-Organizing Map, SOM) 演算法進行市場區隔分析,並以區別分析測試其分群之準確度,研究結果發現服飾、 化妝品類產品之三個區隔市場:務實導向、附加成本、以及購物享樂。應用C4.5 演 算法進行分析決策規則分析,建構5 項網路購物顧客價值決策規則,進而了解消費者 之價值與其隸屬之市場,以便網路購物產業有效利用研究結果進行電子化行銷,達到 提升顧客價值之目標。
以文找文
The segmentation analysis and RFMBR model are applied to establish an electronic marketing model for online shopping markets. The objective is to understand precisely the customer value. The paper uses Self-Organizing Map (SOM) algorithm to analyze the sample. This market can be divided into three clusters. Their features are: practical, additional cost and enjoying shopping. C4.5 algorithm and RFMBR model are applied to create 5 classification rules for categories of clothing and cosmetics online shopper. Eventually, this research discovers that customers are upgradeable for their value level. Online shopping industry can promote them to be the higher level.
以文找文
期刊論文
1.
汪美香、葉桂珍(20001200)。消費者屬性、網站滿意度與網路購物意願關係之研究。企業管理學報,48,121-137。
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2.
徐村和、林凌仲(20030900)。應用模糊決策法分析網路消費者知覺風險。企業管理學報,58,55-83。
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3.
陳淑美、彭建文(20030500)。網路購物與實體商店購物之競爭分析--以年輕學生的選擇偏好為例。建築與規劃學報,4(1),1-22。
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4.
蘇柏全、林熙禎、李宙奇(20060600)。RFM模型結合貝氏隨機模式與時間序列模式運用於顧客狀態預測。電子商務學報,8(2),193-217。
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5.
Eklund, T.、Back, B.、Vanharanta, H.、Visa, A.(2003)。Unsing the Self-Organizing Map as a Visualization Tool in Financial Benchmarking。Information Visualization,2,171-181。
6.
Xu, Y.、Paulins, V. A.(2005)。College Students’ Attitudes Toward Shopping Online for Apparel Products: Exploring a Rural Versus Urban Campus。Journal of Fashion Marketing and Management,9(4),420-433。
7.
Brown, M.、Pope, N.、Voges, K.(2003)。Buying or Browsing? An Exploration of Shopping Orientations and Online Purchase Intention。European Journal of Marketing,37(11/12),1666-1684。
8.
Likert, Rensis(2001)。A Technique for the Measurement of Attitudes。Archives of Psychology,140(5),1-55。
9.
林朝興、唐瑩荃(20060600)。以顧客價值分析與權重漸進探勘來進行協力式音樂推薦。資訊、科技與社會學報,6(1)=10,1-26。
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10.
翁振益、張德儀、鄭光遠、鍾碧姮、林雅藝(20060600)。資料探勘技術應用於航空業顧客再搭意願區隔與服務滿意項目組合之分析。觀光研究學報,12(2),139-154。
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11.
Miglautsch, J.(2002)。Application of RFM Principles: What to Do with 1-1-1 Customers?。Journal of Database Marketing,9(4),319-324。
12.
Dillon, T. W.、Reif, H. L.(2004)。Factors Influencing Consumers' E-Commerce Commodity Purchases。Information Technology, Learning, and Performance Journal,22(2),1-12。
13.
陳蓉蓉、洪昌億、陳春賢、鍾青萍、馬成珉、林建雄、張寓智、張禾坤(20060600)。決策樹於中西醫腦中風診斷指標結合之應用。醫療資訊雜誌,15(2),1-15。
延伸查詢
14.
Mazanec, J. A.(1995)。Positioning Analysis with Self-organizing Maps。Cornell Hotel and Restaurant Administration Quarterly,36(6),80-95。
15.
Lee, G. G.、Lin, H. F.(2005)。Customer perceptions of e-service quality in online shopping。International Journal of Retail and Distribution Management,33(2/3),161-176。
16.
Kohonen, Teuvo(1990)。The Self-Organizing Map。Proceedings of IEEE,78(9),1464-1484。
17.
Calantone, R. J.、Sawyer, A. G.(1978)。The Stability of Benefit Segments。Journal of Marketing Research,15(3),395-404。
18.
Churchill, Gilbert A. Jr.(1979)。A paradigm for developing better measures of marketing constructs。Journal of Marketing Research,16(1),64-73。
19.
蔣文育(2009)。城、鄉大學生網路購物市場之研究。顧客滿意學刊,5(2),103-126。
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20.
Shih, Ya-Yuen、Liu, Chung-Yuan(2003)。A Method for Customer Lifetime Value Ranking-Combining the Analytic Hierarchy Process and Clustering Analysis。Journal of Database Marketing and Customer Strategy Management,11(2),159-172。
會議論文
1.
羅巧芳、鄭易英、吳信宏、張苑惠(2006)。應用資料探勘於戶外活動用品專賣店之顧客價值分析。台中縣:勤益技術學院。
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2.
曾士育、李昇暾、徐明龍(2004)。以自組織映射圖神經網路探究台股投資決策。第十五屆國際資訊管理學術研討會。桃園:中原大學。
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3.
陳彤生(2002)。運用改良RFM提升行銷效益的實證研究。台中縣。
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4.
陳虹君、張舜德(2003)。銷售資料挖掘與顧客關係管理整合之研究-以製藥業為例。2003電子商務與數位生活研討會,172-191。
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學位論文
1.
黃彥豪(2003)。利用自組織映射圖網路於區域雨型分類之研究(碩士論文)。國立臺灣大學。
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圖書
1.
周文卿(2007)。2006-2007台灣網路購物市場發展分析。資策會。
延伸查詢
2.
Jupiter Media(2006)。Forecasts Online Retail Spending Will Reach $144 Billion in 2010, a Cagr OF 12% from 2005。Jupiter Research:New York。
3.
Linoff, G. S.、Berry, M. J. A.(2002)。Mining the Web: Transforming Customer Data into Customer Value。New York, NY:John Wiley and Sons, Inc。
4.
Rogier, Richard J.、Geatz, Michael W.(2003)。Data Mining: A Tutorial-Based Primer。New York, NY:Pearson Education Inc.。
5.
Breiman, L.、Friedman, J. H.、Olshen, R. A.、Stone, C. J.(1984)。Classification and Regression Trees。Chapman & Hall/CRC。
6.
Quinlan, J. Rose(1993)。C4.5: Programs for Machine Learning。Morgan Kaufmann Publishers。
7.
吳萬益、林清河(2005)。企業研究方法。臺北市:華泰書局。
延伸查詢
8.
Cohen, J.、Cohen, P.(1975)。Applied Multiple Regression/Correlation Analysis for the Behavior Sciences。Hillsdale, New York:Lawrence Erlbaum。
9.
Churchill, G. A. Jr.(1995)。Marketing Research: Methodological Foundations。The Dryden Press。
10.
黃俊英、林震岩(1997)。SAS精析與實例。臺北:華泰文化事業股份有限公司。
延伸查詢
11.
Nunnally, Jum C.、Bernstein, Ira H.(1978)。Psychometric Theory。McGraw-Hill。
12.
蔡俊平(2004)。電子商務概要。
延伸查詢
13.
Berry, Michael J. A、Linoff, Gordon S(2004)。Data mining techniques: For marketing, sales, and customer relationship management。N.J.:John Wiley and Sons。
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