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題 名 | 應用顧客價值模型與資料探勘技術於資料庫行銷規劃--咖啡連鎖店為例=Applying Customer Value Model and Data Mining Technologies on Database Marketing Plan-- A Case of Coffee Shops |
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作 者 | 蔣文育; | 書刊名 | 觀光旅遊研究學刊 |
卷 期 | 7:2 2012.12[民101.12] |
頁 次 | 頁59-69 |
分類號 | 312.1 |
關鍵詞 | 資料探勘; RFM模型; C4.5演算法; RFMD模型; 資料庫行銷; Data mining; RFM model; C4.5 algorithm; RFMD model; Database marketing; |
語 文 | 中文(Chinese) |
中文摘要 | 本研究目的為應用資料探勘技術挖掘會員資料庫與交易資料庫在行銷上之知識,並以改良顧客價值RFM模型為市場導向。本研究藉由迅速成長之85℃咖啡連鎖店說明應用之流程。本文以台北市之85℃咖啡連鎖店消費顧客為研究對象。研究方法首先採用RFMD模型變數(基於RFM 模型)將消費顧客進行市場區隔分析,並以決策樹C4.5演算法進行顧客社會經濟資料分類與分群結果之分類,結果將建構4項分類規則,其可應用於資料庫行銷規劃中。相較於以消費利益變數進行市場區隔與規劃之傳統行銷區隔模式,本研究之顧客價值分類規則更能精確的挖掘高價值顧客出並加以歸類,以達到目標市場之行銷規劃。 |
英文摘要 | The objective of this research is to apply the data mining theories on membership/transaction databases for marketing knowledge discovering. The research uses a fast-growing coffee chain shop: 85℃ Coffee as an empirical case. The researcher proposes a RFMD model (based on the RFM model) to cluster the customers of 85℃ Coffee chain shops in Taipei. The study apply the C4.5 algorithm on the result of clustering and socioeconomic variables. As a result, there are four classification rules are created by this research. These rules can be applied in database marketing plan. In contrast with traditional market segmentation method (which employs customers benefit variables), this research discovers high value customer precisely via the classification rules. Hence, the results can easily achieve the target markets for marketing projects. |
本系統中英文摘要資訊取自各篇刊載內容。