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系統識別號 U0002-0303201019141600
中文論文名稱 多元適應性雲形迴歸於高價值顧客商品偏好之研究
英文論文名稱 A Study of Merchandise Preference of Highly Valued Customers in Retail Stores Using MARS
校院名稱 淡江大學
系所名稱(中) 管理科學研究所企業經營碩士在職專班
系所名稱(英) Executive Master's Program of Business Administration in Management Sciences
學年度 98
學期 1
出版年 99
研究生中文姓名 郭振達
研究生英文姓名 Cheng-Da, Kuo
學號 796620473
學位類別 碩士
語文別 中文
口試日期 2010-01-15
論文頁數 67頁
口試委員 指導教授-陳怡妃
委員-陳定國
委員-李旭華
中文關鍵字 量販店  宅配  RFM模式  MARS模式  顧客價值 
英文關鍵字 Hypermarket  Home Delivery  RFM  MARS  Customer Value 
學科別分類 學科別社會科學管理學
中文摘要 由於著時代腳步的改變,國內的零售業產生了許多重大的變革,古早的雜貨店已經逐漸被便利商店、量販店等其他消費型態所取代,現今消費者追求便利、快速的前提下,量販店業者受到不小的沖擊,以往只是使用「低價」為唯一策略的時代已經過去了,量販業者勢必要走出不一樣的路,在未來才有可能保有競爭力。除此之外,其他如郵購、電視行銷、網路電子商務等虛擬商店的興起,也進一步推波助瀾使的B2C的宅配市場也逐漸形成,雖然目前國內宅配業的發展程度不如日本,但國內廠商仍一致看好宅配業的未來發展,這也是量販業者不得不重視的新興市場。
過去文獻並無將顧客價值與宅配兩大議題加以整合探討,故本研究創新性地提出整合顧客價值及宅配之分類模式。本研究將所回收的問卷調查進行資料處理,再利用RFM模式計算出高、低價值的兩群顧客,進一步把高、低價值的顧客分別就生鮮與非生鮮產品及宅配意願進行結合,再利用MARS模式,針對高、低價值的顧客對未知的生鮮與非生鮮產品及宅配意願的產品組合,並根據各分群的消費偏好來設計行銷策略,增加產品組合對顧客的吸引力,提供業者一些行銷策略與宅配的服務跟建議,期望藉此吸引更多的顧客,開拓更寬廣的市場,為業者賺取更高的利潤。
本研究經過實證結果發現,隨著高、低價值顧客的不同,其對於生鮮與非生鮮產品及宅配意願的行為皆有所差異:
1. 以高、低價值的顧客對五類生鮮產品的偏好為例,高價值的顧客對「淡水魚類」偏好程度最高,低價值的顧客對「葉菜類」、「冷凍香腸/火腿」、「食用菌」、「冷凍豆腐」偏好程度最高。
2. 以高、低價值的顧客對五類非生鮮產品的偏好為例,高價值的顧客對「衛生紙/棉」、「冰棒/冰淇淋」偏好程度最高,低價值的顧客對「文具」、「尿布」、「鮮乳/調味乳」偏好程度最高。
3. 以高、低價值的顧客對三類產品宅配意願的偏好為例,高價值的顧客對「盥洗用品」偏好程度最高,低價值的顧客對「蛋糕/麵包」、「豆漿/米漿」偏好程度最高。
英文摘要 With the advancement of the modern science and technology, the domestic population to access the internet increases year by year. Under the young customer to pursue the convenient, fast prerequisite, the online shopping becomes a kind of new comsumption type. In addition, business to customer (B2C) home delivery market gradually take shape, because the virtual stores to rise and develop, e.g. mail-order, TV marketing, e-commerce. Though at present domestic home delivery development inferior to Japan, but the domestic manufacturer still has an optimistic view of the home delivery industry’s future.
There is no previous literature to customer value are two issues to be integrated with the delivery companies to explore, so this study put forward the integration of innovative customer value and the delivery service classification model. Synthesize the above statements, this research to combine online shopping and home delivery, attempt to use the association rule to prospect unknown bundling of fresh products and non- fresh products. Then divided up customers of some clusters by cluster analysis, and design the catalogue based on each of cluster’s consumption preference. By this method to increasing the catalogue’s attraction to customer, and offering hypermarkets some online shopping’s and home delivery’s services and propose. Expect to attract more customers by this, open up the more broad market, earn the higher profit for the hypermarkets.
The result of research find, with the difference of customer's cluster, lead each cluster’s consumption preference, inclination of home delivery and online shopping exist some differences:
1. Take the consumption preference of the vegetables as an example, the customers of cluster one have a highest perference to “ Root vegetables “ and “ stem vegetables “. The customers of cluster two have a highest perference to “ leaf vegetables “ and “ flower and fruit vegetables “. The customers of cluster three have a highest perference to “ edible fungus vegetables “ and “ miscellany vegetables “.
2. Take the home delivery’s inclination of the drink as an example, the customers of clusters one have a highest inclination to “ fresh milks / flavored milk “, “ fruit juice “. The customers of cluster two have a highest inclination to “carbonated beverages “, “ tea beverages “. The customer of cluster three have a highest inclination to “ liquor “, “yogurt beverages “.
3. Take the products of online shopping as an example, the customers of clusters one have a highest inclination to “ clothes dress “, “ makeup /skin care products “. The customers of clusters two have a highest inclination to “ books magazine “, “ 3C products “. The customers of clusters three have a highest inclination for the intensity to “ music “, “ food “.
論文目次 致謝 ii
中文摘要 iii
英文摘要 iv
目錄 v
表目錄 vi
圖目錄 vii
第一章 緒論 1
第一節研究背景與動機 1
第二節研究問題與目的 5
第三節研究流程 6
第四節研究範圍與限制 7
第二章 文獻探討 8
第一節量販店 8
第二節宅配 16
第三節網路購物 28
第四節顧客價值 34
第三章 研究方法 37
第一節研究架構 37
第二節多元適應性雲形迴歸(MARS) 40
第四章 實證結果 45
第一節RFM顧客價值模式 45
第二節MARS分類模式結果 46
第五章 結論與建議 50
參考文獻 52
一、中文文獻 52
二、英文文獻 55
三、網路及其他資料 57
附錄 58
附錄一 前測問卷 58
附錄二 正式問卷 63

表目錄
表1.1 綜合商品零售業營業額及成長率 1
表2.1 國內、外學者對量販店的定義 10
表2.2 台灣量販店類型比較 13
表2.3 綜合商品零售業營業額及年增率 14
表2.4 國內學者對宅配的定義 16
表2.5 宅配的定義 18
表2.6 宅配業之經營行態說明 23
表2.7 宅配業、快遞業、貨運業與郵局業務之比較 26
表2.8 購物中心之形式說明 32
表2.9 傳統行銷&網路行銷之比較 33
表2.10 國內、外學者對顧客價值之定義 35
表3.1 問卷發放計劃 38
表4.1 顧客價值分配情形 45
表4.2 顧客對生鮮產品偏好之鑑別結果 46
表4.3 MARS對生鮮產品高、低價值顧客分類之鑑別方程式 47
表4.4 顧客對非生鮮產品偏好之鑑別結果 47
表4.5 MARS對非生鮮產品高、低價值顧客分類之鑑別方程式 48
表4.6 顧客對宅配產品偏好之鑑別結果 49
表4.7 MARS對宅配產品高、低價值顧客分類之鑑別方程式 49

圖目錄
圖1.1 消費者目前使用之購物方式 2
圖1.2 消費者過去三個月到過的零售店 3
圖1.3 研究流程圖 6
圖2.1 中華民國行業標準分類 9
圖3.1 本研究之模式建構流程圖 39
圖3.2 多元適應性雲形迴歸模式與原始資料 43
圖4.1 顧客價值比例圖 46



參考文獻 參考文獻
一、 中文文獻
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