系統識別號 | U0002-0303201019141600 |
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DOI | 10.6846/TKU.2010.00046 |
論文名稱(中文) | 多元適應性雲形迴歸於高價值顧客商品偏好之研究 |
論文名稱(英文) | A Study of Merchandise Preference of Highly Valued Customers in Retail Stores Using MARS |
第三語言論文名稱 | |
校院名稱 | 淡江大學 |
系所名稱(中文) | 管理科學研究所企業經營碩士在職專班 |
系所名稱(英文) | Executive Master's Program of Business Administration in Management Sciences |
外國學位學校名稱 | |
外國學位學院名稱 | |
外國學位研究所名稱 | |
學年度 | 98 |
學期 | 1 |
出版年 | 99 |
研究生(中文) | 郭振達 |
研究生(英文) | Cheng-Da, Kuo |
學號 | 796620473 |
學位類別 | 碩士 |
語言別 | 繁體中文 |
第二語言別 | |
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 |
關鍵字(中) |
量販店 宅配 RFM模式 MARS模式 顧客價值 |
關鍵字(英) |
Hypermarket Home Delivery RFM MARS Customer Value |
第三語言關鍵字 | |
學科別分類 | |
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 “. |
第三語言摘要 | |
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 1. 日本流通經濟研究所 (1991)。流通事典 (初版)。日本文摘編譯中心譯。臺北:故鄉 2. 尤丁白(1991)。量販店之市場區隔及行銷策略研究-以台北縣市為實證研究。國立台灣大學商學研究所碩士論文。 3. 李孟熹 (1993)。實戰零售學:零售業行銷策略 (五版),臺北:群泰。林朝賢(1995)。資訊高速公路在企業經營與顧客服務上之應用研究。國立中山大學資訊管理研究所碩士論文。 4. 官振華(1997)。WWW使用者運用電子購物意願之研究以人格特質、購買涉入與網路使用行為探討。國立中央大學資訊管理研究所碩士論文。 5. 方文昌、王俊人(1998)。商業概論。龍騰文化。 6. 陳振(2000)。風起雲湧—台灣宅配 戰國元年 (1)。物流技術與戰略。第16期。頁62-69。 7. 陳振(2000)。風起雲湧—台灣宅配 戰國元年 (2)。物流技術與戰略。第17期。頁48-52。 8. 張育寧(2000)。開發宅配市場-台灣宅配通搶先機。遠見雜誌,第172期,頁274-275。 9. 蘇隆德、周政雄(2000)。台灣宅配市場之分析與戰略,物流技術與戰略。頁53-62。 10. 洪銘佐(2000)。單一配銷中心裝載車容量之規劃。雲林科技大學工業工程與管理研究所碩士論文。 11. 林沛傑(2000)。電子商務模式下的宅配系統比較。物流技術與戰略。第17 期。頁63-70。 12. 歐陽恬恬(2000)。宅配經營特性分析與郵局面對宅配之挑戰與因應。國立台灣大學土木工程學研究所碩士論文。 13. 鄭璁華(2000)。網路購物消費者滿意度之研究-以台灣網路書店為例。國立中山大學企業管理研究所碩士論文。 14. 吳明隆(2000)。SPSS統計應用實務。松崗出版社。 15. 李光真、林格立(2001)。鵜鶘大戰黑貓-宅配業全省發燒。光華雜誌,第26-10,頁96-101。 16. 陳淑慧(2001)。企業對夥伴正向認知與合作動機對其競爭優勢影響之研究-以宅配業為例。靜宜大學企業管理學系碩士論文。 17. 蘇怡文(2001)。統一速達建購配送至全國各家庭的宅配物流運輸網,電子企業化,第23卷,頁37-43。 18. 林小萍(2002)。我國宅配業經營模式及關鍵成功因素之探討。國立台灣科技大學工業管理系碩士論文。 19. 陳浩文(2002)。量販店之價值定位與關係結合策略配適之研究。國立東華大學企業管理學系碩士論文。 20. 周華泰、杜富燕(2002)。零售管理。初版。台北:華泰書局 21. 藍如萍(2002)。宅配服務之生產力及行銷策略之研究。中央大學土木工程研究所碩士論文。 22. 李姵蓉(2002)。大和運輸之黑貓宅急便:日本企業成功轉型的個案研究。淡江大學日本研究所碩士論文。。 23. 林志鴻、陳春益、許晉嘉(2002)。宅配業車輛路線規劃問題之探討。中華民國第七屆運輸網路研討會論文集。頁437-446。 24. 2003 年超市/量販店年鑑 (2003) 。2003年臺灣地區零售通路現行競爭態勢分析報告-倉儲、量販篇。臺北:零售市場雜誌社。 25. 呂學卓(2003)。專業型宅配經營策略之分析研究。長榮大學經營管理研究所碩士論文。 26. 劉金珊(2003)。台灣宅配廠商策略配適之個案研究。國立東華大學企業管理學系碩士論文。 27. 張敬芝(2003)。網路購物服務品質衡量模式建構之研究。元智大學企業管理研究所碩士論文。 28. 蔣惠蓮(2003)。網路環境特性與產品特性對消費者網路購物行為影響之研究。樹德科技大學資訊管理系碩士論文。 29. 交通部(2004)。國家貨運發展政策白皮書。交通部。 30. 李金靖(2004)。宅配業服務品質構面及滿意度之研究。國立台北大學企業管理學系碩士論文。 31. 黃秀娥(2004)。宅配業務關鍵成功因素之研究-以中華郵政台南縣郵局包裹業務為例。國立成功大學高階管理碩士在職專班碩士論文。 32. 簡士豪(2004)。由資源觀點探討個案宅配公司之核心資源與競爭優勢-以新竹貨運與台灣宅配通公司為例。逢甲大學土地管理所碩士論文。 33. 盧忠明(2004)。購物網站之關鍵成功因素及競爭策略研究-以台灣購物網站為例。國立台北大學企業管理學系碩士論文。 34. 吳佳穎(2004)。資料探勘與Web-GIS於液化引致建物毀損評析系統建置之研究。長榮大學土地管理與開發學系碩士論文。 35. 邱淑貞(2005)。以C2C 觀點探討宅配公司與通路商之結盟模式。國立東華大學全球運籌管理研究所碩士論文。 36. 劉文良(2005)。網際網路行銷策略與經營。碁峰出版社。 37. 曾憲雄、蔡秀滿、蘇東興、曾秋蓉、王慶堯(2005)。資料探勘Data mining。旗標出版社。 38. 林展平(2005)。資料探勘分類技術於游泳會員流失區別模型之研究。國立臺灣師範大學體育學系在職進修碩士班碩士論文。 39. 林正剛(2005)。非營利組織顧客流失率分析模式之研究─以YMCA台北萬華會所為例。輔仁大學體育學系碩士論文。 40. 余家成(2006)。宅配服務經營成功關鍵因素之研究。國立台灣科技大學管理研究所 41. 高旻暉(2007)。不同生活型態下的商店形象對商店忠誠度的影響-以高雄市家樂福量販店為例。義守大學管理研究所碩士論文。 42. 呂芳奇(2007)。台灣宅配業經營型態與經營作為之分析。國立中央大學高階主管企管碩士班碩士論文。 43. 潘尹韶(2007)。消費者對不同虛擬通路旅遊產品資訊重視度、滿意度及再購意願之研究。銘傳大學觀光研究所碩士論文。 44. 黃嵩博(2007)。利用MARS於非參數時間模型分群之研究。國立台北大學統計學系碩士論文。 45. 簡瑞增(2007)。應用非參數型模式分析大卡車交通事故傷亡嚴重程度。國立嘉義大學運輸與物流工程研究所碩士論文。 46. 鄭愛齡(2008)。量販店自有品牌商品策略之研究。國立臺北大學企業管理學系碩士論文。 47. 陳奕昌(2008)。利用資料探勘技術建構整合型信義評等最佳化模型。台北科技大學商業自動化與管理研究所碩士論文。 48. 留啟祐(2008)。T整合資料探勘方法應用於肝病輔助診斷。T台北科技大學商業自動化與管理研究所碩士論文。 49. 朱莞慧(2008)。利用MARS法進行即時河川水位預測之研究。輔仁大學應用統計學研究所碩士論文。 50. 胡凱傑、吳曉鈺(2009)。宅配業品牌形象與品牌聯盟契合度對消費者購買意願之影響。中華管理評論國際學報,12(2),頁1-21。 51. 林益存(2009)。資料採礦應用於量販店網路購物與宅配之研究。淡江大學管理科學研究所碩士論文。 52. 洪靜怡(2009)。信用卡顧客行為意向模式之關聯研究-以台灣北、中、南為例。國立成功大學統計學研究所碩士論文。 53. 石小珍(2009)。服務品質與專業能力對顧客忠誠度之影響-以基層醫療院所為例。國立東華大學企業管理學系碩士論文。 二、 英文文獻 1. Angelide, M. (1997). Implementing the Internet for Business:A Global Internet Opportunity. International Journal of Information Management , 17(6), 405-419. 2. Balasubramanian,V. & Bashian, A. (1997).Document Management and Web Technologies. Communication of the ACM,31(7),107-114. 3. Butz, H. E., Jr. & Leonard, D.G. (1996),Measuring Customer Value: Gaining the Strategic Advantage, in Organization Dunamics,24 winter,63-77. 4. Cheung, C. M. K., Chan, G. W. W., & Limayem, M. (2005). A critical review of online consumer behavior:Empirical research. Journal of Electronic Commerce in Organizations , 3(4), 1-19. 5. Gale, B. T. (1994). Managing Customer value: Creation Qunality and Service That Customers Can See, New Tork: The Free Press. 6. Guiltinan,J. P., & Schoell,W. F.(1995).Marketing (6PthP ed), Kluwer Academic Prentice Hall, 132-151. 7. Hasty, R. & Reardon, J. (1997). Retail Management, International Edition, New York: McGraw-Hill Company. 8. Hoffman, L. & Novak, P. (1996). Marketing in hypermedia computer-mediated environments: Conceptual foundations. Journal of Marketing, 60, 50-68. 9. Hughes, Arthur M.(1994), Strategic Database Marketing, Chicago:Probus Publishing. 10. Joseph, A., Lynch, J., Weitz, B., Janiszewski, C., Lutz, R., Sawyer, A., & Wood, S. (1997). Interactive home shopping: Consumer, retailer, and manufactuer incentives to participate in electronic marketplaces. Journal of Marketing, 6, 38-53. 11. Kotler, P. (1999). Marketing Management — An Asia Perspective, 2PndPEdition, Upper Saddle River, New Jersey: Pearson Edcation, Inc. 12. Kotler P. (2003), Marketing Management, 11Pth Ped., by Prentice Hall International, Inc. 13. Mathwick Charla, Naresh Malhotra, Edward Rigdon. (2001) Experiential value: Conceptualization, measurement and application in the catalog and Internet shopping environment, in Journal of retailing. Vol.77,39-56. 14. Ngai, E. W. T., & Wat, F. K. T. (2002). A Literature Review and Classification of Electronic Commerce Research. Information and Management, 39(5), 415-429. 15. Scansaroli, J. A. (1997). Interactive Retailing:Consumers online. Chain Store Age , 73(1), 5A-8A. 16. Scansaroli,J.A.,and Eng,v.,1997,Interactive Retailing:Consumers Online,Chin Store Age,Jan,5A-8A. 17. Stone, B.(1995), Successful Direct Marketing Methods, 18. Woodruff, Rober B.(1997), Customer Value: The Next Source of competitive Advantage. In Journal of the Academy of Marketing Science,Vol.25(2),139-153. 19. Zeithaml, Valaroe A. (1988).Consumer Perceptions of price,Quality,and Value:A Means-End Model and synthesis of Evidence, Journal of Marketing,Vol.52,July,2-22. 三、 網路及其他資料 1. 行政院主計處。中華民國行業標準分類,檢索日期2009年10月9日,取自:HTUhttp://www.dgbas.gov.tw/UT 2. 維基百科。量販店,檢索日期2009年10月11日,取自:HTUhttp://zh.wikipedia.org/zh-tw/Wikipedia:%E9%A6%96%E9%A1%B5UT 3. MBA智庫百科。檢索日期2009年10月11日,取自:HTUhttp://wiki.mbalib.com/w/index.php?title=%E9%87%8F%E8%B4%A9&variant=zh-twUT 4. 大潤發官方網站。檢索日期2009年10月12日,取自:HTUhttp://www.rt-mart.com.tw/UT 5. 愛買網站。檢索日期2009年10月12日,取自:HTUhttp://www.fe-geant.com.tw/UT 6. 家樂福。檢索日期2009年10月12日,取自:HTUhttp://www.carrefour.com.tw/UT 7. 中華民國經濟部。檢索日期2009年10月12日,取自:HTUhttp://www.moea.gov.tw/UT 8. 維基百科。宅急便,檢索日期2009年11月10日,取自:HTUhttp://zh.wikipedia.org/zh-tw/%E5%AE%85%E6%80%A5%E4%BE%BFUT |
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