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系統識別號 U0002-0507201016321000
中文論文名稱 汽車維修業之顧客價值分析
英文論文名稱 Customer Value Analysis of the Automobile Maintenance Industry
校院名稱 淡江大學
系所名稱(中) 資訊管理學系碩士班
系所名稱(英) Department of Information Management
學年度 98
學期 2
出版年 99
研究生中文姓名 吳俊毅
研究生英文姓名 Jiun-Yi Wu
學號 697630365
學位類別 碩士
語文別 中文
口試日期 2010-05-29
論文頁數 75頁
口試委員 指導教授-鄭啟斌
委員-周惠文
委員-林至中
委員-張昭憲
中文關鍵字 汽車維修業  顧客終身價值  顧客區隔  馬可夫鍊  決策樹 
英文關鍵字 Automobile maintenance and repair industry  Customer lifetime value  Customer segmentation  Markov chain  Decision tree 
學科別分類 學科別社會科學管理學
學科別社會科學資訊科學
中文摘要 由於加入WTO與經濟景氣下滑,台灣汽車產業近年來面對產值下滑的問題,造成汽車服務行業利潤結構的變化。車輛維修取代新車銷售成爲原廠汽車經銷商最主要的利潤來源,也使得車輛維修成爲經營管理的重點。但除了國內大量的小型維修廠外,該產業同時面臨國際品牌異常激烈的外在競爭。如何達到規模經濟進而擴大市場佔有率成為當今台灣原廠汽車維修業之重要課題。由調查中發現此一行業存在顧客流失率高的問題,因此如何為該行業擬定適當的行銷策略以提升顧客的忠誠度便成為本研究的主要目的。
本研究之研究方法為藉由顧客區隔找出不同顧客群的特徵,並針對不同顧客群依其特徵設計行銷策略。在顧客區隔中所考量的因素包括顧客之現有價值與未來價值,以及顧客之RFM評分。其中顧客現有價值為顧客對於公司的歷史累積貢獻,而未來價值則為顧客未來貢獻之預測。本研究考慮未來情境之不確定性,因此以馬可夫鍊來模擬顧客之可能消費行為,並建立在不同行為下的消費金額預測模型,顧客之未來價值則為在各種不同情境發生機率下的期望值。為了建立預測模型,本研究使用決策樹來估計顧客流失率並據以預測顧客之忠誠年數,同時以類神經網路建立顧客特性與其消費金額間的關係以預測顧客未來之貢獻。
本研究以某原廠汽車維修廠為研究對象,應用本研究所提出之方法為該廠之顧客進行集群分析,並提出適合不同顧客群之行銷策略。
英文摘要 After joining WTO and the economic recession in recent years, the sales of Taiwan’s automobile industry has been declining, and hence leads to a change of profit structure in this industry. Automobile maintenance and repair services have replaced car selling and become the major profit source of automobile dealers, and thus shifts management attention in this industry to the operations of automobile maintenance and repair services. However, the original brand maintenance factories not only face the furious competition from numerous small-sized maintenance shops but also from the international brand maintenance factories. Thus, how to expand their market share to reach an economic scale has become a challenge to the original brand maintenance factories in Taiwan. An investigation by the present study found a high customer churn rate is prevailing in this industry. Hence, this study attempts to formulate suitable marketing strategies to promote customer loyalty for the original brand maintenance factories.
The present study identifies customer characteristics by customer segmentation, and then designs various marketing strategies for customers with different characteristics. The factors considered in such segmentation include the current value and the future value of a customer, as well as the customer’s RFM score. In which, customer current value is defined as the cumulated contribution of a customer in the past to the company, while customer future value is a prediction of a customer’s lifetime contribution to the company. Considering the uncertainty of a customer’s future behaviors, the present study uses Markov chain to model customer behaviors in the future, and predicts a customer’s contribution under a certain consumption behavior. As a result, the future value is an expectation of the probabilistic returns of a customer. The prediction of customer behaviors involves a decision tree technique to predict customer churn rate and to estimate the customer’s loyalty years based on the predicted churn rate. Moreover, a neural network model is used to predict the contribution of a customer under a particular consumption behavior.
The proposed approach is demonstrated by a case study, which is an original automobile maintenance factory in Taiwan. Customer segmentation is carried out for this company, and various marketing strategies are proposed accordingly.
論文目次 目錄
第一章 緒論 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究動機 4
1.3 研究目的 7
1.4 研究範圍與限制 7
1.4.1 研究範圍 7
1.4.2 研究限制 8
1.5 論文架構 8
第二章 文獻探討 9
2.1 顧客價值 9
2.1.1 顧客價值的衡量 10
2.1.2 顧客價值矩陣 11
2.2 顧客終身價值 12
2.2.1 潛在價值顧客 14
2.2.2 顧客價值分群 14
2.3 RFM分析模型 15
2.3.1 RFM指標分數建構 16
2.4 顧客流失與忠誠 17
2.5 資料探勘 18
2.5.1 資料探勘流程 19
2.6 資料探勘於汽車維修業的應用 21
第三章 研究方法 24
3.1 研究流程 24
3.2 資料來源 27
3.3 資料前置處理 27
3.3.1 資料整合 28
3.3.2 資料清理 28
3.3.3 資料轉換 29
3.4 顧客終身價值分析 30
3.5 現有價值分析 30
3.6 未來價值預測模式 31
3.6.1 預期忠誠年數 - 決策樹分析模型 32
3.6.2 顧客移轉機率矩陣 - 馬可夫鍊模型 34
3.6.3 變數選擇 - 複迴歸分析 38
3.6.4 顧客收益預測 - 類神經網路模型 40
3.7 RFM價值分析 41
3.8 顧客分群 - 集群分析 42
第四章 實證分析 45
4.1 敘述統計分析 45
4.1.1 顧客基本資料表 45
4.1.2 年度維修交易資料表 46
4.2 軟體分析工具介紹 50
4.2.1 PASW Statistics 18 51
4.2.2 Clementine 11.1 51
4.3 顧客流失分析 52
4.3.1 資料的準備與轉換 53
4.3.2 決策樹分析 53
4.3.3 預期忠誠年數計算 58
4.4 顧客終身價值計算 58
4.4.1 現有價值計算 58
4.4.2 未來價值計算 59
4.5 顧客區隔 62
第五章 結論 67
5.1 研究結論 67
5.2 建議與未來研究方向 69

表目錄
表1:台灣汽車總市場 1
表2:汽車業總產值與成長率 2
表3:台灣前五大品牌維修廠數量 3
表4:台灣地區汽車維修廠數目估算統計表 4
表5:歷年流失表 5
表6:Arthur Hughes指標給分方式 17
表7:資料探勘應用於汽車維修業之文獻整理 21
表8:原始資料表欄位 27
表9:88年進廠一次的期望值 36
表10:各次數λ平均值 37
表11:馬可夫矩陣機率 38
表12:變異數分析摘要表 39
表13:R Square 40
表14:欄位屬性、編號表 46
表15:擁有新車台數統計 47
表16:車齡分佈 48
表17:平均每次維修金額分佈 48
表18:一年平均回廠次數分佈 49
表19:未流失分類規則 56
表20:流失分類規則 56
表21:台灣銀行年利率表 59
表22:現有價值計算過程 59
表23:兩群集變異數分析 63
表24:三群集變異數分析 63
表25:四群集變異數分析 63
表26:四群集顧客數 64
表27:各個變數變異數分析 64
表28:最後集群中心點 64
表29:顧客特性結果 67

圖目錄
圖1:忠誠度增加5%對利潤的影響 5
圖2:顧客關係價值分佈曲線 9
圖3:創造和獲取價值流程圖 11
圖4:顧客價值矩陣 12
圖5:CLV架構 13
圖6:CLV的顧客區隔架構 15
圖7:汽車維修廠獲利圖 18
圖8:CRISP-DM 流程 20
圖9:研究流程 26
圖10:資料前置處理的主要工作 28
圖11:流失管理步驟 33
圖12:Poisson分配機率值 37
圖13:Rj預測流程 41
圖14:每個顧客RFM價值 42
圖15:K-means集群過程 44
圖16:顧客基本資料性別比例圖 45
圖17:資料庫關聯圖 46
圖18:各年度的交易數量 47
圖19:各據點流失情況 50
圖20:C5.0決策樹分析結果 55
圖21:預測與實際結果 56
圖22:C5.0決策樹預測與實際結果 57
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英文部分
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論文使用權限
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