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系統識別號 U0002-1307200917282000
中文論文名稱 以近期購物的連(Runs)特徵修正 RFM 模型
英文論文名稱 Modification of RFM Model with Runs of Shopping Recency
校院名稱 淡江大學
系所名稱(中) 統計學系碩士班
系所名稱(英) Department of Statistics
學年度 97
學期 2
出版年 98
研究生中文姓名 陳慈慧
研究生英文姓名 Tzu-Hui Chen
學號 696650018
學位類別 碩士
語文別 中文
口試日期 2009-06-18
論文頁數 55頁
口試委員 指導教授-陳景祥
委員-歐士田
委員-陳怡如
中文關鍵字 RFM模型    變動權重  判別分析 
英文關鍵字 RFM Model  Run  Variable weights  Discriminant analysis 
學科別分類 學科別自然科學統計
中文摘要 現代企業資料庫中,往往擁有龐大的顧客交易資料以及顧客基本資料。為了從資料庫中瞭解顧客行為,目前業界最常使用的是簡單捕捉顧客行為模式的RFM模型,並利用RFM模型找出對企業貢獻度高的顧客,進而進行顧客關係管理。本研究以RFM模型為基礎,將消費頻率的分布情形與變動權重的概念導入,引用「連」(Run)的概念,將一般評估顧客指標的RFM模型加以修正。本文以廣義伽瑪分配模擬出顧客的交易時間,透過線性判別分析比較Hughes和Stone指標,以及本研究所提出的新指標法(S),這三種RFM模型的顧客判斷正確率以及判斷錯誤所造成的誤判成本。本文研究結果發現,我們提出的新指標法(S),在重要顧客的判斷正確率上明顯穩定且優於其他兩者;在誤判成本的部份亦低於其他兩種評估方法。


英文摘要 In database of modern enterprise, there are huge amont of customer trade materials and personal information. In order to analyze customer behavior from the database, the RFM model which catches the patterns of customer behaviour is used frequently to find out important customers and to perform customer relationship management. This research proposes a modified RFM index based on the distribution of the consuming frequency, variable weights, and the concept of "Run". With simulated customer's trading time by the generalized gamma distribution, we compare the performance of Hughes indicator, Stone indicator, and our new S indicator. We find that our new S indicator is more stable and performs better in the accuracy of the determination of important customers, and has lower misclassification costs.


論文目次 目 錄
第一章 緒論 1
1.1研究動機與目的 1
1.2研究架構 3
第二章 文獻回顧 4
2.1 RFM模型 5
2.1.1 Hughes建構原則 5
2.1.2 Stone建構原則 6
2.2 LRFM模型 7
2.3 廣義伽瑪分配(Generalized Gamma) 9
2.4 線性判別分析 11
第三章 研究架構與方法 12
3.1 連(Run)的概念 12
3.2 研究構思 14
3.2.1 變動權重想法 16
3.2.2 顧客價值衡量 16
3.3 顧客購買期間基礎模型 17
3.4 線性判別分析 21
第四章 研究結果與討論 23
4.1 資料模擬 23
4.1.1 資料模擬步驟 23
4.2 顧客價值計算 25
4.2.1 Hughes建構原則 25
4.2.2 Stone建構原則 26
4.2.3 新指標法(S) 27
4.2.4 小結 29
4.3 線性判別分析 30
4.3.1 Hughes建構原則 32
4.3.2 Stone建構原則 34
4.3.3 新指標法(S) 36
4.4 綜合結果比較 39
4.4.1 訓練樣本分類正確率 39
4.4.2 測試樣本分類正確率 44
4.4.3 誤判成本 46
第五章 結論與建議 50
5.1 研究結論 50
5.2研究建議 51
參考文獻 53

表目錄
【表2.1】Hughes建構原則 6
【表2.2】Stone建構原則 7
【表2.3】LRFM模型(出自:張心馨與蔡獻富) 8
【表2.4】層級貝氏估計的平均間隔時間(出自:羅淑娟與蔡佳璋) 10
【表4.1】列舉三位模擬顧客的交易時間 24
【表4.2】Hughes建構原則的顧客價值 25
【表4.3】Stone建構原則的顧客價值 26
【表4.4】新指標法(S)-連的計算 27
【表4.5】新指標法(S)的顧客價值 28
【表4.6】顧客價值比較表 29
【表4.7】判斷結果比較表 30
【表4.8】誤判成本表 31
【表4.9】Hughes建構原則的訓練樣本判斷結果 32
【表4.10】Hughes建構原則的測試樣本判斷結果 33
【表4.11】Hughes建構原則的誤判成本比較表 33
【表4.12】Stone建構原則的訓練樣本判斷結果 34
【表4.13】Stone建構原則的測試樣本判斷結果 35
【表4.14】Stone建構原則的誤判成本比較表 35
【表4.15】新指標法(S)的訓練樣本判斷結果 36
【表4.16】新指標法(S)的測試樣本判斷結果 37
【表4.17】新指標法(S)的誤判成本比較表 37
【表4.18】重要顧客限制條件 40
【表4.19】三種衡量顧客價值之誤判成本比較表 46

圖目錄
【圖1.1】研究架構流程圖 3
【圖2.1】以顧客關係類型矩陣為基礎之顧客分群 8
【圖3.1】殘差圖 12
【圖3.2】加入連概念的殘差圖 13
【圖3.3】顧客消費時間紀錄圖 13
【圖3.4】加入連概念的顧客消費時間紀錄圖 14
【圖3.5】三位顧客消費時間紀錄圖 14
【圖3.6】加入連概念的顧客消費時間紀錄圖 15
【圖3.7】固定參數 的廣義伽瑪分配機率密度函數圖 18
【圖3.8】固定參數 的廣義伽瑪分配機率密度函數圖 19
【圖3.9】固定參數 的廣義伽瑪分配機率密度函數圖 20
【圖3.10】線性判別分析示意圖 21
【圖4.1】訓練樣本正確分類率之直方圖 39
【圖4.2】五種條件下之訓練樣本正確分類比較圖 41
【圖4.3】訓練樣本重要顧客正確分類率之直方圖 42
【圖4.4】五種條件下之訓練樣本重要顧客正確分類比較圖 42
【圖4.5】測試樣本正確分類率之直方圖 44
【圖4.6】五種條件下之測試樣本正確分類比較圖 44
【圖4.7】測試樣本重要顧客正確分類率之直方圖 45
【圖4.8】五種條件下之測試樣本重要顧客正確分類比較圖 45
【圖4.9】訓練樣本C1/C2=2之誤判成本比較圖 47
【圖4.10】測試樣本C1/C2=2之誤判成本比較圖 47
【圖4.11】訓練樣本C1/C2=5之誤判成本比較圖 48
【圖4.12】測試樣本C1/C2=5之誤判成本比較圖 49
參考文獻 參考文獻
【英文文獻】
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[18] 謝綺蓉譯,Richard Koch 原著。『80/20法則』,台北:大塊文化,1998。

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