政大機構典藏-National Chengchi University Institutional Repository(NCCUR):Item 140.119/134213

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Title:	以決策樹與判別分析進行顧客分群：以A公司為例之RFM分析架構 A Study of Decision Tree and Discriminant Analysis on Customer Segmentation: RFM Analytical Framework of Company A
Authors:	陳彥君 Chen, Yen-Chun
Contributors:	李易諭陳彥君 Chen, Yen-Chun
Keywords:	顧客關係管理資料探勘 RFM模型集群分析決策樹線性判別分析
Date:	2021
Issue Date:	2021-03-02 14:59:19 (UTC+8)
Abstract:	隨著顧客資料庫建置得越發完善，如何透過各種方法將顧客資料進行分析已成為如今企業最重要的議題之一。而從過往至今的研究顯示，開發新顧客的成本為維繫既有顧客成本約五倍，針對既有顧客行銷產品成功的機率亦相較新顧客來得高。因此，近年來各行業意識到比起花費更多資源吸引新顧客，如何進行顧客關係管理來維繫原有顧客反而能帶來更多價值。其中，顧客分群可以說是顧客關係管理中關鍵的第一步。透過顧客分群除了能找出對於企業來說最具有價值或值得進行開發的重要顧客，亦能藉由了解不同顧客群體的消費行為與輪廓，確實地擬定相關行銷策略與顧客精準地進行互動，在節省公司行銷費用的同時亦大大提高成功銷售的機率。本研究將使用A公司之顧客交易資料，以最近購買日(R)、消費頻率(F)以及消費金額(M)作為變數，結合資料探勘方法來建立完整顧客分群過程。首先將進行資料清理與變數擷取，接下來利用二階段集群分析中華德法與K-means集群分析將顧客分成四個具有顯著差異的群體。探討各分群消費行為特徵後，將四個群體的分群結果作為類別型目標變數，分別建立CART決策樹與線性判別分析兩種預測模型。比較兩模型各項準確率與各分群的分類錯誤率後，發現整體而言兩模型表現皆優良，唯有在不同分群之錯誤率略有不同。
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Description:	碩士國立政治大學企業管理研究所(MBA學位學程) 107363080
Source URI:	http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0107363080
Data Type:	thesis
DOI:	10.6814/NCCU202100365
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