政大機構典藏-National Chengchi University Institutional Repository(NCCUR):Item 140.119/35346
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    题名: 資料採礦技術之商業應用研究-以航空公司會員系統為例
    作者: 盧世銘
    Lu,Shih-Ming
    贡献者: 劉文卿
    Liou,Wen-Chin
    盧世銘
    Lu,Shih-Ming
    关键词: 資料探勘
    資料採礦
    叢集分析
    會員系統
    航空公司
    Data Mining
    FFP
    Clustering
    Frequent Flyer Program
    Airlines
    日期: 2003
    上传时间: 2009-09-18 14:47:43 (UTC+8)
    摘要: 關係行銷或是一對一行銷是目前行銷領域上廣泛被討論的議
    題，企業要如何透過有效的辨識、區隔、互動以及客制化來量身打造
    顧客專屬的個人化產品與服務內容，並強化其重複消費動機及忠誠，
    為目前各種產業爭相積極追求的目標，此外，由於微利時代風暴，各
    產業無不希望透過顧客價值的辨識與經營，實現以更有效、更低的成
    本的差異化行銷策略來創造高收益的企業經營目標，以航空產業如此
    資本密集，高固定成本，低變動成本以及不對稱的供需平衡，誰掌握
    低成本領導與差異化策略優勢，便能決戰存續於二十一世紀超競爭時
    代之中。
    由於資訊科技、網際網路以及資料探勘技術的臻於成熟， 充份
    發揮了跨國、即時、深度滲透與互動的特性，使得關係行銷、一對一
    行銷的實現變得更加有效而可行。本研究希望從顧客價值的認定、顧
    客忠誠策略以及資料探勘技術的探討，來思考如何運用於航空公司會
    員系統的顧客區隔，同時，希能透過航空公司產業通路架構、全球旅
    行社訂位系統(CRS)的發展現狀、微妙的航空公司間策略聯盟以及不
    同航空公司所提供的會員酬賓計劃內容的探討與陳述，初略地對個案
    公司的所在環境進行策略性分析，以建議其所需採取投入關係行銷的
    主要焦點客層。
    緊接著， 利用資料探勘工具中的分群技術， 選定有效的指標變
    數，針對某一區間的會員交易資料進行分群，藉由研究各群會員所蘊
    含的特殊屬性，如營收貢獻、產品特性、通路喜好以及消費行為等等，
    依據前述所定義的目標客層，以創造顧客價值為目標，精確建立目標
    客戶群，並據以設計不同的行銷策略與產品組合，逐步深耕建立完整
    會員關係行銷資料庫。
    最後， 對於本研究所無法觸及的研究議題， 概略指出後續可能
    的研究方向與建議。
    Customer Relationship Management and data mining in this hyper-competitive
    era have revealed a lot of interesting and innovative opportunities to enrich the
    capability of company to realize and provide customer value. They touch the most
    critical issue of the enterprise, “How can we create and sustain successful
    advantage, and maximize profitability by leveraging new technologies ?＂In this
    thesis, we will focus on the application of data mining in the FFP of the airlines
    industry, and look over the differences among FFP members to discover the
    implicative needs of FFP customers.
    First of all, we start discussion on literature review in chapter two, which was
    divided into three parts: customer loyalty strategy, customer value and data mining.
    In this chapter, we put emphasis on the concepts and definitions of above topics, and
    they would be helpful to us to select and decide key variables in the following data
    mining practice.
    Chapter three of this thesis is to introduce the structure and characteristics of
    the airlines industry, the history of Computerized Reservation System(CRS), the
    airlines strategy alliance and the FFP system, and to figure out the way to understand
    the existing threats and opportunities.
    Chapter four, which was abode by the steps of data mining process, defines
    business issues and collects around one year`s FFP historical transaction data to
    establish the target data and perform an actual data mining practice. In this real
    practice, we use the demographic cluster function of IBM Intelligent Mining tool to
    do member clustering. We select net revenue, first and business class spending rate,
    reservation booking designator and customer activation as analytical variables to
    perform FFP member clustering. Each variable has been well equipped with weight
    and method to produce best cluster pattern.
    Finally, according to the mining results we have explored and interpreted, we
    provide our draft recommendations about marketing planning and mix activities from
    the perspectives of FFP members clustering.
    參考文獻: 英文部分：
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    8 .. www.travelocity.com
    9 .. www.priceline.com
    1 0 .. www.orbitz.com
    1 1 .. www.. ll a s ttmii n u tt e s .. com
    描述: 碩士
    國立政治大學
    經營管理碩士學程(EMBA)
    90932603
    92
    資料來源: http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0090932603
    数据类型: thesis
    显示于类别:[經營管理碩士學程EMBA] 學位論文

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