貝氏統計隨機模式與時間序列模式運用於顧客價值分析之比較

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李宙奇(Chou-Chi Lee) 查詢紙本館藏

畢業系所

資訊管理學系在職專班

論文名稱

貝氏統計隨機模式與時間序列模式運用於顧客價值分析之比較
(The comparisons of Bayesian Statistical Model and Time Serial Model applyed to Customer Valuation Analysis)

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摘要(中)

在顧客關係管理當中如何分辨及維繫舊有的高價值顧客是很重要的課題，對於企業而言，該課題則是生存的關鍵。高價值顧客已被視為是企業的珍貴資產，因此如果針對高價值顧客未來對於企業的貢獻進行預測，則相當於對企業的的資產消長進行預測。
本研究以RFM模型作為基礎，分別結合貝氏統計隨機模式及時間序列分析方法的ARIMA模式進行顧客狀態預測，再進行各種模式的預測效度之比較。
在預測效度比較方面，本研究分為預測正確率及偏誤程度之比較兩方面，使用的方法為擊中率及MSE。最後比較結果，是以ARIMA模式的表現較佳，並發現區隔狀態的定義會直接影響預測的結果，並初步顯示RFM模型可結合ARIMA模式使用於顧客狀態預測。

關鍵字(中)

★ RFM模型
★ 顧客狀態預測
★ 顧客關係管哩
★ 貝氏統計模式
★ ARIMA模式

關鍵字(英)

★ RFM Model
★ Customer State Forecasting
★ Bayesian Statistical Model
★ CRM
★ ARIMA

論文目次

第一章緒論 1
1.1 研究背景與動機 1
1.2 研究目的 2
1.3 論文架構 3
第二章文獻探討 5
2.1 關係行銷與顧客價值分析 6
2.2 RFM模型 8
2.2.1 RFM的定義 9
2.2.2 RFM指標的建構 9
2.3 預測方法概論 10
2.3.1 預測的定義 10
2.3.2 預測的方法 11
2.4 時間序列分析 12
2.5 貝氏統計隨機模式 14
第三章研究方法 16
3.1 研究架構 16
3.2 建構RFM模型 18
3.2.1 RFM定義 18
3.2.2 RFM指標給分標準 18
3.3 建構貝氏統計隨機模式 19
3.3.1 馬可夫鏈(Markov Chain) 19
3.3.2 貝氏統計(Bayesian Statistics) 21
3.4 建構自我迴歸移動平均整合模式(ARIMA) 23
3.5 預測效度比較方法 28
第四章資料分析與結果 29
4.1 資料介紹 29
4.2 資料分析 30
4.2.1 研究前提假設之檢驗及RFM變數定義 30
4.2.2 建構RFM模型指標給分標準 32
4.2.3 過濾顧客資料 36
4.3 建構預測模型 38
4.3.1 建構貝氏統計隨機模型 38
4.3.2 建構自我迴歸移動平均整合模型 43
4.4 預測效度比較 46
4.4.1 擊中率比較 47
4.4.2 MSE比較 48
第五章結論與未來方向 51
參考文獻 53

參考文獻

參考文獻
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指導教授

林熙禎、蘇柏全
(Shi-Jen Lin、B.C. Su)

審核日期

2004-7-14

推文