雨量變化對來客數之影響-以某零售商生鮮類別為例

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姓名

陳雅玲(Ya-Ling Chen) 查詢紙本館藏

畢業系所

會計研究所企業資源規劃會計碩士在職專班

論文名稱

雨量變化對來客數之影響-以某零售商生鮮類別為例
(The effect of raining on store traffic)

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摘要(中)

來客數一直是零售實體通路重要的指標之一，但在過去的研究較少被提及與探討，而雨量更是影響來客數的重要因素之一，但其對不同型態的通路及品項影響的程度可能有所不同。本研究所挑選之生鮮類別其為民生必需品，有著迴轉率高及保存天數較低等特殊屬性，一直以來皆為零售業者吸引消費者進店購買的主力品項，本研究透過實際數據分析來證實不同通路型態之生鮮類別來客數波動受降雨量之影響，提供零售業者做為日後各項預測之參考依據，若能將此一因子納入預測考量，就有機會透過每日雨量預報來分析及管理調配相關庫存及其他資源，進而獲取更大的商業利益。

摘要(英)

The store traffic has always been one of the important indicators of retail physical channels, but in the past research has been seldom mentioned and discussed, and raining is one of the important factors that affect the store traffic, but it may have different impact on different types of channels and products. The fresh products selected in this research are necessities of the people’s livelihood, which have special attributes such as high turnover rate and low storage days. They have always been the main products for retailers to attract consumers to buy in stores. This study uses actual data analysis to confirm that the fluctuations in the store traffic of fresh of different channel types are affected by raining, and provide retailers as a reference basis for future forecasts. If this factor can be considered in the forecast, there will be opportunities analyze and manage related inventory and other resources through daily rainfall forecasts to obtain greater business benefits.

關鍵字(中)

★ 來客數
★ 生鮮
★ 雨量
★ 零售

關鍵字(英)

★ Store traffic
★ Fresh
★ Raining
★ Retail

論文目次

中文摘要 I
英文摘要 II
誌謝 III
目錄 IV
表目錄 V
圖目錄 VI

一、緒論
1-1 研究背景 1
1-2 研究動機 4
1-3 研究目的 5
1-4 研究架構 5

二、文獻探討
2-1 天氣變化對消費者行為影響 6
2-2 零售業的銷售預測 8

三、研究方法
3-1 問題描述 9
3-2 研究流程 9
3-3 樣本資料來源及選取標準 10
3-4 研究變數說明 12
3-5 資料處理與統計分析方法 12

四、實證分析
4-1 資料分析與環境說明 13
4-2 雨量選擇 16
4-3 獨立樣本t檢定 17
4-4 綜合分析與討論 22

五、結論與未來研究建議
5-1 研究貢獻 25
5-2 研究限制 26
5-3 未來研究建議 26

參考文獻 27

參考文獻

﹝1﹞勤業眾信 2020零售力量與趨勢展望
﹝2﹞中央氣象局臺灣氣候變化統計報告1987~2008
﹝3﹞尼爾森 2018臺灣零售通路的戰國時代
﹝4﹞許純菁(2014) 天氣變數對消費者消費行為的影響－以百貨公司為例
﹝5﹞張書豪(2014) 進口服飾品牌銷售的天氣效應－以P品牌在百貨通路為例
﹝6﹞史育如(2013) 不同天氣型態對於消費者心情與衝動性購買之研究
﹝7﹞林彥妘(2016) 尋找關鍵品項購買序列以分辨VIP 顧客之研究
﹝8﹞劉世閎(2018) 探索汽油價格變動對消費者選擇產品之影響
﹝9﹞林文鎮(2012) 以灰預測來提升零售業銷售預測準確度的可行性研究
﹝10﹞ National Retail Federation (NRF) 5 Myths About the Weather & Its Impact on Retail
﹝11﹞ Kyle B. Murray, Fabrizio Di Muro, Adam Finn, Peter Popkowski Leszczyc (2016) “The effect of weather on consumer spending”
﹝12﹞ Robert Fildes, Shaohui Mab, Stephan Kolassa (2019) “Retail forecasting: Research and practice”
﹝13﹞ Tao Huang a, Robert Fildes, Didier Soopramanien (2019) “Forecasting retailer product sales in the presence of structural change”

指導教授

許秉瑜(Ping-Yu Hsu)

審核日期

2021-10-8

推文