以購物行為為基礎分析線上食品零售商客户分群之研究

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題名:	以購物行為為基礎分析線上食品零售商客户分群之研究
其他題名:	A Study of the Customer Segmentation Based on Shopping Behavior in Online Foodservice Retailer
作者:	李月華;高立勤
關鍵詞:	RFM分析；客戶集群；決策樹；關聯規則
日期:	2023-12-30
上傳時間:	2025-03-20 09:29:10 (UTC+8)
出版者:	淡江大學企業管理學系
摘要:	本研究探討零售業如何運用RFM、顧客分群、關聯規則及決策樹分析的組合，更完整地瞭解顧客行為及有效顧客分群。資料來源為某家線上食品零售商的會員交易紀錄，以RFM指標對顧客進行分群，再以決策樹CART及Apriori法對顧客群進行購買關聯分析。研究發現將顧客分為四個群體，其消費特徵和RFM行為具顯著差異；關聯規則分析揭示了不同群體之間的商品購買關聯，這有助於定制化行銷活動，增強顧客保留率和預測顧客生命價值；決策樹分析提供了各群組的主要分類規則，有助於預測顧客類型。這三種分析技術的組合可以有效進行顧客分群並瞭解顧客購買行為，藉以掌握顧客變化與商品偏好。
關聯:	管理研究學報，23，Pp.75-109
DOI:	10.6626/MR.202312_23.0003
顯示於類別:	[企業管理學系暨研究所] 期刊論文

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