行銷地圖知識挖掘於企業聯盟之研究

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Title:	行銷地圖知識挖掘於企業聯盟之研究
Other Titles:	Mining Marketing Map Knowledge for Business Alliances
Authors:	廖述賢
Contributors:	淡江大學經營決策學系
Keywords:	關聯性資料庫;資料採礦;Apriori 演算法;企業聯盟;行銷地圖
Date:	2006
Issue Date:	2009-03-16 13:21:31 (UTC+8)
Abstract:	隨著市場競爭程度的增加，企業除了必須維持在市場的競爭力之外，還必須思考如何與競爭者或具有互補的其他企業，運用不同的策略在市場上與其他的企業作競合的活動，以求企業的不斷成長以及規避潛在的風險。因此，企業聯盟(business alliance)成為企業之間截長補短，增加市場版圖的方式之一。然而，何種企業聯盟的方式，是企業必須審慎規劃的議題，因為一旦聯盟的方式以及合作的內容不恰當，對於企業而言，可能未蒙其利反遭其害，故此一議題無論在學術理論或者實務的研究方面，皆具有探討的價值。本研究計畫所建構的企業聯盟架構，乃是以消費者實際的購買行為為基礎，來探討不同產業(業種)之間，是否存在企業聯盟的關聯性。因此，本研究擬以不同的業種形成地圖(maps)的概念，然後探討不同的業種之間，以及不同的品牌與不同的產品的關聯，是否能夠形成一個具體的行銷地圖(marketing maps)，據此；來作為企業之間聯盟與合作的規劃基礎，按照企業不同的品牌與產品區隔，來尋求品牌聯盟(brand alliances)與產品聯合銷售(product cross-selling)可能的合作對象與方案。為達成上述的研究目的，本研究首先擬發展一關聯性資料庫，將消費者的個人資料，不同業種的消費行為，所購買的產品以及品牌，運用問卷的方式，將資料鍵入資料庫中。然後以OBDC 轉檔之後，運用關聯法則(association rules)的Apriori 演算法，在 SPSS Clementine 系統環境中，找到決策變數之間的關聯，並且將挖掘出的關聯法則，結合業種的地圖平台，形成行銷地圖，探勘可能的企業聯盟方案，以及所存在的管理意涵。
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