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    Title: 客戶行為分析---資料採礦應用
    Other Titles: Customer Behavior Analysis-Data Mining Approaches
    Authors: 蔣定安
    Contributors: 淡江大學資訊工程學系
    Keywords: 資料採礦;資料挖掘;序列型樣;詐欺偵測;顧客價值;顧客行為
    Date: 2006
    Issue Date: 2009-03-16 15:36:01 (UTC+8)
    Abstract: 在現在變化快速的經濟環境裡,企業對於如何評估顧客對企業的貢獻,並針對貢獻多寡擬出行銷方針,以提高獲利率的需求日益殷切。為了提高企業的競爭力,企業必須深刻的瞭解他們的消費者,並建立一個完美的模型以建立和改善顧客關係的管理。 因為資訊科技的進步,企業都已體認收集資料的重要性,而且都累積了龐大的銷售資料。而且資料採礦也同時被學術界和企業界採用為探索、分析、理解資料裡所蘊含知識的工具。 本研究計畫,採用資料採礦技術,建立一個分析顧客行為的模型,以評估顧客對於企業的價值。本研究先以序列型樣的資料採礦技術研究顧客的購買行為,然後從消費者的使用和付款行為中,建立一個偵測詐欺的模型。 傳統的購物籃分析技術,例如關連法則和序列型樣挖掘,都專注於是否同時購買某幾個品項,或是購買的先後次序,沒有處理重複購買和購買時間的間隔與週期。因此本研究將建立一個分配函數的數學模式,以觀察序列發生的規則是否有週期性的行為。本計畫將此研究成果,作為建立個人化產品推薦系統的基礎,開發一個針對個人的產品推薦系統。 同時,我們以電信業的通話記錄,分析客戶的使用情形,以及建立顧客是否可能詐欺的模型。通訊業者可使用此模型,提高獲利率,並且降低經營風險。 結合購買與風險(詐欺)兩個模組,我們建立一個評估顧客對企業貢獻度的模型,企業的行銷人員,可根據此模型,區隔對企業有益或有風險的顧客,並根據不同區隔的特性,制訂不同的行銷手段。
    Appears in Collections:[Graduate Institute & Department of Computer Science and Information Engineering] Research Paper

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