健康食品购买行为之群集化与关联分析课件

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mining),之工具,,針對,消費者網路購買健康食品的特性與行為,進行研究分析,了解消費者網路購買健康食品之消費特性與需求。,給予廠商與店家行銷策略之建議,以滿足消費者之需求。,7,研究背景與動機(4/4)藉由資料探勘(data minin,研究目的,本研究目的:,利用,群集分析,(clustering analysis),方法,將分析消費者分群結果,尋找消費目標市場。,將分群結果利用,關聯規則,(association rules),,找出不同集群之消費特性與需求之關聯,並提出對健康食品行銷策略的建 議。,了解消費者,消費行為與偏好,,找出,適合不同顧客群之最佳行銷管道,,使企業能夠發展新的行銷策略,以利於銷售活動的進行。,8,研究目的本研究目的:8,研究範圍,以,網路購物,為基礎探討消費者購買健康食品之特性與需求。,本研究所界定的,健康食品,係以衛生署,(2007),公告之保健功效的食品。,品牌與強調的功效種類相當多與重疊。因此本研究,並不考慮產品間功效的差異比較,。,9,研究範圍以網路購物為基礎探討消費者購買健康食品之特性與需求。,研究流程,10,研究流程10,文獻探討,11,市場區隔,國內健康食品市場的相關研究,資料探勘,文獻探討11市場區隔國內健康食品市場的相關研究資料探勘,市場區隔,Smith(1956),:最先提出市場區隔之觀念,藉由,區隔,變數將市場劃分為許多個內部同質的小市場。,在於瞭解消費者的需求,以調整產品與行銷方式。,滿足該目標市場區隔的消費者或使用者之需要。,Jonker and Piersma(2002),:,指出,市場區隔,的概念乃是行銷的重心。,12,市場區隔Smith(1956):最先提出市場區隔之觀念,藉,市場區隔之變數,(1/3),在市場區隔之前,應選擇適當的區隔變數,才能有效的區分顧客的差異。,Wind(1978),:,消費者行為變數可區分為,一般變數,與,特定情境變數,。,一般變數,特定情境變數,人口統計變數、社會經濟特徵、個性、生活型態、心理變數,使用及購買型態、追求利益、使用頻率、品牌忠誠度,13,市場區隔之變數(1/3)在市場區隔之前,應選擇適當的區隔變,市場區隔之變數,(2/3),Kotler and Keller(2006),:,市場區隔的變數可分為兩大類:,區隔變數。,作為市場分群的準則。,描述變數。,用以描述市場區隔的特性。,14,市場區隔之變數(2/3)Kotler and Keller,市場區隔之變數,(3/3),使用最普遍者為,Kotler,對於市場區隔所用的變數,。,15,市場區隔之變數(3/3)使用最普遍者為Kotler對於市場,市場區隔之方法,Wind(1978),:將市場區隔方法區分為下列四種型態,事前區隔化模式,(Prior Segmentation Model),事後區隔化模式,(Post Hoc Segmentation Model),彈性區隔化模式,(Flexible Segmentation Model),成分區隔化模式,(Componential Segmentation Model),16,市場區隔之方法Wind(1978):將市場區隔方法區分為下列,國內健康食品市場的相關研究,(1/2),近十年有關國內健康食品市場的消費者特性與購買動機相關研究所採用的變數整理成下表:,相關文獻,變數,康秀琳,(2000),人口統計、購買資訊來源、購買動機,王年正,(2004),人口統計、社經變數,陳怡芬,(2005),人口統計、生活型態、通路型態,林隆儀、許慶珍,(2007),購買動機、資訊來源、購買態度,段維釗,(2007),人口統計、購買行為、行為態度,李世昌、李敏蕙與江靜儒,(2008),人口統計、品牌形象、產品涉入程度,張子政,(2008),人口統計、生活型態、產品知識、購買意願,蔡精純,(2008),人口統計、健康生活型態、自覺健康,傅士豪,(2008),生活型態、購買決策,蔡宛蓉,(2009),人口統計、購買動機,17,國內健康食品市場的相關研究(1/2)近十年有關國內健康食品,國內保健食品市場的相關研究,(2/2),本研究將藉由資料探勘技術的研究方式。,將參考健康食品相關文獻的購買動機等變數,區隔顧客之需求。,探勘關於消費者消費特性與購買動機之相關知識,提供行銷策略之參考。,18,國內保健食品市場的相關研究(2/2)本研究將藉由資料探勘技,資料探勘,(1/4),Fayyad,Gregory,Smyth and Padhraic(1996),:,資料探勘是資料庫知探,(Knowledge Discovery in Database,KDD),中一個重要程序。,19,資料庫知識探索過程,資料探勘(1/4)Fayyad,Gregory,Smy,資料探勘,(2/4),學者,(,年代,),歷年相關文獻整理,Frawley et al.(1991),從資庫中挖掘出明顯的、未知的及潛在有用的資訊的過程。,Kleissner(1998),則認為資料探勘是一種新的、斷循環的決策支援分析過程,可以將組合一起的資中,挖掘出隱藏價值的知。,Berry and Linoff(2001),認為資料探勘是在大量的資料中,利用自動,(Automatic),或半自動,(Semiautomatic),的方式探究與分析,從中發現找出有意義的關係或規則。,Bose and Mahapatra(2001),意指資料探勘為搜尋資料庫中的知識,在於有效幫助決策制定,找尋在資料庫中有意義的模式之過程。,20,資料探勘(2/4)學者(年代)歷年相關文獻整理Frawle,資料探勘,(3/4),學者,(,年代,),歷年相關文獻整理,Shaw et al.(2001),將資探勘視為為找出潛在並且有用的資的一種研究、分析的過程。,Richard J.and Michael W.(2003),資探勘是種從整個資庫的資,用一種或多種電腦技術自動分析或去擷取知的過程。,Kawano,Huynh,Ryoke,and Nakamori(2005),認為結合如資庫、統計方法、機械學習及相關的域,可以從大的資中挖掘出有用的知。,Lange(2006),資料探勘是一種預測性分析,運用多種技術探勘大量資料,發現大量的資料項目間的關聯性,此關聯性是無法從簡易查詢或報告中發現的。,21,資料探勘(3/4)學者(年代)歷年相關文獻整理Shaw e,資料探勘,(4/4),綜合上述學者說法,資料探勘主要的作用是從,大量資料,中,找出,潛在,並且,有價值,之資訊,能提供決策者在制定決策時的一個依據。,22,資料探勘(4/4)綜合上述學者說法,資料探勘主要的作用是從,資料探勘之功能,(1/7),功能,內容,分類,將分析對象之特性,指定到預先定義好的類別中。,推估,依據既有不連續的相關屬性資料,利用推估得知味知連續性的變數資料。,預測,以舊有的歷史資料為觀察值來預測未來的數值、狀態或趨勢。,關聯規則,從所有資料中,判斷哪些事物會同時發生,計算事物件的相關強度。,23,Berry and Linoff(2001),將資料探勘分為六大功能。,資料探勘之功能(1/7)功能內容 分類將分析對象之特性,指,資料探勘之功能,(2/7),功能,內容,群集化,將異質的母體區隔為數個具同質性的子群組或群集,但未事先對區隔預先定義,完全由資料中產生區隔。,描述及視覺化,從雜亂的大量資料中解釋出一種現象或基本特徵。,24,資料探勘之功能(2/7)功能內容 群集化將異質的母體區隔為,資料探勘之功能,(3/7),功能,技術,分類,推估,預測,關聯規則,群集化,描述及視覺化,傳統統計,購物籃分析,記憶基礎理解,基因演算法,群集偵測,連結分析,決策樹,類神經網路,25,資料探勘之功能(3/7)功能分類,資料探勘之功能,(4/7),研究者,(,年代,),方法,目的,張丁才與陳佳鈴,(2005),類神經自組織映射圖網路,(S.O.M),將現有顧客分群,作為未來執行開拓業務及開發新保單時之參考。,許嘉需,(2007),集群分析、購物籃分析,找出最適產品組合並重新定位,來滿足不同顧客之需求。,26,資料探勘之功能(4/7)研究者(年代)方法目的張丁才與陳佳,資料探勘之功能,(5/7),研究者,(,年代,),方法,目的,陳垂呈,(2008),決策樹、,購物籃分析,藉此發掘產品項目最適的行銷組合依據。,Liao,Chen,and Wu(2008),集群分析、購物籃分析,瞭解顧客型態及需求,提供企業推出延伸品牌新產品能滿足顧客之建議。,27,資料探勘之功能(5/7)研究者(年代)方法目的陳垂呈(2,資料探勘之功能,(6/7),研究者,(,年代,),方法,目的,Liao,Hsieh,and Huang(2008),購物籃分析,將結果以產品地圖方式顯示顧客之需求,提供開發化妝品新產品之行銷建議。,蔡宗諺、楊志平、陳仕偉與彭克仲,(2009),購物籃分析,找出資料庫中商品項目間彼此的關聯性,以訂定行銷策略。,28,資料探勘之功能(6/7)研究者(年代)方法目的Liao,資料探勘之功能,(7/7),研究者,(,年代,),方法,目的,Liao,Chen,and Deng(2010),集群分析、,購物籃分析,將結果以知識地圖顯示方式提出新產品開發與顧客關係管理之建議,滿足顧客旅遊之需求。,29,資料探勘之功能(7/7)研究者(年代)方法目的Liao,研究方法,30,研究設計,問卷設計與抽樣方法,資料分析方法,研究方法30研究設計問卷設計與抽樣方法資料分析方法,研究設計,31,研究設計31,問卷設計與抽樣方法,問卷設計:,本研究問卷設
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