[[alternative]]The study of data mining on recommendation mechanism for the convenience stores

碩士[[abstract]]隨著國民所得提高及經濟快速成長，工作型態的轉變讓忙碌上班族越來越多，導致「三餐老是在外」的外食人口數量大增。對於外食族來說，利用便利超商填飽肚子已是生活中不可或缺的一部份。目前外食族商機日益擴大，鮮食冷藏、非酒精飲料以及麵包產品推陳出新的速度比一般產品要快上得多，而由於產品同質性極高，光是選購就必須花上一些時間。因此，業者要如何精準地了推薦適當的的產品組合給目標客群、如何運用合適的產品廣告代言人來吸引目標客群、或是利用品牌延伸來提升競爭優勢，便是目前值得研究的議題。 本研究採用問卷調查法，透過資料採礦的方法以集群分析與關聯法，了解消費者於不同時段所購買的產品組合以及偏好的產品廣告代言人，再根據推薦機制導出產品推薦以及挖掘出較適合推出的哪一個自有品牌產品、適合運用哪一種促銷及適用於甚麼平台上推廣，提供業者在產品行銷策略上的參考。 本研究發現不同集群的消費者，於不同的時段其購買產品組合的偏好度、以及對於產品廣告代言人以及促銷活動的喜好皆不大相同，然而從關聯法則找出了消費者的產品偏好與產品廣告代言人與促銷活動之間的關聯性，除此之外，也挖掘出適合做品牌延伸之產品，並於最後提供業者在如何針對目標客群加強經爭優勢之建議。[[abstract]]Rapid economic growth with increasing national income causes more and more busy workers to choose to be out-eaters. Going to convenience stores (CVS) for food is indispensable to out-eaters’ lives. As the out-eaters’ market expands, the speed of launching new products, such as fresh frozen, non-alcoholic beverages and bread, is faster than others. However, due to awide variety of products, it takes much time for consumers to choose products what they want to have for lunch or dinner. Thus, it is an essential issue for CVS owners to know how to accurately recommend them appropriate products and to choose right endorsers for brand or product to attract target consumers as well as do brand extension to enhance the competitive advantage? Therefore, cusomization or one-to-one marketing plays an important role in stisfing consumer’s needs. Data mining is a powerful new technology with great potential to help companies focus on the most important information in the data they have collected about the behavior of their customers and potential customers. In this study, we divide consumers into three groups by their consumer profile and then discover each group has different product mixes preference, products endorses as well as new products which are suitbabl to launch based on data mining and association rules.[[tableofcontents]]目錄 中文摘要 I 英文摘要 II 表目錄 VI 圖目錄 IX 第一章 緒論 1 1.1 研究背景與動機 1 1.2 研究問題與目的 3 1.3 研究方法與流程 4 第二章 文獻探討 6 2.1 推薦機制 6 2.1.1 推薦機制之定義 6 2.1.2 推薦機制之技術 7 2.1.3 推薦機制種類 9 2.1.4 小結 10 2.2 促銷 11 2.2.1 促銷工具之種類及分類 13 2.3 產品廣告代言人 17 2.3.1 產品廣告代言人之定義 17 2.3.2 代言人之類型與影響因素 18 2.3.3 廣告代言人的理論基礎 21 2.3.4 小結 23 2.4 組合產品 24 2.4.1 組合產品的定義 24 2.4.2 組合產品的分類 25 2.4.3 影響組合產品決策之因素 27 2.4.4 小結 29 2.5 商業智慧 30 2.5.1 商業智慧的定義 30 2.5.2 商業智慧的架構 31 2.5.3 商業智慧之效益 33 2.6 資料採礦 34 2.6.1 資料採礦的定義 34 2.6.2 資料採礦的功能 36 2.6.3 資料採礦的流程 38 2.6.4資料採礦應用的領域 39 2.6.5 小結 43 第三章 研究方法 44 3.1 研究設計與架構 44 3.2 系統架構圖與資料庫設計 45 3.2.1 系統架構與流程 45 3.3 資料庫的設計與建立 48 3.4 問卷設計與發放 55 3.4.1 問卷設計 55 3.4.2 抽樣方法 57 3.4.3 問卷發放 57 3.5.1 關聯法則 59 3.5.2 Apriori演算法 61 3.5.3 集群分析 63 3.6 資料分析軟體 SPSS Clementine 64 第四章 資料採礦與實證分析 67 4.1 回收樣本結構描述 67 4.2 K-means集群分析之探勘 69 4.2.1 分群後的顧客輪廓 71 4.3 消費者輪廓與產品與品牌之推薦機制 76 4.3.1 集群一之各時段之產品組合與促銷活動之推薦機制分析 81 4.3.2 集群二之各時段之產品組合與促銷活動之推薦機制分析 85 4.3.3 集群三之各時段之產品組合與促銷活動之推薦機制分析 90 4.4 集群一之產品廣告代言人與促銷活動之推薦機制分析 95 4.4.1 集群二之產品廣告代言人與促銷活動之推薦機制分析 100 4.4.2 集群三之產品廣告代言人與促銷活動之推薦機制分析 105 4.5 自有品牌延伸之探勘 110 第五章 結論與建議 114 5.1 研究結論 114 5.1.1 各時段之產品組合與促銷活動之推薦機制行銷意涵 114 5.1.2 產品廣告代言人與促銷活動之之推薦機制行銷意涵 118 5.1.3 品牌延伸之推薦機制行銷意涵 123 5.2 產品及品牌光譜之策略分析 125 5.2.1產品及品牌光譜之推薦機制策略分析 127 5.3 研究限制及後續研究之建議 129 5.3.1研究限制 129 5.3.2後續研究之建議 129 參考文獻 131 附錄一 142 附錄二 152 表目錄 表2-1 各學者對推薦機制之定義 7 表2-2 各學者對促銷的定義 12 表2-3 各家學者對代言人之定義 18 表2-4 各學者對組合產品的定義 25 表2-5 各學者對商業智慧的定義 30 表2-6 各學者對資料採礦之定義 35 表2-7 資料採礦流程 38 表2-8 資料採礦所應用的領域 41 表3-1 實體、關聯與屬性的概述 50 表3-2 前測問卷發放回收情形 58 表3-3 資料採礦軟體之使用頻率調查 65 表4-1 問卷回收統計表 67 表4-2 基本資料統計表 68 表4-3 K-MEANS分群結果 74 表4-4 集群分析與品牌/產品偏好之整理 79 表4-5 集群一麵包產品偏好之關聯規則 82 表4-6 集群一鮮食冷藏產品偏好之關聯規則 84 表4-7 集群一非酒精類飲料產品偏好之關聯規則 85 表4-8 集群二麵包產品偏好之關聯規則 87 表4-9 集群二非酒精類飲料產品偏好之關聯規則 88 表4-10 集群二鮮食冷藏產品偏好之關聯規則 90 表4-11 集群三麵包產品偏好之關聯規則 92 表4-12 集群三鮮食冷藏產品偏好之關聯規則 93 表4-13 集群三非酒精類飲料產品偏好之關聯規則 95 表4-14 集群一產品廣告代言人類別偏好關聯圖之編號對照表 96 表4-15 集群一代言人代言鮮食冷藏品牌/產品之關聯規則 97 表4-16 集群一代言人代言鮮食冷藏品牌/產品之關聯規則 97 表4-17 集群一代言鮮食冷藏之組合產品與促銷活動之關聯規則 98 表4-18 集群一代言人代言非酒精類飲料品牌/產品之關聯規則 98 表4-19 集群一代言人代言非酒精類飲料品牌/產品之關聯規則 98 表4-20 集群一代言非酒精類飲料之組合產品與促銷活動之關聯規則 100 表4-21 集群二產品廣告代言人類別偏好關聯圖之編號對照表 101 表4-22 集群二代言人代言鮮食冷藏品牌/產品之關聯規則 101 表4-23 集群二代言人代言鮮食冷藏品牌/產品之關聯規則 102 表4-24 集群二代言鮮食冷藏之組合產品與促銷活動之關聯規則 102 表4-25 集群二代言人代言非酒精類飲料品牌/產品之關聯規則 103 表4-26 集群二代言人代言非酒精類飲料品牌/產品之關聯規則 103 表4-27 集群二代言非酒精類飲料之組合產品與促銷活動之關聯規則 104 表4-28 集群三產品廣告代言人類別偏好關聯圖之編號對照表 105 表4-29 集群三代言人代言鮮食冷藏品牌/產品之關聯規則 106 表4-30 集群三代言人代言鮮食冷藏品牌/產品之關聯規則 106 表4-31 集群三代言鮮食冷藏之組合產品與促銷活動之關聯規則 107 表4-32 集群三代言人代言非酒精類飲料品牌/產品之關聯規則 107 表4-33集群三代言人代言非酒精類飲料品牌/產品之關聯規則 108 表4-34集群三 代言非酒精類飲料之組合產品與促銷活動之關聯規則 109 表4-35自有品牌延伸－非酒精類飲料產品之關聯規則 110 表4-36自有品牌產品、產品廣告代言人與平台之關聯規則 112 表5-1不同時段產品組合與促銷活動之推薦整理表 116 表5-2 產品廣告代言人推薦鮮食冷藏產品組合 120 表5-3 產品廣告代言人推薦非酒精類產品組合 120 表5-4 2011/6~2012/05 7-ELEVEN 代言人與本研究代言人比較表 121 圖目錄 圖1-1 2010全國外食各族群飲食狀況 1 圖1-2 研究流程圖 5 圖2-1 HEIDER’S 平衡理論 21 圖2-2 平衡理論在推薦式廣告之應用 22 圖2-3 ＭOWEN 與 BROWN(1980)平衡理論延伸 23 圖2-4 消費者偏好和組合產品 28 圖2-5 IBM商業智慧之架構 32 圖3-1研究架構圖 45 圖3-2系統架構圖 47 圖3-3概念性資料庫設計：E-R圖 51 圖3-4邏輯性資料庫設計圖 53 圖3-5資料庫轉換圖 54 圖3-6資料庫關聯圖 54 圖3-7問卷架構圖 56 圖3-8 APRIORI演算法產生之後選項目集合與高頻項目集合 62 圖4-1 資料節點串流圖 69 圖4-2 K-MEANS集群分佈圖 70 圖4-3 鮮食冷藏食品之產品關連圖 76 圖4-4 產品光譜圖 77 圖4-5 各時段之產品組合與促銷活動之推薦機制分析關聯 77 圖4-6 產品廣告代言人與促銷活動之產品推薦機制分析 78 圖4-7 品牌延伸之推薦機制分析 78 圖4-8 集群一產品組合偏好關聯圖 81 圖4-9 集群一產品組合偏好光譜圖 81 圖4-10 集群一鮮食冷藏產品組合偏好關聯圖 83 圖4-11 集群一鮮食冷藏產品組合偏好光譜圖 83 圖4-12 集群一非酒精類飲料產品組合偏好關聯圖 84 圖4-13 集群一非酒精類飲料產品組合偏好光譜圖 84 圖4-14 集群二麵包產品組合偏好關聯圖 86 圖4-15 集群二麵包產品組合偏好光譜圖 86 圖4-16 集群二非酒精類飲料產品組合偏好關聯圖 87 圖4-17 集群二非酒精類飲料產品組合偏好光譜圖 88 圖4-18 集群二鮮食冷藏產品組合偏好關聯圖 89 圖4-19 集群二鮮食冷藏產品組合偏好光譜圖 89 圖4-20 集群三麵包產品組合偏好關聯圖 91 圖4-21 集群三麵包產品組合偏好光譜圖 91 圖4-22 集群三鮮食冷藏產品組合偏好關聯圖 92 圖4-23 集群三鮮食冷藏產品組合偏好光譜圖 92 圖4-24 集群三非酒精類飲料產品組合偏好關聯圖 94 圖4-25 集群三非酒精類飲料產品組合偏好光譜圖 94 圖4-26 集群一產品廣告代言人類別偏好關聯圖 96 圖4-27 集群一產品廣告代言人類別偏好光譜圖 96 圖4-28 集群二產品廣告代言人類別偏好關聯圖 100 圖4-29 集群二產品廣告代言人類別偏好光譜圖 101 圖4-30 集群三產品廣告代言人類別偏好關聯圖 105 圖4-31 集群三產品廣告代言人類別偏好光譜圖 106 圖4-32 自有品牌延伸之關聯圖 111 圖4-33 自有品牌延伸－非酒精類飲料產品之行銷地圖 112 圖4-34自有品牌產品、產品廣告代言人與平台之關聯圖 113 圖4-35 自有品牌產品、產品廣告代言人與平台之行銷地圖 113 圖5-1 各時段之產品組合與促銷活動之行銷知識地圖 117 圖5-2產品廣告代言人與促銷活動之行銷知識地圖 122 圖5-3 品牌延伸之產品與產品廣告代言人之行銷知識地圖 124 圖5-4 產品及品牌光譜策略分析圖 125[[note]]學號: 699620125, 學年度: 10