研究報告
學年 | 94 |
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學期 | 1 |
出版(發表)日期 | 2006-01-01 |
作品名稱 | 行銷地圖知識挖掘於企業聯盟之研究 |
作品名稱(其他語言) | Mining Marketing Map Knowledge for Business Alliances |
著者 | 廖述賢 |
單位 | 淡江大學經營決策學系 |
描述 | 計畫編號:NSC95-2416-H032-003 研究期間:200608~200707 研究經費:483,000 |
委託單位 | 行政院國家科學委員會 |
摘要 | 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。 |
關鍵字 | 關聯性資料庫;資料採礦;Apriori 演算法;企業聯盟;行銷地圖 |
語言 | |
相關連結 |
機構典藏連結 ( http://tkuir.lib.tku.edu.tw:8080/dspace/handle/987654321/6029 ) |