資料探勘應用於顧客價值分析以支援行銷策略之研究—以光通訊產業為例

Abstract

近年來顧客管理對企業而言已是一個重要的議題，企業投入大量資源增加對顧客的瞭解並與顧客建立良好的關係，就是希望提高顧客滿意度及顧客忠誠度，進而增加所謂的忠誠顧客，所以如何保留顧客以提升顧客忠誠度與創造企業利潤就成為企業目前最重要的課題。 依據80/20 經營法則，透過顧客區隔與顧客價值分析將企業大部分資源投入在百分之二十最有價值的顧客上，將有助於吸引更多高價值的顧客成為忠實顧客，進而使企業獲得最大的經營效益。然而，企業大量複雜的資料使得顧客區隔成為企業的一項挑戰，因此可以利用資料探勘技術幫助企業從龐大且複雜的顧客資料庫中找出隱含且有意義的資訊。在這樣的背景之下，光通訊產業如何善用行銷資源，在競爭激烈的環境下創造持續性的競爭優勢便成為重要議題。 本研究以光通訊產業為研究對象，以企業資料庫中個別顧客的歷史交易資料進行顧客價值分析，首先利用RFM 模型為顧客價值分析基礎，將RFM 屬性轉換成三維空間向量做為顧客價值指標，同時應用顧客的購買期間進行MLE、WMLE 的顧客價值趨勢分析，再透過K-means 集群分析將顧客分群，並且觀察出目標顧客群的特徵及交易行為。在顧客區隔化後，可依不同屬性的顧客群，各自規劃最佳行銷策略，以達成提升顧客價值的最終目標。