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Unformatted text preview: 1 整合類神經網路與層級貝氏方法建構網路線上消費模式 (1/3) A Bayesian Neural Model of Online Purchasing Behavior Using Clickstream Data (1/3) 計劃編號: NSC 95-2221-E-027-066MY3 執行期限: 95 年 8 月 1 日 至 96 年 7 月 31 日 主持人:邱志洲 執行機構及單位名稱:商業自動化與管理研究所 , 台北科技大學 摘 要 隨著資訊科技的日新月異,電子 商務營運模式已成為實體企業的殺手 級應用,故在虛擬的交易平台裡,企 業為了彌補無法面對面互動交易所造 成的資訊缺乏,必須盡可能的搜集並 分析顧客所留下來的歷史交易資訊; 此外電子商務營業額以及商品銷售量 的蓬勃與否與商品本身的性質有絕對 的相關,假設商品屬於鑑賞性的商品 而並非消耗性的商品,則消費週期便 會拉長、重覆購買的現象也會減少, 因此整體的消費頻率以及購買數量便 會降低,使得單純的敘述統計分析無 法有效地反映少量交易資料背後所隱 含的決策性意義。本研究針對 B2C 之 電子商務網站,利用層級貝氏模型的 分析方法,建構會員的異質性消費 模。相關的顧客資訊,包含了 RFM 模 型中的購買頻率 (Frequency) 以及購買 金額 (Monetary) 、會員本身的人口統計 變數資訊。在分析的方法方面,運用 馬可夫鏈蒙地卡羅法 (Markov Chain Monte Carlo, MCMC) 技術進行模式中 參數係數的估計;不同於以往關於消 費模式建構的研究假設購買頻率與購 買金額為相互獨立,本研究將購買頻 率與購買金額假設為相依變數,透過 層級貝氏法搭配 MCMC 技術來了解顧 客消費偏好,本研究之方法除了可增 加模型解釋維度的彈性之外,亦可進 行延伸性的行銷分析,如加入異質性 的分群機制、或品牌選擇模型等,來 強化整體消費模式的參考價值,達到 一對一行銷的目的。 關鍵詞 :層級貝氏模型、購買金額、 購買頻率、馬可夫鏈蒙地卡羅法、異 質性 ABSTRACT E-Commerce business model has already become the killer application for enterprise as IT keeps improving. Enterprise must try to search and analyze customer ’ s historical trading information to deal with the lack of communication in virtual trading platform. However, there are strong relation between business volume and attributes of merchandise. If one product do not belong to consumable and has longer purchase cycle, this product ’ s purchase frequency and purchase quantity will also decline. Using description statistic analyze method can not reflect the decision meaning behind such less trading data. This research constructs a consuming model with heterogeneity by Hierarchical Bayesian Model to help enterprise using customer ’ s information in Data Base which reveals longer purchasing frequency and lesser purchasing quantity....
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