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論文中文名稱:以資料探勘方法探討服務業之顧客區隔及滿意度指標-以大台北地區餐廳為例 [以論文名稱查詢館藏系統]
論文英文名稱:Using Data Mining Approach to Analyze Customer Segmentation and Satisfaction Factors in Service Industry- A Case of Taipei Restaurants [以論文名稱查詢館藏系統]
院校名稱:臺北科技大學
學院名稱:管理學院
系所名稱:資訊與運籌管理研究所
畢業學年度:99
出版年度:100
中文姓名:李珮瑩
英文姓名:Pei-Ying Li
研究生學號:98938001
學位類別:碩士
語文別:中文
口試日期:2011-06-22
論文頁數:62
指導教授中文名:翁頌舜
指導教授英文名:Sung-Shun Weng
口試委員中文名:吳瑞堯;楊欣哲
口試委員英文名:RUI-YAO Wu;XIN-ZHE Yang
中文關鍵詞:服務科學滿意度市場區隔資料探勘區隔行銷
英文關鍵詞:Service ScienceSatisfactionCustomer SegmentationData MiningSegment Marketing
論文中文摘要:餐廳的經營型態和產品易被模仿、替代性高,為有效維持顧客忠誠度,勢必將顧客以不同需求及相異的消費特性、偏好做區隔,並針對不同的顧客群以不同的方式給予服務,才可使顧客達到較高的滿意度,進而鞏固業者的利基市場。
本研究將餐廳視為服務業分析,參考SERVQUAL服務量表,同時參考入口網站針對餐廳的評比項目建構問卷,分析大台北地區餐廳顧客的特性與影響消費滿意度之服務構面。本研究利用Clmentine 12.0軟體,將資料探勘方法運用於問卷資料分析:利用K-means群集分析、Apriori關聯分析、C5.0決策樹分類法分析資料。
本研究發現,當消費者認為該間餐廳性價比高且食材新鮮,願意推薦給他人的意願也會明顯提高;環境方面,最顯著影響滿意度之構面為環境衛生、餐點品質、裝潢用心;人員服務方面,若能迅速回應顧客問題、態度禮貌友善且溝通能力良好,則可讓消費者有較高滿意度。
本研究利用K-means群集分析,區隔出三群消費者特性:女性較男性缺乏對餐廳的忠誠度,大多會選擇新餐廳嘗鮮,且對網路宣傳較有反應;男性消費者對於餐廳在意的面向是容易獲得且偏向價格考量,也就是不須預約且交通方便就能用餐。月收入較高的消費者通常會選擇價格偏高的餐廳,獲得訊息的方式是口耳相傳,並且忠誠度較高。
論文英文摘要:While restaurant industry offers service through waiters, we consider it as service industry. To segment different customers’ needs, a questionnaire to collect customers’ responses to meals the target restaurants serve is developed. SERVQUAL is referenced for developing the questionnaire. K-means clustering, Apriori association rule and C5.0 decision tree functions of DM software Clementine 12.0 are used to analyze our data and find out the characteristics of each class.
This study concludes that the quality of meals, hygiene and decorations of the restaurant influence customers’ satisfaction most toward the environment of the restaurant. On the other hand, service personnel helps raise customers’ overall satisfaction, including attitude (polite or not) and immediate response. Strong satisfaction will lead customers to recommend the restaurant to their friends.
Three clusters of customers are also found out. Female customers usually have less loyalty toward experienced restaurant than male do. They always react to recommendations on the internet and are willing to become early adopters. Male customers choose restaurants by the convenient transportation and price. When people have higher income, they usually choose restaurants with higher price. They have highest loyalty among three clusters.
論文目次:摘要 I
ABSTRACT II
誌謝 III
目錄 IV
表目錄 VII
圖目錄 VIII
第一章 緒論 1
1.1 研究背景與動機 1
1.2 研究目的 2
    1.3 研究流程 4
第二章 文獻探討 6
2.1 餐廳之定義與產業特性 6
2.2 服務品質與顧客滿意度相關研究 8
2.2.1 服務的定義與特性 8
2.2.2 服務品質之定義 9
2.2.3 服務品質之衡量構面 10
2.2.4 顧客滿意度與忠誠度 13
2.3 資料探勘方法 15
2.3.1 決策樹分類 16
2.3.2 群集分析 17
2.3.3 關聯法則分析 18
第三章 研究方法 19
3.1 研究架構 19
3.2 問卷設計 20
3.2.1 服務構面滿意度 21
3.2.2 整體滿意度及忠誠度 21
3.2.3 基本資料 22
3.2.4 問卷前測及效度分析 22
3.3 抽樣設計與資料蒐集 22
3.3.1 施測對象 23
3.3.2 抽樣方式 23
3.4 分析方法 23
3.4.1 資料預處理 23
3.4.2 K-means群集分析 24
3.4.3 決策樹分類 25
3.4.4 Apriori關聯法則分析 25
3.5 研究限制 25
第四章 研究結果分析 26
4.1 敘述性統計分析 26
4.1.1 樣本結構分析 26
4.1.2 消費行為分析 28
4.1.3 滿意度技術統計 30
4.1.4 網路宣傳方式 31
4.2 群集分析 33
4.2.1 分群結果 33
4.2.2 服務滿意度區隔 34
4.2.3 消費特性區隔 35
4.2.4 小結 37
4.3 關聯法則分析 37
4.3.1 中滿意度群體 37
4.3.2 高滿意度群體 40
4.3.3 整體樣本 41
4.3.4 小結 44
4.4 決策樹分析 44
4.4.1 顧客分類 45
4.4.2 分類規則之重要變數 45
4.4.3 分析三群集資料 47
第五章 結論與建議 48
5.1 研究結論與貢獻 48
5.2 行銷實務建議 49
5.2.1 針對消費者特性 49
5.2.2 網路行銷之重點 50
參考文獻 51
附錄
A 問卷 55
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論文全文使用權限:同意授權於2011-08-02起公開