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大數據分析應用於交通行動服務高雄MeNGo月票之顧客分群研究

為了解決悠遊卡註冊youbike的問題，作者郭銘倫 這樣論述：

交通行動服務 (Mobility as a Service , MaaS) 的核心理念在於交通服務的系統整合，強調「使用代替擁有」並建構涵蓋多元交通服務為一體的整合平台，滿足旅運者無縫且及門的運輸需求，藉以達成私人運具減量之目的。MaaS係近來國際間交通領域備受矚目的新興課題，亦為我國智慧運輸政策中主要的推動計畫之一。自2016年起，高雄市開始推動都市型MaaS示範計畫–MeNGo，多款具有經濟效益的MeNGo付費組合方案在2018年問世，MeNGo定期票於推廣初期銷售量表現甚佳，然今已步入銷量成長停滯的階段，此意謂改良定期票產品及促進行銷推廣等課題，值得進一步研究。本研究旨在借助大數據分析

及分群方法，針對高雄MeNGo定期票顧客進行細緻化分群。本研究介接交通部運輸研究所提供之MeNGo定期票電子票證資料，首先確認一卡通原始票證資料欄位及可用性，在資料處理過程上，則建立一個電子票證資料清洗及檢驗流程，同時亦須串聯多個資料庫以填補資料遺漏及錯誤。然後，在國內外顧客分群相關文獻的基礎上，採用「定期票使用金額、運輸行為、空間距離」等三個構面與14個分群特徵變數，經由集群分析方法K-Means針對MeNGo定期票顧客進行分群，並藉由統計檢定以確認各分群顧客使用行為特徵上皆有明顯差異之後，即依照各分群特徵進行分群命名。實證分析結果顯示，MeNGo定期票顧客依照使用行為及身份類別可分為四種一

般族群及五種學生族群，分別命名為：(1)捷運端點一般族; (2)公車鐵票一般族; (3)捷運通勤; (4)游離一般族; (5)捷運端點學生族; (6)公車鐵票學生族; (7)短里程學生族; (8)捷運通學族; (9)游離學生族。最後，本研究借鏡他國MaaS推廣之成功案例及考量我國在地特性，提出一套有助於提升MeNGo銷量之目標客群策略地圖，建議未來MeNGo規劃及營運團隊，以定期票商品綑綁調整為前進策略，以提升公共運輸服務品質為後盾策略，期能大幅增加MeNGo定期票的整體銷售量。

交通行動服務使用者之套票購買行為分析－以高雄市MaaS系統為例

為了解決悠遊卡註冊youbike的問題，作者周翔淳 這樣論述：

交通行動服務（MaaS）為近年來被提出的一項新興概念，國內外許多城市已開始推動MaaS系統，了解民眾的套票購買及使用行為將有助於主管機關與業者推廣MaaS系統。本研究之目的在以決策樹建立一套會員方案續買預測模型，將高雄市MaaS系統的會員註冊資料、方案購買記錄以及電子票證搭乘記錄作為輸入資料，訓練與建立決策樹預測模型。經由初步資料處理與分析發現MaaS會員套票購買資料在各方案間的比例有顯著不平衡的現象，可能會影響決策樹模型的預測結果。為了改善此一問題，本研究提出以模擬方法增加樣本數的策略，先將此模擬方法與文獻中常用的SMOTE方法利用網路上公開的資料集進行測試與比較，發現模擬方法顯著優於SM

OTE方法。接著本研究採用此方法處理MaaS會員資料，並且建構MaaS會員方案續買預測的決策樹模型，經由交叉驗證測試結果發現，由模擬方法增加樣本數的資料所建構的決策樹模式有不錯預測結果，精確率平均為84%，顯示此預測模型具備會員方案續買預測之能力。此外，本研究也針對決策樹模式的分支規則進行探討，發現除了使用者在各個運具的每月花費會影響續買行為，月份也是一個重要的考量因素。本研究成果可提供MaaS營運業者作為參考，藉由會員方案續買預測結果採取適當的行銷措施。