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應用分群技術於顧客最適化網路促銷策略

為了解決momo圖書折價券的問題，作者郭家維 這樣論述：

近代電子商務的快速成長，尤其宅世代的來臨，使大眾由一般購物轉向網路購物，在網路的大量的搜尋和比價的風氣盛行下，企業必須使用大量的促銷以吸引顧客，而企業藉由了解每位顧客特色與不同需求，分析顧客的購買行為與預測其喜好，能減少不當的成本，提供適當的產品、促銷與服務給顧客。本研究考量「顧客基本資料」、「顧客搜尋行為」及「購買商品價格」，使用粒子群最佳化演算法(Particle Swarm Optimization, PSO)將顧客區分為不同特性的群集，分析各群集對於折價、贈品及折價券的喜好，找出顧客適合的促銷策略，並藉由顧客對促銷滿意度來判定顧客喜愛的促銷方法。本研究發現不同顧客搜尋行為會影響購買行

為，藉由資料探勘找出不同的顧客行為會選擇不同的促銷策略，而經由促銷滿意度找出顧客喜愛促銷策略，使得在企業更能提供更適切的促銷策略給予消費者，減少資源上的浪費且能降低企業成本。