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研究生: 李 惠滿
Lee, Hui-man
論文名稱: 應用Google Analytics 於顧客趨勢之大數據分析-以百貨公司為例
Utilizing Big Data of Google Analytics to Analyzing the Customer Trends - In Department Stores Case
指導教授: 張佳榮
Chang, Chia-Jung
學位類別: 碩士
Master
系所名稱: 高階經理人企業管理碩士在職專班(EMBA)
Executive Master of Business Administration
論文出版年: 2016
畢業學年度: 104
語文別: 中文
論文頁數: 77
中文關鍵詞: Google Analytics網路流量消費者行為電子商務
英文關鍵詞: Google Analytics, Network Traffic, Comsummer Behavior, E-commerce
DOI URL: https://doi.org/10.6345/NTNU202204963
論文種類: 學術論文
相關次數: 點閱:338下載:0
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  • 企業若想要永續經營就必須不斷保持一定的競爭力,尤其是零售百貨業,在數位媒體夾帶高科技的時代,尤其是近幾年突飛猛進的網路科技產業,從最近網路消費行為觀察到,網路購物頻率越來越多,尤其以使用手機作為網路購物的工具比例也逐漸增加,現在的顧客消費行為已經不分實體店鋪或虛擬網購,只要能方便購物快速取得商品就可能讓顧客獲得滿足,因此,如果企業無法因應消費者快速轉變的需求,將可能遭到現實營收不佳而被淘汰的命運。

    有鑑於個案公司為區域型百貨,正面臨來自於同區域其他競爭對手的猛烈攻勢外,更有來自於無國界的網路電子商務搶走只為尋求方便、迅速取貨的顧客,為了開發新客源與尋求對症下藥的行銷活動與商品企劃,本研究利用Google Analytics大數據的網路流量分析工具,進行與個案公司所發行之會員集點卡做人口統計變數中性別,年齡比對,確認Google Analytics所蒐集的資訊為一般實體店鋪無法獲得的極重要情報,因而再進一步分析探討其他可使用之功能。

    期望本研究最後章節所提出之建議內容,能夠讓個案公司在今後的行銷活動上有所受益或於未來的新市場開發上有所幫助。

    If enterprises desire sustainable development, we must continue to maintain a competitive edge, especially the department store industry.

    Because this case is a regional-based department store, it is facing fierce attacks from other competitors in the same area. In addition, e-commerce take away the customers who seek easy and quickly pick-up survice. In order to develop new customers and find the appropriate marketing activities and product planning, this study use Google Analytics to compare the population structure of membership card and the data seize from Google Analytics. Therefore, this study futher utilize the result to discuss other available orientation.

    Expected that the recommendation this study presented will benefit the marketing activities of the department stores case, and help the business develop new markets in the future.

    Keyword: Consumer Behavior, Google Analytics, E-commerce, Network Traffic

    中文摘要.............................................Ⅰ Abstract............................................Ⅱ 目錄.................................................Ⅲ 圖目錄...............................................Ⅴ 表目錄...............................................Ⅵ 第一章 緒論...........................................1 第一節 研究背景........................................1 第二節 研究動機........................................4 第三節 研究目的........................................8 第四節 研究流程........................................8 第二章 文獻探討........................................10 第一節 網路流量分析.....................................10 第二節 Google Analytics...............................14 第三節 顧客分析........................................19 第三章 研究方法........................................21 第一節 個案公司簡介.....................................21 第二節 會員卡性質及樣本結構..............................23 第三節 關鍵指標名詞解釋.................................25 第四章 數據分析與結果...................................27 第一節 會員卡人數與GA人數...............................27 第二節 會員卡性別與GA性別對比............................32 第三節 會員卡年齡與GA年齡對比............................39 第四節 Google Analytics其他數據分析.....................44 第五節 分析結果........................................68 第五章 結論與建議......................................69 第一節 研究結論與建議...................................69 第二節 研究限制與未來研究建議............................74 參考文獻..............................................75 中文部分..............................................75 英文部分..............................................77 圖 目 錄 圖1-1 研究流程........................................9 圖4-1-1 2015年7月-2016年4月22日顧客總攬報表.............30 圖4-1-2 2016年3月24日-2016年4月22日顧客總攬報表..........30 圖4-1-3 新舊訪客報表...................................31 圖4-2-1 台灣餐飲產業成長...............................36 圖4-2-2 2016年3月24日-4月22日顧客性別報表...............37 圖4-2-3 2016年3月24日-4月22日以性別為次要維度新舊訪客報表….38 圖4-3-1 2016年3月24日-4月22日顧客年齡報表................41 圖4-3-2 2016年3月24日-4月22日以性別為次要維度顧客年齡報表….42 圖4-4-1 目標對象 行動..................................67 表 目 錄 表1-1 百貨公司TOP 10 排名.............................2 表2-1 GA所提供的三種API功能...........................13 表2-2 cookies 來源..................................16 表2-3 七種GA所使用的cookies......................... 18 表3-1-1 2009年-2015年會員點數集點卡持卡人數..............24 表4-1-1 2009年-2015年聯名卡及會員點數集點卡持卡人數.......28 表4-1-2 2009年-2015年會員點數集點卡消費金額人數...........29 表4-2-1 2009年-2015年會員點數集點卡消費性別人數統計........33 表4-2-2 2009年-2015年會員點數集點卡消費人數-性別(當年度對比.35 表4-3-1 2011年-2015年會員點數集點卡消費人數-年齡別…….......39 表4-3-2 2013年8月個案公司進行919份來店問卷調查結果……………....40 表4-3-3 個案公司集點卡消費年齡與GA年齡分布.................44 表4-4-1 興趣相似類別...................................46 表4-4-2 興趣相似類別【Travel Buffs】....................47 表4-4-3 以性別為次要維度 興趣相似類別【Travel Buffs】..... 48 表4-4-4 興趣相似類別【Movie Lovers】....................49 表4-4-5 以性別為次要維度興趣相似類別【Movie Lovers】.......50 表4-4-6 興趣相似類別【News Junkies & Avid Readers/Entertainment & Celebrity News Junkies】......51 表4-4-7 以性別為次要維度興趣相似類別【News Junkies & Avid Readers/Entertainment & Celebrity NewsJunkies】.........................................52 表4-4-8 興趣相似類別【Foodies】.........................53 表4-4-9 以性別為次要維度興趣相似類別【Foodies】............54 表4-4-10 興趣相似類別【TV Lovers】.......................55 表4-4-11 以性別為次要維度興趣相似類別【TV Lovers】..........56 表4-4-12興趣相似類別【Shoppers/Shopaholics】.............57 表4-4-13以性別為次要維度興趣相似類別【Shoppers/Shopaholics】58 表4-4-14有意消費者區隔前十類..............................59 表4-4-15有意消費者區隔【Travel/Hotels & Accommodations】.60 表4-4-16以性別為次要維度有意消費者區隔【Travel/Hotels & Accommodations】..............................61 表4-4-17有意消費者區隔【Financial Services/Investment Services】....................................62 表4-4-18以性別為次要維度有意消費者區隔【Financial Services/Investment Services】................63 表4-4-19 有意消費者區隔【Beauty Products & Services】....64 表4-4-20以性別為次要維度 有意消費者區隔【Beauty Products & Services】....................................65 表4-4-21 目標對象 行動總覽............................ ..66

    一、中文

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