資料倉儲與資料探勘技術在顧客關係行銷之應用－以國內服務業為例 ·...

1

資料倉儲與資料探勘技術在顧客關係行銷之應用－以國內服務業為例謝效昭趙景明

壹、研究動機與目的

隨著消費市場需求型態的轉變與資訊技術的快速發展，資料庫行銷（database

marketing）的觀念在近年來受到企業廣泛的注意（Petrison, Blattbery, & Wang 1993；

Palmquist & Ketola 1999）。尤其是電子商務的興起，電子化顧客關係管理（electronic

customer relationship management）的議題也在 1999年開始被熱烈探討，各產業中的

領導企業都積極探索相關知識，並傾力投入開發建置資訊系統，以防在廿一世紀失

去競爭地位（吳欣穎民 88）。

資料庫行銷與電子化顧客關係管理都是針對顧客提供一對一的互動關係行銷、

提供個人化與多樣化的服務、建立顧客忠誠與長期的顧客關係，進而提升企業的競

爭優勢（Duboff 1992；Peppers, Rogers, & Dorf 1999）。目前國內外運用資料庫行銷與

電子化顧客關係管理的企業不少，其中超過半數是服務業，尤其是航空公司、銀行、

保險公司、廣告公司等。主要的原因是開發一個新顧客所需投入的金錢與時間成本

高於維繫原有顧客的成本，因此顧客關係的維持是服務業行銷中相當重要的一環。

尤其是銀行、保險公司、航空公司等，因為擁有的顧客資訊較為豐富，因此更容易

發展顧客資料庫（曾泓瑜民 84；張瑞玲民 84；經濟部商業司民 89）。

雖然有關資料庫行銷與電子化顧客關係管理的研究已有許多，然而在相關模式

的建構上，由於實務上的應用時間尚短的情況下，至今尚無一明確定義。此外，資

料倉儲（data warehousing）及資料探勘（data mining）是近幾年來非常熱門的新話題，

然而這些關於資料倉儲與資料探勘的研究絕大多數都是關於資料倉儲與資料探勘的

技術本身的研究，對於整合資料倉儲與資料探勘於資料庫行銷與電子化顧客關係管

理的應用模式，在企業沒有明確的定論下，至今也沒有明確的模式建構出來，對於

技術上如何應用資料倉儲與資料探勘於顧客關係行銷也沒有深入的探討。

有鑑於在學術研究上，現有以資料倉儲與資料探勘為議題的研究，大多是專注

於技術本身的研究，不重視企業實際的應用狀況；或是從管理的觀點探討應用資料

倉儲與資料探勘於顧客關係行銷之優缺點及可行性，忽略了開發資訊系統的過程及

PDF created with pdfFactory trial version www.pdffactory.com

http://www.pdffactory.com

2

所需之技術。因此，本研究擬從技術層面與應用層面的雙重角度來進行探討，研究

應用資料倉儲與資料探勘於顧客關係行銷的技術與方法，並作為後續實際開發應用

資料倉儲與資料探勘之行銷資訊系統之參考。

本研究的研究目的為：

一、瞭解國內服務業在顧客關係行銷上應用資料倉儲與資料探勘的現況。

二、分析企業在顧客關係行銷上導入資料倉儲與資料探勘的影響因素。

三、分析企業應用資料倉儲與資料探勘於顧客關係行銷的資訊內涵。

四、分析企業在顧客關係行銷上應用資料倉儲與資料探勘技術的關鍵成功因素。

五、分析企業應用資料倉庫與資料探勘技術於顧客關係行銷上，對顧客關係之影響。

貳、文獻探討

Inmon(1996)認為企業常混淆資料倉儲與資料探勘技術，不知如何分辨。其實，

資料倉儲是一種用來支援決策制訂的資料庫，它是將許多不同來源的資料整合而成

的一個完整且一致的資料庫（Devlin 1997）；Kimball (1998)認為資料倉儲不僅是一個

資料庫，而且具有四項特性：(1)資料倉儲系統所解決的問題是主題導向而非交易導

向；(2)資料倉儲系統是一個整合性系統；(3)資料倉儲系統儲存的資料不可更改；(4)

資料倉儲系統具有長時間變化性的特質。而資料探勘是運用複雜的搜尋技巧及演算

法從資料倉儲中挖掘出不明顯的、之前未知的、且有潛在價值的資訊，因此資料探

勘最好是有平行處理的能力及多重開採技術，如：發掘關聯性、決策樹模型與預測、

根據屬性類似性來歸類資料的叢集、發掘相間序列等（Adriaans & Zantinge 1996）。

因此，由兩者在本質與過程的差異，可知必須先建立完成乾淨的（無錯誤、有效的

資料）、完整的、整合的資料倉儲，才能有效率的進行資料探勘技術（劉慧瑜民

88）。

近幾年來關於資料倉儲與資料探勘的研究相當的多，不過絕大多數都是關於資

料倉儲與資料探勘的技術本身的研究，例如：Piatetsky-Dhapiro & Frawley (1991)和

Fayyad, Piatesky-Shapiro,Smyth, & Uthurusamy (1996)等學者界定資料倉儲是由清除資

料、資料整合、資料選擇、資料轉換四個過程完成，而資料探勘則是整合了資料提

取、樣式評估、知識呈現三個過程；Agrawal, Mehta, Shafer, Srikant, Arning, & Bollinger

(1996)和 Chen, Han, & Yu (1996)等多學者則把資料探勘的任務分為描述性資料探勘



3

和預測性資料探勘兩大類，並且資料探勘系統至少提供的功能包括類別描述、關聯、

分類、預測及集群；Do, Drew, Wei, Jumani, & Rossum（1998）提出在發展規模非常大

的資料倉儲時會遇到的四個問題：回復處理、漸進式更新維護、綱要設計與查詢最

佳化之成本模型、以及資料定義與管理，並提出解決方法。

應用資料倉儲與資料探勘於資料庫行銷與電子化顧客關係管理在這兩、三年內

開始受到相當的重視，例如：Cameron（1998）認為企業若要創造顧客價值，除了發

展資料倉儲（資料倉儲只是提供資料的必要條件）之外，關鍵成功因素在於資料庫

行銷系統與應用的發展；Hedgcock（1998）認為整合資料倉儲和資料庫行銷的整合

型行銷資訊系統在未來的兩、三年將因能夠提升公司的競爭優勢而大行其道，能提

升公司的競爭優勢，但企業在設置此整合型行銷資訊系統時應注意所選擇的工具和

應用程式，同時最好能先建立資料庫行銷的資料市集（data mart），再建構含概整體

企業的資料倉儲，才能對顧客進行一對一的行銷活動；許中川與郭興恩（民 87）認

為企業可以利用資料倉儲結合領域知識，使用線上分析處理與資料探勘的技術，從

資料庫中發掘出會員的消費特徵與產品的銷售特徵，並進行趨勢比較與分析，找出

對企業有用的資訊，以支援決策分析；鍾孟宇（民 87）發現目前企業為因應競爭與

便民，提升企業競爭力，所需要的是整合性和彙總性的資訊，所以企業需要存在兩

種不同的資訊環境，一個是線上交易處理環境，另一個是線上分析處理環境，線上

交易處理系統可以幫助企業日常業務的順利推動，支援業務自動化的進行，而線上

分析處理系統可以支援管理者做決策。企業如果能同時擁有這兩種資訊環境，則可

以提昇企業的競爭力；Cohen & Bloom（1999）認為建立資料庫行銷最重要的是要從

顧客資料庫中獲得資料進行分析，而解決之道即是資料倉儲（集中儲存顧客資料），

然後發展適當的決策支援工具進行資料分析；Palmquist & Ketola（1999）認為資料庫

行銷已成為策略性的行銷工具，因為資料庫行銷系統能夠將顧客資料庫中未使用的

資料轉換成重要的知識，例如在市場區隔上應用最新的趨勢就是資料探勘，資料探

勘的基本理念是假設顧客過去的消費行為可作為未來採購意願的指標，因此，藉由

行銷資訊系統從企業的資料倉儲中收集大量的顧客資訊，便可分析確認顧客需求，

而掌握特定目標市場；Whitehead（1999）針對電傳產業進行研究，發現建立顧客忠

誠必須先建立長期的顧客關係，而維繫顧客關係的方法即是要建立資料倉儲，因為

資料倉儲能夠分析顧客的使用趨勢、開發新市場機會、減少行銷費用。這些文獻是



4

從管理的觀點來探討應用資料倉儲與資料探勘於資料庫行銷的優缺點及可行性，並

未探討在技術上如何應用資料倉儲與資料探勘於資料庫行銷；陳文華（民 88）認為

顧客關係管理的首要步驟就是建置一個顧客資料倉儲，運用大量平行處理技術，將

來自不同系統來源的營運資料作適當的組合彙總分析，以提供正確的行銷決策分

析，而資料倉儲在顧客關係管理的應用為贏得新顧客、鞏固現有顧客及增加顧客的

利潤貢獻度；至於資料探勘可分析來自資料倉儲內所收集的顧客行為資料，找出消

費者行為模式，並且利用這些模式進行區隔市場之行銷（Cooley, Mobasher, &

Srivastava 1997）；張維揚（民 89）結合主管資訊系統與資料倉儲環境，實際開發出

建構於資料倉儲環境上的零售連鎖業主管資訊系統雛型供連鎖零售業者使用，整理

出資料倉儲與主管資訊系統建構開發時應考量與注意事項。

參、研究方法

有關本研究主題相關的研究，在國內外均屬於先期的研究，目前仍缺乏堅強理

論模式供實證分析依據，因此本研究以探索性的文獻探討和個案研究，針對研究目

的進行探討，發展出研究架構，並推導出相關的研究命題，以提供後續實際開發應

用資料倉儲與資料探勘之行銷資訊系統參考。

一、研究架構

根據文獻探討中資料倉儲、資料探勷、及應用在關係行銷上的瞭解，本研究推

導出企業在顧客關係行銷上導入資料倉儲與資料探勘技術的影響因素、企業應用資

料倉儲與資料探勘於行銷資訊系統的內涵、企業發展資料倉儲與資料探勘的關鍵成

功因素、以及企業整合資料倉儲與資料探勘技術於行銷資訊系統對顧客關係的影響

（圖一）。

----------------------------

插入圖一

----------------------------

架構各變數與關描述如下：應用資料倉儲與資料採勘技術於顧客關係行銷，對

企業而言是一種創新技術的導入，因此本研究以 Gatignon & Robertson(1989)的創新技

術引進模式，由創新技術因素、環境因素、組織因素三方面分析是否會影響企業導

入創新技術；另外，企業導入資料倉儲與資料探勘於顧客關係行銷後，應顧客關係



5

管理的需要及資訊科技發展的趨勢，所建構的資訊內涵，以及發展的關鍵成功因素；

最後，企業應用資料倉庫與資料探勘技術於顧客關係行銷上，對顧客關係層次之影

響。

二、研究設計

本研究之所以以探索性的文獻探討和個案研究為研究方法，是因為本研究的研

究主題，在目前仍屬先期的研究，誠如 Bonoma（1985）和 Yin（1989）認為個案研

究較適合運用在對問題仍屬探索性階段，尚未有許多前人研究可循的情況下；Davis

& Cosenza（1985）認為個案研究最適合運用在研究變數關係不清楚、過去研究知識

有限、及研究問題仍在探索中的情形。此外，本研究將以多個個案同時進行結構化

的集中比較，是因為單一個案的一般化能力有限，若同時以多個個案進行研究，可

從不同個案的比較中獲致相同結論（Weill & Oslon 1989）。

本研究的研究對象選取原則，是以在顧客關係行銷上應用資料倉儲與資料探勘

技術的企業為考慮對象，為控制產業差異所可能帶差異，本研究選擇了多個不同的

產業進行研究，至於在研究產業與個案公司的選擇上，本研究與相關領域學者和實

務專家商討後，本研究分別選取服務業中的 A 證券公司、B 銀行、C 保險公司、D

航空公司、E 百貨公司、F量販店和 G資訊服務公司做深入的訪談。至於每一個案

公司內接受深度訪問的受訪人員，則是以行銷部門的主管和資訊部門的主管為主，

此外，訪問對象不以一人一次為限，多人多次的訪問有助於本研究蒐集資料的完整

和正確，尤其當訪問對象無法提供足夠的資訊時，本研究會進一步要求受訪對象推

薦另一適當的人選以提供足夠的資訊。

肆、個案分析與命題建構

以下將針對本文研究的七個個案，分析企業在顧客關係行銷上導入資料倉儲與

資料探勘技術的影響因素、企業應用資料倉儲與資料探勘於行銷資訊系統的內涵、

企業發展資料倉儲與資料探勘的關鍵成功因素、以及企業整合資料倉儲與資料探勘

技術於行銷資訊系統對顧客關係的影響。然後嘗試依據研究架構，經由文獻探討與

個案分析結果，建構出較具一般性的命題。

(一) 分析企業在顧客關係行銷上導入資料倉儲與資料探勘技術的影響因素



6

資料倉儲與資料探勘對於企業而言，是一種創新技術，因此本研究將以創新決

策程序模式為理論基礎，探討企業導入創新資訊技術的影響因素。Rogers（1995）

的創新擴散理論和 Gatignon & Robertson（1989）的創新技術導入模式是最具代表性

的創新決策程序模式，在 Rogers（1995）的創新擴散理論中，影響創新導入程度的

五項因素為：創新的認知屬性、創新決策的型態、傳播管道、社會系統的本質、及

改變原動力的推廣努力程度；Gatignon & Robertson（1989）則將研究固定於一特定時

點，改採時間橫斷面之研究方法進行探討，結果發現影響企業導入創新技術的因素

有四點：導入創新技術企業所處的產業競爭環境因素、提供創新技術企業所處的產

業競爭環境因素、導入創新技術企業的組織與工作特性、導入決策者資訊處理的特

性。Rogers的創新擴散模式與 Gatignon & Robertson所建立的創新技術導入模式最大

的不同點在於：前者是研究長時間傳播程序的模式，屬於縱斷面的研究，而後者則

為一時間點的導入決策模式，屬於橫斷面的研究，採討企業導入和拒絕導入創新技

術的行為。

本研究就七個個案公司在顧客關係行銷上導入資料倉儲與資料探勘技術的影

響因素進行分析（參考表一），歸納出四個主要影響因素：創新技術因素、環境因素、

組織因素、交易關係因素。其中創新技術因素又可分為企業知覺利益（包括行銷成

本的降低、促銷命中率的提高、服務水準的提高、顧客回應率的提高、資訊共享、

價值分享）、企業知覺風險（包括資訊技術投入成本的估算、資訊技術的不成熟度、

資訊技術的不穩定性）、及企業知覺技術相容性（包括與原資訊系統的相容性、資料

庫整合的程度、與原作業與管理程序的相容性）；環境因素包括產業內的競爭程度、

來自同業應用相關資訊技術的壓力、及環境變化的程度；組織因素包括組織規模、

組織資源、高階主管的支持度、及組織對創新技術的接受度；交易關係因素包括與

顧客交易的頻率、顧客的集中性、及與顧客交易旳長久性。

----------------------------

插入表一

----------------------------

本研究以 Gatignon及 Robertson（1989）的創新技術導入模式為分析架構，綜合

國內、外相關文獻，以及個案分析的結果，推導出以下四個主要命題及細分的子命

題：



7

命題 1：創新技術因素會影響企業在顧客關係行銷上導入或不導入資料倉儲與資料

探勘技術。

命題 1.1：企業知覺利益愈高，愈傾向在顧客關係行銷上導入資料倉儲與資料探勘

技術，。

命題 1.2：企業知覺風險愈低，愈傾向在顧客關係行銷上導入資料倉儲與資料探勘

技術。

命題 1.3：企業知覺技術相容性愈高，愈傾向在顧客關係行銷上導入資料倉儲與資

料探勘技術。

命題 2：環境因素會影響在顧客關係行銷上導入或不導入資料倉儲與資料探勘技術。

命題 2.1：環境變化愈大，企業愈傾向在顧客關係行銷上導入資料倉儲與資料探勘

技術。

命題 2.2：競爭性愈高，企業愈傾向在顧客關係行銷上導入資料倉儲與資料探勘技

術。

命題 2.3：競爭企業在顧客關係行銷上導入資料倉儲與資料探勘技術者愈多，企業

愈傾向在顧客關係行銷上導入資料倉儲與資料探勘技術。

命題 3：組織因素會影響在顧客關係行銷上導入或不導入資料倉儲與資料探勘技術。

命題 3.1：組織規模愈大，企業愈傾向在顧客關係行銷上導入資料倉儲與資料探勘

技術。

命題 3.2：組織資源愈多，企業愈傾向在顧客關係行銷上導入資料倉儲與資料探勘

技術。

命題 3.3：高階管理者支持度愈高，企業愈傾向在顧客關係行銷上導入資料倉儲與

資料探勘技術。

命題 3.4：組織對創新技術的接度性愈高，企業愈傾向在顧客關係行銷上導入資料

倉儲與資料探勘技術。

命題 4：交易關係因素會影響在顧客關係行銷上導入或不導入資料倉儲與資料探勘

技術。

命題 4.1：企業與顧客交易關係愈頻繁，企業愈傾向在顧客關係行銷上導入資料倉

儲與資料探勘技術。

命題 4.2：企業與顧客交易關係愈集中，企業愈傾向在顧客關係行銷上導入資料倉



8


命題 4.3：企業與顧客交易關係愈長久，企業愈傾向在顧客關係行銷上導入資料倉


(二) 分析企業應用資料倉儲與資料探勘於行銷資訊系統的內涵

Piatetsky-Dhapiro & Frawley (1991)和 Fayyad, Piatesky-Shapiro,Smyth, & Uthurusamy

(1996)等學者界定資料倉儲是由清除資料、資料整合、資料選擇、資料轉換四個過

程完成，而資料探勘則是整合了資料提取、樣式評估、知識呈現三個過程，因此資

料倉儲中應該具有整合的資料、詳細的資料、彙總的資料、歷史的資料和解釋資料

的資料（Metadata），而資料探勘則以多次元縮減、轉換或編碼的方法，從龐大的資

料庫中將資料減少與數量化，再以分類規則、決策樹、統計回歸、群集方法、線性

分析等演算法尋找有用且有興趣的特徵或資料，最後以報告方法或圖形工具，供管

理者決策之用（蔡永桓民 89）。

本研究分析個案公司應用資料倉儲與資料探勘於行銷資訊系統的內涵如表

二。本研究綜合相關文獻及個案分析結果，推導出以下兩個命題：

命題 5：資料倉儲著重於資料的蒐集、儲存與整理，資料探勘著重於資料應用。

命題 6：資料倉儲在資料的蒐集、儲存與整理愈完整且一致，愈有利於資料探勘的

資料應用。

----------------------------

插入表二

----------------------------

(三) 分析企業發展資料倉儲與資料探勘的關鍵成功因素

對於企業推動與發展資料倉儲與資料探勘的關鍵成功因素，本文檢視相關文獻

後發現，大部分學者的看法分歧不大，一般而言，企業的技術能力與資料庫中儲存

的資料兩項因素是學者們都認同的，例如：荒川圭基（1991）認為電腦與資料庫儲

存的顧客屬性及購買歷史等資料是企業推動資料庫行銷的必要條件；Blattberg &

Deighton（1991）認為欲實施顧客關係行銷，基本上必須先建立一個好的行銷資料

庫來支援行銷，而所謂好的資料庫是指專為行銷目的設立，並且應該是區分潛在顧



9

客與高忠誠度顧客的資料庫；黃思明（民 83）認為企業進行資料庫行銷，首要條件

是需建立行銷資料庫與行銷資訊系統；Jackson & Wang（1994）則認為企業在執行

資料庫行銷時必須具備行銷、科技、統計、及資料管理的能力。也有部分學者認為

企業相關的因素，也是影響企業推動與發展資料庫行銷的因素之一，例如：Shaw &

Stone（1990）認為企業推動資料庫行銷，應同時考慮技術和企業兩層面的因素；劉

穎壽（民 83）認為企業資訊化及系統整合程度、組織特質、行銷組合等三項因素，

會影響企業建立顧客資料庫的相關決策及顧客資料庫在行銷上各種應用方式；張瑞

玲（民 84）則發現銀行在推動顧客關係行銷時，與顧客間的關係發展會受組織特質、

顧客資訊的整合程度、提全面金融產品與服務的能力等三項因素的影響。

本研究分析了個案公司在顧客關係行銷上應用資料倉儲與資料探勘技術的關

鍵成功因素（表三），發現：A證券公司、B銀行、C保險公司、和 G資訊服務公司

都認為資料倉儲與資料探勘技術在顧客關係行銷上要能發揮其效能，必須同時具備

與顧客互動的技術、資訊技術和差異化的行銷技術，因而整合這三項技術是關鍵成

功因素之一。資料整合則是七個公司共同認為重要的成功因素，例如：B 銀行原有

資料系統是依照業務為基礎所設計的，而不是以單一顧客為基礎，結果在應用資料

倉儲與資料探勘技術時，因資料無法有效統合而難以有效利用所有可得的有用資

訊；E 百貨公司的資訊系統在分析時，只能對所屬業務範圍資料分析，致使資訊系

統的運作範圍過於狹小，而無法獲得充分資料進行分析；A 證券公司對以往顧客交

易的資料較為缺乏，因而難以持續追蹤、預測顧客行為、建立顧客交易模式；資訊

分析能力則是當資料倉儲技術將不同來源的資料整合為一致的資料後，利用資料探

勘技術產生資訊價值的程度，本研究所分析的七個個案公司都認為，如果資訊分析

能力不足，應用的效果無法顯示，則資料倉儲就失去所在的價值。本研究根據個案

分析結果，整理了三項重大影響企業在顧客關係行銷上推展資料倉儲與資料探勘的

成功關鍵因素：技術整合程度、資訊整合程度、及組織支援與配合程度。其中資訊

技術整合是指互動技術、行銷技術與資訊技術的整合；資訊整合程度是指資料有效

的統合、資料涵蓋範圍、資料完整性、及資訊分析的能力；組織支援與配合程度是

指高階主管的支持與參與、員工的再教育與訓練。

----------------------------

插入表三



10

----------------------------

根據以上的分析結果，本研究推導出以下三個命題：

命題 7：企業在資訊技術整合程度愈高，則在顧客關係行銷上發展資料倉儲與資料

探勘技術的成功機會愈高。

命題 8：企業在顧客資料整合程度愈高，則在顧客關係行銷上發展資料倉儲與資料

探勘技術的成功機會愈高。

命題 9：企業在組織支援與配合程度愈高，則在顧客關係行銷上發展資料倉儲與資

料探勘技術的成功機會愈高。

(四) 分析業整合資料倉儲與資料探勘技術於行銷資訊系統對顧客關係的影響

與顧客關係的發展次上，本研究是以 Berry & Parasuraman (1991)所提出的關係

行銷三種層次進行分析：第一層次是財務結合類型，透過財務（如價格策略）來誘

使顧客經常購買與留住顧客；第二層次是財務與社交的結合類型，除了透過財務誘

因外，企業與顧客之間也發展社交的結合以提昇彼此的關係品質；第三層次是財務、

社交與結構的結合類型，除了財務和社交的結合外，企業進一步以提供有價值的服

務，提高顧客轉換成本的結構方式，來鞏固顧客長期且穩定的關係。

本研究就七個個案公司與顧客關係的發展層次分析（表四），發現七家公司在

應用資料倉儲與資料探勘技術於顧客關係行銷後，都提昇了與顧客關係的層次。A

證券公司、B 銀行、C 保險公司、D 航空公司、E 百貨公司和 F 量販店與顧客關係

的層次屬於財務與社交的結合層次，六家公司是透過個人化的服務方式與顧客建立

社會性的結合，例如：A 證券公司對顧客除了提供一般化的服務如股價查詢、公司

基本面資訊、公司技術面資訊、產業／公司研究報告、財經新聞之外，還針對個別

顧客提供個人化的投資理財分析，如股票篩選、自選股分析、個人持有股票分析等；

B銀行提出的個人理財計畫和 C保險公司提出的家庭終身保險計畫，即是由顧客資

料中不斷探勘出個別顧客的需求，而發展出顧客化的產品與服務，建立與顧客終身

相依的關係；D 航空公司、E 百貨公司和 F量販店三家公司以加入會員、辦理貴賓

卡、認同卡等方式先蒐集顧客基本資料，對於顧客經常購買，給予優惠或折扣等財

務誘因，並儲存每次消費資料，以進一步分析顧客類型與偏好，並提供不同行銷資

訊給不同類型與偏好的顧客，另外，還以贈品或感謝、祝賀等方式向顧客表達友誼，



11

提昇關係品質。G 資訊服務公司屬於財務、社交與結構的結合層次，G 公司主要是

運用資訊技術與顧客結構上的結合，提供有價值而不易被競爭者模仿的服務，提高

顧客的轉換成本而留住顧客，例如： G資訊服務公司則以跨組織資訊系統與顧客之

間進行連線交易，提供顧客銷貨查詢、存貨管理、及顧客服務等多項服務。

----------------------------

插入表四

----------------------------

本研究綜合文獻與個案分析的結果，推導出以下命題：

命題 10：企業在顧客關係行銷上應用資料倉儲與資料探勘技術，有助於提昇顧客關

係層次。

命題 11：企業在顧客關係行銷上應用資料倉儲與資料探勘技術，使顧客關係層次超

越以財務結合層次，而與顧客長期且穩定的關係。

伍、結論與建議

本研究以國內服務業為例，分析了企業在顧客關係行銷上導入資料倉儲與資料

探勘技術的影響因素、企業應用資料倉儲與資料探勘於行銷資訊系統的內涵、企業

發展資料倉儲與資料探勘的關鍵成功因素、以及企業整合資料倉儲與資料探勘技術

於行銷資訊系統對顧客關係的影響，而建立了一個適合國內企業的觀念架構，架構

中描述了企業在顧客關係行銷上導入資料倉儲與資料探勘技術的影響因素為創新技

術因素、環境因素、組織因素、交易關係因素；企業應用資料倉儲與資料探勘於行

銷資訊系統的內涵包括資料蒐集、儲存、整理與應用，並且資料倉儲在資料的蒐集、

儲存與整理愈完整且一致，愈有利於資料探勘的資料應用；企業發展資料倉儲與資

料探勘的關鍵成功因素則為技術整合程度、資訊整合程度、及組織支援與配合程度；

最後，企業整合資料倉儲與資料探勘技術於行銷資訊系統有助於提昇企業與顧客關

係的層次。本研究所提出的論點，由於是針對國內環境發展的架構與命題，所以應

後續實際開發應用資料倉儲與資料探勘之行銷資訊系統參考，以及提供國內企業在

顧客關係行銷上導入與應用資料倉儲與資料探勘技術時，作為規範性的參考。

參考文獻



12

1. 吳欣穎（民 88），企業導入顧客關係管理之研究，國立台北大學企業管理學系碩

士論文。

2. 許中川、郭興恩（民 87），「會員消費特徵與產品銷售特徵分析」，國際資訊管理

研究暨實務研討會論文集，中華民國資訊管理學會。

3. 荒川圭基（民 80），行銷管理電腦化之戰略與戰術，吳國禎譯，台北：經濟部

國際貿易局。

4. 陳文華（民 88），「應用資料倉儲系統建立 CRM」，資訊與電腦，5月，122~127

頁。

5. 黃思明（民 83），「資料庫行銷及其應用」，第一屆直銷學術研討會集，直銷協

會主辦。

6. 張維揚（民 89），建構以資料倉儲為技術之主管資訊雛形系統－以連鎖零售業為

例，淡江大學資訊管理學系碩士論文。

7. 張瑞玲（民 84），商業銀行零售金融關係行銷之研究，國立政治大學企業管理研

究所碩士論文。

8. 曾泓瑜（民 84），資料庫導向之航空業行銷策略，國立交通大學資訊管理研究所

碩士論文。

9. 經濟部商業司（民 89），「1999年度台灣『顧客關係管理』運用現狀調查報告」，

電子商務導航，第二卷，第 13期，http://www.ec.org.tw。

10. 劉慧瑜（民 88），資料提煉技術在虛擬商店之應用，國立中興大學應用數學系碩

士論文。

11. 劉穎壽（民 83），資料庫行銷：顧客資料庫的建立及其應用之研究，國立政治大

學企業管理研究所碩士論文。

12. 蔡永桓（民 89），應用資料挖掘技術研究銀行顧客消費行為，靜宜大學資訊管理

系碩士論文。

13. 鍾孟宇（民 87），企業建立資料倉儲架構之研究，國立中央大學資訊管理研究所

碩士論文。

14. Adriaans, P. & D. Zantinge (1996), Data Mining, Reading, Boston, MA:

Addison-Wesley.

15. Agrawal, R., M. Mehta, J. Shafer, R. Srikant, A. Arning, & T. Bollinger (1996), "The


http://www.ec.org.tw


13

Quest Data Mining System, " Proceedings of the 2nd International Conference on

Knowledge Discovery in Databases and Data Mining, Portland, Oregon, Aug., pp.

244-249.

16. .Blattberg, R. C. & J. Deighton (1991), “Interactive Marketing: Exploiting the Age of

Addressability,” Sloan Management Review, Fall, pp. 5-14.

17. Berry, L. L. & A. Parasuraman (1991), Marketing Services - Competing Through Quality,

New York, NY: The Free Press.

18. Bonoma, T.V. (1985), "Case Research in Marketing: Opportunities, Problem, and

a Process," Journal of Marketing Research, Vol. 22, No. 2, May, pp. 199-208.

19. Cameron, D. (1998), “Do You Really Need a Data Warehouse?” Direct Marketing, Vol.

61, No. 2, pp. 43-45.

20. Chen, M. S., J. Han, & P. S. Yu (1996), "Data Mining: An Overview from a Database

Perspective," IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, pp. 866-883.

21. Cohen, E. & M. Bloom (1999), “Building a Data Warehouse,” Target Marketing, Vol. 22,

No. 7, pp. 32-32.

22. Cooley, R., Mobasher, B., & Srivastava, J., "Web Mining: Information and Pattern

Discovery on the \World Wide Web," Tools with Artificial Intelligence, pp. 558-567.

23. Davis, Duane & Robert M. Cosenza (1985), Business Research for Decision

Making, Boston, MA: Kent Publishing Company.

24. Devlin, B. (1997), Data Warehousing: from Architecture to Implementation, Reading,

Massachusetts: Addison-Wesley.

25. Do, L., P. Drew, J. Wei, V. Jumani, & D. Van Rossum (1998), “Issues in Developing

Very Large Data Warehouses,” in Proceedings of 24th International Conference on

Very-Large Databases, New York, N.Y., USA, pp. 633-636.

26. Duboff, R.S. (1992), “Marketing to Maximize Profitability,” Journal of Business Strategy,

Vol. 13, No. 6, pp.10-13.

27. Fayyad, U. M., G. Piatesky-Shapiro, P. Smyth, & R. Uthurusamy (1996), Advances in

Knowledge Discovery and Data Mining, Boston, MA: AAAI/MIT Press

28. Gatigon H. & T. S. Robertson (1989), "Technology Diffusion: An Empirical Test of



14

Competitive Effects," Journal of Marketing, Vol. 53, pp. 35-49.

29. Hedgcock, R. (1998), “Automating the Marketing Environment & Transforming Data

into Insight: The Data Warehouse and Database Marketing Datamart,” Direct Marketing,

Vol. 60, No. 10, pp. 56-58.

30. Inmon, W. H. (1996), "The Data Warehouse and Data Mining," Communications of the

ACM, Vol. 39, pp. 49-50.

31. Jackson, R. & P. Wang (1994), Strategic Database Marketing, IL: NTC Business

Book.

32. Palmquist, J. & L. Ketola (1999), “Turning Data into Knowledge,” Marketing Research,

Vol. 11, No. 2, pp. 28-32.

33. Peppers, Don, Martha Roggers, & Bob Dorf, "Is Your Company Ready for One-to-One

Marketing?" Harvard Business Review, Vol. 77, No. 1, pp. 151-160.

34. Petrison, L. A., R. C. Blattbery, & P. Wang (1993), “Database Marketing: Past, Present

and Future,” Journal of Interactive Marketing, Vol. 11, No. 3, pp. 109-125.

35. Piatesky-Shapiro, G. & W. J. Frawley (1991), Knowledge Discovery in Databases,

Boston, MA: AAAI/MIT Press.

36. Rogers, E. M. (1995), Diffusion of Innovations, 4th ed., New York, NY: The Free Press.

37. Shaw, . M. & M. Stone (1990), Database Marketing: Strategy and Implementation, New

York, NY: John Wiley and Sons.

38. Weill, P. & M. H. Olson (1989), "Managing Investment in Information Technology: Mini

Case Examples and Implica tions," MIS Quarterly, Mar., pp. 3-17.

39. Whitehead, D. (1999), “Data Warehousing: Winning the Loyalty Game,”

Telecommunications, Vol. 33, No.8, pp.68-74.

40. Yin, R. (1981), Case Study Research: Design and Methods, Newburry, CA: Sage

Publications.



15

影響因素

創新技術因素環境因素組織因素交易關係因素

導入決策

導入拒絕導入

建構

資料倉儲↓

資料探勘

顧客關係層次

關鍵成功因素

圖一研究架構



16

表一個案公司在顧客關係行銷上導入資料倉儲與資料探勘技術的影響因素個案公司創新技術因素環境因素組織因素交易關係因素

A證券公司 1. 可以降低成本 2. 可以提高顧客回應率

3. 可以分享價值 4. 資訊技術投入成本不易估算

5. 目前朿關資訊尚不穩定

1. 產業內競爭激烈

2. 來自同業應用資訊科技的壓力

3. 環境不確定性高

1. 組織規模大 2. 組織內資訊資源充足

1. 與顧客交易頻繁

2. 與顧客交易集中

3. 與顧客交易長久

B銀行 1. 可以提高促銷命中率

2. 可以共享資訊 3. 資訊技術投入成本不易估算

4. 與原資訊系統的相容性

5. 目前資料庫整合的程度


2. 來自同業應用資訊科技的壓力

1. 組織內資訊資源充足

2. 高階主管支持度高

3. 組織對創新技術的接受度高



C保險公司 1. 可以提高服務水準


來自同業應用資訊科技的壓力



與顧客交易長久

D航空公司 1. 可以降低成本 2. 可以提高促銷命中率

3. 資訊技術投入成本不易估算

4. 與原來行銷作業與管理程序的相容性

產業內競爭激烈 1. 組織內資訊資源充足

2. 高階主管支持度高




E百貨公司 1. 可以降低成本 2. 可以提高促銷命中率

3. 可以提高服務水準




1. 組織規模大 2. 高階主管支持度高

與顧客交易頻繁

F量販店 1. 可以降低成本 2. 可以提高促銷命中率

3. 資訊技術投入成本不易估算


1. 組織規栚大 2. 資金充足 3. 組織對創新技術的接受度高



G資訊公司 1. 可以共享資訊 2. 可以分享價值 3. 目前相關資訊技術不成熟

4. 目前資料庫整合的程度










17

表二個案公司應用資料倉儲與資料探勘於行銷資訊系統的內涵個案公司資料倉儲（資料蒐集與儲存、資料整理）資料探勘（資料應用）

A證券公司 1. 資料整合（整合公司內所有資料庫、外部資料）

2. 資料選擇與資料清除（顧客資料、交易資料、市場行情資料、產業資料、專家意見）

1. 資料提取與樣式評估（RFM分析、顧客類型分析、顧客交易預測）

2. 知識呈現（查詢系統、決策支援系統、策略資訊系統）

B銀行 1. 資料整合（整合公司內所有業務之資料庫）

2. 資料清除、選擇與轉換（現有顧客與潛在顧客資料、交易資料、促銷資料、顧客服務與訴怨資料）

1. 資料提取與樣式評估（RFM分析、顧客類型分析、顧客利潤率分析）

2. 知識呈現（查詢系統、決策支援系統）

C保險公司 1. 資料整合（整合公司內所有資料庫、

OLAP） 2. 資料清除、選擇與轉換（現有顧客與潛在顧客資料、交易資料、顧客服務資料）

1. 資料提取與樣式評估（顧客組合分析、顧客利潤率分析）

2. 知識呈現（主管資訊系統、查詢系統）

D航空公司 1. 資料整合（整合公司內所有資料庫） 2. 資料轉換與資料清除（現有顧客與潛在顧客資料、定位資料、交易資料、促銷資料）

1. 資料提取與樣式評估（RFM分析、顧客區隔分析、顧客利潤率分析）

2. .知識呈現（主管資訊系統、查詢系統、決策支援系統）

E百貨公司 1. 資料整合（整合公司內所有資料庫） 2. 資料轉換與資料清除（現有顧客與潛在顧客資料、交易資料、促銷資料、顧客服務與訴怨資料）

1. 資料提取與樣式評估（RFM分析、顧客類型分析）

2. 知識呈現（主管資訊系統、決策支援系統、報表系統）

F量販店 1. 資料整合（整合公司內外資料為資料市集）

2. 資料清除、選擇與轉換（現有顧客與潛在顧客資料、交易資料、促銷資料、顧客服務與訴怨資料）

1. 資料提取與樣式評估（RFM分析、顧客類型分析）

2. 知識呈現（主管資訊系統、決策支援系統、報表系統）

G資訊公司 1. 資料整合（整合公司內所有資料庫、

OLAP、外部資料） 2. 資料清除、選擇與轉換（顧客資料、交易資料、進銷存資料）

1. 資料提取與樣式評估（顧客區隔分析、顧客利潤率分析）

2. .知識呈現（主管資訊系統、查詢系統、決策支援系統、策略資訊系統）



18

表三個案公司在發展資料倉儲與資料探勘技術的關鍵成功因素個案公司技術整合程度資訊整合程度組織支援與配合程度

A證券公司互動技術、行銷技術與資訊技術的整合

1. 資料有效的統合 2. 資料完整性 3. 資訊分析能力

1. 高階主管的支持與參與 2. 員工的再教育與訓練

B銀行互動技術、行銷技術與資訊技術的整合

1. 資料有效的統合 2. 資料涵蓋範圍

高階主管的支持與參與

C保險公司互動技術、行銷技術與資訊技術的整合

1. 資料完整性 2. 資訊分析的能力


D航空公司 1. 資料有效的統合

2. 資料完整性高階主管的支持與參與

E百貨公司 1. 資料涵蓋範圍

2. 資料完整性 3. 資訊分析能力


F量販店 1. 資料完整性

2. 資訊分析能力 1. 高階主管的支持與參與 2. 員工的再教育與訓練

G資訊公司互動技術、行銷技術與資訊技術的整合

1. 資料有效的統合 2. 資訊分析能力

高階主管的支持與參與



19

表四個案公司的顧客關係層次個案公司層次二：財務與社交的結合層次層次三：財務、社交與結構的結合層次

A證券公司 1. 加入會員或貴賓，提供一般化的服務 2. 針對個別顧客提供個人化的投資理財分析

B銀行 1. 加入會員，定期提供行銷資訊 2. 推出的個人理財計畫，針對個別顧客的需求，發展出顧客化的理財計畫

C保險公司 1. 加入會員，定期提供保險資訊 2. 提供抽獎活動與贈品給回應的會員 3. 推出家庭終身保險計畫，針對顧客的需求，發展出顧客化的產品與服務

D航空公司 1. 加入會員、辦理貴賓卡，對於常客給予優惠或特別服務，並累計里程提供禮品兌換或座升級

2. 分析顧客偏好，並提供不同行銷資訊給不同偏好的顧客

E百貨公司 1. 辦理貴賓卡、認同卡，對於常客給予優惠或折扣

2. 分析顧客偏好，並提供不同行銷資訊給不同偏好的顧客

F量販店 1. 加入會員，對於常客提供促銷資訊與折價券

2. 記錄每次消費資料，以分析顧客類型（常客與非常客），並郵寄行銷資訊給常客

G資訊公司 3. 以跨組織資訊系統與顧客之間進行連

線交易 4. 提供顧客銷貨查詢、存貨管理、及顧客服務等



資料倉儲與資料探勘技術在顧客關係行銷之應用 －以國內服務業為例 ·...

Documents

資料倉儲與資料探勘技術在顧客關係行銷之應用－以國內服務業為例 ·...