北台灣學報第30期民國96年3月客客客戶客戶戶戶消費行為分析...

北台灣學報第 30 期民國 96 年 3 月

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客客客客戶戶戶戶消費行為分析消費行為分析消費行為分析消費行為分析—以休閒生活館交易資料以休閒生活館交易資料以休閒生活館交易資料以休閒生活館交易資料為例為例為例為例

Analysis of Customers Consuming Behavior-Take

the Transaction Data of a Recreation Center as an

Example

簡肇胤

Chien, Chaoyin

北台灣科學技術學院資訊管理系

Department of Information Management,

Technology and Science Institute of Northern Taiwan

Email：[email protected]

摘要

現今的忙碌社會中大家的消費水準提升，以及人類隨著年齡的增長身

體機能逐漸的退化所帶來的身體警訊。在接觸 SPA 館後有了深刻的舒解，

更是感覺彷彿有了無限的生命力。本分析使用桃園麗池 SPA 休閒館的客戶

消費資料進行分析與資料挖掘。透過 Microsft SQL Server、OLAP(On-Line

Analytical Processing, OLAP) Server、Office 等相關軟體，整合整理成

可分析的資料結構。以此資料進行關聯規則(Association Rule)分析以找

出客戶消費類型與關係。藉此能夠把消費者的購買習慣找出，提供決策者

客戶關係管理、內部管理以及未來決策分析之參考。

關鍵字關鍵字關鍵字關鍵字：：：：休閒產業，SPA，客戶關係管理，資料挖掘，線上即時分析，

組合分析。

客戶消費行為分析—以休閒生活館交易資料為例

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ABSTRACT

Nowadays, people are living in a busy society and are willing to increase

their expenditure on consuming products. Together with the aging problems,

products such as health supplements, fitness equipments, advanced medical

equipments and facilities are continuously introduced to the market. All this is

made to increase the longevity of human beings and to slowdown the degrading

of the functions of our bodies. The analysis uses the customer data in Li-Chi

SPA recreation center located in Tao-Yuan to carry out the analysis and data

mining. Microsoft SQL Server, OLAP (On-Line Analytical Processing, OLAP)

Sever, Office and other relevant software are used to process the data and make

the data an informaion structure which is analyzable. The information is used

for Association Rule analysis that identifies customers' consumption types and

the relations of the consumption types. Based on the information, consumers'

consuming habbits can be identified, it provides very helpful reference to the

decision makers for customer management, internal management and future

strategies .

Key words：：：：Leisure Industy, SPA, Customer Relationship Management (CRM),

Data Mining, On-Line Analytical Processing (OLAP), Market

Basket Analysis(MBA)


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壹壹壹壹、、、、簡介簡介簡介簡介

SPA一詞源於拉丁文 Solus Por Aqua 表示 ‘ Health Through Water’，就是藉

由水得到健康的意思[1]。坊間 SPA 休閒館林立，最常見的就是以單一 SPA 設備

的水療設施休閒館。但是現在的社會，這種單一式的 SPA館，越來越不能滿足現

在人所要求多樣化的需求，因此有許多複合式的 SPA 休閒館成立。這種新式的

SPA館，結合了許多的現在人所希望同時能進行的設施，如亞力山大[3]、登琪爾

Spa企業[5]、桃園麗池 City Spa[6]等休閒館內不再是單一提供水療的服務而已，

他有提供餐點來使消費者們可以在裡面消費，也提供娛樂休息、美容健身的地

方，能讓消費者能在工作之餘能好好的悠閒休息一番。現在這種新的複合式 SPA

休閒館會比傳統的 SPA 館還更具有競爭力，這種趨勢將是未來 SPA 休閒館發展

的主流。

複合式的 SPA休閒館提供多樣化的服務與設施給多變化的現代人。多變與多

樣化的休閒產業必須是企業與客戶之間充分的對話及溝通的服務產業。從客戶需

求，個人化需求設計，都需要與客戶不斷地接觸與溝通，才能提供合乎消費者需

要的休閒服務。但由於溝通的過程需要許多資源與時間，因此以這種關係為主的

企業，必須十分重視客戶的重複購買行為，以降低新客戶的開發成本。以往客戶

的行為需要良好經理人之專業判斷，現在可運用高科技之資料挖掘技術來得知消

費者者的需求。

而本論文所要做的研究是以 SPA休閒行業之客戶交易資料庫，透過資料挖掘

技術來做分析。分析 SPA休閒館內消費的顧客消費時段、消費內容…等。由此清

楚的知道，大部分是怎樣的消費族群進來而做了什麼事情、消費之間有何關係。

也可以了解到哪個時段的人潮是最多的，可以避開那個尖峰的時段來進行水池更

換、場地清潔與設施保養等的動作。也可以知道近來館內的消費者大部分的消費

習慣為何，如何以更佳的組合滿足顧客的要求，這些都是可以透過資料挖掘技術

來達成，並透過顧客關係管理來更能有效的經營。

貳貳貳貳、、、、技術技術技術技術使用使用使用使用

一直以來資料挖掘研究以了解、清理、挖掘、討論的資料挖掘執行步驟[8][10]

執行資料分析。David Olson 與 Young Shi 在其書[7]中亦依此提出與實際演練

CRISP-DM(Cross-Industry Standard Process for Data Mining)之資料挖掘之步驟。本

分析依此方法步驟，分析休閒館交易資料，說明如下：


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1. 了解工作與獲取技術—其中包括理解資料與進行的工作、獲取相關知識與技

術。在本論文中以麗池 CITY SPA三溫暖[6]之客戶交易資料庫為分析對象，

使用線上即時分析(OnLine Analytical Processing，OLAP)、購物籃分析(Market

Basket Analysis)之技術進行資料挖掘分析。

2. 資料清理與整合—其中包括融合與查核資料，去除錯誤或不一致的資料。

3. 資料挖掘發展模式與假設—實際資料採礦工作。本分析由線上即時分析對資

料做初步分析，再將結果由購物籃分析法求得產品之間的關係。

4. 資料分析與討論—測試與檢核所採礦的資料，解釋與使用資料。資料挖掘分

析完成對所得結果加以解析並與麗池 CITY SPA三溫暖高層座談以了解分析

結果之貢獻度與營運對策。

線上即時分析(OnLine Analytical Processing，OLAP)是做決策支援不可或缺的

圖表工具[4]。到 SPA休閒館內消費的交易包含顧客性別、顧客性值、消費時段、

消費內容…等，創造出一個龐大完整的資料庫。藉由這個資料庫，透過線上即時

分析技術可以清楚的知道，大部分的消費族群近來而作了什麼事情、哪個時段的

人潮最多、進來館內的消費者消費習慣為何。藉由這些有用的資訊可以滿足顧客

最佳的要求、以及顧客個人的偏好。

本分析利用線上即時分析，分析進入 SPA會館客戶消費、類型、習慣之分佈。

在收集了許多有關麗池 SPA館的各項詳細的消費交易資料後，把全部的資料匯入

了Microsoft SQL資料庫，使用其 OLAP Server做統計及分析。在資料庫中有相

當多的資料，例如消費者的性別、居住地區、停留時間、以及購買的商品…等等

的相關資料資料，非常的詳細但也是非常的雜亂。利用這筆龐大的資料庫，透過

Microsoft OLAP Server 來整合整哩，整理成我們所能需求的資料。所以運用

Microsoft OLAP Server的分析功能，把所收集到的資料互相組合，作成長條圖，

找出影響企業經營因素(入場人數與消費金額)的分佈性。找出影響企業經營因素

的群組後再針對這些群組分析其消費關聯規則。

所應用的另一技術為關聯規則(Association Rule) [9]或稱購物籃分析(Market

Basket Analysis,MBA) [2]。同一購物籃內，一起存在的物品。這些物品的發生沒

有先後次序。所謂同一購物籃可表示為在同一群組內，同一購物籃、同一時段、

同一類別等等。所謂一起存在的物品可表示為同一群組內的事件、種類、物品等

等。例如：

1. 在超市中，在客戶每次購買的行為中，刮鬍水與紙尿布會有同時購買特徵。

2. 在縱火研究中，縱火犯無業與機車縱火有同時發生的特徵。

3. 在銀行客戶行為研究中，基金操作與定存有同時發生的特徵。


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管理者即可應用分析出來的資料特徵，在管理上、決策上執行適當之行動。

由線上即時分析觀察到，將資料依照影響營運成份分成若干群組。再利用資料探

勘(Data Mining)購物籃分析技術將關連性找出消費習慣。資料挖掘之資料關連技

術可以從現有客戶資料中找出他們的特徵，再利用這些特徵到潛在客戶資料庫裡

去篩選出可能成為我們客戶的名單，作為行銷人員推銷的對象。新推銷方案就可

以只針對這些名單寄發廣告資料，以降低成本，也提高行銷的成功率。也可用來

幫助 SPA業者瞭解客戶的消費行為，譬如哪些產品會一起購買，或是客戶在買了

某一樣產品之後，會再買另一樣產品等等。對每個群組使用購物籃分析，把消費

者的購買習慣找出。藉此收集消費者習慣的消費方式及消費性質是什麼、哪些商

品是消費者大眾最能接受的、哪些商品則是消費者大眾所不受歡迎的。由此讓業

者能很判斷出消費者真正的需求在哪，使行銷服務更能貼近消費者的需求，以達

到服務品質的最佳化，讓公司的整體營運更為的順利。找出各商品之間的組合性

及相關性，譬如當一個客人當他買了牙刷他就會順便一起買牙膏，就可以把相關

的產品來互相組合，或搭配不同的產品來刺激消費者的消費慾望，達到整體業者

營運最高獲利。

參參參參、、、、挖掘與分析挖掘與分析挖掘與分析挖掘與分析

麗池CITY SPA三溫暖以資訊系統提供消費者一個電子化全年 24小時無休消

費環境。消費者進入大廳，服務人員即為每位客戶開啟一個個人鎖櫃。客戶換穿

休閒服後以此鎖櫃號碼於場內消費。出場時於櫃檯結清於場內所有消費。每次入

場時間以 12 小時為一場次，可加開場次延長入場時間。消費者分為貴賓與一般

來賓。貴賓會員擁有儲值卡或會員卡，於消費時可享有較高折扣。本分析之資料

區間以 94年一整年為分析區間。資料中包括消費資訊，約有交易資料 27萬筆。

進場人次約有 7萬 5千人次，大約每人次消費 3.6筆交易。其消費資訊欄位結構

如下：

一、入場序號(包括鎖櫃號碼、性別資料)。

二、交易序號(包括交易時間資料以及離場時間)。

三、貴賓種類。

四、貴賓卡號(可連接至貴賓基本資料)。

五、交易品項、品項大類。

六、交易數量。

七、交易金額。

八、其他交易資料包括場地、業績歸屬、折扣等。

本分析首先利用線上即時分析對消費者進入場內之消費習性進行分類了


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解。將所有交易資料先行利用線上即時分析進行分類，對特定的群組特徵或群組

間差異則比較容易挖掘出來。決策者可針對不同族群，設計不同行銷策略。本分

析以進場人次衡量管理資訊，管理者可依此管理資訊進行管理工作。消費金額衡

量行銷資訊，管理者可依此行銷資訊進行行銷策略管理。以管理資訊、行銷資訊

兩大因素進行分類，再對各個分類組別分析組合關係。交易資訊中除進場人次、

消費金額、消費品項等資料外，可抽取以下資訊：

一、來賓身份—分貴賓、一般來賓。貴賓為休閒館擁有會員卡或儲值卡之客

戶。一般來賓則屬突發性或首次光臨之客戶。

二、性別—由入場鎖櫃即可分辨性別。

三、星期—由入場時間即可知道入場星期，藉此分析平日與假日之消費行

為。

四、停留時間—由入場時間與結帳時間可知在場停留時間。

由以上四項消費交易特徵經過線上即時分析分類，了解各個分類在管理上、

行銷上的比重。如圖 1、圖 2所示以來客種類為基底之統計圖表。圖 1來客種類—

入場人次，可知貴賓約有 4.1萬人次、一般來賓約有 3.4萬人次，貴賓約佔 55%。

若以消費金額統計，如圖 2 來客種類—消費金額，貴賓約消費 1,448萬元、一般

來賓約消費 702萬元，貴賓約佔 67%。由圖中可明顯看出，貴賓有較高之消費能

力。

圖 1.來客種類—入場人次


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圖 2.來客種類—消費金額

如圖 3、圖 4所示以來客性別為基底之統計圖表。圖 1來客性別—入場人次，

可知女性約有 3.2萬人次、男性來賓約有 4.3萬人次，男性來賓約佔 57%。若以

消費金額統計，如圖 2來客性別—消費金額，女性約消費 1,060萬元、男性來賓

約消費 1,090萬元，女性約佔 50%。

圖 3.來客性別—入場人次


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圖 4.來客性別—消費金額

如圖 5、圖 6所示以來客星期種類為基底之統計圖表。圖 5來客星期—入場

人次，可知在星期六、日較高，入場高峰在星期六有 14,559 人次，最低在星期

二有 8,854人次。若以消費金額統計，如圖 6來客星期—消費金額，星期六約消

費 420萬元，，星期二約消費 246萬元。

圖 5.來客星期—入場人次


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圖 6.來客星期—消費金額

如圖 7、圖 8所示以來客停留時間為基底之統計圖表。圖 7來客停留時間—

入場人次，可知在停留 2、3 小時與 12 小時較高，整個有雙峰趨勢。若以消費

金額統計，如圖 8 來客停留時間—消費金額，與圖 7 來客停留時間—入場人次

雷同在停留 2、3小時與 12小時有雙峰趨勢。經深入了解，入場在 2-3小時可能

是進場專為油壓按摩或美容而來。因入場場次為 12小時，故 12小時至 13小時

有迅速下跌趨勢。

圖 7.來客停留時間—入場人次


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圖 8.來客停留時間—消費金額

表 1. 來客種類—產品組合

一般來賓貴賓

{<(飲料)>} #6295/28733

{<(餐類)>} #6928

{<(美容指壓服務)>} #2336

{<(美容服務)>} #1796

{<(飲料)> <(餐類)>} #2836

{<(餐類)>} #10389/48401

{<(飲料)>} #8647

{<(美容服務)>} #6115

{<(美容指壓服務)>} #2547

{<(飲料)> <(餐類)>} #4076

{<(美容服務)> <(餐類)>} #1678

{<(美容指壓服務)> <(餐類)>} #1054

{<(美容服務)> <(飲料)>} #1291

如表 1所示，規則{<(飲料)> <(餐類)>} #2836，表示飲料與餐類有同時出現

之狀況，在 28733筆入場場次中有 2836筆。其中總入場場次 28733因每組規則

皆相同，只顯示於第一筆，{<(飲料)>} #6295/28733。而來賓入場一定是先做 SPA

沐浴，因此規則{<(飲料)> <(餐類)>}應該是規則{<(沐浴)><(飲料)> <(餐類)>}。

由表 1 可看出，一般來賓入場消費比較單純，沐浴後只用餐、美容指壓服務或

美容服務。而貴賓則做多樣化消費。


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表 2. 性別—產品組合

男性來賓女性來賓

{<(餐類)>} #10602/41479

{<(飲料)>} #9425

{<(美容服務)>} #2826

{<(美容指壓服務)>} #2599

{<(飲料)> <(餐類)>} #4146

{<(美容指壓服務)> <(餐類)>} #1048

{<(飲料)>} #5517/35655

{<(餐類)>} #6715

{<(美容指壓服務)>} #2284

{<(美容服務)>} #5085

{<(美容商品)>} #1253

{<(飲料)> <(餐類)>} #2766

{<(美容服務)> <(飲料)>} #1010

{<(美容服務)> <(餐類)>} #1400

如表 2所示，男性來賓入場消費比較單純，沐浴後只用餐、美容指壓服務。

而男性指壓多屬鬆弛身心性質，故會再用餐。而女性來賓則做多樣化消費。女

性指壓多屬減肥性質，因此不會另行用餐。男性入場只有用餐比例也比較高。

從表上很清楚的得知，其中男生在 SPA館內的額外消費大部分都是以美食為主，

而所謂的美容按摩就相對的比女生少了很多，甚至是最低配對消費次數的配對商

品。但是在女生的額外消費方式，跟男生卻是有很大的不同，雖然女生也是會吃

些美食類的商品，但是那都沒比美容休閒方面的商品還要吸引著他們，在女生的

消費族群裡，美容休閒方案是最能吸引女性的商品，所以在這類的商品配對中，

消費次數都是數一數二的熱門商品。我們從上面的分析當中，想出了可以藉由男

生熱門的商品跟女生熱門的商品，各自搭配其中比較不熱門的商品來看看是否能

讓整體營業上升，藉由這樣引發出淺在的消費商品，已達到業者利潤的最大化。

表 3. 星期—產品組合

星期一至五星期六、日

{<(飲料)>} #9221/48095

{<(餐類)>} #10999

{<(美容服務)>} #5093

{<(美容指壓服務)>} #3096

{<(飲料)> <(餐類)>} #4221

{<(美容服務)> <(飲料)>} #1008

{<(美容服務)> <(餐類)>} #1341

{<(美容指壓服務)> <(餐類)>} #1007

{<(餐類)>} #6318/29039

{<(飲料)>} #5721

{<(美容指壓服務)>} #1787

{<(美容服務)>} #2818

{<(飲料)> <(餐類)>} #2691

如表 3 所示，一般時段來賓入場消費比較多樣，其中美容服務有較高之趨

勢。而假日時段則以餐飲較多。由以上資料可知，假日以娛樂(餐飲) 居多，平

常以油壓、按摩、美容等身心鬆弛者居多。


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表 4. 停留時間—產品組合

小於 4小時大於 8小時

{<(飲料)>} #4028/22713

{<(餐類)>} #4202

{<(美容服務)>} #3958

{<(美容指壓服務)>} #2464

{<(飲料)> <(餐類)>} #1467

{<(餐類)>} #10813/37127

{<(飲料)>} #9126

{<(美容指壓服務)>} #1791

{<(美容服務)>} #2594

{<(飲料)> <(餐類)>} #4592

{<(美容服務)> <(餐類)>} #1005

由表 4 可看出，停留時間小於 4 小時入場消費比較單純，沐浴後只用餐、

美容指壓服務或美容服務。而停留時間大於 8小時則做多樣化消費。

表 5.產品組合總表

分類規則

來客種類一般來賓入場消費比較單純，沐浴後只用餐、美容

指壓服務或美容服務。而貴賓則做多樣化消費。

性別男性來賓入場消費比較單純，沐浴後只用餐、美容

指壓服務。而男性指壓多屬鬆弛身心性質，故會再

用餐。而女性來賓則做多樣化消費。女性指壓多屬

減肥性質，因此不會另行用餐。男性入場只有用餐

比例也比較高。

星期一般時段來賓入場消費比較多樣，其中美容服務有

較高之趨勢。而假日時段則以餐飲較多。

停留時間停留時間小於 4小時入場消費比較單純，沐浴後只

用餐、美容指壓服務或美容服務。而停留時間大於

8小時則做多樣化消費。

總結對各種分類之消費行為規則如表 5。將所有交易資料分類，對每一分類

作組合分析。此種分類再挖掘的方式可以很清楚的得知其中在 SPA 休閒館中內

消費的分布情況，也能很清楚的得知各自族群的消費狀況與消費特性及消費習

慣在哪。可以讓 SPA 休閒館的業者更能了解到顧客真正其所需求的。消費物品

是哪些商品種類，而哪些商品則是顧客於某些時段比較少去使用到的商品。而

業者也能從以上這些數據，建立新據點之管理、行銷決策。


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肆肆肆肆、、、、資料分析與討論資料分析與討論資料分析與討論資料分析與討論

由以上之規則總結，管理者認為這些規則是對管理者有非常大的幫助。而

使用分類再挖掘確可明確指出各個分類之特性。使用 OLAP 進行分析時若能即

時將該資料區段進行規則挖掘，將對管理者有更大的幫助。分類更細如女性貴

賓或假日的女性貴賓，其消費特性為何可深入進行了解。

以聖誕節那段時間，產品搭配銷售的特別好，可是我們這些分析不會是說，

未來其他的節慶，例如：端午節、中秋節，以這總情形來做，是否會有相同的

效果，是不一定的。因此節日的規則展現，某些節日推出的商品造成的熱門效

果，可以在做出一些新的決策方案，可深入研究之必要。

還有商品的配套性，是否可利用我們的組合分析來找到一些可以加以刺激

的點，來做為未來新決策的考量。以熱門搭配性高的商品來搭配比較冷門的東

西，讓業績提升。或用其他方法來刺激消費，可深入研究。

外在因素的考量如貴賓在地理上的位置，每個區域的消費習性有何不同、

與業者廣告是否有關…等等。

伍伍伍伍、、、、結論結論結論結論

由以上之分析，由很單純的交易資料，與貴賓基本資料即可分析出很多之

資訊，資料挖掘之實行是一個無止境之循環，而本研究也將再次持續，茲將幾

點心得列述於下以供下次研究之重點：

1. 可以把分類分的更細，其規則也應即時呈現。

2. 分析出主要的消費族群在哪裡，主力客戶族群，只要掌握住主力的客戶，就

能夠替公司的業績大幅度的成長。

3. 可以在地圖上做出俯瞰圖，成為一個很好的廣告設置地點。並由此分析廣告

與來客之關係。

在本研究進行中，感謝 SPA 館的董事長鄭忠明、副總經理王長清，撥出時

間與我們會談，給了我們很多身為管理者角度的想法以及決策，在此一併致上

謝意。本論文得以順利，要感謝的人太多，尤其感謝北台灣科學技術學院資管

科七名同學的互相幫助，一起討論，一起整理資料。成員如下:陳建維、梁賀翔、

范鈺凱、李權安、金忠貞、陳俊宇、游孟諺。


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參考文獻參考文獻參考文獻參考文獻

[1] SPA簡介-松怡環保設備科技股份有限公司,

http://www.songqing.com/sdp/109376/3/cp-999906.html

[2] 丁一賢，陳牧言(2005)，”資料探勘”，滄海書局，P99-130。

[3] 亞力山大 AForMe，http://www.aforme.com.tw

[4] 沈兆陽(2001)。資料倉儲與 Analysis Service SQL Server 2000 OLAP解決方

案，台北，文魁資訊。

[5] 登琪爾 Spa企業網站，http://www.enjoyspa.com

[6] 麗池 CITY SPA休閒館，http://www.ritzspa.com.tw

[7] David Olson、Yong Shi，Introduction to Business Data Mining，McGraw Hill，

p27-31。

[8] Klosgen, W. and Zytkow, J.M.(2002). “The Knowledge Discovery Process”, In

Handbook of Data Mining and Knowledge Discovery, New York USA, Oxford

University Press, pp.11-21.

[9] Hipp, J., Guntzer, U. and Nakhaeizadeh, G.(2000). “Algorithm for association rule

mining a general survey and comparison”SIGKDD Explor, Vol. 2,No.1, pp58-64.

[10] S. Daskalaki, I.Kopanas, M. Goudara, and N.Avouris, “Data Mining for Decision

Support on Customer Insolvency in the Telecommunication Business,”European

Journal of Operational Research, volume 145(2003), pp.239-255.

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