資料分析系統

在實行資料庫行銷的流程中，資料的分析占有相當重要的角色。當企業根據 自身的需求，有計畫性的進行資料庫內容的蒐集後，行銷人員將能獲得豐富且龐 雜的資料。下一步便是將這些原始資料加以簡化，並分析歸納出具有行銷意涵之 資訊，或建立可預測消費消費者行為或評估顧客終身價值之模式，以提供給行銷 人員進行行銷決策之用，使得行銷人員能以資訊為基礎，規劃有效之行銷方案，

達成資料庫行銷之目標。而資料分析系統可分為統計庫與模式庫兩種，以下將進 一步進行詳細的說明。

一、 統計庫

統計庫的運用，可透過不同需求進行不同統計方法的研究分析。而統計庫中 所執行的資料分析，主要可分為三類，分別是簡化資料、區隔市場、預測消費者 行為(吳浩彰，1997)，以下將針對三類資料分析方法進行說明。

(一)簡化資料

簡化資料乃是將數量過於龐大的資料筆數，濃縮為行銷人員可以理解的資 訊，或是將過多的相關變數，縮減為少數且具有代表性的變數，並進而更正確的 預測顧客的行為，或進行顧客區隔。常用的方法有簡單排序、因素分析與主成分 分析等。

(二)區隔市場

市場區隔在資料庫行銷中應用的相當廣泛，以統計方式所產生的市場區隔能 將龐大的顧客與潛在購買者資料，根據其特定屬性或行為等變數，劃分為數個具 有行銷涵義的區隔，可精確的將個別消費者化分到某一區隔中，並以所指定之市

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場區隔代碼覆寫回屬性中，可供行銷人員做為選定目標市場與擬定行銷方案之依 據。常用的方法有資料篩選與集群分析等。

(三)預測消費者行為

根據顧客與潛在購買者的過去與現有行為去推測未來的可能反應，進而提高 行銷效率，此為資料庫行銷的實行的主要目的之一。因此行銷人員可透過顧客資 料和交易資料，建立預測未來消費行為之模式。常見的方式為回歸分析、鑑別分 析等。

二、 模式庫

資料分析系統中除了統計庫外，尚可利用模式庫進行資料的分析。模式庫主 要的功能在於將現有的分析方法予以模組化，以便於日後使用模組化分析方法做 相同的分析。其優點在於統計庫的操作需要統計人員與資料庫行銷人員共同合作 才能執行，但模式庫可儲存常用之分析模式，行銷人員只要輸入特定參數，便可 進行分析。但有些模式可能會隨著相關變數的改變而改變，此時儲存的模式是否 仍舊具有使用效力，則是行銷人員在使用時必須注意的。

而資料庫行銷最常用的模式主要有 RFM 模式、顧客終身價值模式等，以下 就模式內容分別討論之。

(一) RFM 模式

當企業在進行顧客價值分析時以 RFM 模式最為廣泛運用。RFM 代表企業以 三種面向分析顧客價值：最近購買日(Recency)、購買頻率(Frequency)、購買金額 (Monetary)，加總以上三種指標可獲得每位顧客對企業的貢獻，並進行行銷活動 的測試，提高顧客反應率。以下先詳述各指標之內涵，其次概略介紹其相關應用：

1. 最近購買日(Recency)

意指顧客最近一次的購買日據現今時點的日子。最近購買日越少，即顧客最

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近一次購買產品的時間距今最近，所以被認為是較有可能再度購買的顧客，但若 企業所販售的商品為耐久商品，必須經過一段時間後才有再購買的需求，則最近 購買日較遠的顧客反而對企業比較重要。但可以確定的是因為顧客在消費的初期 較會注意相關的訊息，若在購買後五年，才收到企業所寄發的訊息，可能較沒有 興趣閱讀，甚至加以回應。因此顧客購買日越近者，對企業相關行銷活動的反應 率應該較高。

2.購買頻率(Frequency)

指的是一位顧客在一段期間購買產品的頻率。頻率越高則顧客對產品的忠誠 度相對較高，此一顧客對公司而言也相對重要。

3.購買金額(Monetary)

代表在一段時間內，顧客購買該企業產品金額的總和。一般而言，金額總和 越高的顧客，對於企業的重要性亦越高。然若以一段時間的金錢價值的總和來看 待顧客價值，那麼新進顧客的重要程度可能因為累積的次數過少而被低估，因此 可以一段時間內的平均購買金額來計算。根據測試結果，選擇具有價值的組別執 行正式的行銷活動

RFM 模式可用來進行顧客價值的評估及做為顧客區隔的劃分，同時實務上 可拿來進行市場測試，以提高行銷方案的回應率等。此外若進一步根據產品分類 來發展 RFM 模式，即為所謂的 PRFM 模式，P 為產品(Product)之意。其作法為 根據不同的產品作為分類標準，再計算出個別顧客購買特定種類產品之 RFM 大 小後，在進行 RFM 分析。故 PRFM 模式可應用於不同產品的行銷規劃活動上。

(二) 顧客終身價值模式

資料庫行銷的中心思想在於，顧客的行為能夠被改變。藉由顧客關係的建

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立，廠商能夠讓顧客變得更忠誠，而更忠實的顧客將提高購買頻率和單次消費金 額、有較高的顧客保留率，同時服務的成本較低，這些都代表顧客對企業的貢獻 和價值。

Hughes (張倩茜譯，2001)認為顧客終身價值模式可估算一位顧客終身對企 業的貢獻程度。當企業著重個別顧客的利潤度時，將能引導企業實行以顧客為核 心的資料庫行銷活動，並真正將重視顧客需求內化於組織文化中。同時不同產業 所計算的顧客終身價值的長度都應有所不同。企業必須認清產業的產品、競爭對 象，以及市場，並且自問「顧客可能會與我們往來多久？」及「企業能夠經營一 個顧客多久？」以上問題在每個產業、每項產品的解答都不盡相同，因此所估算 的年數便不同。

此外，本模式所計算之顧客終身價值只適用於一群或一部分的客戶，無法替 單一客戶計畫顧客終身價值。而顧客終身價值的計算目的是在協助企業將焦點集 中在顧客價值的長期經營與維護，以建立長期導向之資料庫行銷系統。

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