模糊集群應用於信用卡市場區隔與消費者行為分析

Abstract

由於消費者經常使用數種品牌的產品，或依據使用時機，消費者不同品牌的產品。因此，消費者是同時隸屬於不同的區隔市場，而不是「完全忠誠」的隸屬於某一區隔市場。本文主要目的在發展模糊集群分析法(Fuzzy Clustering)進行模糊區隔，改善傳統集群分析法的「互斥區隔」缺失，以增加數據處理的合理性與提升分析解釋的能力。本文針對台北及高雄都會區的信用卡持卡人，使用利益變數，從事模糊市場區隔，並以隸屬度觀點，分析各區隔市場消費者行為特性。 本研究經由利益區隔變數，萃取出消費者的八個利益尋求構面，運用模糊集群法，區隔出「信用導向」、「品味導向」、「紅利導向」、「安全導向」四種市場，並採用隸屬度的觀念來計算市場大小及相對比例。藉由硬分類與軟分類的分析，可反應出市場的動態特性。研究顯示用卡的安全性最受重視，然而品牌忠誠性尚待建立，同時台北及高雄都會區的消費行為具有差異性。