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輔仁大學 資訊管理學系碩士在職專班 蔡明志所指導 詹德藎的 悠遊卡大數據應用於行銷策略之研究 (2020),提出新竹youbike一卡通關鍵因素是什麼,來自於大數據、悠遊卡、行銷策略、RFM。

而第二篇論文淡江大學 運輸管理學系運輸科學碩士班 陶治中所指導 郭銘倫的 大數據分析應用於交通行動服務高雄MeNGo月票之顧客分群研究 (2020),提出因為有 交通行動服務(MaaS)、MeNGo、電子票證大數據、定期票使用行為、顧客分群的重點而找出了 新竹youbike一卡通的解答。

最後網站一卡通使用範圍及優惠彙整表則補充:申辦桃園市市民卡,持市民卡至一卡通 ... 持一卡通/一卡通聯名卡搭乘國光客運「1877 圓山-頭城-烏石港」、 ... YouBike 微笑單車(臺北/新北/桃園/新竹/彰化).

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

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悠遊卡大數據應用於行銷策略之研究

為了解決新竹youbike一卡通的問題,作者詹德藎 這樣論述:

COVID-19(新冠肺炎) 疫情造成全球生產及消費的衝擊,雖然台灣防疫有成,但也影響民眾的生活及消費方式的改變,後疫情時代造成不同的消費方式,投資者如何由民生消費商機找出具有潛力開店的區域,或具有潛力開店的行業,促使原本保守投資者轉而積極。政府單位如何透過政策激勵,促成區域經濟發展及增加民眾的消費意願。 本研究的資料以悠遊卡公司電子票證資料,研究範圍為悠遊卡於台北市的小額消費交易(排除台北市區域以外、排除交通及超商特約商店以外),找出悠遊卡小額消費交易,顧客價值高的區域及行業,並以不同的研究變項組合,分析區域因素(台北市12個行政區域)、行業因素(37項行業分類)、日期因素(

平日/假日)、身份因素(一般卡/敬老卡/愛心卡/學生卡),產生不同的數據結果。 本研究以行銷策略中的顧客價值RFM模型及顧客活躍度CAI指標分析,採五等均分法計算價值分數,並分為兩個實證分析,以指標前20%為實證分析一,以及指標全部(總分)為實證分析二,以完整呈現高頻與全部持卡人的完整分佈。本研究主要的貢獻有二:(1)將悠遊卡大數據資料,依不同變項組合分析,轉化為可衡量之分數及排名,其研究結果可提供投資者設立新據點時,可參考具投資價值的區域及行業別類型。(2)不同身份別之組合分析,可提供政府單位研擬褔利政策時,可參考具區域及行業的集中熱區,進而規劃不同的褔利類型,可更接近符合民眾所需。

大數據分析應用於交通行動服務高雄MeNGo月票之顧客分群研究

為了解決新竹youbike一卡通的問題,作者郭銘倫 這樣論述:

交通行動服務 (Mobility as a Service , MaaS) 的核心理念在於交通服務的系統整合,強調「使用代替擁有」並建構涵蓋多元交通服務為一體的整合平台,滿足旅運者無縫且及門的運輸需求,藉以達成私人運具減量之目的。MaaS係近來國際間交通領域備受矚目的新興課題,亦為我國智慧運輸政策中主要的推動計畫之一。自2016年起,高雄市開始推動都市型MaaS示範計畫–MeNGo,多款具有經濟效益的MeNGo付費組合方案在2018年問世,MeNGo定期票於推廣初期銷售量表現甚佳,然今已步入銷量成長停滯的階段,此意謂改良定期票產品及促進行銷推廣等課題,值得進一步研究。本研究旨在借助大數據分析

及分群方法,針對高雄MeNGo定期票顧客進行細緻化分群。本研究介接交通部運輸研究所提供之MeNGo定期票電子票證資料,首先確認一卡通原始票證資料欄位及可用性,在資料處理過程上,則建立一個電子票證資料清洗及檢驗流程,同時亦須串聯多個資料庫以填補資料遺漏及錯誤。然後,在國內外顧客分群相關文獻的基礎上,採用「定期票使用金額、運輸行為、空間距離」等三個構面與14個分群特徵變數,經由集群分析方法K-Means針對MeNGo定期票顧客進行分群,並藉由統計檢定以確認各分群顧客使用行為特徵上皆有明顯差異之後,即依照各分群特徵進行分群命名。實證分析結果顯示,MeNGo定期票顧客依照使用行為及身份類別可分為四種一

般族群及五種學生族群,分別命名為:(1)捷運端點一般族; (2)公車鐵票一般族; (3)捷運通勤; (4)游離一般族; (5)捷運端點學生族; (6)公車鐵票學生族; (7)短里程學生族; (8)捷運通學族; (9)游離學生族。最後,本研究借鏡他國MaaS推廣之成功案例及考量我國在地特性,提出一套有助於提升MeNGo銷量之目標客群策略地圖,建議未來MeNGo規劃及營運團隊,以定期票商品綑綁調整為前進策略,以提升公共運輸服務品質為後盾策略,期能大幅增加MeNGo定期票的整體銷售量。