第十章 線上行銷研究
網路問卷問題內容需注意之處 線上行銷研究的優勢 可快速獲得調查結果 依受訪者方便回答，有效問卷回件率較高。 訪談可透過線上作答，降低人工成本。 可使用軟體協助問卷設計，利用網路收集資料。 互動性高，調查方式可隨時調整。 討論群組觀察容易。 可透過電子郵件進行調查。
網路環境易產生問題 研究對象要慎選，否則因受訪者的 誤選使研究結果失當。 無法與受訪者面對面接觸，恐會衍生 問題，如：呼朋引伴串聯作答。
網路問卷設計 注意事項： 問卷標題應出現問卷第一頁上方，以粗體字體表示。 面函說明千萬不可省略。 問卷題目內容要詳細審視，避免產生六大缺失。 問卷每個段落可選擇「傳送」或「消除重來」。 避免使用開放式問題回答。 在問卷面函前頭設立「計數器」。
問卷設計如何以電腦套裝軟體處理 問卷 設計 資料分析 (SPSS) 網路問卷 資料收集 (DEES) 製作網路問 卷 (DED) 電腦軟體 製作網路問 卷 (DED) 電腦軟體 製作問卷 (DEB) 問卷 設計
線上資料分析─資料採礦 資料採礦定義： 佳特納集團(Gartner Group)：「資料採礦就是藉由統計學及數學技術針對大量的資料進行模式比對，以發現新而有意義的關係、模式和潮流的過程。」 Michael J.A.Berry & Gordon S.Linoff：「資料採擴是經由自動或半自動的方法探勘集分析大量資料，以建立有效的模型與規則。」
監督式知識發堀過程 步驟別 內 容 步驟一 步驟二 步驟三 步驟四 步驟五 步驟六 步驟七 步驟八 步驟九 步驟十 內 容 步驟一 步驟二 步驟三 步驟四 步驟五 步驟六 步驟七 步驟八 步驟九 步驟十 確定「預先」分類的原始資料來源 彙總整理資料以供分析 依照資料特性和資料採礦目標，選擇適合的知識發掘技術 將原始資料區分成「訓練資料組」、「測試資料組」、「評估資料組」 利用「訓練資料組」建立電腦分析模式 利用「測試資料組」建立電腦分析模式 利用「評估資料組」建立電腦分析模式 依據資料採礦結果產生決策 評估決策成效 依據決策所產生的新資料，重新執行資料採礦作業
非監督式知識發堀過程 步驟別 內 容 找出可獲得資料來源 彙總分析所需資料 依照資料特性和資料採礦目標，選擇適用的非監督式知識發掘過程 內 容 步驟一 步驟二 步驟三 步驟四 步驟五 步驟六 找出可獲得資料來源 彙總分析所需資料 依照資料特性和資料採礦目標，選擇適用的非監督式知識發掘過程 利用選定的技術找出原始資料未知的結構 確認監督式知識發掘的可能目標 產生假設，並進行檢定
資料採礦所達成的六大任務 分類 (Classification) 推估 (Estimation) 預測 (Prediction) 關聯分組 (Affinity Grouping) 集群化 (Clustering) 描述 (Description)
SPSS資料採礦軟體 Clementine 回歸分析 (Regression Analysis) 資料縮減分析 (Data Reduction Analysis) 決策樹分析 (Decision Tree Analysis) 類神經網路分析 (Neural Network Analysis) 群集分析 (Cluster Analysis) 關聯分析(Association Analysis) 序列分析(Sequence Pattern Analysis)
文獻 前程企業 行銷研究-研究方法與實例應用 呂長民箸 民90