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AnswerTree與傳統統計方法在區隔汽車市場之比較性研究

為了解決轎車休旅車優缺點的問題，作者廖佳瑩 這樣論述：

本研究擬針對國內2002年銷售前十名車種之四家汽車品牌進行市場區隔之研究，以汽車屬性為市場區隔變數，對近年來曾購買MITSUBISHI、TOYOTA、NISSAN、FORD此四家汽車之新車車主做問卷調查，目的就是想要瞭解此四大車廠之市場區隔情形，本研究在市場區隔上除了傳統統計方法外，亦試圖將決策樹應用於區隔汽車市場之上，如此可以彌補區別分析在區隔市場時之不足，將求得市場區隔情形與與區別分析做比較。同時也可證明決策樹運用於汽車市場區隔之適用性，決策樹之建構工具上，本研究以Answer Tree軟體來對汽車市場做區隔功能之研究，並比較此二種工具對於區隔此四家汽車市場來說有無相同之區隔效果。本研究

之具體目的有三： 1.找出國內四大汽車品牌市場之區隔族群。 2.生活型態變數、購車動機、汽車品牌及車型及人口統計等因素中，採用消費者所追求之利益因素來區隔市場，並是否有顯著的差異。 3.比較Answer Tree與傳統統計方法在區隔此四家汽車市場區隔能力之差異。 研究結果發現此四大車廠可分為四種區隔集群：1.「經濟導向」區隔、2.「外型導向」區隔、3.「性能導向」區隔、4.「配備導向」區隔，生活型態方面不同之區隔集群在「流行與冒險刺激」、「品牌忠誠度」、「生活水準」、「家庭導向」之結果是呈現顯著的狀態，在購買動機方

面，以「交通安全」、「掌控時間」、「接送小孩」上有顯著的差異，不同之汽車品牌及車型對於汽車屬性之顯著性檢定上，「車型」的確對於汽車屬性是有良好的區隔能力，而「汽車品牌」方面是呈現不顯著的關係，其他人口統計變數如「性別」、「學歷」上來說都是有顯著的差異，傳統統計方法之區隔正確預測率較Answer Tree之預測能力之正確率為佳，但Answer Tree能將結果簡化為易解讀的圖示，故無論在整理報表速度上、資料解讀方面、以及結果呈現有自動考慮變數間之交互作用上，皆較傳統統計方法更為便利。