種子教師研究計畫成果分享：工管系郭瑞祥、陳忠仁及林博文老師 「Utilizing Deep Learning and Heuristic Techniques for Customer Insight Analysis.」

院行政辦公室

撰文者／臺大管理學院博士畢業生  王子騫

《臺大種子教師研究計畫成果分享會》於2024年10月17日舉行，由本院郭瑞祥教授、陳忠仁教授、林博文教授主持，博士畢業生王子騫協助。此次活動特別邀請魏志平教授及數十位管院教授參與討論，旨在促進學術交流與合作。

 

開場中，郭瑞祥教授向新進教師分享了他在跨領域研究中的寶貴經驗，強調研究者應交換不同的研究方法與視角，以解決單一學科難以應對的複雜問題。活動中，與會者透過分享研究進展，積極探討跨領域研究的切入點與合作機會，期望為未來的研究合作奠定堅實基礎。

此外，郭瑞祥教授也介紹了此次研究的起源，該研究結合管理科學、行銷科學、科技創新與產業應用，旨在促進機器學習和啟發式演算法在顧客旅程與顧客洞察等行銷科學領域的應用。研究設計的數據架構能應用於產業數位行銷中，例如在顧客的考慮與評估階段進行主動接觸，提前引導顧客進入忠誠迴圈，協助企業縮短購買週期並更有效地管理顧客旅程。這樣的設計不僅促進跨領域學理探討，也能將研究成果轉化為可商業化的應用架構，是數據科學與跨領域結合的一次重要嘗試。

與會的專家教授們也深入探討了主題研究「Utilizing Deep Learning and Heuristic Techniques for Customer Insight Analysis」的成果，並評估其在臺灣產業中的應用潛力，探討是否能夠幫助製造業開創永續模式，甚至尋求發展「第二曲線」的機會。

該研究展示了「顧客購買週期三階段」的概念，透過機器學習技術對不同階段的轉換價值進行預測，並計算多通路顧客終身價值，使企業在與顧客實際互動前便可掌握最佳接觸點、慣用通路、購買階段及行為偏好。這些資訊可延伸應用於行銷資源配置、文案設計及顧客關係管理等領域。

此外，該研究還運用了嶄新的自然語意主題演算法（隱含狄利克雷分佈），分析顧客購買後階段的需求資訊，並針對產品需求與推薦產品開發參數進行探索。以充電器產品為例，分析顯示顧客需求的首要主題是充電效率，顧客偏好具有快充技術（如PD和QC）的產品，並期望使用GaN技術提高充電效率和縮小產品尺寸。其次，品質和耐用性也是顧客關注的重要因素，揭示了他們對高品質材料和組件的期望，以實現產品耐用性並降低損壞風險。製造業的研發部門可根據這些需求開發出符合市場的產品，並加速產品模塊化進程，以實現敏捷開發。

雖然這項研究的結果並不是傳統意義上的管理理論，但我們也發現這些顧客洞察是管理理論的應用和延伸，未來有望成為管理理論系統應用層面的一部分。

「數據驅動決策」即是透過這樣先進的演算法作為工具來幫助管理理論應用更加具體化，進而強化管理決策。包括：該項研究的行銷通路選擇規則、應用數據科學和機器學習技術找出不同顧客群體的最佳接觸通路、推薦符合市場需求但非主流的藍海規格，並避免新技術或新產品顛覆市場。這些都結合了經典行銷理論和破壞式創新理論，是現代管理理論的數位化應用。

此次《臺大種子教師研究計畫成果分享會》秉持種子計畫精神，推動跨領域研究合作，探討具前瞻性和創新性的研究構想或關鍵議題，以促進臺大管院的創新研究發展。

計畫的成果提供了一個分析顧客洞察的數據架構，展示了透過先進演算法的分析與建置過程，並結合經典管理理論，形成數位轉型與數據分析在管理中的應用，以此增進現代管理理論在實務中的數據驅動結合應用。