| 研究生: |
郭昱廷 Guo, Yu-Ting |
|---|---|
| 論文名稱: |
應用系統動力學方法探究重要電信環境因素對電信業者訂價策略之影響 Apply system dynamics method to explore the influence of important telecom environmental factors on the pricing strategies of telecom operators |
| 指導教授: |
王維聰
Wang, Wei-Tsong |
| 學位類別: |
碩士 Master |
| 系所名稱: |
管理學院 - 工業與資訊管理學系 Department of Industrial and Information Management |
| 論文出版年: | 2025 |
| 畢業學年度: | 113 |
| 語文別: | 中文 |
| 論文頁數: | 69 |
| 中文關鍵詞: | 電信產業 、訂價策略 、系統動力學 、市場環境因素 、策略最佳化 |
| 外文關鍵詞: | telecom industry, pricing strategy, system dynamics, market environment factors, strategy optimization |
| 相關次數: | 點閱:101 下載:10 |
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全球化背景下,電信產業面臨科技驅動的變革,電信業者在網路建設成本、服務需求滿足和市場競爭方面遭遇諸多經營困難,例如第五代行動通訊技術(Fifth Generation Mobile Network, 5G)、物聯網等技術的快速推廣,電信業者投入大量資金用於網路建設和升級而增加營運成本;隨著用戶對高畫質影片、線上遊戲等需求增加,更需不斷提升服務以滿足多樣化需求;全球化競爭使市場格局複雜,現有的訂價策略可能無法充分反映技術創新帶來的成本變化和市場機會。在此背景下,本研究旨在運用系統動力學方法,深入探究影響電信訂價策略的因素,提供科學化決策支援,以增強其市場競爭力和盈利能力。
本研究透過文獻回顧與理論框架建構,梳理相關理論與實證,明確研究的理論基礎;運用環境因素識別與分類、資料收集與分析,確定影響訂價策略的關鍵因素;建構系統動力學模型,詳細設定變數與公式,模擬電信市場動態;進行模型校準與驗證,確保模型有效性;開展模擬實驗與策略分析,提出訂價策略調整方向。
研究結果表明,技術創新、市場需求、競爭態勢和政策法規是影響電信訂價策略的關鍵因素,它們相互作用形成複雜動態系統。不同情境下,業者應採取不同訂價策略。基於此,提出訂價策略最佳化建議,包括根據模型結果靈活調整價格程度和結構、實施客戶細分與客製化訂價、明確動態訂價策略實施要點等。
未來研究建議從模型改進、實證研究擴展和新興技術影響研究三個方面展開。模型改進方面,細分市場需求變數、擴展技術創新變數、改進競爭態勢模組、增強政策法規與運用先進參數估計方法並定期更新校準係數;實證研究會擴展跨地區研究,納入更多類別業者並分析其競爭合作關係對訂價策略的影響;新興技術影響研究方面,深入研究人工智慧、巨量資料、物聯網與5G技術結合以及5G支援的新興商業模式。
In the era of globalization, the telecommunications industry faces rapid technological change and rising demand, leading to increased infrastructure costs and service pressure. Traditional pricing strategies struggle to adapt amid global competition and evolving user needs.
This study applies system dynamics to examine how technological innovation, market demand, competition, and regulation influence telecom pricing. A calibrated and validated model simulates market behavior and evaluates pricing under different scenarios.
Findings suggest that flexible, context-aware pricing is essential. Operators should adopt dynamic pricing, customer segmentation, and tailored service offerings. Future work should refine model accuracy, expand empirical applications, and explore the pricing impact of technologies like AI, big data, and 5G–IoT integration.
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