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東吳大學 巨量資料管理學院碩士學位學程 吳政隆所指導 林怡如的 客戶對商品提問之多重標籤辨識-以網路拍賣網為例 (2019),提出momo客訴關鍵因素是什麼,來自於電子商務、客戶服務、文字探勘、多重標籤辨識、機器學習。

而第二篇論文朝陽科技大學 企業管理系 周中理所指導 高靖茹的 消費者對購物網站文字型智能客服系統之知覺與使用態度暨持續使用意向 (2018),提出因為有 文字型智能客服系統、科技接受模型、購物網站、知覺信任、知覺便利性、知覺資訊安全性的重點而找出了 momo客訴的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了momo客訴,大家也想知道這些:

momo客訴進入發燒排行的影片

爸媽的諄諄教誨,在許多人童年心中都佔有重要的地位,甚至至今仍是進行事。小時候常覺得逆耳的內容,隨著年紀增長,才了解它們也代表著爸媽的擔心、鼓勵、恨鐵不成鋼,還有更多的愛。每當遇到意見分歧,你會選擇聆聽還是反駁?已為人父母的你,是否能接受孩子的「不一樣」? 這一次,這群人將為你演繹最日常、最爆笑、講出你心聲的親子對話!

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客戶對商品提問之多重標籤辨識-以網路拍賣網為例

為了解決momo客訴的問題,作者林怡如 這樣論述:

  網路購物(電子商務E-commerce)儼然已成為現今不可或缺的一種消費型態。面對客戶新型態購物行為的轉變,許多傳統線下消費平台(實體門市、電視購物、型錄郵購等)業者,均面臨經營型態轉型的挑戰,紛紛增設線上購物平台搶食網路商機。在網路行銷活動多元化、業績與日俱增的同時,電子商務各後勤單位之服務與系統是否完備、足以因應消化龐大訂單量,正是考驗各大電商的重要課題。  電商後勤中又以客服中心所面對的問題是更多面向、複雜的。這個介於客戶與企業之間的第一線服務單位,如何有效運用大數據技術精進改善作業流程、快速的提供更貼近客戶需求的服務品質與解決方案,是本研究所要探究的核心內容。實驗以露天拍賣網客戶

對商品提問內容,進行十類細分類與五類大分類之多重標籤分類預測模型訓練。本研究分別以TF-IDF與Word Embedding兩種特徵值萃取方法,搭配極限樹(Extra Trees Classifier)、邏輯式迴歸、隨機森林與支持向量機四種分類模型,交叉組合進行實驗。實驗結果整體以測試資料集使用文字探勘技術TF-IDF方法萃取之特徵值,搭配極限樹分類模型的預測效果Micro F1 score 0.82846較為顯著。

消費者對購物網站文字型智能客服系統之知覺與使用態度暨持續使用意向

為了解決momo客訴的問題,作者高靖茹 這樣論述:

網際網路的發達使智能客服系統開始被企業重視,使用24小時隨時待命的文字型智能客服系統可以避免當客訴發生而找不到人的窘境,據數位時代統計目前有60%的千禧一代表示曾經使用過文字型智能客服系統,並且有71%願意在未來嘗試。據艾媒資訊統計數據顯示,約有75%的消費者因對客服不滿而放棄購買,且有43%的消費者不向其他人推薦,因此本研究期許能透過消費者對文字型智能客服系統的知覺信任、知覺有用性、知覺易用性、知覺資訊安全性、知覺便利性來強化使用態度並提升持續使用意向,或許透過持續使用意向的提升,能進而增強消費者未來對購物網站文字型智能客服系統的滿意度及形象,並提供未來的研究者可以透過本研究進一步探討持續

使用意向的提升是否影響消費者的客訴問題及購物網站的形象及滿意度。本研究採用發放紙本問卷與網路問卷給學生族群及非學生族群的方式,並且本研究以有持續使用過文字型智能客服系統的消費者為主要調查對象,透過隨機抽樣法、便利抽樣法及結構方程模型進行分析。本研究結果為1.消費者使用購物網站文字型智能客服系統的知覺有用性對使用態度之影響,呈顯著正向影響。2.消費者使用購物網站文字型智能客服系統的知覺易用性對使用態度不具正向影響。3.消費者使用購物網站文字型智能客服系統的知覺信任對使用態度之影響,呈顯著正向影響。4. 消費者使用購物網站文字型智能客服系統的知覺便利性對使用態度之影響,呈顯著正向影響。5. 消費者

使用購物網站文字型智能客服系統的知覺資訊安全性對使用態度之影響,呈顯著正向影響。6. 消費者使用購物網站文字型智能客服系統的使用態度對持續使用意向之影響呈顯著正向影響,本研究結論提供給欲將引進文字型智能客服系統的小型購物網站商家做參考。