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電商平台APP之服務品質、知覺價值、知覺風險對使用後的再購買意願與信任度的影響

為了解決吉欣模型ptt的問題，作者黃靖旻 這樣論述：

隨著科技不斷的進步，人們的手上至少會有一台行動裝置，行動APP的便利性、即時性及行動性，促使其蓬勃發展，加上疫情的影響，帶起宅經濟的發展，電商平台相準了政府防疫政策，使電商平台的商品及服務多元化，根據Sensor Tower資料顯示，2019年全球購物類APP下載量達到11億次，相關數據也顯示消費者對電商平台APP不僅使用頻率增加，對其的黏著度也提高。 本研究主要探討電商平台APP之服務品質、知覺價值與知覺風險對使用者使用後的再買購意願及信任度的影響，探究這五個調節變相之間的關係，本研究透過發放問卷的方式，並以SPSS軟體進行數據分析。 結果顯示，（1）不同年齡層的消費者對再買購

意願達到顯著水準；（2）不同教育程度的消費者對電商平台APP之知覺價值與知覺風險達到顯著水準；（3）不同薪資所得的消費者對電商平台APP之知覺風險達到顯著水準；（4）電商平台APP之服務品質及知覺價值對使用者使用後的再買購意願及信任度呈正向的顯著影響；（5）而電商平台APP之知覺風險對使用者使用後的再買購意願及信任度呈負向的顯著影響，意即電商平台APP之服務品質及知覺價值越正向，使用者使用後的再買購意願及信任度也會提升；而電商平台APP之知覺風險越低，使用者使用後的再買購意願及信任度反而會提高。

大數據分析電商平台用戶評論以改善使用體驗-以東森購物APP為例

為了解決吉欣模型ptt的問題，作者賴吉盛 這樣論述：

在社群媒體越來越成熟的當下，使用者可以在平台上討論各式各樣的話題，消費者也傾向在網路上購買商品，在選擇商品跟電商品牌時，社群媒體的曝光度跟使用心得都大大的影響使用者的最終決定，各大電商平台也傾向利用社群媒體網站的留言與建議，來對APP的功能與行銷方向進行改善跟推廣。 本研究將會以東森購物APP為研究目標，蒐集Google Play、Apple Store、PTT E-Shopping 2019年1月至2022年1月28號為止的留言當作研究樣本，並撰寫Python程式作為研究大數據分析的工具，使用selenium library進行網路爬蟲跟文字探勘，詞頻分析工具jieba來對留言進行關

鍵字提取，TF-IDF加權技術來輔助分析模型，最後利用LDA主題分析歸類出四大面向進行分析討論，包含（1）經營面向建議、（2）客服引導、（3）更新反饋、（4）功能提問，透過本研究，期望把使用者在網路上的留言，通過大數據分析的幫助下，讓企業在APP的功能改善與行銷政策上有更明確的參考方向。 實驗結果顯示，詞頻分析結果前五名為購物(0.1673)，更新(0.1257)，商品(0.1162)，客服(0.0887)，方便(0.0762)，在TF-IDF整體關鍵字前五名為，無法(0.16346)、更新(0.12280)、客服(0.11354)、問題(0.09847)、方便(0.08667)，在LDA分群

結果中，比人工分群在經營面向主題上，抓出了momo，更新反饋抓到了line，功能提問則多了打卡遊戲，也就是說本研究在時間成本與資料準確度上，比人工分群來的更為優勢。