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輔仁大學 大眾傳播學研究所碩士班 洪雅慧所指導 洪偉峻的 公部門的社群行銷－以疫情下的衛福部粉絲專頁為例 （2021），提出高雄 好逛 PTT關鍵因素是什麼，來自於公部門、社群行銷、對話溝通、衛福部、臉書粉絲專頁。
而第二篇論文國立臺南大學 數位學習科技學系碩士在職專班 林豪鏘所指導 吳庭瑜的 自行車網購平台結合聊天機器人客服對消費者情緒與服務品質之影響 （2021），提出因為有 自行車、網購平台、聊天機器人、網路購物、服務品質、SUS使用性、正負向情緒的重點而找出了 高雄 好逛 PTT的解答。
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我25歲，有30間房收租：羅右宸用零頭款買房，靠租金年收百萬
為了解決高雄 好逛 PTT 的問題，作者羅右宸 這樣論述：
說到買房，大多數人顧慮的一定是： ◎我連頭期款都籌不出來，怎麼可能買房子？ ◎所有看得上眼的房子，都貴到我買不起。買得起的好房子要上哪找？ ◎我也想靠收租賺錢，但哪來那麼多資金、怎麼篩選房客？ 今年才25歲的羅右宸，22歲就白手起「家」，統統辦到了。 他運用募資合購，用資本利得加上現金流方式，只花三年時間，從兩手空空買下第一間房，接著快速滾出30間房收租，更把別人眼中的破爛屋變成投報率超過7%的熱門物件，怎麼做到？ ◎20萬學到教訓，賺得百萬獲利： 為了幫女友買個名牌包，卻在貪婪心態左右下被騙走20萬，後來一場理財讀書會點醒他，讓他浮
現投資房地產念頭，但還是學生的他，面臨的第一個問題是：「頭期款怎麼來？」他積極接觸相關人脈才發現，原來晉身有殼階級是有SOP可循的。 ◎你出錢我讓利，快速累積30間房： 他把獲利可視化，用股東概念集資，第一次募資就拿到200萬元。 兩年後把房子賣出，獲利高達94萬。並運用讓利少賺，大量複製。 但合購之下，持份怎麼解決、稅金怎麼算？ 還有，什麼樣的金主自動找上門，你得婉拒對方？羅右宸自有一套管理之道。 ◎買房出租，穩賺租金，再等好價碼售出 他一星期發2封簡訊，讓當地房仲一有好屋立刻通知，總能以市價6到7折入手。 不只如此，他專挑屋齡20年上下的
中古屋，買進之後大改造，用裝潢成本換取短閒置期及高周轉率，再以7%左右的高投報率賣出，賺租金也賺價差。 除了買屋有SOP，現在靠租金就年收破百的羅右宸，也有當包租公／婆的標準守則： 找出區域優勢，鎖定目標客群：學生多就盡可能壓低租金、上班族多就花心思在裝潢擺設上，幫你縮短套房閒置期。 強力曝光：現在有8成以上的房客來自網路，ptt、591、台灣租屋網等，也可到人潮多的市／區公所布告欄，一個月不用100元也能達到良好的廣告效益。 避險的第一步：慎選租客，用三個問題讓你簡易視人，不遇到奧客。 真的沒時間管理？直接交給專業租屋公司，讓你坐在家裡輕鬆收租。 25歲
的羅右宸顛覆一般人存錢買房的既定印象，他先買房投資（購買資產），再購屋自住（負債），自行募資建立管理團隊，把爛物件變黃金屋，不到30歲就有錢又有房！ 名人推薦 房地產投資大師 王派宏 房地產專家 范世華 房地產專家 方耀慶
公部門的社群行銷－以疫情下的衛福部粉絲專頁為例
為了解決高雄 好逛 PTT 的問題，作者洪偉峻 這樣論述：
隨著社群媒體日益成熟，公部門以社群行銷進行溝通的情形持續增加。本研究以 COVID-19 疫情期間的衛福部臉書粉絲專頁為研究案例，使用了內容分析法與深度訪談法，探討粉絲專頁運作的實際狀況、使用的貼文策略與貼文內容之關聯、社群行銷獲得的社群媒體使用者反應與運作狀況是否符合 Kent 與 Taylor 的對話溝通理論，藉此提供有關公部門的社群行銷之參考。研究結果顯示衛福部臉書粉絲專頁的追蹤、按讚、月總觸及數在疫情開始後有增加的趨勢。根據分析 2878 篇貼文的結果，粉絲專頁的貼文常於下午發布、傾向同時使用多種呈現方式、以一般宣導及最新疫情消息類型為主，常以動物、角色或吉祥物為代言人並以官方來源為
主要資訊來源。訪談結果說明經營者未使用特定貼文策略與貼文內容組合，然而數據顯示兩者具有一定程度的關聯。此外，發文時段無法影響貼文獲得的留言與分享數，僅對部分表情符號有影響，在貼文呈現方式上，圖片易獲得表情符號及分享；影片能讓留言增加；連結僅會增加部分表情符號。政策說明、一般宣導、最新疫情消息等貼文類型易獲得使用者反應，應用代言人的貼文易得到正面表情符號與分享，不易得到負面表情符號。在整體對話溝通狀況表現愈好的情況下，衛福部臉書粉絲專頁的追蹤與按讚數表現會愈好。細部來看，經營者對貼文得到的留言缺乏回應，使雙向的對話迴路被削弱；貼文以提供資訊為主，但少有衛福部提供的相關服務資訊之說明；即使衛福部臉
書粉絲專頁鮮少以獎賞內容來提高回訪率，但仍可吸引使用者回訪；雖然訪客容易從衛福部臉書粉絲專頁外流，但經營者仍能以其提供資訊的方式，留住訪客在官方的相關網頁中。
自行車網購平台結合聊天機器人客服對消費者情緒與服務品質之影響
為了解決高雄 好逛 PTT 的問題，作者吳庭瑜 這樣論述：
摘 要因2019年底突然竄出的新型冠狀病毒(COVID-19)，疫情爆發後全球交通工具急劇下降，愈來愈多人轉向使用主動運輸，例如騎乘自行車，以最大程度降低感染風險。對於全球各行各業都面臨極嚴重的影響，甚至因無法外出購物與逛街令人感到焦慮與恐慌，為此聊天機器人的自動回覆系統協助品牌企業與消費者在網路購物平台上，仍可維持企業正常的運作與消費者生活購物。本研究旨在探討自行車網購平台「聊天機器人」以及「傳統網路客服」之間差異與影響，透過Google Dialogflow建立聊天機器人所提供的自動回覆、自然語言處理、關鍵字判讀等強大的功能，加上疫情的因素使網路購物需求增加，智能客服就相對重要。本研究流
程由兩組受測者與網購平台客服互動過後，經由問卷調查後進行資料分析，來了解使用者對聊天機器人客服的使用性、服務品質及使用者情緒與傳統客服的差異。研究架構自變項分為實驗組：「chatbot聊天機器人客服」與對照組：「傳統的網路客服」，依變項：為系統的「SUS使用性」、「SERVQUAL服務性」、以及受測者的「正負向情緒」；研究對象是以曾於購物網站購買商品有經驗之消費者，每組為30位共召集60位受測者；研究工具包含「SUS使用性量表」、「SERVQUAL服務性量表」、「正負向情緒量表」。以IBM SPSS 20.0統計軟體進行統計分析，並以獨立樣本研究獨立樣本t檢定分析檢驗實驗結果，再根據三個量表資
料分別進行分析。研究結果顯示，實驗組「chatbot聊天機器人客服」的受測者在SUS使用性與SERVQUAL服務性及正負向情緒問卷中，得分統計高於對照組「傳統的網路客服」且達顯著差異，表示聊天機器人在網站客服上具有好的使用性，在SERVQUA五大品質構面互動與服務方面整體相較於傳統客服為優，正負向情緒中聊天機器人也具有顯著的正向情緒影響，對於聊天機器人客服有助於提高消費者在網站購物的需求，以及增加服務效率與品質進而減少人力支出。最後，本研究結果提出討論與建議，以做為品牌企業與網路零售業者對於聊天機器人客服後續研究參考。