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國立屏東大學 教育行政研究所 黃靖文所指導 謝文德的 群眾外包、虛擬品牌社群與共同創新對價值共創的影響之研究 (2017),提出Car lease usa關鍵因素是什麼,來自於群眾外包、虛擬品牌社群、共同創新、價值共創。

而第二篇論文國立臺北科技大學 管理學院資訊與財金管理EMBA專班 王貞淑所指導 何偉的 以資料探勘方法發展汽車租賃之風險預測模型 (2014),提出因為有 車輛租賃、風險評估、資料探勘、汽車保險的重點而找出了 Car lease usa的解答。

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群眾外包、虛擬品牌社群與共同創新對價值共創的影響之研究

為了解決Car lease usa的問題,作者謝文德 這樣論述:

  本研究旨在探討並驗證群眾外包、虛擬品牌社群與共同創新對價值共創的影響。所以,本研究之具體目的有下列五項:一、了解群眾外包、虛擬品牌社群、共同創新與價值共創在台灣的現況。二、分析不同背景變項的虛擬品牌社群會員在群眾外包、虛擬品牌社群、共同創新與價值共創之間的差異情形。三、分析群眾外包、虛擬品牌社群、共同創新與價值共創之間的相關情形。四、探討群眾外包、虛擬品牌社群、共同創新與價值共創之間的SEM結構方程模式關係。五、驗證群眾外包、虛擬品牌社群、共同創新與價值共創之間的整體SEM結構方程模式關係。  為達上述目的,本研究採取文獻蒐集、分析與實證調查研究等研究方法,以台灣樂高貿易股份有限公司(L

EGO)、艾絲資訊股份有限公司(iFit愛瘦身)、悠旅生活事業股份有限公司(Starbucks)、風尚數位科技股份有限公司(Fashion Guide)等四家公司的虛擬品牌社群會員為研究對象,研究工具則為研究者自編之「群眾外包、虛擬品牌社群與共同創新對價值共創的影響之研究」調查問卷,共發出正式問卷900份,回收問卷749份,可用問卷706份,正式問卷回收率83.22%,回收問卷可用率94.42%。 本研究首先以SPSS統計軟體進行探索式因素分析(EFA)、項目分析、信效度分析、描述性統計、獨立樣本t檢定、單因子變異數分析、皮爾森積差相關分析,接著利用AMOS結構方程模式,進行一階及二階驗

證性因素分析(CFA),最後推估研究架構變項之個別模式及整體模式的結構關係及適配度考驗,並進行各項研究假設之驗證,最後本研究所得之結論如下:一、群眾外包、虛擬品牌社群、共同創新與價值共創現況良好,分層面以「任務特徵」、「平台品質」、「開放產品疆界」與「顧客價值」表現較為突出。二、男性在群眾外包、虛擬品牌社群、共同創新與價值共創的表現上優於女性。三、年齡較成熟之族群,在群眾外包、虛擬品牌社群、共同創新與價值共創的表現優於年輕族群,31-40歲、41-50歲與51歲以上優於20歲以下與21-30歲。四、教育程度愈高,在群眾外包、虛擬品牌社群、共同創新與價值共創等變項上的表現愈好,博、碩士學歷優於大

學、專科、高中(含)以下。五、不同職業類別在群眾外包、虛擬品牌社群、共同創新與價值共創等變項上的表現差異不大,僅各行各業高於學生,行業之間則無差異。六、使用網路經驗的時間長短,在群眾外包、虛擬品牌社群、共同創新與價值共創等變項上的表現有些微差異但差異不大,1年~未滿3年高於3年~未滿5年、5年~未滿10年與10年以上。七、每週上網時間長短,在群眾外包、虛擬品牌社群、共同創新與價值共創等變項上的表現差異不大,5~10小時、11~20小時與21~30小時優於31小時以上。八、台灣樂高(LEGO)與iFIT的社群會員,在群眾外包、虛擬品牌社群、共同創新與價值共創等變項上表現較佳。九、社群會員資歷愈久

,在群眾外包、虛擬品牌社群、共同創新與價值共創等變項上的表現愈佳,5年以上的資深會員優於未滿1年、1~未滿2年、2~未滿3年、3~未滿5年的會員。十、每日使用社群時間的長短,在群眾外包、虛擬品牌社群、共同創新與價值共創等變項上的表現差異不大,僅1~未滿2小時優於未滿1小時。十一、群眾外包對價值共創、虛擬品牌社群、共同創新均有正向顯著的影響。十二、群眾外包透過品牌社群對價值共創有正向顯著的影響,且影響力為78.12%。十三、群眾外包透過共同創新對價值共創有正向顯著的影響,且影響力為62.78%。十四、整體群眾外包、虛擬品牌社群、共同創新與價值共創的AMOS結構模式適配性,獲得證實。整體模式的影響

力為81.56%。  本研究依據研究結論,提出具體建議,藉以供企業組織實施群眾外包創新模式;虛擬品牌社群之運用管理;採取共同創新方式與顧客價值共創及未來研究之參考。

以資料探勘方法發展汽車租賃之風險預測模型

為了解決Car lease usa的問題,作者何偉 這樣論述:

汽車保險為車輛租賃業重要服務項目,在資訊不對稱狀況下,如何提供適合客戶的車險保障,並且減少客戶選擇險種的困擾,此為研究個案公司遇到的難題。本研究利用2011年至2014年車輛租賃公司出險資料庫,以Wake 3.6 軟體進行資料分群、關聯演算探勘,建構車輛租賃保險之風險評估模型,進而推薦適合客戶保單,解決個案公司在實務作業上所遭遇的問題。本研究風險預測模型系統(RPMS) ,利用資料探勘技術產生保單推薦規則。提供超乎客戶預期之服務水準,進而提升客戶的忠誠度及滿意度。本研究建立小汽車業RPMS預測風險模型平台,除了解決目前個案公司所面的困難外,並期望後續先進將平台功能開發更為完整,並適用於汽車租

賃行業。