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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Ptt bicycle關鍵因素是什麼,來自於自行車、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。

而第二篇論文國立臺灣大學 土木工程學研究所 徐百輝所指導 劉又瑞的 整合社群網路訊息之災害資訊分析 (2019),提出因為有 災害、災害資訊、社群網路、文本分析、機器學習的重點而找出了 Ptt bicycle的解答。

最後網站[問題] 單速車的輪胎有甚麼差? - bicycle則補充:發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 223.137.21.36 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/bicycle/M.1621927095.A.60E.html. 1樓 推menshuei: 沒有差,除非你 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了Ptt bicycle,大家也想知道這些:

Ptt bicycle進入發燒排行的影片

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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Ptt bicycle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。

整合社群網路訊息之災害資訊分析

為了解決Ptt bicycle的問題,作者劉又瑞 這樣論述:

近年來社群網路的蓬勃發展,已經使其成為各種資訊蒐集的主要來源,並常被用來當作資訊傳遞的主要媒介。一般使用者除了可被動接收社群媒體的資訊外,也可以主動地發佈、傳遞訊息,成為資訊的提供者。當災害發生時,對於災情資訊的傳遞與救災資訊的更新,社群網路便成為一個十分重要且方便的工具。在國內、Facebook(臉書)及PTT可說是大家最常用的社群網路,其優勢為使用者不僅可以留言,也可以上傳照片,這個特點在災害防救的應用上是十分重要的關鍵。若能透過網路即時傳達災害資訊,相關搜救單位就能迅速掌握災情並因地制宜,作出更有效率的救災應變措施。在台灣經常發生的災害,多為地震、水災等,而當災害發生時,第一時間的黃金

搜救時間就成為了關鍵時刻,而對於救災工作的進行,首要了解的便是哪裡發生災害?災害的嚴重與否?故最重要的就是能即時取得災害資訊,災害資訊的即時取得就須仰賴第一時間在災害現場的民眾即時回報,讓救災單位能把握時間進行救援,讓災害不再擴大。故此研究主要探討以社群網路蒐集災害資訊之應用,並針對災害資訊進行分析,期望能透過社群網路的即時性,快速蒐集災害資訊,判斷出災害發生的位置,即時作出處理,並針對災害資訊,進一步作文本關聯性分析,期能從中判別出可能衍生的相關災害,另外亦針對分析成果,以機器學習方法進行成果評估。