dhl國際快遞的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

品牌

為了解決dhl國際快遞的問題，作者崔英勝 這樣論述：

　　品牌是企業的重要象徵，品牌的經營更是一門學問。好的品牌不僅僅是一個名字，更是企業精神、價值與理念的體現。   　　本書介紹了一百個世界知名的品牌，從品牌的創立、成長、發展，到品牌的經營理念、行銷方式、特色以及企業文化等，從百年以上歷史的老品牌，到近代發展的新興企業，本書介紹了每個品牌的核心價值。書中從不同面向介紹品牌的打造方式，基本上，一個優秀的品牌，具備以下特質：   　　一、優良的產品品質 　　不論是甚麼品牌，產品品質是首先要具備的，優良的產品才能打動顧客的心。而知名品牌的產品更是有其管理產品品質的辦法，以良好的產品維持顧客的信心，維持品牌的口碑。   　　二、品牌的獨有特色 　　

世界各大品牌，即使產業性質相同，也不會失去競爭力，因為每個品牌都有其特色只有該品牌所擁有，獨一無二且難以模仿。人們有著各式各樣的產品可以選擇，同時這也是企業發展的重要資本。   　　三、持續提升產品價值 　　想要在競爭激烈的市場上生存，持續進步是極為重的一環。世界品牌之所以能在市場中屹立不搖，除了有自己獨特的創見，還有持續的研發新產品，他們永遠不落人後，也絕不會讓自己被淘汰。   　　四、賦予品牌文化價值 　　一個品牌除了產品的優秀，產品中所蘊含的精神更是品牌長存的關鍵。人們購買一個品牌，不僅僅是購買它的產品，更是因為品牌背後所有的文化價值與內涵。一個有故事的品牌比一個單純的產品要迷人的多，這

便是不可忽略的品牌價值。   　　本書在品牌建立上全方位介紹，告訴讀者一個成功的品牌要如何創造自己獨一無二的優勢，同時把握住這個優勢，持續創造更多產品價值，獲取更多利潤，並且發展出不同的企業文化。

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貨運承攬業之策略行銷分析-以台灣航空貨運承攬股份有限公司為例

為了解決dhl國際快遞的問題，作者吳俊儀 這樣論述：

台灣航空貨運承攬股份有限公司(以下簡稱台空公司)成立於民國81年10月，旗下子公司分布於香港、深圳、徐州、上海、成都、越南、新加坡、洛杉磯、紐約等地，業務範圍包括海、空運進出口貨物承攬、報關、倉儲、運輸、電商之一條龍服務。台空公司成立已逾29年之久，於民國99年與台驊國際投資控股股份有限公司—股票代碼2636(以下簡稱台驊控股)進行策略聯盟，台空公司併入台驊控股旗下子集團之一，進行海空運雙品牌運營合作。台空公司旗下有一部門：海運報關部門，在面對以空運為主體發展的現況下(海運由台驊控股旗下另一上海台驊子集團發展)，海運報關部門落入可有可無的窘境。本研究以邱志聖（2020）策略行銷分析為主要架構

，包括外顯單位效益成本(C1)、資訊搜尋成本(C2)、道德危機成本(C3)及專屬陷入成本(C4)，用以分析海運報關部門如何由8名員工的邊緣部門，發展成為現今62名員工的過程緣由，成為台空公司全力支援發展的主力部門之一，該部門如何運用策略，一步一步成長茁壯，建立起自己的競爭優勢，同時驗證4C架構是否能運用於此實務上。綜觀研究發現：一.外顯單位效益成本：豐富報關經驗、熟悉客戶產品稅則、先放後稅額度為客戶最關心也最重視的需求，只要能讓產品順利進口報關，價格就不是問題。二.資訊搜尋成本：搶下大客戶，併購同行，係最快速降低資訊搜尋成本的有效方式。三.道德危機成本：用實事求是的態度，說到做到的負責任行為，

拉攏豐富經驗的報關人員，掌握此類人員，等同獲得了客戶的信任，因客戶只會信任他長久委任的報關人員。四.專屬陷入成本：包括從人員面、系統面、金流面等處綁住已信任你的客戶，讓客戶更願意投入更多專屬陷入資產，與你一起綁定。期望論文的研究成果，能提供台灣本土貨物承攬業者走向全球企業集團的強力工具之一，成為不輸給FedEx聯邦快遞公司及DHL國際快遞公司的台灣冠軍企業。

數據戰略：如何從大數據、數據分析和萬物互聯中獲利

為了解決dhl國際快遞的問題，作者（英）伯納德·馬爾 這樣論述：

資料正在徹底改變所有人做生意的方式。然而，目前所有資料被分析和使用的比例不到0.5%。商業領袖和管理者不能對資料漠不關心或保持懷疑，因為視資料為戰略資產的公司才會生存並茁壯成長。 本書是創建一個強大的資料戰略的必讀的指南，書中解釋了如何確定戰略性資料需求，用什麼方法來收集資料，最重要的是，如何將資料轉化為組織改善商業決策和績效的見解，為需要從大資料、分析和萬物互聯中獲利的組織提供了工具和戰略，是每一位旨在利用自己的業務資料的價值以獲得競爭優勢的讀者的基本讀物。 本書包含各種案例研究和真實的例子，介紹了如何弄清戰略資料資產和資料受眾群體；如何收集所需的資料，制定全新的資料收集方法；如何通過預

測分析和機器學習獲得最大收益；如何擁有適當的技術、資料基礎設施和關鍵資料能力；如何確保擁有有效的安全和管理體系，避開經濟、法律和聲譽問題。 伯納德·瑪律（ Bernard Marr），國際知名的商業暢銷書作家，多家公司和多個政府機構的主題發言人兼戰略顧問。他是商業資料領域的全球人士，被 LinkedIn（領英）公認為全球前五大最具商業影響力人士之一。 伯納德經常為世界經濟論壇（ World Economic Forum）撰稿，也曾為《福布斯》雜誌和 LinkedIn Pulse定期撰寫專欄文章，他的專家評論經常出現於 BBC新聞、天空新聞和 BBC世界等電視媒體和廣播，以

及《泰晤士報》《金融時報》《CFO期刊》《華爾街日報》等知名刊物中。 伯納德 ·瑪律撰寫了大量開創性的書籍和數百篇引發轟動的報告及文章，其中包括國際暢銷書 Big Data in Practice: How 45 successful companies used big data analytics to deliver extraordinary results（《大數據在實踐中： 45家成功的公司如何使用大資料分析來提供非凡的結果》）、 Big Data: Using SMART big data, analytics and metrics to make better decisi

ons and improve performance（《智慧大資料 SMART準則：資料分析方法、案例和行動綱領》）、Key BusinessAnalytics：The 60+ business analysis tools every manager needs to know（《關鍵業務分析：所有管理者都需要瞭解的 60種業務分析工具》）、The Intelligent Company（《智慧公司》）以及 Dummies（傻瓜學）系列叢書中的 Big Data for Small Business（《大資料專家：小企業也能用好大資料》）。 伯納德·瑪律曾與許多世界知名機構合作並提供諮詢

服務，其客戶包括埃森哲諮詢、阿斯利康製藥、英格蘭銀行、巴克萊銀行、 BP（英國石油）、思科、 DHL（敦豪快遞）、Fujitsu（富士通）、Gartner（高德納諮詢）、HSBC（滙豐銀行）、IBM、Mars（瑪氏）、微軟、北大西洋公約組織、 Oracle（甲骨文）、英國內政部、 NHS（英國國家醫療服務署）、法國 Orange電信、Tetley（泰特利茶業），T-Mobile、 Toyota（豐田汽車）、 SAP、Shell（殼牌石油）、聯合國以及沃爾瑪等。 讚譽 致謝 作者簡介 第 1章 為何說當下業務無不是資料業務 // 1 1.1 大資料和物聯網的驚人增長 //

1 1.2 資料驅動的勇敢新世界 // 2 1.3 我們是否正在逼近人工智慧 // 7 1.4 資料正在如何徹底改變我們的商業世界 // 10 1.4.1 資料在商業中的基本作用 // 10 1.4.2 智慧工廠與工業 4.0 // 14 1.4.3 自動化及其對就業的現實威脅 // 16 1.4.4 區塊鏈技術：是否是資料和企業的未來 // 18 1.5 所有業務都必須成為資料業務 // 19 1.5.1 一切以資料戰略為起點 // 20 1.5.2 你的公司是否需要首席資料官 // 21 注解 // 23 第 2章 戰略性資料需求的確定 // 25 2.1 以資料提高企業的決策品質 //

26 2.1.1 利用資料更好地瞭解客戶和市場 // 27 2.1.2 在一個意想不到的場景，讓資料為你而動 // 29 2.2 利用資料改善運營 // 30 2.2.1 通過資料獲得內部效率 // 31 2.2.2 亞馬遜：如何以資料優化業務流程並增加銷售額 // 33 2.2.3 優步：如何以資料優化運輸 // 34 2.2.4 羅爾斯•；羅伊斯：如何以資料驅動製造業成功 // 35 2.3 商業模式的轉型：將資料作為企業資產 // 37 2.3.1 如何以資料提升企業價值 // 37 2.3.2 將資料轉化為新的收入源泉 // 38 2.4 只有正確的資料才是有意義的，並非所有資料都是

有價值的 // 40 2.5 為資料提供強有力的商業案例 // 42 注解 // 43 第 3章 使用資料改善商業決策 // 44 3.1 明確你的關鍵性業務問題 // 44 3.1.1 好問題帶來更好的答案 // 46 3.1.2 針對顧客、市場和競爭者的問題 // 47 3.1.3 有關財務的問題 // 52 3.1.4 有關內部運營的問題 // 55 3.1.5 有關人員的問題 // 57 3.2 數據的視覺化及溝通洞見 // 60 3.2.1 是否每個人都應有權訪問資料 // 61 3.2.2 告別試算表，迎接資料視覺化時代 // 63 3.2.3 以視覺與文字的融合發揮最大效果 /

/ 64 3.2.4 虛擬實境和資料視覺化的未來 // 65 注解 // 66 第 4章 使用資料改善企業運營 // 67 4.1 利用資料優化運營流程 // 68 4.1.1 資料如何改善製造過程 // 68 4.1.2 如何以資料強化倉儲和配送 // 70 4.1.3 如何以資料增強業務流程 // 71 4.1.4 如何以資料強化銷售及行銷流程 // 75 4.2 以數據改善顧客供應 // 78 4.2.1 為客戶提供更優服務 // 78 4.2.2 提供更好的產品 // 81 注解 // 84 第 5章 資料的貨幣化 // 85 5.1 增加企業價值 // 86 5.2 資料本身成為

企業核心資產 // 87 5.3 由企業資料處理能力創造的價值 // 90 5.4 向顧客或利益相關者出售資料 // 91 5.5 理解使用者生成資料的價值 // 96 第 6章 資料的取得與收集 // 98 6.1 瞭解不同類型的資料 // 99 6.1.1 對“大資料”的定義 // 100 6.1.2 結構化資料的定義 // 101 6.1.3 非結構化資料和半結構化資料的定義 // 103 6.1.4 內部資料的定義 // 105 6.1.5 外部資料的定義 // 106 6.2 更多的新型資料 // 108 6.2.1 活動資料 // 108 6.2.2 對話資料 // 109 6.

2.3 照片和視頻資料 // 110 6.2.4 感測器資料 // 111 6.3 內部資料的收集 // 111 6.4 外部資料的訪問 // 113 6.5 如果你需要的資料尚不存在 // 116 注解 // 117 第 7章 將數據轉化為洞見 // 118 7.1 分析技術的進化方式 // 119 7.2 瞭解不同類型的分析技術 // 120 7.2.1 文本分析 // 121 7.2.2 情感分析 // 122 7.2.3 圖像分析 // 122 7.2.4 視頻分析 // 123 7.2.5 語音分析 // 124 7.2.6 資料採擷 // 124 7.2.7 業務實驗 // 12

5 7.2.8 視覺分析 // 126 7.2.9 相關性分析 // 126 7.2.10 回歸分析 // 127 7.2.11 情景分析 // 128 7.2.12 預測 /時間序列分析 // 129 7.2.13 蒙特卡羅模擬法 // 129 7.2.14 線性規劃 // 130 7.2.15 同期群分析 // 130 7.2.16 因數分析 // 131 7.2.17 神經網路分析 // 132 7.2.18 元分析 /文獻分析 // 133 7.3 高級分析：機器學習、深度學習和認知計算 // 133 7.4 以不同分析技術的結合追求成功最大化 // 137 第 8章 技術和資料基礎

架構的創建 // 139 8.1 “大資料即服務”：能成為企業的一站式解決方案嗎 // 140 8.2 收集資料 // 143 8.3 存儲資料 // 146 8.3.1 瞭解雲基礎 /分散式存儲系統 // 146 8.3.2 Hadoop概述 // 148 8.3.3 Spark：Hadoop的替代品 // 149 8.3.4 資料湖和資料倉庫的簡單介紹 // 150 8.4 資料的分析和處理 // 151 8.5 提供資料訪問服務 // 155 8.5.1 宣導資料管家的概念 // 156 8.5.2 數據的溝通 // 157 注解 // 159 第 9章 打造組織的資料能力 // 16

0 9.1 大資料技能短缺及其對企業的影響 // 160 9.2 建立內部技能和競爭力 // 163 9.2.1 五種基本的資料科學技能 // 163 9.2.2 招募新人才 // 166 9.2.3 為現有人員提供培訓並提高其工作技能 // 168 9.3 將資料分析業務外包 // 170 9.3.1 與資料服務供應商合作 // 170 9.3.2 Kaggle：眾包資料科學家 // 172 注解 // 175 第 10章 不要讓資料成為負債：資料治理 // 177 10.1 資料所有權和隱私方面的考慮 // 178 10.1.1 擁有還是外購 // 178 10.1.2 確保擁有合理許可

權 // 179 10.1.3 將數據最少化作為好的實踐 // 180 10.1.4 理解隱私問題 // 182 10.2 資料的安全問題 // 187 10.2.1 資料洩露的重大影響 // 187 10.2.2 物聯網的威脅 // 190 10.3 踐行良好的資料治理 // 192 注解 // 194 第 11章 資料戰略的執行和完善 // 196 11.1 把資料戰略付諸實踐 // 196 11.1.1 態度是關鍵 // 196 11.1.2 資料戰略為什麼會失敗 // 198 11.2 創建資料文化 // 201 11.3 重新審視資料戰略 // 203 11.3.1 調整企業需求

// 204 11.3.2 持續演進的技術圖景 // 204 11.3.3 遙望未來 // 207 注解 // 210  

宅經濟下電子商務、物流、包材產業 經營績效比較之研究

為了解決dhl國際快遞的問題，作者王羿婷 這樣論述：

本研究應用共同邊界、二階段資料包絡分析法（DEA）及Malmquist生產力指數（MPI），比較電子商務、物流及包材2016年至2020年的獲利效率、市場效率、經營效率與經營效率技術缺口比率（Technology Gap Ratio,TGR）。本研究以股東權益總額、營業費用為第一階段獲利效率的投入項、營業收入淨額為第一階段獲利效率的產出項、營業利益為跨階段連結項、每股淨值為第二階段市場效率的投入項，每股盈餘、市場價值為第二階段市場效率的產出項進行二階段經營效率分析，實證結果顯示：（1）電子商務、物流、包材在共同邊界獲利效率、市場效率與經營效率上，表現最好的產業為電子商務。獲利效率表現最差的為

物流，市場效率與經營效率上電子商務業顯著優於物流與包材，其中包材為表現最差的行業。（2）電子商務、物流、包材在群組邊界獲利效率上表現最好的產業為電子商務、最差的為物流，而在市場效率與經營效率上表現最好的產業為包材、最差的為物流，其中包材群組邊界市場效率顯著優於物流。（3）電子商務業為三個產業的經營效率技術領導者，包材則為經營效率技術落後者。（4）電子商務、物流、包材在整體累積生產力上表現最好的公司為台達化。