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餐飲外送服務失誤、服務補救、補救後滿意度與忠誠度關係之研究

為了解決Foodpanda 預 估 外送 時間的問題，作者張淑嘉 這樣論述：

本研究目的在探討餐飲外送服務服務失誤、服務補救策略接受度、補救後滿意度及忠誠度之間的關係及影響，透過了解餐飲外送服務消費者對各變項的態度及現況，給予餐飲外送服務服務失誤的相關改善建議及服務補救策略。 為達上述目的，本研究以網路問卷便利抽樣的方式針對19~30歲以上餐飲外送服務消費者進行問卷調查，並以服務失誤、服務補救策略接受度、補救後滿意度及忠誠度量表作為研究工具，經不符合條件問卷排除後，共取得128份有效樣本，樣本資料進行敘述統計、T 檢定與單因子變異數分析、皮爾森相關分析及迴歸分析後，得出以下結論:（一）服務失誤最多的與嚴重程度最高的皆為「餐飲商品遺漏」；（二）服務補救策略

接受度最高的為「平台給予本次消費免費」;（三）服務補救策略如處理得當，可有效提高補救後滿意度及忠誠度；另外，（四）餐飲外送服務費如調高，消費者大多會減少使用。 因此本研究建議，外送人員在取餐前應確實清點餐點是否正確，如發服務失誤應第一時間給予主動關懷或道歉，並評估給予「本次消費免費」的服務補救策略，也建議餐飲外送服務減少調高服務費，讓消費者能夠穩定使用此平台。

以機器學習演算法為基礎建構 OMO便利商店營收預測模型之研究

為了解決Foodpanda 預 估 外送 時間的問題，作者蔡雅安 這樣論述：

隨著經濟的成長、產業競爭以及疫情後消費型態改變，越來越多無法預測的威脅與競爭對手出其不意的創新方案，讓零售產業之競爭型態朝向多元化、多樣化和創新性。再加上網路購物商業發達，購物選擇多元又便利，迫使連鎖式便利商店面臨朝向數位應用、虛實整合、會員經營及創新複合之通路新業態的商業模式，以便能滿足競爭市場的消費需求。 本研究以線下實體便利商店之門市商圈立地、硬體設施、賣場規劃、貨架商品、相關經營坪效為情境變數並結合 OMO (Online Merge Offline) 線上電商平台之銷售數值，運用多種變數來讓機器學習，使用演算法包括多層感知器 (Multilayer Perceptro

n, MLP) 、隨機森林 (Randow Forest, RF) 、極端梯度提升樹方法(Extreme Gradient Boost, XGB) ，用以建構有效的預測模型，預測今後未來一段時間門市的銷售情況供賣場規劃之參考，以降低賣場硬體設備及裝潢投資成本並提升銷售管理效能。 本研究使用共三種演算方法及蒐集到 40 個變數來進行多店鋪模型預測後，再透由預測評價指標來比較各模型間的準確率，以全部變數的資料採隨機森林 (RF)演算法，得出平均絕對誤差 ( Mean Absolute Error, MAE) 值為 2148.409 及平均絕對百分比誤差 (Mean Absolute Perc

entage Error, MAPE) 值為 0.031 均為最佳值，故隨機森林演算法為最佳預測摸型。透過此模型，可以提供給經營者針對實體門市面臨競爭及數位轉型時，優化管理策略、增加產業競爭力並提升消費者滿意度和服務品質。