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國立中正大學 雲端計算與物聯網數位學習碩士在職專班 熊博安所指導 賴吉盛的 大數據分析電商平台用戶評論以改善使用體驗-以東森購物APP為例 （2021），提出線上文字客服ptt關鍵因素是什麼，來自於TF-IDF、LDA主題模型、文本探勘、東森購物。

而第二篇論文國立彰化師範大學 企業管理學系 吳信宏所指導 謝承宏的 探討台灣外送平台之使用者使用狀況－以Uber Eats與foodpanda為例 （2020），提出因為有 外送平台、使用者滿意度、社群論壇、關聯規則的重點而找出了 線上文字客服ptt的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了線上文字客服ptt，大家也想知道這些：

大數據分析電商平台用戶評論以改善使用體驗-以東森購物APP為例

為了解決線上文字客服ptt的問題，作者賴吉盛 這樣論述：

在社群媒體越來越成熟的當下，使用者可以在平台上討論各式各樣的話題，消費者也傾向在網路上購買商品，在選擇商品跟電商品牌時，社群媒體的曝光度跟使用心得都大大的影響使用者的最終決定，各大電商平台也傾向利用社群媒體網站的留言與建議，來對APP的功能與行銷方向進行改善跟推廣。 本研究將會以東森購物APP為研究目標，蒐集Google Play、Apple Store、PTT E-Shopping 2019年1月至2022年1月28號為止的留言當作研究樣本，並撰寫Python程式作為研究大數據分析的工具，使用selenium library進行網路爬蟲跟文字探勘，詞頻分析工具jieba來對留言進行關

鍵字提取，TF-IDF加權技術來輔助分析模型，最後利用LDA主題分析歸類出四大面向進行分析討論，包含（1）經營面向建議、（2）客服引導、（3）更新反饋、（4）功能提問，透過本研究，期望把使用者在網路上的留言，通過大數據分析的幫助下，讓企業在APP的功能改善與行銷政策上有更明確的參考方向。 實驗結果顯示，詞頻分析結果前五名為購物(0.1673)，更新(0.1257)，商品(0.1162)，客服(0.0887)，方便(0.0762)，在TF-IDF整體關鍵字前五名為，無法(0.16346)、更新(0.12280)、客服(0.11354)、問題(0.09847)、方便(0.08667)，在LDA分群

結果中，比人工分群在經營面向主題上，抓出了momo，更新反饋抓到了line，功能提問則多了打卡遊戲，也就是說本研究在時間成本與資料準確度上，比人工分群來的更為優勢。

探討台灣外送平台之使用者使用狀況－以Uber Eats與foodpanda為例

為了解決線上文字客服ptt的問題，作者謝承宏 這樣論述：

外送平台在台灣發展已逐漸成熟，它提供了想節省時間、不想外出或是天氣因素而無法去購買餐點的人一個很好的解決辦法，因此對於外送平台而言，了解使用者滿意度相當重要。使用者是最能直接接觸外送平台及合作餐廳的人，本研究採用批踢踢實業坊(PTT)取得使用者的線上評論作為樣本資料，蒐集的時間是2019年6月1日至2020年12月31日並蒐集到只使用過foodpanda的使用者為190人；只使用過Uber Eats的使用者為76人；同時使用過兩間外送平台的使用者為123人，利用描述性分析、成對樣本t檢定與Apriori關聯規則分析，對台灣兩大外送平台使用者的使用狀況進行調查。研究結果顯示只使用Uber Ea

ts的使用者認為主要優點在於退款的即時性、售後服務好、外送人員的態度好以及平台的回應速度佳，主要缺點在於外送人員的態度差、售後服務差、客服人員的態度差與優惠活動少。兩者同時使用的使用者給予Uber Eats正面評價在於配送訂單的速度快、客服人員的態度好、外送人員的態度好、售後服務好、平台的回應速度佳與平台的操作流程簡單；負面評價在於優惠活動少、外送人員的態度差以及售後服務差。只使用foodpanda的使用者認為主要優點在於優惠活動多、店家選擇多、售後服務好與退款的即時性，主要缺點是外送人員的態度差、售後服務差、客服人員的態度差、配送訂單的速度慢與平台的穩定性差。兩者同時使用的使用者給予food

panda正面評價在於平台價格與店內價格一樣、運費低、優惠活動多；負面評價在於外送人員態度差、售後服務差、客服人員態度差以及配送訂單的速度慢。Apriori關聯規則分析則發現一條foodpanda的規則，當外送平台使用者對外送人員的態度與售後服務不滿意時，同時會對客服人員的態度不滿意。透過調查台灣兩大外送平台的使用者使用狀況，了解使用者如何去選擇外送平台，以提供外送平台業者在使用者的角度即時做出改善與調整，避免流失既有的使用者族群，也藉此吸引新的使用者。關鍵詞：外送平台、使用者滿意度、社群論壇、關聯規則

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