歡迎來到演算法、軟體和硬體三位一體的未來世界論文書籍站
中原大學 資訊管理研究所 金志聿所指導 陳節軒的 網拍賣家該怎麼賺錢?基於機器學習演算法的最佳化電子商務銷售策略–以蝦皮購物 Shopee 為例 （2020），提出網購筆電退貨關鍵因素是什麼，來自於電子商務、定價策略、綑綁銷售、機器學習、限梯度提升法。
而第二篇論文國立高雄師範大學 事業經營學系 李昭蓉所指導 陳俐臻的 以Howard消費者決策模型探究品牌認知、態度以及品牌形象對直播購買意願之影響 （2018），提出因為有 品牌認知、品牌形象、直播、購買意願、態度的重點而找出了 網購筆電退貨的解答。
網拍賣家該怎麼賺錢?基於機器學習演算法的最佳化電子商務銷售策略–以蝦皮購物 Shopee 為例
為了解決網購筆電退貨 的問題，作者陳節軒 這樣論述：
電子商務平台已成為零售交易的重要銷售通路，在激烈的競爭與商品資訊透明的大環境下，如何透過資料驅動為商家提供最佳定價與銷售預測成為熱門研究議題；過去，定價研究多聚焦單一特徵因子；並未涵蓋商品資訊、賣場呈現、信用評價等影響消費者購買的重要因素；因此，本研究提出一種基於機器學習的商品定價與銷量模型，根據數據分析建立定價影響因子，以預測商品價格與預測銷售量，歸納最佳化的銷售策略。本研究以台灣最大拍賣平台 Shopee 蝦皮購物的實際數據進行實驗與驗證，基於極 限梯度提升模型預測商品不同定價之銷售情形，計算出商品最大銷售總金額。實驗結 果顯示，本研究提出的極限梯度提升模型優於其他預測模型，在低、高單價
商品時具 有較高的模型解釋力與最小的誤差；在商品總銷售金額預測方面，鍵盤滑鼠、螢幕顯 示器與手機類別商品模型解釋力 2分別達到 0.812、0.755、0.773，反映出模型的擬合 度很好，預測精度高；另一方面，由於模型支援綑綁策略銷售模式，在商品銷售策略 上將更有彈性。在實務貢獻上，本研究提出之數據科學分析方法，可使平台經營者以具數據基礎且更宏觀的方式掌握商品組間的銷售情形，有效透過商品綑綁銷售，幫助賣方創造收入最大化，亦可評估商場重要指標及其效應，協助識別買方之偏好，進而調整商場環境與優化管理策略、增加產業競爭力。
以Howard消費者決策模型探究品牌認知、態度以及品牌形象對直播購買意願之影響
為了解決網購筆電退貨 的問題，作者陳俐臻 這樣論述：
隨著網路及手機使用的快速發展與普及，數位行銷也跟著崛起，數位行銷是現代數位媒體，包括手機、網路等主要科技工具。直播的行銷模式結合了傳統行銷與網路行銷的優點，讓消費者可以透過手機、電腦等不用出門就可以對商品有一定程度的了解以及購買。目前台灣對直播平台消費的研究不多，因此，本研究將會探討消費者的品牌認知、態度與品牌形象是否會對直播平台之購買意願有影響。本研究蒐集國內外的相關文獻，以便利抽樣法，問卷發放給使用過或看過直播的民眾。扣除無效問卷，共回收175份有效問卷，經SPSS統計軟體進行分析驗證。研究結果顯示：(一)品牌認知對品牌形象有顯著影響(二)品牌認知對態度有顯著影響(三)態度對購買意願有顯
著影響。