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以價值共創觀點探索LDA主題模型在線上評論的應用–餐飲業為例

為了解決bose companion 2評價的問題，作者廖宣雅 這樣論述：

過去餐飲業評估顧客服務體驗與評價時，最常被使用的方法即為設計內部「用餐滿意度問卷」，以顧客被動填寫滿意度方式進行服務品質的衡量。然而，此種方式僅能提供靜態的資訊蒐集，難以瞭解顧客在服務過程中的動態體驗與回饋。近年顧客體驗當道，企業經營從產品主導的邏輯，轉向服務和顧客主導的邏輯（Service-Dominant Logic, S-D Logic）演進的現象，其主張以顧客為中心，強調企業可以與顧客價值共創（Lusch & Vargo, 2006; Lusch, Vargo, & Tanniru, 2010; Vargo & Lusch, 2016; Vargo, Maglio, & Akaka,

2008），在顧客服務網路中，藉由彼此間的互動及資源整合的活動中所實現。 本研究透過此觀點，我們以數據挖掘（Data mining）方法，了解線上評論消費者真實的聲音 （Voice of the Customer, VOC），並使用隱含狄利克雷分布（Latent Dirichlet allocation, LDA）分析消費者評論資料，來更深入地瞭解消費者的體驗，與識別評論背後的消息意圖，並結合服務藍圖（Service Blueprint）服務流程的設計工具，達到企業、消費者價值共創互動的機制。 本文研究的數據集來自中國知名的飲食評論平台：25,670個店家共266,544條線上評論，以及

中國外送平台的消費者評論，並將這些評論資料依餐飲服務接觸型態區分成三類，包括：餐桌服務、櫃檯式服務、外送服務，使用隱含狄利克雷分布演算法（Latent Dirichlet allocation, LDA），其為非監督式的機器學習技術，來自動提取顧客在不同餐飲型態下的意見回饋，進行研究與滿意度因子分析。 最終LDA主題演算法萃取出餐飲三種不同型態下，各12項顧客評論中所關心的關鍵主題構面，接著與過去研究比較，發現本研究之方法所歸納出的主題，是可以涵蓋與解釋過去研究的結果，並有其可信度；更重要的是，還找到了原研究中幾乎沒有出現過的新的滿意度因子，包括事前準備資訊、優惠活動、新品、外送天氣、下單操

作，這些都豐富了企業決策的數據庫。 將主題分析構面應用服務藍圖（Service Blueprint）與滿意度評分做進一步分析，洞察出商業意涵。在分析中發現不論哪種型態的服務，在負面評論中都是與顧客服務的相關主題（桌邊服務、店員服務、客服）占比最大，由此可以推論，不論與顧客接觸時間長短，人與人間的服務品質是影響顧客情緒產生的重要因素。而在餐桌服務的正面評論中「餐廳內裝」是最高比例會被提及；櫃臺式服務則是「優惠活動」；「外送天氣」最常在外送服務中提到，這幾項主題都會使消費者很有感的產生正面感受，因此企業可以掌握這些資訊做內部管理與外部行銷。 透過分析大量的用戶生成內容來了解消費者的真實聲音，對

於競爭激烈的餐飲行業具有重要意義。此次結果資料也可以提供給未來AI客服系統前置訓練的資料建置，來準確歸納消費者的疑問，創造消費者與餐廳價值共創的新服務架構。

智慧型手機操弄評論辨識之研究

為了解決bose companion 2評價的問題，作者林瑞裕 這樣論述：

隨著Web2.0發展，網路的強大影響力改變了整個社會的溝通模式。使用者利用網路平台所提供的討論機制，例如U-Car、Facebook、Mobile 01、PTT…等平台，讓大家可以提供自身意見與訊息交流。現今許多消費者在購買商品之前會根據網路上的部落格、社群網站、電子商務網站等平台，尋找他們想要購買的商品資訊並做為購買的參考依據。因此，在這樣的新興電子商務環境底下，線上消費者的評論一直扮演著重要的角色。然而，有部分公司企業試圖利用操弄評論來提升銷售額，但消費者面對著因為網路便利所帶來的大量訊息，很難辨別評論其真偽，只能依靠自身經驗來辨識。因此，本研究依文獻探討結果，定義了包含情感語意、產品特

徵、專有名詞等15項潛在操弄特徵屬性。並導入這些評論操弄資訊，支持向量機 (Support Vector Machine, SVM)與利用決策樹 (Decision Tree, DT)，試圖提升操弄評論分類績效。另外，本研究使用相關分析(Correlation analysis)、決策樹萃取之規則與植基於倒傳遞類神經網路 (Backpropagation network, BPN)特徵選取法，以辨識本實驗所提出評論操弄特徵之重要度。最後以手機產品操弄評論實例，驗證本研究所提方法之有效性。