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吳鳳科技大學 餐旅管理系 陸惠玲、林嘉洽所指導 蔡靜薇的 旅館業顧客滿意與服務疏失之研究-以嘉義地區為例 (2021),提出中油自助加油站台中關鍵因素是什麼,來自於旅館業、顧客滿意度、服務疏失、顧客抱怨。

而第二篇論文中華大學 工業管理學系 魏秋建所指導 蔡建明的 人工智慧應用於加油站服務滿意度之預測 (2021),提出因為有 人工智慧、Weka、LogitBoost、LMT、Naive Bayes的重點而找出了 中油自助加油站台中的解答。

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旅館業顧客滿意與服務疏失之研究-以嘉義地區為例

為了解決中油自助加油站台中的問題,作者蔡靜薇 這樣論述:

摘 要 現今餐旅業的蓬勃使得餐旅業間的競爭愈來愈激烈,也因此突顯出餐旅業顧客滿意度的重要性。服務基本上是由「人」來傳達的,所以難免會有失誤發生,當發生服務失誤時就可能產生顧客抱怨,而顧客抱怨若沒有處理好所引發的負面效果,可能會對餐旅業造成很大的傷害,此乃本研究之研究背景與動機。 本研究採質性研究法,以「旅館業顧客滿意與服務疏失之研究-以嘉義地區為例」為題,對嘉義地區的飯店進行深入的訪談與研究。經擬定大綱後先以電話約訪各家業者主管,安排時段進行深度訪談,藉由訪談過程來了解面對顧客抱怨時他們各自的處

理過程及方法。並將訪談內容記錄作成逐字稿且分析歸納得出結論,最容易引起顧客抱怨的三方面分別為:1.硬體設施老舊、2.服務疏失、3.食材缺失,而可以避免及改善方針為:1.詳細記錄顧客抱怨的緣由、2.定期的開會與檢討、3.適當的在職訓練。 最後,對業者提出以下建議:1.在硬體設施改善期可以利用贈品或優惠措施來彌補短期不足及缺失。2.把員工看成是公司的資產,以對待家人的方式來對待。3.公司的處理SOP要有彈性的空間,並以細心、耐心、同理心來處理顧客抱怨,定能迎刃而解。

人工智慧應用於加油站服務滿意度之預測

為了解決中油自助加油站台中的問題,作者蔡建明 這樣論述:

民國76年政府開放民營可自行銷售汽、柴油之後,許多企業集團也紛紛投入到加油站這塊市場,到現在國、民營加油站到處可見,顯見此行業市場競爭之激烈,而透過經濟部能源局的資料顯示,2020.01.04台灣總計共有2479家加油站,2022.05.15台灣總計共有2483家加油站,從兩項數據來看2年多僅僅多增加了4家,可見得這塊市場已趨近飽和,所以要在這市場能夠持續站穩腳步,除了價格比較之外,更延伸出其它額外的服務項目及環境條件,藉此提升顧客滿意度,進而留住舊有的客戶,甚至是吸引更多新的客戶。本研究希望透過人工智慧演算法來分析,這些額外的服務項目及提高客戶滿意度的成敗模式,然後透過該模式來預測未來的服

務項目的設計,顧客滿意度的結果好壞和改善的方向,以提高企業的成功機率。本研究從30種演算法中剃除掉10準確度不足60%的方法之後,再從剩餘的20個之中透過預測結果擇選出準確度皆高於84%的三種演算法進行預測結果探討及建議,三種採用的人工智慧演算法包括LogitBoost演算法、LMT演算法和NaiveBayes演算法。結果發現本研究的人工智慧方法,確實可以作為加油站產業增加經營績效的參考。