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國立臺灣大學 商學研究所 陳家麟所指導 顏瑢娣的 社交電商商業模式於台灣合購產業影響之研究 （2019），提出淘寶食品ptt關鍵因素是什麼，來自於社交電商、拼多多、愛合購、團購、合購、商業模式、價值主張。
而第二篇論文東吳大學 巨量資料管理學院碩士學位學程 吳政隆所指導 林怡如的 客戶對商品提問之多重標籤辨識-以網路拍賣網為例 （2019），提出因為有 電子商務、客戶服務、文字探勘、多重標籤辨識、機器學習的重點而找出了 淘寶食品ptt的解答。
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停×看×聽.搞懂中國13億人都在想什麼?登陸必讀!悠遊大陸職場生存潛規則
為了解決淘寶食品ptt 的問題，作者陳瑞昇 這樣論述：
澳洲打工度假達人Mock在完成澳洲追尋之旅後，決定到中國繼續他的旅程，這才發現，居然有這麼多相似的地方…… 在澳洲，我洗碗掃廁所當服務生賺澳幣； 在中國，我推廣跑展會找代理商賺人民幣。 在澳洲，我一邊工作一邊旅行玩遍澳洲六大州； 在中國，我一邊拜訪一邊紀錄走遍中國四大區。 在澳洲，我和不同國籍的人交談，試圖了解他們成功的定義； 在中國，我和不同省分的人交談，試圖歸納他們努力的目標。 而同樣地， 在澳洲，找不到工作但目標沒完成，我不能回來； 在中國，被開除但夢想沒完成，我要想辦法活下去。 最後，三年過去了，才發現兩者最大的不同…… 在澳洲，我找到人生最大的動
能； 在中國，我看到人生最大的可能！ 作者簡介 陳瑞昇 Mock 碩士畢業後不務正業，至澳洲打工度假，並出版《出走澳洲，不只是打工度假》，振奮了上萬個台灣人半夜跳起來買機票。 其後以自身業務經歷出版《翻身吧！菜鳥業務！》，激勵百萬苦悶業務大軍重新拿起電話。 現駐中國近四年，發表外派經歷說出30萬的台幹心聲得到網友最多的回應是——只能淚推了…… 出版書籍 《出走澳洲，不只是打工度假：Mock的28歲，遊「走」好「學」》 《翻身吧！菜鳥業務！低頭的次數 × 低頭的幅度，業務嫩咖長成之路！》
社交電商商業模式於台灣合購產業影響之研究
為了解決淘寶食品ptt 的問題，作者顏瑢娣 這樣論述：
自2016年阿里巴巴創辦人馬雲提出新零售概念後，對全球零售業產生重大影響。隨後2017至2018年，中國「社交電商」迅速崛起，將社交化元素應用於電子商務交易過程，重新定義新零售及電商產業，目前位居中國電商產業第三名的拼多多，即為一家主打低價拼團的社交平台。另一方面，台灣合購文化盛行多年，產值超過120億新台幣，然而消費者多習慣於利用Line群組、Facebook社團等私人群組進行合購行為，發展已久的線上合購平台至今未能成為市場主流。綜合前述背景，本研究選定社交電商之首—拼多多及台灣最大合購網站—愛合購作為個案對象，並利用Osterwalder, Pigneur, Bernarda & Smi
th (2014) 之《價值主張年代 (Value Proposition Design)》一書作為分析工具，輔以個案研究法、半結構式訪談法、問卷調查法與次級資料分析法等研究方法，希望探討台灣消費者對於社交電商之商業模式的接受程度，同時比較兩家公司的差異，期望進一步為台灣合購業者提出優化建議。透過價值適配分析可以發現，拼多多與台灣消費者顧客素描之適配程度較高，顯示台灣消費者並非對線上合購平台無需求，而是目前合購平台仍有待改善之處，以致消費者仍依賴傳統的私人合購管道。因此，本研究針對愛合購提出優化使用者介面與平台功能、商品多元化、個人化體驗及互動式行銷等改善方針，期望藉此更貼近台灣消費者的需求。
最後，本研究進階思考大型電商平台，如淘寶、蝦皮購物，近期陸續跨足合購市場之策略意義，得出其核心目標為藉合購帶來人流、金流、社群等，擴展自身生態圈，同時本研究亦針對合購市場未來發展提出兩項建議，包含結合平台型與主購型合購、創造虛擬主購場景，以增加台灣消費者使用線上合購平台之意願，進而提升線上平台於合購市場之整體競爭力。
客戶對商品提問之多重標籤辨識-以網路拍賣網為例
為了解決淘寶食品ptt 的問題，作者林怡如 這樣論述：
網路購物（電子商務E-commerce）儼然已成為現今不可或缺的一種消費型態。面對客戶新型態購物行為的轉變，許多傳統線下消費平台（實體門市、電視購物、型錄郵購等）業者，均面臨經營型態轉型的挑戰，紛紛增設線上購物平台搶食網路商機。在網路行銷活動多元化、業績與日俱增的同時，電子商務各後勤單位之服務與系統是否完備、足以因應消化龐大訂單量，正是考驗各大電商的重要課題。 電商後勤中又以客服中心所面對的問題是更多面向、複雜的。這個介於客戶與企業之間的第一線服務單位，如何有效運用大數據技術精進改善作業流程、快速的提供更貼近客戶需求的服務品質與解決方案，是本研究所要探究的核心內容。實驗以露天拍賣網客戶
對商品提問內容，進行十類細分類與五類大分類之多重標籤分類預測模型訓練。本研究分別以TF-IDF與Word Embedding兩種特徵值萃取方法，搭配極限樹（Extra Trees Classifier）、邏輯式迴歸、隨機森林與支持向量機四種分類模型，交叉組合進行實驗。實驗結果整體以測試資料集使用文字探勘技術TF-IDF方法萃取之特徵值，搭配極限樹分類模型的預測效果Micro F1 score 0.82846較為顯著。