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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），提出高雄中油複合商店關鍵因素是什麼，來自於人工智慧、Weka、LogitBoost、LMT、Naive Bayes。
而第二篇論文國立高雄科技大學 企業管理系 王崇昱所指導 李性盈的 企業形象、顧客公司認同及顧客投入對於再購意願之影響-以星巴克為例 （2019），提出因為有 顧客公司認同、企業形象、顧客投入、再購意願的重點而找出了 高雄中油複合商店的解答。
人工智慧應用於加油站服務滿意度之預測
為了解決高雄中油複合商店 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。
企業形象、顧客公司認同及顧客投入對於再購意願之影響-以星巴克為例
為了解決高雄中油複合商店 的問題，作者李性盈 這樣論述：
本研究發現過去探討再購再購意願之因素的前因變數不多，本研究主要針對顧客公司認同、企業形象與顧客投入等變數探討其對於再購意願的影響，以顧客投入作為中介變數，在選擇實證樣本時，以一年內曾經在星巴克消費的顧客為研究對象。本研究共收回有效問卷共138份，利用迴歸分析，研究結果分述如下：(1)顧客投入正向影響再購意願；(2) 顧客公司認同對顧客投入具有正向影響 ；(3)顧客公司認同對顧客投入具有正向影響；(4)企業形象對顧客投入具有正向的影響 ；(5) 企業形象對顧客公司認同具有正向的影響; (6) 企業形象透過顧客投入影響再購意願； (7) 顧客公司認同透過顧客投入影響再購意願，顧客投入在顧客公司認
同、企業形象與再購意願之間具部份中介效果。根據研究結果，本研究提出相關建議。