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國立成功大學 高階管理碩士在職專班(EMBA) 馬瀰嘉所指導 彭季堯的 應用機器學習預測目標客戶–以E公司為例 (2021),提出高雄室內設計ptt關鍵因素是什麼,來自於機器學習、混淆矩陣、銷售漏斗。

而第二篇論文中華大學 企業管理學系 徐子光所指導 洪文琳的 探討消費者對關係品質、體驗價值、休閒滿意度與顧客忠誠度之研究-以任天堂遊戲為例 (2021),提出因為有 關係品質、體驗價值、休閒滿意度、顧客忠誠度、任天堂Switch遊戲的重點而找出了 高雄室內設計ptt的解答。

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應用機器學習預測目標客戶–以E公司為例

為了解決高雄室內設計ptt的問題,作者彭季堯 這樣論述:

經理人如果能夠精準預測潛在目標客戶,代表企業可以快速並正確安排為了成交客戶的各項資源投入。但傳統透過業務人員判斷是否為目標客戶之銷售方式,因為不容易有共同的認定標準而無法在組織間推廣,也因為業務人員個性、背景、喜好不同,無從談起預測的一致性和準確性。本研究藉由E公司客戶關係管理系統中所記錄的近2年內商機資料,使用機器學習的方法進行資料分析,希望能夠在E公司B2B的商業模式下,建置高品質的潛在成交客戶預測模型。藉由適當的模型推薦潛在成交客戶來取代人為判斷,可幫助經理人對企業資源以及行銷活動加以合理運用及分配,能夠降低營運成本並增加企業獲利。本研究將E公司提供之商機樣本資料,經過資料前處理後,使

用隨機森林、羅吉斯迴歸、套索迴歸以及支援向量機等機器學習方法,以Python 程式語言建置機器學習模型並比較精確率、召回率、F1-分數等模型績效指標。本研究發現若E公司追求精確率以隨機森林模型績效較佳,若追求召回率則以支援向量機模型績效較佳。由套索迴歸係數顯示影響成交勝算的變數有「所在區域」、「上市櫃資訊」、「員工人數分箱」,所在區域結果顯示客戶為高雄市成交的勝算大於台北市、台北市成交的勝算大於台中市。上市櫃資訊結果顯示客戶為興櫃成交的勝算大於上櫃、上櫃成交的勝算大於一般企業。員工人數分箱結果顯示客戶公司是「員工人數2級」成交的勝算大於「員工人數1級」,「員工人數2級」和「員工人數3級」的客戶

成交勝算相近。 本研究成果顯示,E公司可以採用適當的機器學習模型,在新商機進入E公司客戶關係管理系統中時,第一時間識別潛在成交客戶,除幫助經理人優先投入銷售資源外,E公司更能以此成果為基礎,持續推動數位優化達成數位轉型,建立競爭對手難以模仿的數位優勢。

探討消費者對關係品質、體驗價值、休閒滿意度與顧客忠誠度之研究-以任天堂遊戲為例

為了解決高雄室內設計ptt的問題,作者洪文琳 這樣論述:

近代社會科技快速進步,各式各樣電玩遊戲娛樂選項逐漸普及化;近年來受新冠肺炎(COVID-19)疫情影響,使大多數戶休閒娛樂、社交活動移轉至居家透過線上進行,同時也讓進行防疫措施的消費者期盼尋求更多與室內休閒娛樂、線上交流選擇。當時任天堂發售一款Nintendo Switch遊戲《集合啦!動物森友會》,其豐富與多樣的遊戲玩法,在還未推出時就吸引許多人關注,一上市沒多久便開始引發搶購熱潮,成為2020年最熱門的遊戲之一。本研究目的想了解遊玩過任天堂遊戲《集合啦!動物森友會》的消費者/玩家之現況與探討是否對於關係品質、體驗價值、休閒滿意度及顧客忠誠度有影響。研究對象為遊玩過《集合啦!動物森友會》之

消費者/玩家族群;問卷透過網路發放於數個台灣知名社群論壇:臉書社團(Facebook)、批踢踢實業坊(PTT)、巴哈姆特電玩資訊站和Dcard(狄卡)中與《集合啦!動物森友會》有關的討論社群;並收回604份有效問卷。本研究以敘述性統計分析、信度分析、差異性分析(獨立樣本T檢定、單因子變異數分析)與迴歸分析進行問卷資料分析與檢定。本研究結果為關係品質與體驗價值對休閒滿意度呈現正向關係,其中體驗價值影響最高;休閒滿意度對顧客忠誠度呈現正向顯著關係。顯示任天堂在Nintendo Switch《集合啦!動物森友會》遊玩體驗上設計非常優異,提供消費者對於休閒娛樂之滿足,從遊玩體驗中感受到優質的產品與服務

品質,更加深雙方的忠誠關係。