台鐵取消訂票次數的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列線上看、影評和彩蛋懶人包

鐵路網路訂票取票行為之研究-以台鐵為例

為了解決台鐵取消訂票次數的問題，作者莊滇容 這樣論述：

面對資訊科技的快速發展，民眾使用網路訂購交通類票券的現象日益普遍。然而網路訂票所衍生的問題也越來越多，與訂票者權益最相關的是票券並非被實際有需求的人訂購，導致有實際需求的人反而訂不到票的問題。為了探究訂票後的取票機率，本研究以二元羅吉特為分析的工具，利用訂票張數、搭乘時間差異天數、起迄點距離差異、起迄點之一為直轄市、搭乘日當天為星期一或星期五、搭乘日當天為星期二、星期三，或星期四、搭乘日當天為連假變數來辨別取票後的選擇行為─取票或取消，計算訂票後取票的機率。本研究以取票機率與搭乘時間差異天數作為分類標準，並以訂票次數偏高的使用者為探討對象。在以取票機率為分類標準的情況下，本研究建構了8個模型

，依據各個模型的預測準確度進行評選，最佳模型組合之預測準確度高達94.22%。影響取票機率最大的變數為搭乘時間差異天數變數(X2)、距離差異變數(X3)，以及起訖點之一為直轄市的變數(X4)等三個變數，起訖點為直轄市變數之勝算比(odds ratio)高達1.8801，表示若起訖點中有一個是直轄市，那麼訂票者取票的發生率為起訖點都不是直轄市者的1.88倍。而在以搭乘時間差異天數為分類標準的情況下，本研究建構了4個模型，綜合4個模型的總預測準確度高達92.67%。影響取票機率最大的變數訂票張數、距離差異、搭乘日當天為星期一或星期五、搭乘日當天為星期二、星期三，或星期四對於觀察者之訂票後的選擇行為

有顯著的影響。以訂票張數的勝算比為例，其值最小為0.5112，表示若訂票張數增加一張，那麼取票者的發生率會減少0.5112。而若以搭乘日當天為星期二、星期三，或星期四的勝算比為例，其值最大為3.1093，亦即若搭乘日當天為星期二、星期三，或是星期四，則訂票者取票的發生率為搭乘日當天非為星期二、星期三，或是星期四的3.1093倍。

以顧客價值衡量鐵路訂票之接受－實質選擇權之應用

為了解決台鐵取消訂票次數的問題，作者許堇宸 這樣論述：

摘要台鐵網路及語音所提供取消訂票之便利性以及免手續費的服務，使得台鐵訂票的取消率和未取率一直居高不下，而該類型訂票所衍生的佔票負面行為也一直對台鐵造成潛在的傷害，例如顧客抱怨訂不到票而改搭其他運具。為了減少這項損失，本研究建議台鐵在預訂車票的過程中，可以運用顧客過去取訂票情形將佔票負面成本納入顧客價值中，對經常發生佔票行為的低價值顧客藉由顧客終身價值的計算予以限制，即發展一套評斷顧客價值的機制，協助台鐵訂票系統的運作，而本研究所提出的兩種設置標準調整方案分別為：實質選擇權法以及各期不同標準門檻值，希冀此些調整方案能將台鐵座位資源做為最佳配置，並改善顧客訂票時的滿意程度，使得對台鐵而言，可以有

效降低目前台鐵高、中價值顧客成功取票率過低的情形，進而使台鐵整體顧客滿意度改善，整體列車座位運用更有效率。根據本研究結果顯示，先行透過分群的資料了解顧客未來的各期行為機率後再進行計算顧客終身價值所提出的設置標準門檻方案，確實有助於高、中價值顧客訂票成功率提升，以及使得座位利用更有效率。而本研究也突破了傳統上，廠商只能被動接受顧客的購買行為，且在理論上，其成功地將實質選擇權、顧客終身價值理論以及動態模擬三者加以結合，而在實務上亦將有效降低目前台鐵取票率過低的情形，提高高價值顧客訂票成功的機率而降低低價值顧客產生訂票後佔票的行為。