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人工智慧應用於最佳服務組合選擇

為了解決洋酒推薦2021的問題，作者鍾博元 這樣論述：

一般認為企業競爭優勢的來源是持續不斷的創新產品，只要產品的功能先進、設計新穎、性能卓越，企業就可以打敗對手佔據市場。這其實是一個過度樂觀的理想狀態，因為吸引客戶購買產品，使用過程傳遞口碑，日後重複購買成為忠實的客戶，甚至進而推薦產品給親朋好友，最大的關鍵其實是和產品有關的服務，包括銷售前、銷售中和銷售後的服務。因此，企業的產品即使再好，如果沒有完善的服務支撐，來自市場的負面評價，最後會讓產品逐漸萎縮而退出市場。傳統上，服務的規劃都沒有使用科學的方法，僅憑少數人的過去經驗，再加上模仿學習對手的作法，最後製作成標準作業程序，然後希望嚴格訓練人員，做好企業想像的服務，希望獲得客戶的滿意。這種作法其

實不夠全面，容易讓服務變成救火隊式的匆忙慌亂。為了改善這樣的問題，本研究提出一個包括三個階段的方法，首先利用Kano模式將服務分類程魅力服務、一元服務和必須服務，接著利用人工智慧的三種演算法，預測新規劃的服務的客戶滿意度，演算法包括。Logistic regression演算法、Random tree演算法、Naïve bayes演算法。最後利用數學規劃模式從客戶滿意度高的服務組合規劃中，找出利潤最高的服務組合規劃，最後定案成為正式的服務。本研究以一個醫院醫療服務的案例，說明本研究所提方法的有效性和使用過程，結果顯示本論文的方法，確實可以協助企業在客戶滿意的情況下，找到利潤最高的服務組合。