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精準服務行銷：外送平台之口碑大數據與目標行銷策略

為了解決inline外送餐廳的問題，作者余英嘉 這樣論述：

在數位時代發展下，平台經濟興起加上COVID-19疫情影響，外送平台服務成為疫情期間新商機，餐廳面對民眾減少出門消費，消費者減少外食的頻率，讓餐飲業績受到衝擊使餐飲外送平台使用率提高。本研究將運用 Python技術蒐集台灣兩大外送平台Foodpanda和Uber eats的大數據評論，首先彙整出消費者對餐廳、外送員、平台評論的平均分數、總分及意見字詞，藉此找出評論中的主要意見表達者進行情緒分析，其次，根據情緒分析結果設計問卷，問項為行為構面、生活型態構面、評論及人口統計構面，最後運用 SPSSModeler 中決策樹進行顧客分群，依變數為再購意願、向親友推薦及正向口碑傳遞，自變數為生活型態、

評論、人口統計，依據消費者的特性分為高意願、中意願及低意願。分析結果顯示，情緒分析在評論中Foodpanda消費者較在意餐廳中餐點品質，Uber eats消費者較在意平台上的系統品質及資訊品質。決策樹分析顯示，大部分消費者的再購意願、向親友推薦皆有高度意願，傳遞正向口碑意願較低，平均消費頻率為2~3周一次，平均每人花費為101~200元。本研究將根據情緒分析和決策樹分析結果，對餐飲外送平台和餐廳業者提出精準服務及目標行銷策略上之建議。