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凱基證券客訴的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包
凱基證券客訴的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦鄭立德寫的 談判力就是你的超能力：從工作到生活，結合理論與實務，精闢解析談判五大元素，一次學會20個談判致勝關鍵，現學現賣，即學即用 和石博仁的 企業問題分析與解決都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自布克文化 和揚智所出版 。
育達科技大學 資訊管理所 張毓騰、張鴻騰所指導 鍾博元的 人工智慧應用於最佳服務組合選擇 （2021），提出凱基證券客訴關鍵因素是什麼，來自於服務、服務組合、人工智慧、演算法、數學規劃。
而第二篇論文育達科技大學 資訊管理所 張毓騰所指導 周文正的 人工智慧應用於客戶重要度的評估 （2020），提出因為有 人工智慧的重點而找出了 凱基證券客訴的解答。
談判力就是你的超能力：從工作到生活，結合理論與實務，精闢解析談判五大元素，一次學會20個談判致勝關鍵，現學現賣，即學即用
為了解決凱基證券客訴 的問題，作者鄭立德 這樣論述：
談判力，就是你的超能力！ 讓您：專業精進，增加自信；解決問題，提升業績！ 幫您：打開僵局，化險為夷；得到更多，創造雙贏！ 不了解人性，就等著ＧＧ！ 不懂得談判，只能說遺憾！ 從應徵面試、要求加(減)薪，到裁員或跳槽， 從解決消費爭議，到面對客訴處理， 從爭取保險理賠，到公共意外怎賠，談判，無所不在！ 從諸葛亮赤壁之戰，吳蜀生死結盟談判，古今多少事， 到司馬懿關公之死，吳魏分化結盟談判，盡付談判中！ 戰場、商場、職場、家庭， 無論工作或生活，人生無處不談判！ 專文推薦 劉必榮／東吳大學政治系教授、和風談判學院創辦人 朱幸兒／世邦魏理仕（CBRE）臺灣董事總
經理 陳怡君／愛爾達電視創辦人暨董事長 蘇晉川／欣台保經董事長 本書十大特色 1.化繁為簡，生動有趣，易懂實用，具說服力！ 2.提綱挈領、省時省力，輕鬆幫您的談判能力加速升級！ 3.文筆流暢，說理敘事，案例詳實，現學現賣，即學即用！ 4.協助您：勇於上桌談判，笑著成交離開！ 5.看電影學談判，「那些電影教我的談判人生」！ 6.結合生活及工作上的真實談判案例分析！ 7.談判理論與實務的結合與運用！ 8.精闢解析談判五大元素，將20個談判致勝關鍵點，無縫接軌在現實生活中！ 9.不只教授談判技巧，更要傳達正確的談判心態及談判價值觀！ 10.不求全拿，但得更多，越談越有利！ 本書四大目
標 懂得談判：了解什麼是談判，如何準備談判，增強自己的談判能力！ 知彼知己：了解談判性格，採取更有效的方法，爭取更多利益！ 有效說服：學習同理與傾聽，具備談判說服力，達成雙贏的終極目標！ 創造雙贏：建立正確的談判心態及觀念，創造最大價值的協議！
人工智慧應用於最佳服務組合選擇
為了解決凱基證券客訴 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。
企業問題分析與解決
為了解決凱基證券客訴 的問題，作者石博仁 這樣論述：
作者簡介 石博仁 老師 現任育群創企管顧問(股)公司總經理，以及多家企業指定外聘講師。曾任職於服務業、製造業、高科技業，從基層做起，歷經專員、副理、代理副總、總經理等管理職位，以及哈佛商學院出版品(HBSP)企業數位學習菁英講師(認證)。 石老師的授課「幽默風趣」，手法生動活潑，以及「簡單易懂」的清晰表達，與學員互動不斷，激發學習意願，提升學員參與投入。再者，豐富的顧問輔導經驗結合實務案例的深度剖析，課程內容兼具「系統結構」與「條理分明」，引導學員深入思考，即時演練、即時回饋精闢準確的見解，使學員現學現用、立即上手，堪為企業培訓之楷模。 在培訓講師與管理顧問領域，授課與輔導近2
,000場次實戰經驗，主要代表實績： 1.講師授課/培訓 科技業 宏□電腦(Acer)、廣達電腦、仁寶電腦、明基集團(BenQ)、士林電機、日月光半導體、景碩科技、景智電子、鉅晶電子、群聯電子、台灣晶技、金寶電子、昇陽光電、勝華科技、燿華電子、禾伸堂企業、南亞科技、瑞晶電子、茂德科技、台揚科技、久元電子、泰林科技、光磊科技、全科科技、錸德科技、鈺德科技、一詮精密、中國砂輪、均豪精密、鼎元光電、聯相光電、太陽光電能源科技、智邦科技、安勤科技、漢民系統、大同世界科技、友訊科技(D-Link)、明泰科技、譁裕實業、亞泰影像、東碩資訊、力銘科技、必恩威亞太、宇瞻科技、三聯科技、驊陞科技、佳邦科
技、資拓科技、奕力科技、上奇科技、台灣東電化（TDK）、廈門TDK、青島TDK、建準電機、旭硝子顯示玻璃、中化生醫科技、積智日通卡、律勝科技、頂晶科技、欣相光電、飛虹積體電路、典範半導體、光寶科技、建興電子、達方電子、鑫材科技、達信科技、笙泉科技、聯易科技、光環科技、碩達科技、瑞佑科技、宏道科技、鈺瀚科技、悠景科技、聯嘉光電、整技科技、主向位科技、技鼎公司、宣茂科技、台宙科技、誠泰科技、台灣橫河、清展科技、君牧塑膠科技、雙模國際等 製造業 遠東集團、三陽工業、台灣日立、台橡公司、聲寶公司、長榮空廚、冠軍建材、和大工業、歐旻集團、東筦歐旻企業、越南歐旻企業、化新精密、中化製藥、台灣扣具
工業、亞翔工程、燁輝鋼鐵、燁茂鋼鐵、中鴻鋼鐵、鴻利鋼鐵、華成鋼模、震南鐵線、繼茂橡膠、東碩資訊、凱撒衛浴、立大開發、立業貿易、久聯化學、晉一化工、立大化工、立農化學、勝霖藥品、安成藥業、嘉信遊艇、富味鄉食品、莊宏億軸承、高成建設、冠億齒輪、友聯車材、虹銘公司、雄雞企業、不二家糕餅、奉珊工業、錦德企業、成貫企業、巴堂蛋糕、家鄉食品…等 服務業 信義房屋、中華電信、國泰世華銀行、兆豐金控、日盛金控、國泰人壽、國泰產險、三商人壽、康健人壽、大榮貨運、柏泓媒體、媚登峰集團、曼都國際、快樂麗康集團、義大醫院、新樓醫院、聖保祿醫院、關貿網路、哈佛健診、佑全連鎖藥局、佑康連鎖藥局、龍騰文化、日商倍
樂生(巧連智)、台灣象印、醫全實業、世紀沙龍連鎖、吉恩立數位科技、環球購物中心、床的世界、言瑞租賃、長行行銷、鴻利全球、捌零捌陸電訊、燦紘貿易、立保保全、宏倫保全、日月知識、柯達大飯店、西華餐廳、特香齋西餐廳、東海漁村餐廳、凱恩斯餐廳、Mr. Stone餐廳、浪漫一生餐廳、大輿出版、高感流行服飾、舒博運動用品、佳園幼稚園、明園幼稚園…等 工商團體 WBSA世界商務策劃師聯合會、鼎新知識學院、中華汽車培訓中心、YAMAHA協力廠 商交流會、三陽工業協力會、中國生產力中心、台灣PCB學院、商業總會、南部科學工業園區管理局、台灣電信公會、中華民國直銷協會、中華民國資訊軟體協會、台中縣 糕餅
公會、台南市糕餅公會、高雄市糕餅公會、台北市幼教協會、高雄市幼教協會、台中市幼教協會、高雄縣幼教協會、高雄市補教協會、高雄縣補教協會、高雄市飯店公會、基隆市飯店公會、台北市工業會、新竹縣工業會、高雄市工業會、嘉義縣工業會、高雄市水處理器公會……等 2.顧問輔導/諮詢 製造業 太子建設、瀚宇彩晶、律勝科技、誠泰科技、繼茂橡膠、嘉信遊艇、君牧塑膠科技、高成建設、莊宏億軸承、雄雞企業、不二家糕餅、奉珊工業、錦德企業、錦燁企業、成貫企業、家鄉食品……等企業 服務業 兆豐金控、大眾證券、三聯科技、聯易科技、柯達大飯店、板橋國泰醫院、柯瑞祥醫院、 郭聯合診所、西華餐廳、特香齋西餐廳、東海漁村
餐廳、凱恩斯餐廳、Mr. Stone餐廳、 浪漫一生餐廳、大輿出版、高感流行服飾、舒博運動用品、佳園幼稚園、明園幼稚園、 巴堂蛋糕……等企業
人工智慧應用於客戶重要度的評估
為了解決凱基證券客訴 的問題，作者周文正 這樣論述：
企業存在的最重要目的是獲利，而獲利的最主要來源是客戶，因此，設計和生產優質的產品和服務，以吸引多數客戶的青睞，是企業經營管理的關鍵。而在企業的所有客戶當中，有的貢獻企業的利潤多，有的貢獻企業的利潤少，單單從客戶的購買數量，不一定可以直接看出哪些是最優質的客戶，因為對企業來說，有些客戶的交易成本高，有些客戶的交易成本低，同時考慮成本和獲利之後，購買數量多的客戶，未必就是貢獻企業利潤多的客戶，如果再考慮其他各種狀況，例如以信用卡付費會產生企業的手續費，在不同銷售管道購買，對企業的成本也不同等等因素，就會影響客戶的貢獻度判斷。傳統上，企業通常只按照客戶交易量的多寡進行排序，其評估結果會受到上述因素
的扭曲。為了改進這樣的缺點，本研究以人工智慧進行客戶重要度的評估，採用的演算法包括簡單邏輯回歸演算法、區域加權學習演算法和一條規則演算法，首先以演算法對訓練資料集進行客戶分類模型的建立，接著利用分類模型判斷測試資料集的客戶分類，結果顯示簡單邏輯回歸演算法的模型準確度最高為100 %，區域加權學習演算法和一條規則演算法的模型準確度都是90 %。最後同時評估三種演算法的預測結果，以多數決的方式得出客戶的最終分類建議。本研究以人工智慧分析客戶的重要度，可以獲得比傳統方法更為準確的結果。關鍵字: 客戶重要度、人工智慧、演算法、簡單邏輯回歸、區域加權學習、一條規則