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國立政治大學 企業管理研究所(MBA學位學程) 洪為璽、季延平所指導 嚴立的 無人商店技術及應用之成熟度研究 （2018），提出7-11線上購物openpoint關鍵因素是什麼，來自於零售商店、無人商店、成熟度模型、科技應用。

而第二篇論文國立政治大學 企業管理研究所(MBA學位學程) 邱奕嘉所指導 吳冠穎的 點數經濟生態系用戶推薦與管理機制探討 （2018），提出因為有 平台策略、平台生態系、點數經濟、點數生態系、用戶推薦、生態系管理機制的重點而找出了 7-11線上購物openpoint的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了7-11線上購物openpoint，大家也想知道這些：

無人商店技術及應用之成熟度研究

為了解決7-11線上購物openpoint的問題，作者嚴立 這樣論述：

　　近年來無人商店在全世界便掀起了一波浪潮，雖然無人商店創造了良好的消費體驗，但其科技應用組合複雜，且代表性案例及相關研究尚少，企業打造無人商店時該應用何種的科技組合以達目的便成了一大課題。　　本研究之目的便是透過成熟度模型，建構商店無人化科技應用的具體途徑，使企業在打造無人商店時對於科技應用有一條清楚的道路可以參考。本研究採用文獻分析法，蒐集包含台灣超商龍頭、無人商店先驅等十個超商及超市的代表性案例，並以四大科技應用構面－消費者身份辨識、商品辨識與結帳、數據蒐集與分析、商店日常維運，闡述各案例在無人化時的科技應用樣貌，以歸納無人化程度不同的商店在科技應用上的差異。而後，依據上述案例資料統整

四大科技應用構面之發展現況及未來方向，並作為建立成熟度模型的依據。最後，統合上述兩者建立無人化科技應用程度由低至高之成熟度模型，並包含各成熟度階層之科技應用樣貌與通往下一階層之方式。　　本研究結果將商店無人化科技應用成熟度劃分為Level 0至Level 4的五個階層，其中Level 0在商店營運流程中完全依賴人力；Level 1在營運上雖主要仍依賴人力，但導入POS、會員制度等科技減輕店員負擔；Level 2則在大部分營運環節達到無人化，但因AI及演算法不成熟導致消費流程及數據分析仍有不足；Level 3在AI及演算法等科技已達成熟，消費流程也鮮有錯誤發生，但在日常維運如補貨上架仍須依賴人力

；Level 4則除了在各項科技及流程爐火純青外，更達到上架補貨無人化，進而使商店所有營運完全無人化。　　從研究結果發現商店無人化的過程中，通往下一階層需具備特定的條件，如較低階層的關鍵為消費者身份辨識，而高階層則為AI及演算法等科技，本研究之模型可以幫助企業檢視所需補強的科技，避免無效科技應用的發生。

點數經濟生態系用戶推薦與管理機制探討

為了解決7-11線上購物openpoint的問題，作者吳冠穎 這樣論述：

台灣點數經濟的崛起使愈來愈多企業使用點數與消費做結合，也讓許多平台也加入點數經濟的戰局，推出自己的點數想分食市場，點數經濟開始成為台灣消費市場的顯學，也為企業創造更大的商機。在眾多點數平台中，並非所有的點數平台皆能引發用戶使用的動機，唯有做好以用戶為導向的機制設計、讓用戶的體驗近乎完美，才能讓用戶願意推薦平台的服務並成為品牌擁護者。如此一來，平台才有辦法繼續成長，並建立起生態系管理機制以抵禦競爭者的威脅。因此，本研究以點數平台為例試圖回答以下兩大問題：一、為建立平台忠誠度，點數平台應如何優化用戶體驗以獲取用戶推薦?二、點數平台如何建立生態系管理機制以抵禦覆蓋威脅?為了回答上述兩大問題，本研究

分析三大個案公司之平台機制設計、探討平台成長之策略、分析用戶推薦的成因、以及平台如何建立起生態系管理機制，並依據分析結果提出研究結論與對實務與學術界皆提出研究建議。本研究提出以下結論：(一)點數平台需讓點數扮演串連自身平台資源的角色，打造以用戶為導向的使用情境，掌握以人為本的關鍵，打造具吸引力且易親近的品牌。無論是生活或娛樂所需，點數必須要能融入用戶生活，充斥在用戶有支付需求的時刻。如此一來，用戶一但認為點數好用，便能獲取用戶推薦，成為品牌擁護者，進而建立平台忠誠度。(二)點數平台讓發行的點數成為自身集團的忠誠度貨幣後，強化平台之議價能力，激發出網路效應，使平台達到持續性規模化的成長。再者，運

用分散利潤池與結盟之方式，打造共生共榮的點數經濟生態系。將競爭者變成盟友的方式，不僅提升點數之使用價值，更抵禦了競爭者的覆蓋威脅，建立起良好的生態系管理機制。

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