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東吳大學 企業管理學系 李智明所指導 蕭詠婕的 消費者選擇便利商店APP之關鍵因素 (2021),提出google pay台北捷運關鍵因素是什麼,來自於便利商店應用程式、AHP、層級分析法、關鍵因素。

而第二篇論文逢甲大學 建設碩士在職學位學程 朱南玉所指導 李倬萱的 網路聲量與住宅交易價量關係之研究 ─以台中市為例 (2021),提出因為有 大數據、網路聲量、不動產、住宅、交易價格、交易數量、OpView社群口碑資料庫的重點而找出了 google pay台北捷運的解答。

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消費者選擇便利商店APP之關鍵因素

為了解決google pay台北捷運的問題,作者蕭詠婕 這樣論述:

科技創新引發大眾消費習慣的改變,現今消費者於便利商店購物時,也不再侷限只能仰賴傳統現金支付方式,可以擁有更多支付選擇,除此之外,只要下載便利商店業者自行開發的專屬APP(Application,應用程式),就能享有自動蒐集點數、發票、咖啡寄杯、轉贈給親朋好友等功能,只需在手機上即可完成,不僅減少繁複的作業流程,還帶給消費者以及便利商店業者,簡便快速的購物體驗,這也引起本研究探討消費者選擇下載便利商店APP之關鍵因素動機。 本研究藉由文獻整理後,建構出影響消費者選擇下載便利商店APP之關鍵因素及層級架構,得出5個關鍵構面,以及22個關鍵因素,並收集62位有使用便利商店APP有效受測者問卷

,以層級分析法(AHP, Analytic Hierarchy Process)進行分析,以此探討消費者選擇下載便利商店APP之關鍵因素。本研究結果顯示,影響消費者選擇下載便利商店APP之構面排序為:「APP功能」、「APP設計」、「集點活動」、「其他優惠活動」、「企業」,前五名重要的因素排序為「多元支付」、「會員福利」、「現金折抵」、「咖啡跨店寄杯」、「隱私及安全」。 最後,本研究依前五名因素提出建議,希望協助便利商店業者擬定未來平台APP研發及發展策略,使其APP功能能更加貼近使用者的需求。

網路聲量與住宅交易價量關係之研究 ─以台中市為例

為了解決google pay台北捷運的問題,作者李倬萱 這樣論述:

過去在進行住宅市場分析時,基本上得先蒐集地區推案情形、房價、區位及現況等基本資料,進而分析該區住宅市場潛在之發展需求及趨勢。然而在網路十分發達及社群媒體興盛的今日,資訊更新快速能反映當下情勢。因此本研究從網路聲量觀點切入,藉由民眾對於房市的討論所形成的大數據,探討及分析其對住宅交易價量所可能產生之影響或關聯性,提出研究結果並探討是否能作為住宅市場分析時的參考。本研究主要以「OpView社群口碑資料庫」進行觀測、蒐集2020年1月至12月與台中房地產有關之網路社群媒體資料,產出聲量後執行資料彙整和分析,接著與專家進行訪談,最後將結果與台中市住宅交易現況進行比較。實證結果顯示,住宅交易價量與網路

聲量具有一定的關聯性,且網路聲量來源逐漸由過往以新聞與討論區為主的討論媒介轉移至社群網站,但目前尚無法被完全取代;另外正負面情緒可視為判斷住宅未來推案熱區指標,亦可看出社群媒體資料具參考價值,未來可以類似網路觀測平台進行不動產市場分析。對於後續研究者提出以下建議:關鍵字設定愈精確,聲量觀測結果愈精準;另因本研究使用之平台受限於學術版本,觀測時間長度受限,建議可將時間拉長;網路聲量為可操控性,在分析結果上隱藏不真實的訊息,以房地產為例,有時會透過社群網路去帶風向,比如某建案已經銷售了幾成、只剩下幾戶沒賣,但實際上卻並非如此,此時在聲量觀測出的熱度就會很多集中在該案的討論,聲量大,就讓人以為是不是

該案很好,進而可能造成不理性的購買行為,故於資訊解讀上須多加注意。