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國立高雄科技大學 行銷與流通管理系 歐宗殷所指導 蔡雅安的 以機器學習演算法為基礎建構 OMO便利商店營收預測模型之研究 （2021），提出鼎泰豐外送foodpanda關鍵因素是什麼，來自於便利商店、數位應用、虛實整合、機器學習、預測模型。

而第二篇論文國立彰化師範大學 企業管理學系 吳信宏所指導 謝承宏的 探討台灣外送平台之使用者使用狀況－以Uber Eats與foodpanda為例 （2020），提出因為有 外送平台、使用者滿意度、社群論壇、關聯規則的重點而找出了 鼎泰豐外送foodpanda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：

除了鼎泰豐外送foodpanda，大家也想知道這些：

以機器學習演算法為基礎建構 OMO便利商店營收預測模型之研究

為了解決鼎泰豐外送foodpanda的問題，作者蔡雅安 這樣論述：

隨著經濟的成長、產業競爭以及疫情後消費型態改變，越來越多無法預測的威脅與競爭對手出其不意的創新方案，讓零售產業之競爭型態朝向多元化、多樣化和創新性。再加上網路購物商業發達，購物選擇多元又便利，迫使連鎖式便利商店面臨朝向數位應用、虛實整合、會員經營及創新複合之通路新業態的商業模式，以便能滿足競爭市場的消費需求。 本研究以線下實體便利商店之門市商圈立地、硬體設施、賣場規劃、貨架商品、相關經營坪效為情境變數並結合 OMO (Online Merge Offline) 線上電商平台之銷售數值，運用多種變數來讓機器學習，使用演算法包括多層感知器 (Multilayer Perceptro

n, MLP) 、隨機森林 (Randow Forest, RF) 、極端梯度提升樹方法(Extreme Gradient Boost, XGB) ，用以建構有效的預測模型，預測今後未來一段時間門市的銷售情況供賣場規劃之參考，以降低賣場硬體設備及裝潢投資成本並提升銷售管理效能。 本研究使用共三種演算方法及蒐集到 40 個變數來進行多店鋪模型預測後，再透由預測評價指標來比較各模型間的準確率，以全部變數的資料採隨機森林 (RF)演算法，得出平均絕對誤差 ( Mean Absolute Error, MAE) 值為 2148.409 及平均絕對百分比誤差 (Mean Absolute Perc

entage Error, MAPE) 值為 0.031 均為最佳值，故隨機森林演算法為最佳預測摸型。透過此模型，可以提供給經營者針對實體門市面臨競爭及數位轉型時，優化管理策略、增加產業競爭力並提升消費者滿意度和服務品質。

探討台灣外送平台之使用者使用狀況－以Uber Eats與foodpanda為例

為了解決鼎泰豐外送foodpanda的問題，作者謝承宏 這樣論述：

外送平台在台灣發展已逐漸成熟，它提供了想節省時間、不想外出或是天氣因素而無法去購買餐點的人一個很好的解決辦法，因此對於外送平台而言，了解使用者滿意度相當重要。使用者是最能直接接觸外送平台及合作餐廳的人，本研究採用批踢踢實業坊(PTT)取得使用者的線上評論作為樣本資料，蒐集的時間是2019年6月1日至2020年12月31日並蒐集到只使用過foodpanda的使用者為190人；只使用過Uber Eats的使用者為76人；同時使用過兩間外送平台的使用者為123人，利用描述性分析、成對樣本t檢定與Apriori關聯規則分析，對台灣兩大外送平台使用者的使用狀況進行調查。研究結果顯示只使用Uber Ea

ts的使用者認為主要優點在於退款的即時性、售後服務好、外送人員的態度好以及平台的回應速度佳，主要缺點在於外送人員的態度差、售後服務差、客服人員的態度差與優惠活動少。兩者同時使用的使用者給予Uber Eats正面評價在於配送訂單的速度快、客服人員的態度好、外送人員的態度好、售後服務好、平台的回應速度佳與平台的操作流程簡單；負面評價在於優惠活動少、外送人員的態度差以及售後服務差。只使用foodpanda的使用者認為主要優點在於優惠活動多、店家選擇多、售後服務好與退款的即時性，主要缺點是外送人員的態度差、售後服務差、客服人員的態度差、配送訂單的速度慢與平台的穩定性差。兩者同時使用的使用者給予food

panda正面評價在於平台價格與店內價格一樣、運費低、優惠活動多；負面評價在於外送人員態度差、售後服務差、客服人員態度差以及配送訂單的速度慢。Apriori關聯規則分析則發現一條foodpanda的規則，當外送平台使用者對外送人員的態度與售後服務不滿意時，同時會對客服人員的態度不滿意。透過調查台灣兩大外送平台的使用者使用狀況，了解使用者如何去選擇外送平台，以提供外送平台業者在使用者的角度即時做出改善與調整，避免流失既有的使用者族群，也藉此吸引新的使用者。關鍵詞：外送平台、使用者滿意度、社群論壇、關聯規則

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