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誠 品 客訴 PTT的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦援川聰寫的 客訴商機：客訴處理之神集結100業種、5000案例，從危機管理→顧客滿意→提升企業價值的23個方法 可以從中找到所需的評價。
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東吳大學 巨量資料管理學院碩士學位學程 吳政隆所指導 林怡如的 客戶對商品提問之多重標籤辨識-以網路拍賣網為例 （2019），提出誠 品 客訴 PTT關鍵因素是什麼，來自於電子商務、客戶服務、文字探勘、多重標籤辨識、機器學習。
而第二篇論文國立政治大學 資訊管理學系 楊建民、洪為璽所指導 黃怡蓁的 應用文字探勘於實用推薦文辨別之研究 -以愛評網美食評論為例 （2018），提出因為有 中文斷詞、資料探勘、網路爬蟲、群集分析、用戶生成內容的重點而找出了 誠 品 客訴 PTT的解答。
最後網站[新聞] 鍾明軒點名「統領誠品店員非常不專業」 - PTT八卦政治則補充：鍾明軒發長文點名統領誠品書店的店員不專業。 ... 26 F →milk250: 這我一定會客訴他自己吞了算很善良了 12/28 12:29. 27 F 推SARSHuang: 甲鬼甲怪 12/28 ...
客訴商機：客訴處理之神集結100業種、5000案例，從危機管理→顧客滿意→提升企業價值的23個方法
為了解決誠 品 客訴 PTT 的問題，作者援川聰 這樣論述：
★全書集結100業種、5000件案例、45件以上案例，從危機管理→顧客滿意→提升企業價值的23個具體方法 ★怪獸顧客必說的51句「抱怨金句」索引，對方怎麼說，別怕不知道怎麼回 ★面對面、電話和Mail，三大解決方法齊備 放任小孩在餐廳奔跑、尖叫都不管，出事了才要店家道歉賠償。 明明只有兩個人硬要坐四人座，明知店外大排長龍，吃完了還是繼續坐著低頭滑手機。 「我會去PTT發文、我要留負評、我跟媒體踢爆，你們死定了。」 情侶、夫妻吵架，把氣出在點餐的服務生身上。etc. 網路上、新聞裡，這些讓人看不慣的奧客行徑充斥在生活中。 如果不想成為討人厭的加害者或客訴被害者，就
要看這本！ 客訴處理得好，新聞和網友讚爆；客訴處理不好，員工身心受創、企業形象受損，最後就是影響企業收益。 跟著日本客訴處理之神，讓第一線員工理解並實踐本書内容，不但能對組織產生認同感，離職率自然也降低。 別再把客訴當成誰都能做的工作，學著如何應對並危機管理，才能創造更好、更高的顧客滿意體制。 【面對客訴時，心態最重要】 應對檢測表，請勾選你覺得「正確」的項目 □處理客訴，講究迅速行動 □貫徹顧客至上主義，永遠保持細心體貼 □自己碰到的客訴，不管有多麻煩都要負責處理到好 □奧客也是客，同樣要顧及他們的滿意度 □努力溝通，直到對方接受為止 □
真相尚未明朗時，千萬不能隨便道歉 □對方提出不合理的要求，要用合乎邏輯的話術反駁 □要盡量問對方問題，弄清楚客訴的原因 □對方一旦開始大小聲，就要當成惡質奧客戒備 □深入了解對方的心態，才能揭穿奧客真正的意圖 □發現對方誤會時，馬上打斷，直接點出錯誤 □處理網路負評要非常小心，最好採取特別警戒措施 □對於奧客的要求，要盡量討價還價 □拒絕對方的要求時，最好先聽他們講完理由 □奧客千百種，除了隨機應變，沒辦法事先做好準備 →只要符合其中一項，你就永遠擺脫不了奧客對你的予取予求。 【內容搶先看】 ●要小心！讓人聽了就上火的「D（iss）語言」
‧「就跟你說了」：背後含意〈你連這點小事都聽不懂喔〉，屬於「高姿態」。 ‧「不是嘛」：背後含意〈你這樣講我也沒辦法〉，屬於「不負責任」。 ‧「可是」：背後含意〈你說的不對〉，屬於「反抗的態度」。 除了D語言以外，還有一些話會再次激怒對方。最具代表性的是「依照公司規定（方針）」和「從實務上來說」。這些話聽在對方耳裡，會覺得你是在強迫他們接受你的說詞。另外，「普通來說」、「一般來說」、「基本上」等詞句，用不好會給人高高在上的印象。 初期應對的時候，請留意不要說出惹人不快的話。 ●封印D語言，轉換成「S（afe）語言」 「就跟您說了。」→「不好意思。」 「不是嘛。
」→「明白了。」 「可是。」→「抱歉。」 ●終極大絕招！「K（ing）語言」 K語言就是表示你很困擾、很痛苦、很害怕的語言。面對奧客提出不合理的要求，不要給予正面回應，而是表現出你也無能為力的模樣。 例如，對方一直步步進逼，要你給個交代。你就回答，客人這樣苦苦相逼，我也不知該如何是好。萬一對方破口大罵，你就拜託對方小聲一點，不然你會怕到沒法再談下去。 名人推薦 ★486 團購創辦人 陳延昶／ SmartM 大大學院創辦人 許景泰／創業家兄弟共同創辦人・董事長 郭書齊／連續創業家 崴爺 有感推薦（依姓氏筆畫排列）
客戶對商品提問之多重標籤辨識-以網路拍賣網為例
為了解決誠 品 客訴 PTT 的問題，作者林怡如 這樣論述：
網路購物（電子商務E-commerce）儼然已成為現今不可或缺的一種消費型態。面對客戶新型態購物行為的轉變，許多傳統線下消費平台（實體門市、電視購物、型錄郵購等）業者，均面臨經營型態轉型的挑戰，紛紛增設線上購物平台搶食網路商機。在網路行銷活動多元化、業績與日俱增的同時，電子商務各後勤單位之服務與系統是否完備、足以因應消化龐大訂單量，正是考驗各大電商的重要課題。 電商後勤中又以客服中心所面對的問題是更多面向、複雜的。這個介於客戶與企業之間的第一線服務單位，如何有效運用大數據技術精進改善作業流程、快速的提供更貼近客戶需求的服務品質與解決方案，是本研究所要探究的核心內容。實驗以露天拍賣網客戶
對商品提問內容，進行十類細分類與五類大分類之多重標籤分類預測模型訓練。本研究分別以TF-IDF與Word Embedding兩種特徵值萃取方法，搭配極限樹（Extra Trees Classifier）、邏輯式迴歸、隨機森林與支持向量機四種分類模型，交叉組合進行實驗。實驗結果整體以測試資料集使用文字探勘技術TF-IDF方法萃取之特徵值，搭配極限樹分類模型的預測效果Micro F1 score 0.82846較為顯著。
應用文字探勘於實用推薦文辨別之研究 -以愛評網美食評論為例
為了解決誠 品 客訴 PTT 的問題，作者黃怡蓁 這樣論述：
網路是世界上最有用的資訊查詢工具，隨著電子商務網站大幅度興起，消費者常於進行購買前閱讀網路相關產品與店家推薦文，並於消費後上網進行經驗回饋分享，在這樣的相互作用之下，網路上的相關產品用戶生成推薦文越垂手可得，資訊與雜訊的分辨逐漸重要。相關產品推薦文有效影響個人的購買行為與企業發展產品決策，本研究提出一監督式學習的迭代模型，探討非結構性之推薦文對於潛在消費者是否實用，以達到辨別評論為實用或非實用文的目的。本研究採用愛評網(ipeen)之美食評論發表時間於2008年1月至2018年12月內，共1,219篇實用文與478篇非實用文作為檢測實驗資料，透過使用者與評論層級之雙層過濾，以主題性分析建立特
徵詞庫，再以Support Vector Machine、Naive Bayes classifier、Random Forests進行分類，藉由分析結果建立預測模型，並定期擴增詞庫以自適應地學習新實用文迭代模式，因應時代用詞變化。研究結果顯示最佳模型之準確度為80.20%，精確度為0.924，召回率為0.6886，F-score則可達 0.7891，後續研究可進一步拓展跨領域評論辨別。