跳到主要內容

臺灣博碩士論文加值系統

(18.97.14.87) 您好!臺灣時間:2025/02/12 08:16
字體大小: 字級放大   字級縮小   預設字形  
回查詢結果 :::

詳目顯示

我願授權國圖
: 
twitterline
研究生:蔡一綾
研究生(外文):TSAI, YI-LING
論文名稱:應用文字探勘與4P1S分析書店線上評論之研究-以紀伊國屋為例
論文名稱(外文):A study of Service Quality Evaluations with 4P1S and Text Mining of Online Reviews-A case of Kinokuniya book store
指導教授:陳隆輝陳隆輝引用關係
指導教授(外文):Long-Hui Chen
口試委員:林文寶吳秀珍
口試委員(外文):Wen-Bao Lin
口試日期:2023-06-29
學位類別:碩士
校院名稱:國立高雄師範大學
系所名稱:事業經營學系
學門:商業及管理學門
學類:企業管理學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2023
畢業學年度:111
語文別:中文
論文頁數:71
中文關鍵詞:實體書店網路爬蟲文字探勘線上評論
外文關鍵詞:physical bookstoreweb crawlertext miningonline reviews4P1S
相關次數:
  • 被引用被引用:0
  • 點閱點閱:151
  • 評分評分:
  • 下載下載:0
  • 收藏至我的研究室書目清單書目收藏:1
現今網路購物盛行,實體書店營銷面臨極大挑戰,雖然商品可於網路進行線上購買,實體店面亦可提供顧客沉浸式線下體驗與客互動之實體空間,形成商品銷售接觸點。網路線上口碑與評論猶如離線訪談一般,其為潛在或既有顧客藉由網際網路對產品或服務與公司品牌形象,透過文字或影音發表其正面或負面印象或使用經驗之陳述。因此,消費者線上評論之分析與解讀,可進一步了解顧客購買商品動機、體驗及對服務品質之期望。本研究為了提升案例書店之消費市場競爭力與經營方向,必須充分理解讀者體驗心得與意見,因此本研究運用網路爬蟲與文字探勘技術萃取與解析GOOGLEMAP上之顧客評論內容,經由資料視覺化方法將顧客留言資料轉化為易於理解、視覺美觀且實用之商務資訊,繼而藉由4P1S與服務品質構面之分析,以深入解讀顧客對案例書店之體驗意見與看法。此外,更進一步藉由IPA分析法以進行構面重要度與滿意度之排序,訂定出案例書店營業改善項目之優先順序。最後,根據本研究結果,建議案例書店延伸書店經營策略,在書店內設置複合式餐廳,配置舒適空間與休憩座位,以供消費者一面享受閱讀樂趣。另外,建議建立會員制度,定期提供會員折扣優惠,以鞏固會員權益與提升會員福利並增加顧客忠誠度。最後建議加強服務人員訓練以提升服務品質,並強化書籍進銷存管理,以增進顧客滿意度。
The prevalence of online shopping in today's era posessignificant challenges to physical bookstores' marketing efforts. Whileproducts can be purchased online, physical stores have the advantage ofproviding customers with immersive offline experiences and interactions,creating tangible points of contact for selling their goods. Online reviews andword-of-mouth on the internet, similar to offline interviews, allow potentialand existing customers to express their positive or negative impressions, aswell as their experiences and opinions of products, services, and company brandimage through written or visual content. Therefore, analyzing and interpretingconsumer online reviews can provide further insights into customers'motivations for purchasing goods, their overall experiences, and theirexpectations regarding service quality.
To enhance the competitive advantages and operationaldirection of a specific case study bookstore, it is crucial to thoroughlyunderstand readers' firsthand experiences and opinions. Thus, this studyemploys web crawling and text mining techniques to extract and analyze customerreview content from GOOGLE MAP. By utilizing data visualization methods,customer feedback is transformed into visually appealing, user-friendly, and informativebusiness insights. Subsequently, by analyzing the 4Ps (Product, Price, Place,Promotion) and dimensions of service quality, the study aims to delve deeperinto understanding customers' opinions and perspectives on their experienceswith the case study bookstore. Additionally, the study utilizes the IPA(Importance-Performance Analysis) method to prioritize improvement areas forthe case study bookstore based on the importance and satisfaction levels ofdifferent dimensions. Basedon the research findings, it is recommended that the case study bookstoreadopts an extended business strategy by incorporating a multifunctionalrestaurant within the store premises. This would provide customers withcomfortable spaces and seating areas, allowing them to enjoy the pleasure ofreading while also offering dining options. Furthermore, establishing amembership system and regularly providing member discounts are suggested tostrengthen member benefits, enhance customer loyalty, and increase overallcustomer satisfaction. Lastly, it is advised to enhance service personneltraining to improve service quality, as well as to strengthen book inventoryand sales management to further enhance customer satisfaction.
目錄
中文摘要II
ABSTRACTIII
致謝V
表次VIII
圖次X
第一章 緒論1
第一節研究背景與研究動機1
第二節 研究目的6
第三節 研究流程與範圍7
第二章 文獻探討9
第一節書店的背景與經營現況9
一、台灣之書店發展趨勢9
二、紀伊國屋之介紹12
三、日系實體書店在台灣的經營狀況12
四、小結13
第二節 網路爬蟲與文字探勘13
一、網路爬蟲技術13
二、文字探勘技術16
三、GOOGLE MAP平台20
第三節 服務品質21
一、服務品質定義與構面21
二、小結23
第四節 4P1S研究23
一、4P1S的定義23
二、圖書營銷之4P1S25
三、小結26
第三章 研究方法27
第一節 研究步驟27
第二節 資料蒐集與文字探勘29
第三節 資料處理與分析31
第四節 資料視覺化工具應用35
第四章 研究結果39
第一節 詞頻分析39
一、紀伊國屋書店39
二、蔦屋書店42
三、小結44
第二節 IPA分析45
第三節 資料視覺化48
一、文字雲48
二、POWER BI儀表板51
第五章 結論與建議55
第一節 研究結論55
第二節 管理意涵58
一、對紀伊國屋經營方案之建議58
二、研究貢獻59
第三節 研究限制與未來研究建議60
一、研究限制60
二、未來研究建議60
參考文獻61
一、中文部份61
二、英文部份63
三、網路部份66
附錄67
附錄一 POWER BI資料視覺化結果67


表次


表1-1研究範圍表7
表2-1實體書店與網路書店營運方式比較表11
表2-2 4P1S內涵說明表24
表3-1爬搜紀伊國屋及蔦屋書店之店家清單30
表3-2紀伊國屋評等4-5評論之前5名詞頻31
表3-3紀伊國屋評等1-2評論之前5名詞頻31
表3-4蔦屋評等4-5評論之前5名詞頻32
表3-5蔦屋評等1-2評論之前5名詞頻32
表3-6紀伊國屋前10高讚數評論之前5名詞頻33
表3-7蔦屋前10高讚數評論之前5名詞頻33
表4-1紀伊國屋台北微風店評等4-5評論之前5名詞頻39
表4-2紀伊國屋台北微風店評等1-2評論之前5名詞頻40
表4-3紀伊國屋台中中港店評等4-5評論之前5名詞頻40
表4-4紀伊國屋台中中港店評等1-2評論之前5名詞頻40
表4-5紀伊國屋高雄漢神巨蛋店評等4-5評論之前5名詞頻41
表4-6紀伊國屋高雄漢神巨蛋店評等1-2評論之前5名詞頻41
表4-7蔦屋台北南港店評等4-5評論之前5名詞頻42
表4-8蔦屋台北南港店評等1-2評論之前5名詞頻42
表4-9蔦屋台中市政店評等4-5評論之前5名詞頻43
表4-10蔦屋台中市政店評等1-2評論之前5名詞頻43
表4-11蔦屋高雄大立店評等4-5評論之前5名詞頻43
表4-12蔦屋高雄大立店評等1-2評論之前5名詞頻44


表4-1紀伊國屋台北微風店評等4-5評論之前5名詞頻39
表4-2紀伊國屋台北微風店評等1-2評論之前5名詞頻40
表4-3紀伊國屋台中中港店評等4-5評論之前5名詞頻40
表4-4紀伊國屋台中中港店評等1-2評論之前5名詞頻40
表4-5紀伊國屋高雄漢神巨蛋店評等4-5評論之前5名詞頻41
表4-6紀伊國屋高雄漢神巨蛋店評等1-2評論之前5名詞頻41
表4-7蔦屋台北南港店評等4-5評論之前5名詞頻42
表4-8蔦屋台北南港店評等1-2評論之前5名詞頻42
表4-9蔦屋台中市政店評等4-5評論之前5名詞頻43
表4-10蔦屋台中市政店評等1-2評論之前5名詞頻43
表4-11蔦屋高雄大立店評等4-5評論之前5名詞頻43
表4-12蔦屋高雄大立店評等1-2評論之前5名詞頻44
表4-13紀伊國屋滿意度與重要度統整列表46


圖次


圖1-1民眾去實體書店之次數2
圖1-2紀伊國屋書店高雄漢神巨蛋店GOOGLE MAP評論3
圖1-3研究流程圖8
圖2-1網路爬蟲基本架構(Manning et al., 2008)14
圖2-2文字探勘流程圖17
圖2-3紀伊國屋評分與評論功能畫面21
圖2-4服務品質評估映射圖22
圖2-5 4P行銷組合25
圖3-1研究步驟圖28
圖3-2抓取GOOGLE MAP網站原始評論資料30
圖3-3 IPA矩陣圖34
圖3-4紀伊國屋之評論文字雲36
圖3-5蔦屋之評論文字雲36
圖3-6紀伊國屋評論分析之POWER BI儀表板37
圖3-7 1評等之中讚數高的評論內容38
圖4-1紀伊國屋IPA分析圖47
圖4-2紀伊國屋台北微風店詞頻文字雲48
圖4-3紀伊國屋台中中港店詞頻文字雲49
圖4-4紀伊國屋高雄漢神巨蛋店詞頻文字雲49
圖4-5蔦屋台北南港店詞頻文字雲50
圖4-6蔦屋台中市政店詞頻文字雲50
圖4-7蔦屋高雄大立店詞頻文字雲51
圖4-8紀伊國屋評論分析之POWER BI儀表板51
圖4-9 紀伊國屋評論評等1之高讚數評論內容52
圖4-10紀伊國屋評論評等5之高讚數評論內容54
一、中文部份
王乾任(2019)。淺談戰後臺灣書店演變史:1949-2018。國家圖書館。
吳俊緯(2021)。網路爬蟲與文字探勘於分析顧客導向之旅遊規劃-以Dcard為例(碩士論文)。東海大學電機工程研究所,台中市。
李元智(2017)。應用網路爬蟲技術於氣象站降雨量預測分析(碩士論文)。華梵大學,資訊管理學系,新北市。
林怡萱(2014)。商店氣氛、品牌印象、服務品質、情緒對滿意度之關係研究-以敦南誠品書店為例(碩士論文)。南台科技大學,休閒事業管理研究所,台南市。
洪嘉蓉(2004)。服務品質、滿意度與忠誠度關係之研究-以中華電信公司ADSL顧客為例(碩士論文)。大葉大學,資訊管理學系,彰化縣。
張華明(2018)。基於網路爬蟲和聲控技術應用於線上音樂點歌之研究(碩士論文)。聖約翰科技大學,資訊工程研究所,新北市。
許庭嫣(2017)。以資料探勘方法探究 FACEBOOK 政治人物粉絲專頁網民角色分析(碩士論文)。臺灣師範大學,圖書資訊學研究所,台北市。
許維勻(2016)。網路論壇之輿情探勘(碩士論文)。淡江大學,資訊工程學系,新北市。
郭東昇、蘇香琪(2016)。顧客價值之IPA分析,管理科學研究,10(1),83-96。
陳怡寧(2022)。新冠肺炎疫情下之運動品牌數位轉型策略分析:以Nike及Adidas為例(碩士論文)。國立臺灣大學,事業經營碩士在職學位學程,台北市。
陳炫廷(2021)。應用爬蟲與文字探勘技術開發文章分類系統-以旅遊文章為例(碩士論文)。中華大學,資訊管理學系,新竹市。
陳翊瑋(2008)。探討台北市國立大學生對網路書店之服務品質 、認知價格、顧客滿意度與再購買意願之相關研究—以博客來網路書店為例(碩士論文)。國立交通大學,經營管理研究所,新竹市。
彭士嘉(2013)。應用資料採礦技術於消費者網路使用行為之研究(碩士論文)。國立政治大學,企業管理研究所,台北市。
黃芝璇、馬麗菁(2021)。以圖形方式摘要化顧客評論。資訊管理學報,28(2),125-154。
黃俊堯、柳秉佑(2016)。消費者線上口碑與評論研究:國內外相關文獻回顧與討論。台大管理論叢,26(3),215-256。
楊雅媜(2021)。疫情下的通路偏好分析:新媒體與口碑傳播相對於傳統媒體之比較(碩士論文)。國立臺灣科技大學,企業管理系,台北市。

二、英文部份
András, N. and Károly, P. (2011). Web crawler research methodology, 22nd European Regional Conference of the International Telecommunications Society (ITS2011), Budapest, 18-21 September. (2011): Innovative ICT Applications-Emerging Regulatory, Economic and Policy Issues.
Bareja-Wawryszuk, O., Pajewski, T., Çakaröz, K. M. and Kavas, B. (2022). Changes in Consumer Behavior during the COVID-19 Pandemic: A Comparative Analysis between Polish and Turkish Consumers. Sustainability, 14(16), 10276; https://doi.org/10.3390/su141610276.
Beheshti-Kashi, S., Hribernik, K., Lützenberger, J., Arabsolgar, D. and Thoben, K. D. (2017). Fashion supply chains and social media: Examining the potential of data analysis of social-media texts for decision making-processes in fashion supply chains. Lecture Notes, Electronics Engineering, 413, 271-281.
Chadha, P., Pal Singh, E. and Yadav, B. (2022). Social Media Marketing Channels and Communication: COVID-19 Pandemic Perspective, Acta Universitatis Bohemiae Meridionalis, 24(3), DOI 10.32725/acta.2021.015.
Cheerkoot-Jalim, S. and Khedo, K. K. (2021). A systematic review of text mining approaches applied to various application areas in the biomedical domain, Journal of Knowledge Management, 25(3), 642-668.
Gupta, V. and Lehal, G. (2009). A survey of text Mining techniques and applications, Journal of Emerging Technologies in Web Intelligence, 1(1), 60-76.
Gupta, A., Dengre, V., Kheruwala, H. A. and Shah, M. (2020). Comprehensive review of text-mining applications in finance, Financial Innovation, 6(39), https://doi.org/10.1186/s40854‑020‑00205‑1, 
He, W. (2013). Examining students’ online interaction in a live video streaming environment using data mining and text mining, Computers in human behavior, 29(1), 90-102.
Hennig-Thurau, T., Gwinner, K. P., Walsh, G. and Gremler, D. D. (2004). Electronic word-of-mouth via consumer-opinion platforms: What motivates consumers to articulate themselves on the Internet? Journal of Interactive Marketing, 18(1), 38-52.
Liao, S. H., Chu, P. H. and Hsiao, P. Y. (2012) Data mining techniques and applications – A decade review from 2000 to 2011, Expert Systems with Applications, 39(12), 11303-11311.
Manning, C. D., Raghavan, P. and Schutze, H. (2008). Introduction to information retrieval, Cambridge University Press, Chapter 20, 405-416.
Mangina, E. and Kilbride, J. (2008). Evaluation of keyphrase extraction algorithm and tiling process for a document/resource recommender within elearning environments. Computers & Education, 50, 807–820.
Miner, G., Elder IV, J., Fast, A., Hill, T., Nisbet, R., and Delen, D. (2012). Practical text 
mining and statistical analysis for non-structured text data applications. Academic 
Press.
Needham, D. (1996). Business for Higher Awards. Oxford, England: Heinemann.
Pantel, P. and Lin, D. (2002). Document clustering with committees, SIGIR Forum (ACM Special Interest Group on Information Retrieval), 199-206.
Parasuraman, A., Zeithaml, V. A. and Berry, L. L. (1985). Problems and Strategies in Services Marketing, Journal of Marketing, 49, 33-46.
Parasuraman, A., Zeithaml, V. A. and Berry, L. L. (1988). The SERVQUAL: A multiple-item scale for measuring consumer perceptions of service quality, Journal of Retailing, 64(1), 12-40.
Shilpa, D. (2014). Text Mining: techniques and its application, International Journal of Engineering and Technology Innovation, 1, 22-25.
Sommer, T., Bach, U., Richert, A., and Jeschke, S. (2014). A web-based recommendation system for engineering education e-learning systems, Automation, Communication and Cybernetics in Science and Engineering, https://doi.org/10.1007/978-3-319-46916-4_22.
Shah, S. M., Lütjen, M. and Freitag, M. (2021). Text Mining for supply chain risk management in the apparel industry, Applied Science, 11(5), 2323. https://doi.org/10.3390/app11052323
Wang, J. (2023). The relationship between loneliness and consumer shopping channel choice: Evidence from China, Journal of Retailing and Consumer Services, 70, 103-125.
Yu, L., Li, Y, Zeng, Q., Sun, Y., Bian, Y. and He, W. (2019). Journal of Physics: Conference Series, 2nd International Symposium on Power Electronics and Control Engineering (ISPECE 2019), 1449, 22-24, November. Tianjin, China.

三、網路部份
Hawking, T. (2013)。 The Most Beautiful Record Stores in the World,取自:https://www.flavorwire.com/366683/the-most-beautiful-record-stores-in-the-world
文化部統計處(2018)。臺灣民眾閱讀及消費行為調查報告,取自:https://www.moc.gov.tw/downloadfilelist_341_266_1.html
王建興(2014)。從搜尋引擎到文字探勘(上),取自:https://www.ithome.com.tw/voice/90361
台灣紀伊國屋書店官方網站(2022),網址:https://www.kinokuniya.com.tw/artical.php?page_id=65&ch_id=57
行銷資料科學(2019)。資料探勘與文字探勘之比較,取自:https://medium.com/marketingdatascience/%E8%B3%87%E6%96%99%E6%8E%A2%E5%8B%98%E8%88%87%E6%96%87%E5%AD%97%E6%8E%A2%E5%8B%98%E4%B9%8B%E6%AF%94%E8%BC%83-4410964ded2e
紀伊國屋書店股份有限公司(2022)104網站:https://www.104.com.tw/company/aesu3a0
龍堂品牌設計(2016)。日本唯一入選「世界最美的20家書店」:蔦屋書店TSUTAYA,取自:https://www.storm.mg/lifestyle/50015?page=2
嚴鈺雯(2022)。「結束28年歷史!紀伊國屋書店『元老店』2月底熄燈,全台僅剩3門市」,好房網報導,取自:https://news.housefun.com.tw/news/article/176317323151.html
電子全文 電子全文(網際網路公開日期:20280724)
連結至畢業學校之論文網頁點我開啟連結
註: 此連結為研究生畢業學校所提供,不一定有電子全文可供下載,若連結有誤,請點選上方之〝勘誤回報〞功能,我們會盡快修正,謝謝!
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
第一頁 上一頁 下一頁 最後一頁 top
無相關期刊