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圖解顧客關係管理(2版)

為了解決國泰信用卡客服的問題，作者戴國良 這樣論述：

　　※圖文並茂．容易理解．快速吸收 　　※ㄧ單元一概念，迅速掌握顧客關係管理的精華與內涵。 　　※第一本顧客關係管理圖解書。幫助讀者有效率學習顧客關係管理的專業知識與技術。 　　※提供有關CRM行銷面、資訊技術面與經營面之實際案例，理論與應用案例並重。 　　顧客關係管理(CRM)，亦可以視為「顧客」＋「關係管理」兩者的組合體。更深一層來看，CRM其實就是「企業的顧客戰略」，亦即將「顧客」視為企業最為核心的戰略問題來看待。CRM中的IT資訊科技應用，只不過是戰術問題，然而真正的戰略問題是在「顧客」與「行銷」身上。CRM最終的目的，就是要做到精準行銷並鞏固顧客的忠誠度目標。

　　傳統行銷上強調4P組合，即產品（Product）、定價（Price）、通路（Place）、推廣（Promotion）等4P力量的組合；後來服務業普及，又增加服務S（Service），成為4P/1S組合。如今，由於CRM成為行銷戰略上的一把利劍，又增加1C（CRM）；故現代行銷組合應該強調為4P/1S/1C的六項有力組合，才能在市場上行銷致勝。最近，又有大數據(Big Data)觀念與應用的快速崛起，其整體框架與運用，又比CRM大很多，成為建立在CRM之上的總體觀。  

國泰信用卡客服進入發燒排行的影片

影響客服中心服務管理關鍵因素之探討—以C信用卡客服中心為例

為了解決國泰信用卡客服的問題，作者黃素清 這樣論述：

中文摘要 iABSTRACT ii誌 謝 iv目 錄 v圖目錄 vii表目錄 viii第一章 緒論 11.1 研究背景 11.2研究動機 41.3研究目的 51.4研究流程 5第二章 文獻探討 72.1 信用卡客服中心系統架構 72.1.1 交換機 72.1.2 電話語音服務 82.1.3電腦電話整合系統 82.1.4 自動話務分配系統 82.1.5 錄音系統 92.1.6 客服中心系統架構圖 92.2 客服中心提供服務的客服 92.2.1 客服人員 92.2.2 文字客服 102.2.3 視訊客服 112.2.4 聊天機器人 112.3 客

服中心關鍵績效指標 142.4 客服人員計分卡 152.5 客戶來電原因 17第三章 研究方法 193.1研究架構 193.2層級分析法 AHP 203.2.1層級分析操作步驟 213.2.2評比尺度之設定 233.2.3 成對比較矩陣 233.2.4特徵值與特徵向量的計算 243.2.5一致性檢定 243.2.6層級分析法層級架構 253.3層級分析法之問卷設計 27第四章 實證結果與分析 294.1訪談對象介紹 294.2訪談與問卷回覆 304.3資料蒐集與分析 314.3.1四大構面實證結果蒐集與分析 314.3.2各項關鍵評估因

素實證結果蒐集與分析 334.4整體分析與研究發現 37第五章 結論與建議 395.1 研究結論 395.2 研究限制 415.3 研究建議 43參考文獻 45中文部分 45英文部份 46參考網站 47附錄 50

圖解金融科技與數位銀行

為了解決國泰信用卡客服的問題，作者伍忠賢 這樣論述：

　　從2015年開始，「金融科技」（FinTech）與「數位銀行」（Bank 3.0）經常在各大媒體上被討論，關於比特幣、大數據、區塊鏈、聊天機器人等相關報導更如天上繁星，令人目不暇給，然而大多數報導卻難以讓讀者了解FinTech與Bank 3.0的全貌。 　　 　　本書提供完整知識架構，包含：金融科技的介紹、網路金融公司的興起、傳統銀行的數位化等精華內容，幫助讀者在紛雜的資訊中找到定位。透過詳實的圖表整理，讀者也能快速理解臺灣與世界各國的發展異同，金融科技對傳統銀行與金融服務造成的巨大變革。適合想了解FinTech與Bank 3.0的讀者閱讀，也是想發展數位銀行的金融業人

士最佳參考書。 名人推薦 　　強力推薦 　　叡揚資訊董事長   張培鏞 　　台灣經濟新報社長   鍾俊文   　　沈中華   實踐大學講座教授 校閱

人工智慧應用於最佳服務組合選擇

為了解決國泰信用卡客服的問題，作者鍾博元 這樣論述：

一般認為企業競爭優勢的來源是持續不斷的創新產品，只要產品的功能先進、設計新穎、性能卓越，企業就可以打敗對手佔據市場。這其實是一個過度樂觀的理想狀態，因為吸引客戶購買產品，使用過程傳遞口碑，日後重複購買成為忠實的客戶，甚至進而推薦產品給親朋好友，最大的關鍵其實是和產品有關的服務，包括銷售前、銷售中和銷售後的服務。因此，企業的產品即使再好，如果沒有完善的服務支撐，來自市場的負面評價，最後會讓產品逐漸萎縮而退出市場。傳統上，服務的規劃都沒有使用科學的方法，僅憑少數人的過去經驗，再加上模仿學習對手的作法，最後製作成標準作業程序，然後希望嚴格訓練人員，做好企業想像的服務，希望獲得客戶的滿意。這種作法其

實不夠全面，容易讓服務變成救火隊式的匆忙慌亂。為了改善這樣的問題，本研究提出一個包括三個階段的方法，首先利用Kano模式將服務分類程魅力服務、一元服務和必須服務，接著利用人工智慧的三種演算法，預測新規劃的服務的客戶滿意度，演算法包括。Logistic regression演算法、Random tree演算法、Naïve bayes演算法。最後利用數學規劃模式從客戶滿意度高的服務組合規劃中，找出利潤最高的服務組合規劃，最後定案成為正式的服務。本研究以一個醫院醫療服務的案例，說明本研究所提方法的有效性和使用過程，結果顯示本論文的方法，確實可以協助企業在客戶滿意的情況下，找到利潤最高的服務組合。