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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),提出產生超商代碼關鍵因素是什麼,來自於便利商店、數位應用、虛實整合、機器學習、預測模型。

而第二篇論文國立臺灣師範大學 地理學系 李素馨所指導 王耀德的 雜貨店,不簡單:苗栗縣苑裡鎮仙昌商店的社會功能與社會資本 (2020),提出因為有 雜貨店、地理位置、社會功能、社會資本、人際網絡的重點而找出了 產生超商代碼的解答。

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#反送中 #地產商 #住房政策

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

為了解決產生超商代碼的問題,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。

雜貨店,不簡單:苗栗縣苑裡鎮仙昌商店的社會功能與社會資本

為了解決產生超商代碼的問題,作者王耀德 這樣論述:

關於雜貨店的相關研究,幾乎著重在經濟商業方面的角度,並常與超商、超級市場、量販店等批發零售業進行比較,常以一句「雜貨店很有人情味」、「雜貨店是在地居民喜歡聚集的地方」帶過,卻無相關研究探究雜貨店的人情味為何、為什麼在地居民喜歡聚集在雜貨店,成為一個研究缺口。本研究者身為「雜貨店的小孩」,欲透過苗栗縣仙昌商店作為個案研究,以參與觀察及訪談法進行資料收集,探討仙昌商店在當地的地理位置如何使其發展顧客人際網絡與社會功能,以及在地理位置、人際網絡與社會功能三方作用下,如何形成仙昌商店的社會資本,並能持續的進行累積。研究結果如下:一、仙昌商店自設店以來不斷的建立與鞏固人際關係網絡,與顧客間透過長期而重

複性的消費、社交行為進行互動,保持顧客對於仙昌商店的信任與消費習慣,仙昌商店亦能給予顧客好處,如消費金額減免、資訊交流、可以賒賬等互惠行為,從而建立起其社會資本的基礎。二、因泰田里為散村的型態,民宅散布在農田間,少有房屋聚集區域,仙昌商店位於泰田里十字路口的地理位置,顧客能夠方便到達,進行消費與其他社交行為,且人群聚集於仙昌商店,可促進地方上的資訊交流、接收地方上活動宣傳;店主與顧客間的信任,使顧客放心請店主代收信件包裹與財物等社會功能的產生,且在仙昌商店人際關係網絡下的顧客能夠使用這些社會功能。三、仙昌商店透過人際關係網絡與社會功能的產生,讓顧客對加深對仙昌商店的信任程度,賒賬制度的使用得當

,也可以提升仙昌商店與顧客間的信任、互惠程度,在長期且重複性的操作下,強化仙昌商店的社會資本。最後期許後續研究可從聚落位置差異、雜貨店的種類、族群文化差異等不一樣的研究角度去探討各地雜貨店是否有發展出獨特的社會功能,以及各地雜貨店的社會資與本研究是否有其相同或相異之處。