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數位旅宿營銷勝經：降本增效方法學!迎接後疫時代新市場

為了解決結構化資料seo的問題，作者Bob 這樣論述：

原本想的是數個月的緊急應變計畫，現成了回不去也看不到盡頭的新常態生活， 身為旅宿從業人員的你，何不把握百年一遇危機，成為奠基未來新旅宿的經營轉機！ 本書匯聚：剛柔並計+內外兼據→「降本增效」方法學 大數據分析VS. 數位式的現場管理流程VS. 完善的線上行銷策略VS. 虛實整合迎客 迎接新市場！ 重新定義和錨定「後疫時代」全新旅宿文化與體驗 新冠肺炎引爆經濟危機，同時也改變了人類的諸多習慣，尤其在2022 年的當下，我們目前還是沒能開放國境，更不可能在短時間內恢復到以前的觀光榮景，現在的旅宿消費者主要還是以本國旅客，我們失去了外國的客群，卻保留了原先固定出國的人們，而如何提升自己的

旅宿來符合這些TA 的期待呢？ 這是個極大的課題。 美國花了10 年產出兩千萬個工作機會，卻在短短的疫情肆虐下，四千萬個工 作機會被消失，尤其在海嘯前線的「BEACH 產業」- 預定（Booking）、娛樂 （Entertainment）、航空（Airline）、郵輪（Cruises）、旅宿業（Hotel），在這期 間很多人會選擇優雅轉身離去，揮一揮衣袖不帶走一片雲彩⋯⋯，但有人認為 危機便是轉機！，打算繼續打拚堅持到底！ 而為了生存，最多業主選擇的做法便是調整成本結構（Cost Structure），減緩 現金壓力，往往減少人力會變成首選。根據ReviewPro 在2021 第二季所做的

調查發現法國有150,000 人離開了餐旅業，德國則高達300,000 人；另外根據 Evening Standard 調研發現英國現在也將近存在20 萬個旅宿業職缺待補；最悲催的是從Joblist 問卷中發現有將近三分之一在這段時間離開旅宿業的專職者表示他們將不再回到旅宿業！ 台灣疫情從2019 年12 月開始蔓延，至今已經兩年多的時間，旅宿業的巨變應 該是不需要任何文獻來論證，拿出2019 年一至六月的數據來對比2021 年 一至六月的旅館業（一般旅館）營運報表來比較,，發現所有收入皆降，唯有裝修及設備的消費增加！ 而RevPAR 下降387 元，而員工數從347,396 人降到了49,

235 人，根本跳樓大拍賣地打了1.4 折，這難道不會影響運營嗎？ 台灣十六檔飯店股中有75% 在2021 年是負成長，市況不言而喩。 根據ReviewPro 訪問在這期間離開旅宿業的轉職者「想要離職的原因」，其中「想要有不同的工作環境」佔了52%，新工作的薪水和福利較高各佔了45% 和 19%，再來就是時間彈性和可以遠端工作。 因為人力斷層以及一陣子的報復性消費，造成了在旅宿業「評論」維度產生了 一連串奇妙的狀況，其中我們發現消費者整體滿意度是下降的，2019 年和2021年來比較相差了2%，正面情緒字眼也下降了4.3%，其中我們來看看F&B 的淸潔度，有關淸潔的正面情緒字眼下降

了7.5%，客務部的接待下降3.6%，其正面情緒字眼下降了4.3%，這個敏感的後疫時間點的確讓許多旅宿業主嘗盡了苦頭。 人力銳減時旅宿業主要如何吸引和留住員工，提高士氣？ 員工短缺在消費體驗方面會造成服務速度變慢，客人等待時間變長、餐飮服務減少或關閉，甚至營運時間減少，客房服務取消以及發展出更多的客人自助服務、而在員工方面每個人力要負擔的多重任務與責任造成精力消耗快速，而在業務人員端，讓業務人員不敢接下過多的訂房業務因為員工無法負擔⋯⋯。 極簡經營的狀況能幫助到旅宿業嗎？ 這讓旅宿業的未來產生許多不確定性，有些業主可能發現，原本40 位員工能支持的物業，但現在僅需要16 位種子員工就可

以讓運營緊湊進行，而且極簡的成本支出仍然可以有不錯的收入（國內報復性旅遊的反應），這樣多重因素產生的效應到底是健康的嗎？ 以客人的角度，可能因為不能出國旅遊，提高了國內旅遊預算，願意多付出一點房費，但消費者可能會發現得到的體驗似乎會有點不成比例，是不是又更懷念在東京六本木森大樓窗外景色或是溫哥華羅伯森大街的味道？   各位旅宿業主WAKE UP ！！不要被當前的短利影響了旅宿該有的基本品質，難道你們沒發現，在這陣子的評論中，大家除了愈加嚴格也愈願意「鉅細靡遺」地分享入住心得？ 別再視若無睹，否則Backfire 會相當驚人！ 大家是否願意趁這次的危機進行數位科技升級，利用數位技術來減輕人員

短缺的影響？ 讓這些願意在後疫時期陪我們一同挺過的夥伴們一些好用的工具，讓他們減少庶務工作增加效能，並用更多的時間來與員工對談交流，共同重新定義和錨定後疫時期的嶄新公司文化，用一個正確的經營方式面對旅宿後疫情時代吧！ 缺口就是光的入口，讓我們一起攜手度過。  

網路行銷的12堂關鍵必修課：UI/UX‧行動支付‧成長駭客‧社群廣告‧SEO‧網紅直播‧人工智慧‧元宇宙‧Google Analytics

為了解決結構化資料seo的問題，作者胡昭民 這樣論述：

　　網路的普及使得我們待在線上世界的時間越來越長，更別說隨之而來的元宇宙時代，不管是實體店家或網路電商，想要在虛擬世界中獲得人們的眾多關注，必定需要好好地進行「網路行銷」來尋找並觸及潛在客戶。 　　然而網路行銷的多樣性，手法和工具也是多到讓人眼花撩亂，想要行銷反而不知從何下手？因此本書內容由淺入深，說明網路行銷的最新相關理論，並介紹各種網路行銷的主題與工具，搭配經典行銷案例，帶領讀者一步步進入線上社群，希望能協助讀者成為行銷達人。 　　本書適用於對網路行銷感興趣的讀者，不管是行銷專案人員、社群優質小編、網站設計和產品企劃人員、App開發者以及相關網際網路從業人員，所有網

路行銷知識的說明，皆以圖文並茂簡潔的方式介紹，期以輕鬆方式傳遞新知。 　　【精彩篇幅】 　　◆網路行銷的必修黃金入門課 　　◆網路經濟的商務與科技應用藍圖 　　◆顧客關係管理的超強集客祕笈 　　◆保證課堂上學不到的贏家行動行銷攻略 　　◆流量變現金的電商網站與App設計 　　◆秒殺拉客的網路行銷熱門宮心計 　　◆觸及率翻倍的社群行銷關鍵心法 　　◆大數據淘金術與精準智能行銷 　　◆買氣紅不讓的影音搶錢行銷 　　◆網路資安、倫理與法律-商機之外，小心！駭客就在你身邊 　　◆網路行銷未來贏家攻略與Google Analytics神器 　　◆專案企劃-打造集客瘋潮的遊戲產品行銷 本書特色 　　

✔系統且全面地說明網路行銷基礎概念，速懂E-Marketing架構精要 　　✔運用大量圖表結合分析工具，示範解析數位行銷商機趨勢 　　✔嚴選經典行銷案例，分享精彩的全球網路創意，實務應用解析 　　✔重點行銷TIPS、統整行銷專業術語，強化學習回顧及深入思考

以監督式機器學習探討電子病歷中非結構化資料對早期預測中風後功能復原後果之價值

為了解決結構化資料seo的問題，作者宋昇峯 這樣論述：

中風是導致成人殘障的重要原因，中風功能復原後果的精準預測，能協助病人及家屬及早準備後續照顧事宜，衛生政策制定者也能依此預測結果適切規劃人力與資源，以投入中風病人的急性後期與中長期照護。目前的中風功能復原後果預測模型皆是以結構化資料建立，甚至最新使用數據驅動方式發展的機器學習預測模型依然是以結構化資料為主。相對的，照顧病人所製作的大量敘述式病歷文字紀錄，即非結構化資料，反而甚少被使用。因此，本研究的目的，即是使用監督式機器學習來探討非結構化臨床文字紀錄於急性缺血性中風後之初期預測功能復原後果之應用價值。在6176位2007年10月至2019年12月間因急性缺血性中風住院之病人中，共3847位病

人符合本研究之收案/排除條件。我們使用自然語言處理，萃取出住院初期之醫師紀錄及放射報告中之臨床文字紀錄，並且實驗了不同文字模型與機器學習演算法之組合，來建構中風功能復原後果的預測模型。實驗發現使用醫師紀錄時，操作特徵曲線下面積為0.782至0.805，而使用放射報告時，曲線下面積為0.718至0.730。使用醫師紀錄時，最好的組合為詞頻-倒文件頻加上羅吉斯迴歸，而使用放射報告時，最好之組合為基于轉換器的雙向編碼器表示技術加上支持向量機。這些基於純文字的機器學習預測模型並無法勝過傳統的風險模型，這些傳統模型的曲線下面積為0.811至0.841。然而，不管是以曲線下面積、重分類淨改善指標、或整合式

區辨改善指標來評估，臨床文字紀錄中的資訊的確可以增強傳統風險模型的預測效能。本研究之結論為，電子病歷中的非結構化文字經過自然語言處理後，不僅可以成為另類預測中風功能復原後果的工具，更可以增強傳統風險模型的預測效能。透過演算法來自動擷取並整合分析結構化與非結構化資料，將能提供醫師更好的決策支援。