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食品 客訴 回覆的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦古谷治子,工藤ARISA寫的 客訴這樣回，奧客變常客：各行各業都要學的零糾紛神回應 可以從中找到所需的評價。
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致理科技大學 企業管理系服務業經營管理碩士班(含碩士在職專班) 吳敏華所指導 林秀英的 負面報導來自偶然？探討物流服務補救的黃金時間點 （2019），提出食品 客訴 回覆關鍵因素是什麼，來自於負面報導、服務失誤、服務補救、黃金時間點。
而第二篇論文東吳大學 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），提出因為有 電子商務、客戶服務、文字探勘、多重標籤辨識、機器學習的重點而找出了 食品 客訴 回覆的解答。
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客訴這樣回，奧客變常客：各行各業都要學的零糾紛神回應
為了解決食品 客訴 回覆 的問題，作者古谷治子,工藤ARISA 這樣論述：
客訴應對，就是要「對症下藥」！ 第1症狀｜又是客訴好害怕！ 徹底瞭解，才使解決問題的根本！ 本書先剖析客訴發生的原因、客訴者心理、客訴原理， 懂得分辨，一切客訴都像「慢動作」， 輕輕鬆鬆，快速應對！ 第2症狀｜誰不知道要臨機應變？！重點是辦不到！ 客人抱怨的不再只是對商品、服務的不滿， 有的只是為了發洩壓力、刻意找碴、 甚至是網路或社群網站散波消息，轉眼變得一發不可收拾！ 幫你整理各種客訴、客人的種類與應對方式 一次要你看個清楚！ 第3症狀｜這些方法是真的嗎？我才不信！ 本書針對顧客心理等理論為基礎，引用超過50
種實際的客訴案例， 以顧客種類分出對應技巧、說話術…… 範圍橫跨客服中心、飲食業、零售業、服務業， 正、反範例對照，回應的技巧重點、成效與影響一目瞭然！ 超過3000間企業、商店、公部門見證！ 看穿顧客心理，創造雙贏的客訴回應技巧！ 客人至上？花錢有理？受了委屈又做不成生意，受夠了！ 上門的客訴五花八門，客訴的理由千百種， 要讓客戶滿意、店家不吃虧，光只有一招絕對不夠看！ 全方位零糾紛客訴處理方案，局勢大逆轉！ 「這東西有怪味道！」、「換個聽得懂人話的來！」 接到客訴才是發揮實力的開始，懂得讓客訴變轉機才是上策！ 早點知道該
多好！客人不爆氣、店家不受氣的客訴處理術 超過50個經典實例，將顧客分類，依種類、難易度劃分， 見招拆招解決難纏客訴！各行各業、各種場合皆適用！ 本書特色 ★ 累積超過10年的輔導經驗！最符合職場現況的客訴應對技巧！ ★ 日本各大企業、商店、公部門指定！實用度百分百！ ★ 案例、顧客分門別類，對症下藥才是最快捷徑！
食品 客訴 回覆進入發燒排行的影片
1.「蘋果西打」臭酸變質，大西洋飲料公司在今年7月就已接獲上百件民眾客訴，9月間檢驗報告確認異常，卻不斷說謊擺爛，置消費者權益於不顧。
2. 更離譜的是，新北市政府衛生局早就接獲民眾檢舉，卻回覆檢舉人「9月抽檢結果尚符合規定」、「祝您身體健康」。直到昨日，新聞爆發，新北市衛生局才突然要求全面下架。我要求衛福部必須徹查事件始末。
3.大西洋飲料公司早就知道產品變質仍繼續販售，新北市政府竟只以廠商未依《食品安全衛生管理法》主動通報輕罰。然而，事實上其罔顧消費者權益之惡行重大，另已涉及違反《食品安全衛生管理法》第15條，不應輕罰了事。我也要求身兼行政院消保會委員的陳時中部長，應主動開啟協助消費者主張權益之具體作為。
負面報導來自偶然？探討物流服務補救的黃金時間點
為了解決食品 客訴 回覆 的問題，作者林秀英 這樣論述：
本研究資料為台灣某物流業者長達兩年客訴賠付處理的交易資訊，分析對於客訴產生的次數、客訴處理回覆時間、與客訴處理後產生負面報導時間點。目的為藉由顧客過去的客訴處理資料，利用羅吉斯迴歸模型預測顧客未來的客訴處理時機與引發負面媒體機率，找出掌握服務補救的黃金時間點，以緩解顧客負面消費情緒、提升服務補救的管理效率。從資料觀察發現，造成負面媒體事件的客訴類型中，「遺失」貨品所造成的負面媒體報導頻率最高，且負面報導發生第3.5天為客訴處理的黃金時間週期。常溫發生客訴件占最多，從立案商品類型可以看出最常發生客訴的是食品，顯示常溫物流配送時，貨品運送過程中產生的延遲或貨品毀損，特別容易發生客訴糾紛。研究結果
提出常溫包裹配送的客訴引發負面報導風險是冷藏包裹的1.127倍，冷凍包裹配送的客訴引發負面報導風險則是冷藏包裹配送的1.61倍。建議各企業經營者，針對消費糾紛之顧客，擬定適當的時效處理方案，避免對企業經營構成威脅。物流產業需借重AI人工智慧，與更多省力化的服務系統與創新技術，實質擴大物流業產能與產值。
客戶對商品提問之多重標籤辨識-以網路拍賣網為例
為了解決食品 客訴 回覆 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。