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工程機械維修技師-產機事業處(南區) 安東貿易股份有限公司
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職缺要求技能

未具備

維修保養

測驗

鏟裝機

保養維修

測驗

機械產品故障排除檢修

測驗

汽車引擎機件檢查及修護

測驗

割草機

怪手

高爾夫球

診斷

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詹翔霖

商學院兼任副教授

01/25 14:46

顧客抱怨處理與服務品質【公開班培訓課】客服
顧客抱怨處理與服務品質【公開班培訓課】客服協會
顧客抱怨的有效處理是提升服務品質的重要關鍵,有效的顧客抱怨管理流程不僅可以改善顧客滿意度,還能為企業帶來增長機會,成功的顧客抱怨處理對於服務品質的提升至關重要,通過及時回應、系統化管理和持續改進等策略,企業可以顯著提升顧客的滿意度與忠誠度,進而促進整體業務的增長與發展。
客戶抱怨處理的重要性
顧客的抱怨通常是服務或產品質量不足的反映。正確的處理方式能將不滿意的客戶轉化為忠誠的顧客,從而提升企業的形象和顧客忠誠度,顧客抱怨的管理流程涉及接收、分析與回應客戶的反饋,並根據這些反饋進行必要的改進 。
有效的顧客抱怨處理策略
1. 及時回應:企業應該優先考慮對顧客的投訴作出迅速的反應,這有助於減少顧客的不滿情緒升級,即使解決問題需要一些時間 。
2. 系統化記錄:建立一個有效的投訴管理系統,對顧客反饋進行系統化的記錄和分析,以便發現服務中存在的問題 。
3. 全面調查:在處理顧客投訴時,進行詳細的調查是關鍵。這可以幫助了解問題的根本原因,有助於制定針對性的改善措施 。
4. 有效解決問題:企業需專注於制定具體的解決方案,不僅要解決當前的投訴,還需要防止同類問題的再次發生 。
5. 持續改進:利用顧客的反饋促進持續改進,將其轉化為實際行動,進而提升整體的服務質量 。
研討個案 - https://www.msn.com/zh-tw/news/living 林毅 的故事
花4萬買人體工學椅 保固內送修代理商要收1萬運費 網怒不如買水貨
不少電腦玩家因有久坐需求,為了讓自己坐得更舒服,或是想矯正坐姿,往往會花大錢買一張高級人體工學椅。就有網友花了4萬多元的知名品牌人體工學椅,沒想到還在保固期內網布破掉,打算送修時,代理商竟要求用家自行支付1萬元運費,引發軒然大波。
網友在PTT電蝦版發文表示,自己花大錢購買了Herman Miller的旗艦工學椅「Aeron 2.0」,享有12年保固,因為網布破掉,寄信給代理商打算跑送修流程,沒想到近日收到回信,代理商表示去年10月已更新保固服務的運費,請他自行到關網查看。
不看還好,一看差點暈倒,代理商官網寫著,產品保固期間內,人公費與零件更換費用免費,客戶「僅需」負擔來回運送成本,且依產品與地區有所不同,最便宜的為雙北,運費5000元,越往南越貴,桃竹、宜蘭運費6000元、苗栗6500元、台中7000元、彰投7500元、台南8500元、高雄9000元、屏東9500元,最貴的則是花東地區,直接開價1萬元。
有網友想要送修工學椅,卻被客服告知去年10月有修改運費條款,他到官網一看發現竟然要5000起跳,最貴要1萬元,氣得大罵根本就沒有出保意願。(圖/取自代理商官網)
原PO傻眼表示,代理商開這種價格,根本就是故意不想出保,玩這種更新保固規則,那以後其他廠商這樣玩保固意義何在?詢問版友「有沒有跟消保官打過交道的」,希望能提供意見。
網友也怒轟:「這家不意外,早就勸過別買了」、「笑死,這樣我不如去對岸買水貨,運費來回四五趟還有找」、「不只運費驚人,維修還要等半年呢」、「保內出錢我還真第一次聽說」、「一趟運費就能抵四分之一價格了」、「本來就比水貨貴1萬,出保還要多1萬,那我為啥不買水貨,坐壞了直接在買一張還不用等太久」、「這保固跟沒保一樣」、「附帶一提,他們超大紙箱還不會幫忙處理,要你自己解決」、「這家超離譜,之前修個把手運費9000...」、「台灣的保固就是笑話」、「運費1萬,是董事長親自開賓士運送是不是」、「椅子就那麼貴了,保內運費還敢這樣搞」、「這代理商真的還有心想幹嗎?收一收算了」。
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張銘村

2025/09/29

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林閔政

就業服務講師 / TTQS輔導顧問

2025/03/15

失業後的未來:如何申請職業補助與就業資源
失業對許多人來說是一場突如其來的變故,無論是企業裁員、經濟不景氣,還是個人職涯轉換,都可能讓人感到迷茫與不安。然而,失業並不代表結束,而是一個重新規劃未來的機會。政府提供了多種職業補助與就業資源,只要善加利用,就能幫助自己在困境中找到新的出路。
在這篇文章中,我們將介紹 失業後可以申請的補助、如何取得政府資源,以及 提升自身競爭力的方向,讓你在面對失業時,能夠更有方向地前進。
📌 失業後可申請的補助與資源(非自願離職)
1️⃣ 失業給付(就業保險)
如果你是 因非自願離職(如公司裁員、營運歇業等)而失業,並且在離職前有參加就業保險滿一年,就可以申請 失業給付,讓自己在求職期間維持基本生活開銷。
📍 申請條件:
✅ 因非自願離職(如公司倒閉、裁員等)
✅ 需已投保就業保險 滿一年
✅ 需登記為求職者並積極尋找工作
📍 補助金額與期限:
💰 最高可領 60% 的月平均投保薪資,最長可領 6 個月
💰 若 年滿 45 歲、身心障礙者,最長可領 9 個月
💰 若參加職業訓練,補助可提高到 80% 的月平均薪資
📍 申請方式:
✅ 先至 就業服務站 登記為求職者
✅ 填寫 失業給付申請書
✅ 準備相關證明文件(非自願離職證明、勞保紀錄等)
📍 負責機構:
📌 勞動部勞工保險局 或 各地就業服務站
2️⃣ 提早就業獎勵
如果你在 領取失業給付期間內,提早找到工作,政府還會提供「提早就業獎勵」,鼓勵求職者積極回到職場。
📍 補助內容:
💰 最高可領三個月的失業給付(分次發放)
📍 申請條件:
✅ 失業期間內找到正式工作(需參加勞保)
✅ 工作滿 3 個月後可領第一筆獎勵
✅ 工作滿 6 個月後可領第二筆獎勵
📍 申請方式:
✅ 於就業滿 3 個月後,向 就業服務站 申請
3️⃣ 中高齡者、高齡者就業獎勵
如果你是 年滿 45 歲以上,失業後重新投入職場,政府還有額外的就業獎勵。
📍 補助內容:
💰 每月最高補助9千到 1 萬1跟1萬3千元,最長 12 個月
💰 針對 僱主 也有補助,鼓勵企業僱用中高齡人才
📍 申請方式:
✅ 透過 就業服務站 申請
4️⃣ 職業訓練與津貼補助
如果失業後 想轉換跑道或學習新技能,可以參加 政府提供的職業訓練課程,不但能學習新技能,還有機會獲得訓練津貼。
📍 可參加的課程類別:
✅ 技能培訓(電腦、行銷、設計、語言等)
✅ 技術證照(電工、焊接、機械、汽修、餐飲等)
✅ 創業課程(行銷、商業管理、網路開店等)
失業勞工扶養無工作收入的父母,也可申請加發失業給付或職訓津貼
📌 1. 失業給付加發補助
✅ 適用對象:
已投保就業保險且因非自願離職(如公司倒閉、裁員等)而失業的勞工。
失業期間符合領取失業給付資格者。
扶養父母且父母無工作收入,可額外申請加發。
✅ 加發標準:
失業給付原則上為投保薪資的 60%,最長可領 6 個月。
若扶養無工作收入的父母,未成年小孩都則可加發10%,最高可領投保薪資的 80%。
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知識貓星球

喵星人

2024/07/28

RAG 出現新挑戰者!最近超熱門的Mem0 是什麼?優勢、應用、和 RAG 的比較
隨著技術的進步,人工智慧(AI)的應用越來越廣泛,如何讓 AI 記住更多信息並在需要時調用,成為了技術開發的一大挑戰。這時,一個名為 Mem0 的開源專案脫穎而出,帶來了 AI 記憶力的革命性變革。這個專案正在全球開發者社群中掀起波瀾,並有望成為未來 AI 記憶技術的標杆。
▍Mem0 是什麼?
Mem0 是一個開源的 AI 記憶專案,其目的是為 AI 系統提供強大的長期記憶能力。這意味著 AI 不僅能記住短期資訊,還能記住用戶在長期內提供的各類數據,並在適當的情況下調用這些記憶。這種能力讓 AI 不再是簡單的對話工具,而成為了個人化的知識庫,能夠隨時提供精準的回應和資訊。
▍Mem0 的優勢
● 長期記憶:Mem0 能夠記住並管理大量的長期資訊,使 AI 成為真正的知識庫。
● 多媒體支持:不僅限於文字,Mem0 還能處理圖片、語音和文件等多種格式的資料。
● 個人化服務:透過記憶用戶的歷史資訊,Mem0 能夠提供高度個人化的服務,滿足用戶的特定需求。
● 開源性:Mem0 是一個開源專案,任何開發者都可以參與進來,共同改進和擴展其功能,這加速了技術的發展和應用。
▍Mem0 vs RAG
在 Mem0 崛起之前,RAG(Retrieval-Augmented Generation)技術一直是 AI 記憶力的主流技術。RAG 通過檢索相關資料並生成答案,在很多應用場景中表現優異。然而,RAG 的記憶能力有限,無法有效處理長期資訊,且需要不斷更新資料庫以保持準確性。
相比之下,Mem0 則大大提升了 AI 的記憶能力。Mem0 能夠持久地記住用戶提供的資料,包括文字、圖片、語音備忘錄和 PDF 檔案等,形成一個全面的知識庫。這讓 AI 能夠在更長時間內保持高效的運作,並在需要時調用相關記憶,提供更精確的回應。
▍Mem0 AI 的應用前景
Mem0 的出現,為 AI 記憶技術開闢了新的方向。它不僅在個人助手領域有廣泛應用潛力,還可以在教育、醫療、商業等多個領域發揮重要作用。例如,教育領域的 AI 助手可以記住學生的學習歷程,提供更具針對性的學習建議;醫療領域的 AI 助手則可以記住患者的病歷資料,輔助醫生做出更準確的診斷。
Mem0 代表了 AI 記憶技術的重大突破,其優越的長期記憶能力、多媒體支持和開源性,使其成為未來 AI 發展的重要方向。隨著更多開發者的加入,Mem0 將不斷進化,為各行各業帶來更多創新和可能性。與過時的 RAG 技術相比,Mem0 無疑是一顆冉冉升起的新星,將引領 AI 記憶技術邁向新的高度。
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