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【化妝品】PIF 簽證專家/化妝品安全評估人員 (SA)/英文電商採購助理/國貿 美商帕華洛尼國際有限公司
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管理知識學院 詹翔霖
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詹翔霖

商學院兼任副教授

04/02 23:59

服務品質管理 服務行銷管理：理論基礎與產業實務
第 7 章　服務品質管理 服務行銷管理：理論基礎與產業實務
（Service Quality Management）
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7.1 章節學習目標
修習本章後，學生應能：
1. 瞭解服務品質的意涵與重要性
2. 認識服務品質與顧客滿意度之關係
3. 瞭解 SERVQUAL 服務品質模式
4. 說明餐飲業常見的服務品質缺口
5. 學習提升餐飲服務品質的管理作法
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7.2 章節導讀：為何廣告說得好，顧客卻不滿意？
餐飲業常見的問題包括：
• 廣告主打「親切服務」，實際感受卻普通
• 餐點品質不差，卻因服務流程不順而被抱怨
• 顧客評價集中在「態度」、「等太久」
這些問題顯示，服務品質不是口號，而是實際管理的結果。本章將介紹服務品質管理的核心概念與工具。
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7.3 服務品質的意涵
7.3.1 何謂服務品質
服務品質是指顧客在接受服務後，對實際感受與原先期待之間的比較結果。
👉 當實際服務 ≥ 顧客期待時，顧客通常感到滿意。
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7.3.2 服務品質在餐飲業的重要性
對餐飲業而言，服務品質：
• 影響顧客是否再訪
• 影響網路評價與口碑
• 影響品牌形象
📌 特別是連鎖餐飲，更需維持各門市品質一致。
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7.4 服務品質與顧客滿意度
7.4.1 兩者的關係
• 服務品質：長期、整體評價
• 顧客滿意度：單次、即時感受
👉 穩定的服務品質是累積滿意度的基礎。
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7.4.2 餐飲實務說明
📌 顧客可能因一次等候過久而不滿意
📌 但若整體品質穩定，仍可能再給機會
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7.5 SERVQUAL 服務品質模式
7.5.1 SERVQUAL 模型概念
SERVQUAL 模型將服務品質分為五個構面：
1. 有形性（Tangibles）
2. 可靠性（Reliability）
3. 反應性（Responsiveness）
4. 保證性（Assurance）
5. 同理心（Empathy）
________________________________________
7.5.2 SERVQUAL 構面與餐飲應用
構面 說明 餐飲例子
有形性 設備與外觀 店內整潔、制服
可靠性 服務正確性 點餐不出錯
反應性 即時回應 快速處理問題
保證性 專業與信任 熟悉菜單
同理心 關懷顧客 特殊需求照顧
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7.6 服務品質缺口模式
7.6.1 常見的服務品質缺口
餐飲業常見的品質缺口包括：
1. 管理認知缺口
2. 服務標準缺口
3. 服務執行缺口
4. 溝通缺口
5. 顧客感受缺口
👉 多數問題發生在「執行與溝通」。
________________________________________
7.6.2 餐飲案例說明
📌 總部規定標準流程
📌 門市人力不足，無法確實執行
➡️ 形成服務品質落差。
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7.7 提升餐飲服務品質的管理作法
7.7.1 建立明確服務標準
• 服務流程 SOP
• 服務用語規範
📌 有助於維持品質一致。
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7.7.2 員工教育訓練
• 新進人員訓練
• 在職訓練
👉 員工能力直接影響服務品質。
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7.7.3 服務品質監控
• 顧客滿意度調查
• 神秘客制度
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7.8 服務品質與科技輔助
科技可協助品質管理，例如：
• 點餐系統降低錯誤
• 排隊系統縮短等待
• 顧客回饋數據分析
👉 科技是輔助工具，非品質保證。
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7.9 本章小結
本章介紹了服務品質的概念、SERVQUAL 模型與品質缺口，並說明餐飲業可透過標準化、訓練與科技來提升服務品質。對餐飲業而言，穩定的服務品質是長期競爭力的關鍵。
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關鍵名詞
• 服務品質
• 顧客滿意度
• SERVQUAL
• 服務品質缺口
• 服務標準
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課後討論題
1. 請以一家連鎖餐飲品牌為例，分析其服務品質表現。
2. SERVQUAL 哪一個構面對餐飲業最重要？為什麼？
3. 餐飲業如何在尖峰時段維持服務品質？
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小優

品管技術人員

2022/06/22

在職場被霸凌還被強制離職⋯⋯我該怎麼辦？
當初面試的時候非常開心 因為感覺新公司的主管都很理性且非常重視新人的感受 所以確定4/19到職上班去了！到了新公司 因為準備遷移廠房的關係 舊人忙於趕工作 幾乎沒有完整的教學 一路以來跌跌撞撞的自己摸索也就過了第一個月
再來遷移至新廠 環境很大設備也很完善，本以為可以好好的學習 結果還是一樣的如同第一個月，同事愛教不教的導致我的工作效率很差⋯⋯事倍功半！舊人就開始中傷我 言語侮辱 嘲笑諷刺（雖然他沒有指名）但是大家都知道她在說新人 而且新人只有一個我⋯
甚至於搶走我的工作 直接大喊 她一個人就可以了 有我沒有我根本沒差啊⋯⋯就這樣過了一個月又三週⋯
到了最後一週就滿兩個月了 ，課長和班長總是替舊人說話 總是說 ：妳真的不太ok
當然我每每有問題的時候都有當天反應給主管 卻沒有得到幫助 也沒有解決方案的 直到某天課長突然性的把我叫到會議室 裡面有人事副理和課長 和我共3人⋯他們一開口就是說 無法再用我請我離開 因為不適任這份工作 ⋯當然我也有不開心的反應 為何可以這樣 我都還沒有任職兩個月 也沒有犯下什麼錯 怎麼可以強制叫我離職？爭論了一小時後 我還是簽了 帶著眼淚被冤枉似的畫押 這是我人生中最可怕的一個工作經歷 直到現在我還是感到很受傷⋯⋯很不甘心 該怎麼預防下一個新人 可以不要像我一樣受到傷害⋯⋯要如何制止這家公司的惡劣行為⋯⋯請幫助我
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48 52 128192 19
緯育TibaMe
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04/01 09:48

【職涯必備】AI 正在改寫人才規格！4/8 線上講座帶你晉升「π 型人才」
在 104 看了這麼多職缺，你有發現「AI 應用能力」已成為多數高薪職務的標配嗎？
別讓你的競爭力停留在工具操作，企業現在要的是能將 專業能力 × AI 工具 × 跨域思維 結合的 π 型人才。
本次由 勞動部北基宜金馬分署 與 緯育 TibaMe 合作的「生成式 AI 培訓據點」特別邀請 AIGC 專家 陳建夆 Jason 老師，用 60 分鐘帶你拆解職場生存法則。
💡 這場講座你將獲得：
🔹 個人競爭力分析：解析 AI 時代人才需求結構的轉變。
🔹 高效工具示範：如何利用 NotebookLM 快速整理企業大數據，將資訊轉化為實質產出。
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正在 104 尋找更好職涯機會的你。
感覺目前技能遇到瓶頸，想透過 AI 轉型的在職者。
想掌握政府補助培訓資源的積極學習者。
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小雯會計師的會客室
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小雯會計師

會計師．講師．企業顧問．創業輔導顧問

2024/06/28

《洞悉市場的人》讀後心得：希望我在２０歲就學到的觀念：避免依賴情緒和直覺來做投資決策 & 金錢之外？
不管是量化交易或是程式交易，都是在我周遭打轉許久的名詞，對我而言，始終是個熟悉的陌生人。在友人推薦下，我終於拜讀了這本金融史上的偉大傳奇故事，拉近了彼此的距離。
這本書是在描述量化交易之父「吉姆西蒙斯」與他所創立的投資公司「文藝復興公司」的故事，該公司的旗艦基金即大獎章基金，其績效連續稱霸30年，繳出逼近40%的成績；但是，如果你期望由本書中一探究竟，哪可就要失望了，書中並沒有提到任何關於這家公司的投資操作策略。
這名神秘的當代傳奇投資人低調發跡，對於如何創造投資績效守口如瓶，書中寫道「文藝復興公司」員工除了簽署嚴格的保密協議，也避免出現在媒體和產業會議上。因此，競爭對手也就無法從中獲取蛛絲馬跡。
書中述說交易之父如何從零開始，聘請各方頂尖的數學家、物理家與電腦工程師，打造了金融史上最厲害的賺錢機器，掀起量化交易革命，顛覆華爾街的傳統投資決策模式。書中將這些匯聚於一堂的優秀人才描述得栩栩如生，如同置身在你我身旁，讀著書中的微型自傳，原來，這些學霸們是這樣地過著他們的人生！充分滿足了你我的好奇心。
量化投資人的目標，也就是避免依賴情緒和直覺來做投資決策；為了達到量化交易的目標，公司的頂尖專家必須消化大數據、以建立數學模型來預測各種投資走向； 讀著讀著，雖然我並非相關科系，卻彷彿身處在公司辦公室，深深感受到眾多頂尖專家為了大數據及數學模型的精準度而奮戰所必需承受地一次次挫折和痛苦下的高度壓力，正是對「成功背後的汗水」的最佳說明！對於有志從事於行業的職場中人，也可藉此一窺其工作環境與氛圍。
的確，影響投資決策的因素實在太多，還有投資人的主觀偏好及心理素質，我想這也是時下定期定額及ETF蔚為風潮的原因。其實，人生在不同階段的決擇，不也是如此？只可惜，有定期定額的規律投資方式，以降低金錢風險；人生卻沒有如此規律的系統方式，當我們站在人生的十字路口時，可是選定離手，選錯了，日後難免會有再回頭已百年身的感觸。
金錢之外的人生乃是本書的另一亮點，西蒙斯和他的團隊在創造驚人的財富過程中，婚姻、家庭、人生等種種不可控的遭遇，未必盡如人意，留給我們許多省思。人生中的得與失，終究是每個人的終身課題。
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《洞悉市場的人》讀後心得：希望我在２０歲就學到的觀念：避免依賴情緒和直覺來做投資決策 & 金錢之外？
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AI 趨勢報－科技愛好者的產地🤖
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03/26 14:14

想轉職 AI 工程師，該先學什麼？6 個月學習路線圖整理企業真正要的能力
最近，X 上一篇題為 《How to become an AI Engineer in 6 months》的文章引發不少關注。這份路線圖之所以被討論，不是因為它鼓吹速成，而是它提出了一個很貼近當前職場需求的觀點：現在企業需要的 AI 工程師，很多時候不是從零訓練大型模型的研究員，而是能把現有模型、API、資料與工具整合起來，做成可用產品與工作流程的人。
根據這份整理，AI 工程師的核心工作，通常包括串接 LLM API、設計 prompt 與上下文流程、建立聊天或搜尋系統、整合資料庫與外部工具、處理結構化輸出，以及優化成本、速度與穩定性。換句話說，這份角色更接近軟體工程、產品開發與流程自動化的交會點。
這份 6 個月路線圖，最重要的不是「學更多」，而是「學對順序」。第 1 個月先把 Python、Git/GitHub、CLI、HTTP/API、JSON、基本 SQL、Pandas 與 FastAPI 打底，因為原文認為 AI 工程首先仍是軟體工程；如果連基本程式、API 與資料處理能力都還不穩，後面的 AI 應用很容易只停在 demo 階段。
第 2 個月，重點進入 LLM 應用開發，包括 prompt 設計、結構化輸出、tool calling、streaming responses、對話狀態管理、成本與 token 概念、失敗處理與 prompt injection 基本意識。第 3 個月則聚焦在 RAG，也就是讓模型能根據自己的文件與資料回答問題，這也是客服機器人、企業知識庫、文件搜尋等場景最常見的核心能力之一。
第 4 個月開始，路線圖進一步談到 agent、工具、workflow 與 evals。原文特別提醒，不是每個問題都需要 agent；有時一個 prompt 就夠，有時 workflow 比 agent 更穩。真正重要的，是知道該怎麼選擇，以及如何用評估機制去判斷系統是否真的變好。第 5 個月則轉向部署、可靠性與產品化，包括 Docker、背景任務、queue、驗證與 API key 管理、logging、observability、prompt/version management、成本監控、rate limits 與 caching。
到了第 6 個月，這份路線圖建議學習者開始選定方向，往三種角色收斂：AI Product Engineer、Applied ML / LLM Engineer，以及 AI Automation Engineer。前者偏向使用者產品與 AI 功能開發，後兩者則更接近模型效果優化或企業流程自動化。對求職者來說，這一步的意義在於：不能只停留在「我有在學 AI」，而要把能力整理成職缺看得懂、作品集也講得清楚的樣子。
如果把這篇路線圖放回台灣職場來看，它最大的提醒其實不是「6 個月能不能成功轉職」，而是：AI 時代的競爭力，越來越像是把技術、工具與工作場景整合起來的能力。 企業不一定每一家都在找模型研究員，但會愈來愈需要懂 API、懂資料流、懂自動化，也懂得把 AI 接進產品與流程的人。這段屬於本文根據原始路線圖內容做的職場延伸整理。
A還有一個很務實的提醒：一定要做作品。 作者多次強調，不管是 Python 練習、API 串接、RAG 還是 agent，都不能只停留在看教學，而要真的做出專案、放上 GitHub、部署出去，讓別人能試用。對轉職者來說，這點尤其關鍵。因為當市場上很多人都說自己「會用 AI」，真正能拉開差距的，往往不是上過多少課，而是有沒有做出一個可被驗證的作品。
說到底，這篇路線圖最值得記住的一點是：未來企業需要的，不只是會使用 AI 工具的人，而是能把 AI 做成工作成果的人。對想轉職、想加值、想提升職場競爭力的人來說，與其一開始追逐最新工具，不如先建立一條能走完、也能做出作品的學習路。
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想轉職 AI 工程師，該先學什麼？6 個月學習路線圖整理企業真正要的能力
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