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AI圖像/影像創作者【接案合作制】 浮士德工坊
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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

10小時前

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。
________________________________________
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）
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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。
________________________________________
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。
________________________________________
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。
________________________________________
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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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？
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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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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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03/26 11:52

行政、總務、人資必看！別讓重複雜事掏空你的職涯，2026 數位轉型關鍵：打造個人專屬「AI 工作流」
在職場中，你是否也常陷入這樣的循環：
週而復始的會議紀錄： 聽著錄音檔反覆確認，花費 3 小時只為整理出一份長官不一定會細看的紀錄？
碎裂的行政庶務：淹沒在大量的 Email、排班、請購單與報支流程中，沒時間做更有價值規劃？
手動更新的報表：每天重複抓取 Excel 數據、貼上簡報，只為了週報上的幾個數字？
如果你是行政、總務、人資或專案管理 (PM)職類，2026 年的職場競爭力已不再看你「做得多快」，而是看你如何「讓 AI 代勞」。
為什麼「AI 工作流」是 2026 年最該投資的技能？
過去我們學 AI，大多是學「怎麼問 ChatGPT 問題」。但真正的職場高效率，不是單點的問答，而是連點成線的**「工作流（Workflow）」。
透過 AI 與自動化工具（如 Google Sheets、n8n 或專屬 AI 助手）的串接，你可以實現：
1. 資訊自動分流：當收到特定 Email 時，AI 自動摘要重點並同步到 Notion 任務清單。
2. 秒級生成 SOP：只要錄製一段操作影片，AI 就能幫你產出圖文並茂的標準作業程序。
3. 智能會議助手： 從語音轉文字到「決議事項自動追蹤」，甚至自動排定下次會議時間。
實戰派學習：104 學習精靈 × 緯育 TibaMe 「AI 行政工作流學習營」
針對渴望轉型的職場人，104 推出全台首屆 **[AI 行政工作流學習營]**。這不是一門只教理論的課，而是針對真實辦公室場景設計的「實作營」。
本課程的三大核心競爭力：
1. 從「會用工具」到「會蓋流程」
課程不只教 ChatGPT，更帶領學員實作 AI 自動化專案。學員將學習如何串接不同的數位工具，親手打造一套能持續運作的「虛擬助手」。
2. 兩週假日直播營：陪跑式學習
學習最怕孤軍奮戰。本營隊採取兩週循序漸進的模式（5/17、5/31），中間搭配專屬 LINE 群組共學，講師親自指點迷津，讓你在學習過程中遇到卡關時，能立刻得到解答。
3. 104 獨家認證：履歷即刻加分
完訓後可取得 【104 完訓認證】 並直接加入 104 履歷中。在企業求職時，這不僅代表你具備行政能力，更具備「數位轉型」的實戰力，是爭取高薪、跳槽大廠的關鍵籌碼。
誰適合這門課？
行政／總務／法務人員：想要從庶務中抽身，轉向更有價值的行政管理職。
人資／經營管理：負責企業流程優化，需要導入 AI 降低人力成本。
行銷／企劃／PM： 處理大量數據與專案進度，需要 AI 協助追蹤與產出報表。
職涯成長建議：別等被取代，先學會支配 AI
當大眾還在擔心「AI 會不會取代我的工作」時，聰明的職場人已經在學習「如何指揮 AI 做事」。這門課程將是你從 「被動執行者」轉變為 「數位優化師」的起點。
立即掌握轉職加薪密碼：
👉 [【2天假日直播學習營】第一屆 - AI行政工作流學習營](https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/55c82d6e-c7a8-4732-8b7b-9378e5679091)
（目前限時優惠中，超早鳥再送限量 LINE 點數，手速要快！）
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行政、總務、人資必看！別讓重複雜事掏空你的職涯，2026 數位轉型關鍵：打造個人專屬「AI 工作流」
nabi.104.com.tw
【2 天假日直播學習營】第一屆 - AI行政工作流學習營​｜5/17(日)、5/31(日) 假日直播課｜緯育TibaMeX104人力銀行 獨家－AI課程│104課程中心
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