Netflix的「AI顧客科學」
2021-03-04 14:33 聯合新聞網 / 能力雜誌
【文/廖志德 圖片提供/達志影像】
直接與消費者進行互動是企業的重要工作,唯有如此,我們才能深入理解顧客的需求、渴望、不安、疑慮與痛苦,並且從中尋求開發新產品及新服務的正確切入點,進而提昇顧客整體的消費體驗。因此,「直面顧客」是品牌創新的關鍵要點,絕對不能假手他人,一定要親力親為才能挖掘出隱藏於市場深處的成功祕笈。
過去,想要直接與顧客進行溝通與互動相對困難,企業不可能一一拜會或致電顧客,因為需要動員的人力及成本太高,往往只能退而求其次,採取間接的方式來與消費者進行互動。或是經由代理商、經營商、零售通路來負責銷售服務;或是由外包客服中心幫忙接聽顧客來電;又或者採取抽樣市場調查來理解顧客的基本圖像,這使得企業洞察顧客需求宛如瞎子摸象,往往只能知道市場部分的情況,不能全盤且深入的掌握市場全貌。
現在,隨著數位科技的快速推進,企業擁有越來越多元的訊息溝通管道與消費者直接互動,加上人工智慧(Artificial Intelligence, AI)從旁協助,市場的顧客圖像變得越來越清晰,越來越可視化,消費者的行為模式不再撲朔迷離且難以掌握。
根據微軟預測,到了2025年將有95%的顧客互動管道是通過AI來完成,如果預測成真,表示企業對於消費者旅程的理解能力將大幅度增強,無論是在搜尋、方案、選擇、下單、取貨、服務、維修、客訴的階段,顧客圖像都能夠取得更高的解析度,經營市場不用像過去一樣,在迷霧當中踽步前行。
市場藝術家vs.科學家
擁有清晰的顧客圖像,能幫助企業規劃出更加貼心的消費者旅程,屆時經理人評估經營績效時,不會再局限於單一層面,例如:訂單轉換率,而是可以更加細緻地從不同的角度與階段來剖析消費者的行為偏好。過去由於市場資訊嚴重不足,企業只能從銷售數字來評量市場成果,或者憑藉行業經驗與直覺來預估消費者的行為動向;現在由於人們對於數位科技的廣泛運用,使得企業更容易掌握顧客在實體與虛擬世界的數位足跡,無論是在實體商店、網站、APP、LINE、Facebook、Instagram、Youtube等線上線下互動點,我們都可以取得比過去更多元的消費數據。消費者瀏覽過那些商品資訊?關注的要點是什麼?考察過哪些「關鍵意見領袖」(Key Opinion Leader, KOL)的看法?分享的使用體驗是正面還是負面?是否進行重複採購?
實測驗證需求
唯有「直面顧客」才能了解顧客,然後做出正確的服務體驗設計。啟動永無止境的追蹤使用者的偏好與習慣,並且經由實地測試來驗證顧客洞察的結果,是影音串流龍頭Netflix能夠在市場異軍突起的關鍵要素。正確使用數位科技使得Netflix在殺成一片紅海的影音市場開創出新藍海,這是Netflix創辦人哈斯廷斯(Reed Hastings)刻意培養出來的企業傳承。如果說賈伯斯(Steve Jobs)是「市場藝術家」,那麼哈斯廷斯就是「市場科學家」。賈伯斯所帶領的Apple基本上不做市場調查與分析,而是著重於創建起獨特的美學風格及培養敏銳的顧客感知能力;哈斯廷斯認為自己並不具備與賈伯斯同等的市場洞察力,因此,在其掌舵下的Netflix另闢「顧客科學」(Consumer Science)的新航向以抵達賈伯斯的美麗境界。
同樣是「直面顧客」,Apple與Netflix的做法南轅北轍,不過條條道路通羅馬,只要能夠取得顧客歡心就是正確的道路,並沒有優劣之分,就像我們無法比較莫札特(Wolfgang Amadeus Mozart)與貝多芬(Ludwig Van Beethoven)的好壞;無法論斷李白與杜甫的高低,重點是找到適合自己的成長路徑,感性成分比較多的經理人可以考慮培養賈伯斯般的直覺感知;如果思維模式偏向於邏輯與數理思考,哈斯廷斯就是最佳的學習典範。學習不是全然的模仿,而是啟發自己內在本來就具備的潛能,至於採取何種直面顧客的演化路徑,最終還是要經營者不斷的在現場探索才能進行實證。
相對而言,賈伯斯的做法是比較難模仿的,除了認真、用心、努力外,多少要具備某種與生俱來的天賦。因此,我們鼓勵大部分的經理人採取類似Netflix「顧客科學」的做法來設計服務體驗,畢竟不需要感性天賦的標準作業流程比較容易學習、理解與模仿,包含蒐集資訊、形成假設、定性定量、市場調查、A/B測試等階段的「顧客科學」方法是有一定的邏輯可以掌握,可以不斷的進行複製並且形成相同結果,想要效法賈伯斯以心印心的感性思維模式,恐怕要有相當高的悟性,沒有一定的感性天賦很難求成。
迷戀顧客的5種途徑
哈斯廷斯希望Netflix的產品經理能夠建立起大量實驗的組織文化,進而發展出令人驚嘆的顧客洞察力,從Netflix不斷的推進A/B測試就可以看出端倪。Netflix的產品團隊會由不同的市場定位與品牌展現方式發展出不同的行銷方案,並且每2個星期就要針對非會員拜訪的網頁進行A/B測試,借助消費者進行評價與判斷的反覆驗證,Netflix設法調整出有效的內容呈現方式,前Netflix產品副總裁吉布森(Gibson Biddle)表示,Netflix希望藉此持續不斷的提昇以下2項衡量指標:
1. 試用比率
非會員網頁的訪客中,約有2%選擇免費試用Netflix。
2. 付費轉換率
當免費試用結束,約有90%顧客會轉變成Netflix付費會員。
對於Netflix而言,提昇試用及轉換比率的做法不能僅止於「聚焦顧客」(Customer Focus),而是要發展到「迷戀顧客」(Customer Obsession)的更高經營標準,此時落實策略佈局的重點不單是傾聽顧客怎麼說,不再是停滯於顧客現在的渴望與需求,不再是只追求顧客滿意。吉布森表示,「迷戀顧客」是要善用「組合式的研究技巧」(Mix of Research Techniques),將顧客安放在你做的每一件事情上,並且開始透過顧客的視角來看產品。吉布森發現利用科學方法來形成及測試假設,正是建立「迷戀顧客」文化的最佳途徑,這項努力使得Netflix在取悅顧客的做法上很難被競爭者複製。想要發展出「迷戀顧客」的組織文化,企業可以參酌吉布森所提出的建議,採用5種不同的途徑來超越過去聚焦於顧客的做法:
1. 經由顧客科學的方法來進行測試與學習
2. 創造並落實非預期以及未來的市場需求
3. 追求長期的顧客喜悅
4. 成為新領域的先鋒以減少競爭
5. 顧客喜悅為先,確保難以複製,較高利潤就會來
這5個直面顧客的原則表面上很容易懂,不過要正確的執行並不簡單,因為有太多的主觀意識在影響經理人的判斷,Netflix的高層就曾經犯下這樣的思維錯誤。回顧2004年之際,Netflix在哈斯廷斯強力的支持下,推出Friends功能,Netflix的開發團隊堅信使用者必定樂於接受朋友的建議,而隨著使用這項功能的人越來越多,所形成的網絡效應就越強大。假設前提是藉由提昇顧客的好友推薦率,Netflix可以有效的降低行銷成本,取得穩固的市場口碑,建立起難以複製的品牌定位。
6年的失敗教訓
然而,事與願違,事後證明Netflix高層想當然耳的直覺判斷是錯誤的,其實該公司最終的績效目標是提昇「顧客留存率」,而好友推薦率似乎是最好的先行指標。當顧客將產品及服務至少推薦給1位好友的比率越高,應該「顧客留存率」就越高吧?這個命題並沒有經過測試證明是正確的,但是在眾人樂觀的想像之下,使得Friends社群開發專案得到長期的投資與支持,長達6年的時間裡,Netflix的高層都以為社群策略是相當值得投入的關鍵項目,絕對不能半途而廢,他們堅信只要下定決心就能做出成績來,更何況該公司已經在社群專案投資這麼多的時間與資金,加上沒有人願意將創始人充滿熱情的提案扼殺於搖籃之中,於是Friends這個專案就這麼堅持許久。
直到2010年,Netflix高層才痛下決心關閉這項功能,開發團隊終於意識到想要透過好友推薦來提高「顧客留存率」並沒有想像中容易,根據推算至少要達到20%的好友推薦率才有可能實現。但Friends上線的初期只達到2%推薦率,再經過4年的努力也不過達到8%而已,離理想目標可說是遙遙無期。如果Netflix早些採用顧客科學的驗證方法來評估Friends的市場價值,或許可以有效排除直覺的偏見,訂定類似迷戀顧客的5種途徑不會太難,但是要落實原則往往會遭到人性謬誤的干擾。
經營企業要完全不犯錯很難,關鍵是要建立起自我校正的管理機制,而直面顧客正是幫助我們不斷調整市場策略的最佳驗證途徑,Netflix在好友推薦上面的努力並沒有完全白費,最終證實使用者對於分享電影並沒有想像中熱切,況且有時候他們不過是根據自己的偏好來進行推薦,結果親友反過頭來吐槽使用者的品味太差,這一點恐怕是Friends開發團隊事前無法察覺的情境。同時,正因為如此,使得許多人並不太願意全然公開自己收視的影片。犯錯不一定是壞事,失敗是學習必然的過程,有助於我們察覺潛藏於市場深處的商業祕密,沒有Friends專案,誰知道朋友會吐槽我們自己呢?
AI顧客科學
經營過程中的失敗是常態,通常只要大方向是正確的,並不會影響企業在市場上的藍海佈局。多年來Netflix運用「顧客科學」針對直面顧客的行銷方案進行測試,充分發揮去蕪存菁的功能,有助於積極推升Netflix的品牌形象及產品開發的成效,該公司的影音串流服務因而獲得無數消費者的選擇與青睞。此外,近年因為新冠肺炎(COVID-19)肆虐,導致許多人寧願待在家裡觀看影集打發時間,Netflix的影音服務平台因此成為市場最佳的選擇方案,光是2020年的第1季,Netflix就增加了1,600萬名顧客,使得該公司全球使用者增加到1.8億名,更有效將Netflix的股價一舉推上492美元的歷史新高峰。
談完失敗個案,讓我們來談談Netflix的成功故事,除吉布森所強調的「消費者試用率」及「付費轉換率」,如果再加上前文提及的「顧客留存率」,這3大績效衡量指標可說是Netflix最重視的市場經營指導方針,其中又以「顧客留存率」最為多數公司所經常採用,由於Netflix採取的是按月扣款的訂閱模式,如果訂戶對於平台所提供的服務感到不滿意就很容易退訂,因此,如何避免顧客流失就成為Netflix經營的關鍵要務,其實最簡單易懂的做法就是讓使用者永遠有好戲可看,保持每天追劇的良好習慣,然而說來容易,做起來可是困難重重。
Netflix運用的是大數據追蹤術,每當用戶進入Netflix的影音平台,他的一舉一動就被「顧客科學」完全掌握,無論是活動時段、搜尋電影、觀賞類型、收看清單、中斷收看、觀賞時長、演員喜好、內容評論等都將會列入追蹤,種種數據經過AI演算法處理之後,Netflix就會自動生成推薦內容,就算是推薦同一部電影給不同的人,電影選單所展現的演員介紹海報也是擁有個別化差異的。其實Netflix的底層基因和Google很類似,2家公司主要目的都是讓顧客很容易找到自己想看的內容,當然最好是能達到完全不用找,想要看的內容就能自動上門來的境界。
根據使用者的數位旅程來分析顧客的行為偏好是目前的顯學,有助於企業創造個人化的貼心服務體驗,而且隨著AI工具的越來越平民化,顧客科學不再是Amazon、Google、Netflix這樣的大公司才能實踐的商業模式,未來有一天,就算是最不起眼的小公司也能操作同樣的工具。不過或許Netflix提出的「迷戀顧客」的5大途徑才是策略求勝的最終決戰點,畢竟取悅顧客才是最高指導原則,顧客科學則是強大的管理工具,誰是主,誰是從,我們應該分辨清楚才成。
資料來源:https://udn.com/news/story/6868/5294010?from=udn-relatednews_ch1015
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一頓豐盛的年夜飯經歷了多少物聯網技術的“洗禮”?
來源:物聯傳媒
作者:市大媽
導 讀
從食材到上桌,技術保障從未離開
以往,年夜飯更願意選擇堂食或者包間預訂,然而今年的年夜飯市場正發生新的變化,多地鼓勵餐飲企業提供訂制化年夜飯外賣、團餐預訂配送服務、半成品年夜飯走紅。
在疫情仍在肆虐的特殊時期,人們對於年夜飯有了更多的講究,不僅要求地道,更加要求食品的安全:外賣來源哪裡?餐品是否可追溯?用的材料安全否?加工過程可靠不?……
總而言之,食品安全是當下消費者最關心的問題之一,而食品可溯源這點在一定程度上能夠緩解消費者的焦慮。
特殊時期,食品可溯源成為重中之重
提到溯源,可能我們第一反應就是應用各種高科技技術手段來完成。其實不然,早前手工紙質記錄也可以是一種溯源手段,隨後又發展成可以利用電腦等工具完成這一過程。
只是這些傳統食品安全監管所採用的登記辦法,不僅加大了經營成本,而且索證環節存在漏洞,手續繁雜,且不便於保存、查找。傳統追溯系統在食品安全問題發生後雖能溯源,但大多是事後懲罰,實現不了食品安全監管的目的。
食品溯源的本質是餐飲企業通過電子追溯系統將訂單、採購、出入庫、財務、統計等進行統籌結合,將追溯融合到日常管理中,自動記錄關鍵資訊,才能在不增加工作量的同時,大幅提升效率。
如今我們對於溯源的認知則有了很大的變化,尤其在這兩年新冠疫情肆虐的當下,食品溯源是一種可以對產品進行多方位追蹤的追溯系統,可以通過追溯系統清楚地查詢從原料生產,到採購,到生產以及銷售等,還包括儲存和服務等環節的統一管理、查詢。從而可以實現“追溯源頭、流程監控、查詢資訊、認定責任、產品召回”等功能。
食品溯源中涉及的物聯網技術
而今,通過物聯網技術可對食品生產各環節進行即時監測,及時進行糾正,從本質上改變食品溯源的方式。
• 感測器技術
不論是感測器還是智慧設備的運用,通過設備採集資料是連接物理世界和資訊世界的重要紐帶,運用到食品溯源中,可以實現對所需資料的有效採集,包括檢測動植物的生長情況和各類指標。
• 自動識別技術
自動識別以電腦、通信、電氣技術為基礎,應用相關的設備,能夠在無接觸的情況下自動讀取物體的電子編碼資訊,並與原有資料進行對比,從而識別物體,並具有編碼唯一性。常用的自動識別技術有條碼,RFID,IC卡及模式識別等。
• 無線通訊技術
利用無線傳輸方式實現感測器信號的測量與傳遞,一般應用在監測系統與控制系統中作為前端的信號來源,目的是自動感知被測控物件的資訊,並將感測器資料傳輸到處理機構或者相應的電腦資訊設備。那些我們耳熟能詳的無線通訊技術,如NB-IoT/LoRa/Zigbee/藍牙/WiFi/4G/5G等,在合適的食品溯源相關應用場景下都有其用武之地。
• 定位技術
在食品溯源應用中,通過定位資訊可以檢測產品的生長環境,尤其對於地域要求較為嚴格的食品,例如陽澄湖大閘蟹,通過定位信息,可保證該食品生長過程中地理位置的真實性,以杜絕仿冒。此外,在整個供應鏈中流動的資訊也進行即時上傳,運用定位技術可解決物流運輸過程中的準確跟蹤與即時定位問題,保證食品運輸過程在可控範圍內。目前,GPS定位、北斗衛星定位、基站定位等也都將能找到其在食品安全當中合適的應用場景。
• EPC全球產品電子代碼體系
食品溯源系統利用產品電子代碼技術,把所有流通環節,包括生產、運輸、零售等統一起來,組成可查詢的EPC物聯網,實現對食品的追溯。
區塊鏈與AI技術加持
築牢食品安全防線
最近兩年,隨著區塊鏈技術的火熱,因其防篡改和資料即時共用的特點,市場開始意識到基於區塊鏈技術的不可篡改的分散式帳本,採用區塊鏈技術實現食品追溯受到重視。
食品溯源系統利用區塊鏈技術,可以將商戶經營者、市場開辦者、監管部門的市場准入、日常檢查和監管以及檢驗檢測、稽查執法等可公開的資訊上傳至區塊鏈上,所有資料自動生成電子標籤,相當於每個主體責任人上傳的資料都加蓋了“公章”,目的就是落實溯源管理,做到精准溯源和責任界定。
基於區塊鏈農產品溯源系統邏輯圖
事實上,目前已有不少將區塊鏈應用到食品溯源應用的案例,例如:
• “第一批區塊鏈認證大米”已在京東銷售。
• 區塊鏈“步步雞”,消費者掃描二維碼後,就能看到這只雞的產地、什麼時候入欄,什麼時候出欄,走了多少步,活動軌跡等。
• 沃爾瑪旗下會員制商店山姆會員商店啟動「2020 年品味山姆」活動,首次在商品中展示通過山姆區塊鏈可追溯平臺為會員提供食品溯源服務,顧客可以通過掃描商品上的二維碼,瞭解商品資訊、批次追溯資訊、原材料檢疫報告、加工流程檢驗報告、生產所在地、供應商資訊等。
此前,一份針對食品溯源發佈的研究報告顯示,基於“區塊鏈﹢物聯網”的解決方案每年可為全球食品行業減少約700億美元成本,同時創造高達470億美元的收入;預計至2027年,全球每年將有價值3000億美元的食品經由區塊鏈溯源。
在區塊鏈的基礎上,再結合AI票證識別技術,可以對區塊鏈上留存的票據等資訊進行真實性和有效性排查,通過篩選預警異常票據、建立問題發現風險庫、協助監管人員及時排查隱患等方式,將食品安全風險隱患消除在萌芽狀態。
雖說有了區塊鏈與AI技術加持,看起來似乎很大程度上解決了食品溯源的問題,但實際上,食品溯源存在一些痛點,例如成本、可信的流程和基礎設施。
首先,成本是阻礙食品行業建立溯源系統的關鍵“瓶頸”。從目前現實的情況來看,一個溯源系統所追蹤的物品必須是高價值的,因為溯源的任何一個階段都是需要不菲的資金投入,而食品價值並不高,一個商家針對食品建立溯源系統時一定會打好算盤的,因此在所有品類的食品中全面鋪開仍然具有很大的挑戰性。
其次,食品溯源還需要可信的流程。再好的技術,流程不可靠,也不可能完成。即便上了不可篡改的區塊鏈系統,仍然只能保證儲存的資料不被篡改,但是無法保證上傳資料的真實性。
最後,食品溯源還需要完整基礎設施的支援。食品如果要溯源,必須從頭開始,這可能意味著從種子培養到栽培、收割、處理、輸送、批發、零售等環節都需要溯源。如此一來,溯源監管的範圍就很大,是一個龐大的系統,所需時間就很長,涉及的產品就很多。
不過,儘管挑戰頗多,但機遇也在招手。
話題再回到年夜飯上,從前文來看,一頓豐盛的年夜飯,在消費者不知情的情況下,每樣食材從最初的養殖、培育開始,到最後出現在餐坐上,可能經歷過了不少物聯網技術的“洗禮”。
資料來源:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5MTM5ODQyMA==&mid=2651245391&idx=2&sn=d2f5702ad6fd00d07a15c70484e32015&chksm=bd4444348a33cd22de40d47424e1fb697192bc683ddd38fd8baad8278b6d87997544d3465d20&scene=132#wechat_redirect
顧客感知價值 在 玩遊戲不難,做營運好難 Facebook 的最讚貼文
🔥商業案例與營銷文章分享 2020-11-13
11月有更高的KPI要衝,
這周每天都在動腦會議中渡過,
沒想到我還能發5篇文章...給自己拍拍手!
本次分享以下五則文章:
📺《買完菜送根蔥,為什麼大家都說好? 》
📺《運營小白如何完成一場高質量的活動? 》
📺《如何通過“簽到”提升你的日活? 》
📺《新品上市賣不動?這11個方法讓產品銷量翻倍》
📺《數據決策真的靠譜嗎? 》
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📺《買完菜送根蔥,為什麼大家都說好? 》
https://bit.ly/38AgppI
我喜歡這篇文章的原因是因為裡面提到了一個理論叫「鋒終定律」,意思是研究學者發現人類對體驗的記憶由兩個因素決定:高峰(無論是正向的還是負向的)時與結束時的感覺,比較常被舉出來的案例就是IKEA吧,逛IKEA的過程中,會讓你有許多高峰,例如便宜的價格、簡約的設計或是漂亮展示間,而結完帳到了出口,則有令人期待的美食區和冰淇淋。
透過鋒終定律,IKEA讓顧客對於在IKEA消費抱持正面印象,而願意不斷回頭光顧。
因此下次再改善消費者體驗時,要記得在過程中給予消費者「高峰」,且務必確認最後一個步驟,給消費者的感受是良好的。
📺《運營小白如何完成一場高質量的活動? 》
https://bit.ly/3naIp7A
這篇文章分享了一個很紮實的活動營運結構,從活動企劃、活動執行,到最後的活動結案,都有點出各個節點該把握的重點與注意事項,值得一看,如果想知道遊戲業的活動企劃如何操作,我之後也會找個時間分享我自己的心得。
📺《如何通過“簽到”提升你的日活? 》
https://bit.ly/3pmQsjn
簽到機制不管在遊戲或是其他類型的APP上,都是提高DAU和留存率非常重要的機制,這篇文章分享了簽到活動的五種機制、四種獎勵設置,以及簽到玩法的其他思路,算是把簽到這檔事拆解的十分詳細,蠻值得參考,並且想想自己產品的簽到機制是否還有優化空間。
📺《新品上市賣不動?這11個方法讓產品銷量翻倍》
https://bit.ly/3nmiWrZ
我喜歡這篇文章的原因是因為裡面舉例豐富,閱讀起來滿滿的商業案例,很棒。
而且有時候產品不見得不好,只是沒有抓到賣點,或是沒有突顯出來,而文章內提到的11種方法值得我們在推出新品或是改版時,去思考怎麼把賣點提煉出來。
「好還不夠,得說出來才行。」
1、突出產品可感知事實
2、展示信任見證
3、打造產品高階附加價值
4、製造出折衷選項
5、轉換產品類別,重塑價值
6、承諾改變現狀
7、利用經驗習得效應
8、替用戶做好對比
9、讓用戶關注重心從價格轉移
10、免費更要強調價值
11、製造稀缺感
📺《數據決策真的靠譜嗎? 》
https://bit.ly/3kqLI8E
數據決策有其侷限性,甚至你還能找到許多透過數據決策下做出的錯誤判斷的商業案例,但是這不代表要放棄數據決策,改用直覺思考。而是明白數據決策有其侷限性下,將其作為輔助,透過思考訓練,將其納入決策時的參考依據之一。
內文提到:「數據決策未必靠譜,但基於做大概率事情的原則,在沒有更好方式的前提下,能量化的就進行量化;但需要警惕由於信息不完備,決策過程也會有各種坑。在這個過程中,建立自己的決策模型,不斷的優化迭代,然後提高自己決策的準確率。實在不知道怎麼選的時候,就選擇自己相信的東西,然後堅持它。」
文末一句話我很喜歡,作為今天的結尾,週末愉快。
「每一步的最優解,未必是全局的最優解。」
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