運用類神經網路於台電服務品質滿意度之探討－以宜蘭縣住宅用戶為例

The Study on Service Quality by Applying Artificial Neural Network for Taiwan Power Company-An Empirical Study of Residential Customers in I-Lan County

池文海(Wen-Hai Chih) ； 陳瑞榮(Jui-Lung Chen) ； 張賜福(Szu-Fu Chang)

《中華管理學報》 8卷1期 (2007/03) Pp. 51-69

https://doi.org/10.30053/CHJM.200703.0003

摘要

本研究係針對台電住宅用電戶的滿意度進行探討，希望能提供台電一具體而有價值的資訊，俾益規劃及提昇更佳的服務品質。本研究以問卷的方式，依照簡單隨機抽樣方式進行問卷發放與回收等資料蒐集的工作，再以多變量分析及類神經網路進行資料分析，歸納整理出結果後，提出本研究之結論與建議。本研究發現服務品質滿意度構面中，「可供電品質」、「關懷性」、「服務的反應性」、「服務人員品質」、及「計費合理及正確性」均對不同集群用戶有顯著差異。另本研究以區別分析及類神經網路對不同品質認知的用戶群加以識別，辨識率分別為97.10%及98.87%,研究結果顯示採用類神經網路有較高的辨識率，所以運用類神經網路於台電服務品質管理，其識別效果及穩定度皆比區別分析為佳。

關鍵字

服務品質 ； 顧客滿意度 ； 類神經網路

並列摘要

This research focuses on the customer satisfaction for Taiwan Power Company residential customers. It hopes that this study can provide useful and valuable information to improve service quality and increase customer satisfaction for Taiwan Power Company. This research applies questionnaire survey to collect data and uses ”Multivariate Analysis” and ”Artificial Neural Network” to analyze data. The result indicates a significant difference among three service quality perception groups (customer segmentation) for each service quality dimensions electricity quality, empathy. service response, service personal quality, and bill reasonableness and accuracy The recognition ratio of identifying customer segmentation for and ”Artificial Neural Network” are 97.10% and 98.87% respectively It indicate that ”Artificial Neural Network” technique obtains a better recognition rate than ”Discriminate Analysis” method does.

並列關鍵字

Service Quality ； Customer Satisfaction ； Artifical Neural Network