后疫情时代联合办公空间的家具设计研究
这是一篇关于后疫情时代,模块化设计,联合办公空间家具设计,产品服务系统的论文, 主要内容为共享经济背景下联合办公空间迅速发展,但突如其来的新冠疫情,给联合办公空间带来了巨大的影响,与此同时,联合办公空间的家具设计也发生了很大的变化。随着后疫情时代的到来,有必要对其家具的设计进行系统的梳理与设计研究。本文运用数据收集法、文献综述法、案例分析法和设计实践法,对联合办公空间和用户需求分析的基础上,结合产品服务系统理论、模块化设计原则和CMF设计理论对联合办公空间的家具设计进行系统研究。主要研究结论如下:(1)归纳总结出疫情前联合办公空间的发展主要受到时代变革、共享经济崛起、科学技术进步和新型工作组织等的推动,并凭借其社区性、开放性、协作性、可持续性和可及性迅速蔓延。分析新冠疫情对联合办公空间影响的关键因素的基础上,归纳后疫情时代联合办公空间的发展变化,结合新兴联合办公群体的不同需求重新定义后疫情时代的联合办公空间,提出可配置模式、符合心理预期的隐私模式、更高效的协作模式和工作环境的数字化模式等四种联合办公空间模式。(2)提出后疫情时代联合办公空间的家具设计应遵循产品服务系统(PSS)理论、模块化设计原则和CMF设计理论,增强家具的灵活性、可定制性和易扩展性。对后疫情时代联合办公空间家具进行设计分析的基础上,提出一套符合产品服务系统理论、模块化设计原则和CMF设计理论的后疫情时代联合办公空间家具设计流程。该流程满足用户多样化需求,实现后疫情时代联合办公家具的可配置性、高资源利用率、高员工体验、低成本,以及可持续发展。(3)根据设计流程进行后疫情时代联合办公个人专注空间和团队合作空间的场景搭建,以模块化设计作为核心设计理念,设计了一个多功能模块化家具系统平台,为办公空间提供活力和适应性,帮助联合办公空间的经营者更灵活地配置或重新配置现有空间,以满足各种动态需求,从而减少空间浪费和修改空间所需的成本。该设计方案通过开源社区的分享和分散式的生产方法,以及与联合办公空间社区相匹配的在线设计服务,为家具系统提供可扩展性和可修复性,允许经营者通过在线服务与本地制造商联系,并根据新的需求和要求进行设计,快速重新配置或修复空间。
后疫情时代J公司生鲜电商物流服务质量评价与改进策略研究
这是一篇关于后疫情时代,生鲜电商物流服务质量,评价体系,文本挖掘,模糊综合评价的论文, 主要内容为自2020年初以来,受到突如其来的新冠疫情的影响,消费者对于线上生鲜产品的购买需求激增,各大电商企业纷纷进入这一领域,使得生鲜电商行业异军突起。然而,步入后疫情时代,各生鲜电商企业竞争的重点从客户增量竞争转向存量竞争,越来越注重配送的安全可靠、专业及时等顾客体验的提升,注重客户的满意度。J公司作为生鲜电商平台企业,如何在后疫情时代,进一步提升生鲜电商物流服务质量、提高客户满意度,进而赢得市场竞争成为其当下最值得关注的问题之一。本文通过理论研究和实践探索,确定了论文的研究方向。首先,通过文献梳理并结合对J公司生鲜电商物流服务质量的调研,提出构建J公司生鲜电商物流服务质量评价指标体系的原则和思路,在指标体系构建过程中,通过文献计量分析,对现有关于物流服务质量的指标体系进行综合研究,从后疫情时代和全链条视角出发,结合J公司发展过程中存在的实际问题,构建了初始评价指标体系,并从顾客满意度评价视角对J公司客户评论数据进行探索挖掘,调整修正初始指标体系,使其能够更加精确全面的从顾客视角评价物流服务质量。其次,采用组合权重法确定指标体系的权重。通过向物流领域专家、物流从业人员和实际消费者发放权重调查问卷,分别应用层次分析法和熵权法确定不同主体视角下的指标权重,并采用乘法合成法对上述两种权重求取组合权重,减少因方法单一对权重设置造成的误差。然后,采用模糊综合评价法对J公司生鲜电商物流服务质量进行分析评价,得到后疫情时代J公司生鲜电商物流服务质量的评价结果,发现消费者对J公司的生鲜电商物流服务质量的评价高于平均水平,但并未达到较高的客户满意或完全的客户满意,还需要进一步改进。最后,文章利用逆向诊断算法确定J公司物流服务质量需要改进的主要方向,结果发现:顾客个性化服务、订单准确可靠、生鲜供应稳定等7个指标方面亟需改进,通过对这些指标进行根源分析探索,为J公司在后疫情时代改进优化生鲜电商物流服务质量提出具体改进策略。
后疫情时代J公司生鲜电商物流服务质量评价与改进策略研究
这是一篇关于后疫情时代,生鲜电商物流服务质量,评价体系,文本挖掘,模糊综合评价的论文, 主要内容为自2020年初以来,受到突如其来的新冠疫情的影响,消费者对于线上生鲜产品的购买需求激增,各大电商企业纷纷进入这一领域,使得生鲜电商行业异军突起。然而,步入后疫情时代,各生鲜电商企业竞争的重点从客户增量竞争转向存量竞争,越来越注重配送的安全可靠、专业及时等顾客体验的提升,注重客户的满意度。J公司作为生鲜电商平台企业,如何在后疫情时代,进一步提升生鲜电商物流服务质量、提高客户满意度,进而赢得市场竞争成为其当下最值得关注的问题之一。本文通过理论研究和实践探索,确定了论文的研究方向。首先,通过文献梳理并结合对J公司生鲜电商物流服务质量的调研,提出构建J公司生鲜电商物流服务质量评价指标体系的原则和思路,在指标体系构建过程中,通过文献计量分析,对现有关于物流服务质量的指标体系进行综合研究,从后疫情时代和全链条视角出发,结合J公司发展过程中存在的实际问题,构建了初始评价指标体系,并从顾客满意度评价视角对J公司客户评论数据进行探索挖掘,调整修正初始指标体系,使其能够更加精确全面的从顾客视角评价物流服务质量。其次,采用组合权重法确定指标体系的权重。通过向物流领域专家、物流从业人员和实际消费者发放权重调查问卷,分别应用层次分析法和熵权法确定不同主体视角下的指标权重,并采用乘法合成法对上述两种权重求取组合权重,减少因方法单一对权重设置造成的误差。然后,采用模糊综合评价法对J公司生鲜电商物流服务质量进行分析评价,得到后疫情时代J公司生鲜电商物流服务质量的评价结果,发现消费者对J公司的生鲜电商物流服务质量的评价高于平均水平,但并未达到较高的客户满意或完全的客户满意,还需要进一步改进。最后,文章利用逆向诊断算法确定J公司物流服务质量需要改进的主要方向,结果发现:顾客个性化服务、订单准确可靠、生鲜供应稳定等7个指标方面亟需改进,通过对这些指标进行根源分析探索,为J公司在后疫情时代改进优化生鲜电商物流服务质量提出具体改进策略。
后疫情时代上海独立服装设计师品牌发展策略研究
这是一篇关于独立服装设计师,后疫情时代,营销,设计的论文, 主要内容为国内外新冠肺炎疫情的突发,给中国的服装行业带来了沉重的打击,尤其是独立服装设计师品牌。在面对国内外环境如此严峻的情况下,独立服装设计师品牌不得不思考在后疫情时代下,如何实现品牌的转型与升级,制定品牌发展策略来保证正常的品牌运转与盈利。围绕以上问题,本文开展后疫情时代上海独立服装设计师品牌的发展策略研究,主要将研究对象聚焦为发展较好的上海独立服装设计师品牌,研究内容会从四个部分进行详尽阐述。第一部分为第一章节,主要针对独立服装设计师品牌的概念、特征与生产环节进行较为系统地阐述,从国际化、东西文化交融以及高科技与东方制做工艺三个方面描述上海独立服装设计师品牌的特色,再通过文献研究与资料收集分析了上海独立服装设计师品牌市场现状,为独立服装设计师品牌的发展研究提供理论基础。第二章节作为第二部分针对上海独立服装设计师品牌ANGEL CHEN在后疫情时代的状况进行阐述,并通过《独立服装设计师品牌ANGEL CHEN消费者问卷》运用问卷调查的研究方式表明品牌目前的消费群体现状以及品牌所遇到的问题,再结合SWOT分析出上海独立服装设计师品牌的优势主要是地域优势、人才优势以及政策优势;而劣势则是上海独立服装设计师品牌的价格偏高、原创性不足、产品质量不达标、品牌发展资金不足以及管理经验不足;机遇是showroom的营销模式的兴起以及电商的迅速发展;同时品牌在后疫情时代下也面临着商品同质化严重、品牌无法平衡设计与商业的威胁,为下文发展策略的提出明确研究方向。第三部分是文章的第三章节到第五章节,针对调查问卷与SWOT分析中的品牌劣势与威胁,分别从品牌设计、品牌文化构建以及品牌管理与营销三个方面为上海独立服装设计师品牌提供发展策略:在品牌设计中要强调设计艺术性与故事性、关注与传承中国传统文化、尝试元宇宙虚拟时尚以及始终坚持可持续发展理念;在品牌文化构建中要对品牌文化的概念与重要性有清晰的认知,并了解如何进行品牌文化营销、战略和创新应用;在品牌管理与营销中阐述如何提高品牌核心竞争力,及时进行品牌的销售与推广模式转变以及重视商业合作与风险评估。旨在帮助后疫情时代上海独立服装设计师品牌改善品牌发展过程中的缺陷,在面对威胁时及时调整发展策略。第四部分也是第六章节中主要结合毕业设计以开发独立服装设计师品牌秋冬系列为方向,从系列的灵感起源、设计主题、设计效果绘制、服装成衣的制作与展示以及品牌营销方案的策划等多个方面进行实践探索。
后疫情时代餐饮消费者关注偏好及推荐策略研究——基于大众点评网用户评价
这是一篇关于后疫情时代,餐饮消费者,情感分析,主题挖掘,推荐算法的论文, 主要内容为新冠肺炎疫情的突发改变了人们的日常生活轨迹,无形中培养了诸多新型消费习惯,为消费行业带来了新机遇。线上到线下的消费方式受到了消费者的更多青睐,O2O(online to offline)商务作为一种线上到线下有机结合的商业模式,用户可以在线上预先筛选合适的餐饮商家、再去线下消费,疫情期间的主动体验、被动推广促使其成为疫情下的主要消费方式之一,从而也产生了大量在线评论。在线评论中积累了餐饮消费者在疫情下的主题偏好信息,但由于信息数量众多,质量繁杂分布不均,导致商家无法在海量评论中做出适当的决策。因此,需要通过对评论文本的挖掘,分析疫情下用户行为需求变化,通过提高商家与平台决策水平,来提高后疫情时代餐饮消费者的服务体验。围绕以上问题,本文开展了后疫情时代餐饮消费者关注偏好及推荐策略研究。首先,为了探索“相对于疫情的其他时期,后疫情时期消费者的主题偏好有哪些变化?”,本文选择大众点评网用户评价为研究对象,基于三分类弱标注的Shunt＿CNN&LSTM情感分类模型分析评论情感,对预处理后的评论进行Wordcloud可视化,发现在线评论中富含大量强烈情感色彩的词汇,初步估计本次研究的主题类型;之后,基于LDA模型提取用户评论中的潜在主题,确定消费者关注主题分类,对比疫情下的其他时期,分析后疫情时期下用户关注偏好变化;最后,从平台推荐系统出发,本文基于用户评论情感分析与主题挖掘结果,探究“如何在疫情影响下,基于用户评论挖掘结果来提高个性化推荐效果”这一核心问题,通过基于评论情感与主题的疫情影响计算,研究在推荐不同商家个数下的推荐效果差异。通过对以上两个问题的探讨,来为商家与平台决策提供指导。本文意义如下:第一,在新冠肺炎疫情周期内拓展了情感分类模型来分析用户情感极性,以商家角度研究消费者在后疫情时代的主题关注偏好;第二,从平台角度出发,研究了用户评论情感分析与主题挖掘结果对推荐算法准确率的影响;第三、本文研究了餐饮消费者在公共卫生事件突发后发表评论中的核心关注点,有利于提高餐饮商家优化模式,提高消费者体验,促进餐饮行业的复苏与发展。
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