台灣星巴克財報的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們挖掘出下列價位、菜單、推薦和訂位總整理

PARTS談判思維：百大企業指定名師教你拆解談判結構，幫你在談判攻防中搶佔先機、創造雙贏

為了解決台灣星巴克財報的問題，作者林宜璟 這樣論述：

培養不撕破臉就能打破僵局、建立關係的談判思維， ＼　幫助你拉高格局、擴展視野，職場、人生無往不利！　／ ★ 台積電／聯發科／上海商業銀行／遠傳／裕隆集團……超過300家企業、上萬名專業人士親身實證！ ★ 從商業實戰到生活應用，最強分析工具「談判計畫表」，幫你精準診斷每一次談判 好評推薦── 林明樟｜連續創業家暨兩岸三地上市公司指名度最高頂尖財報職業講師 黃鼎翎｜十分好創意執行長／先勢集團共同創辦人 蘇益賢｜臨床心理師 ▍談判不是拚輸贏，而是好好喬事情 你對談判的印象是什麼呢？是針鋒相對、互不相讓？還是爾虞我詐、心懷鬼胎？談判，並非一定得要殺氣騰騰、無所不用其極只為了從對方嘴裡多搶

下一塊肉來。談判，是透過溝通和交換，讓彼此生活變得更美好。學習談判，不是為了佔人便宜，而是希望皆大歡喜。 ▍為什麼應該多多談、主動談、好好談？ ◆ 該談卻沒談的狀況比想像的多得多 ◆ 好好談不是穩贏，但是絕對可以提高成功率 ◆ 談判賺錢最快，談下來的每一分錢都是淨利 ◆ 談判是機器無法取代的關鍵能力 ◆ 談判讓你重新找回對生活的控制權 ▍利用PARTS談判思維幫助你拆解、解決問題 ◆ P（人）　　　 │每回合的談判有誰參與、有決定權的又是誰 ◆ A（談判籌碼）│參與談判能帶來什麼價值、離開談判又有什麼損失 ◆ R（規則）　　 │談判依循什麼規則、規則由誰決定、規則是否能改變 ◆ T（戰術）

　　 │想要改變結果，得改變事實或是改變認知 ◆ S（議題）　　 │議題多元才更有機會達成雙贏 ▍PARTS思維不僅能在談判時派上用場，也同樣可以運用在生活上的各種疑難雜症，幫助你看清問題、解決問題，讓生活更美好！  

台灣星巴克財報進入發燒排行的影片

新零售之盈餘操縱-以Ｌ企業為例

為了解決台灣星巴克財報的問題，作者劉桓毅 這樣論述：

近年來新零售市場的崛起引發了一波審計制度的省思。新零售市場的商業模式間接改變了部分遊戲規則，而從財報的舞弊案例，到美國證券交易委員會的新金融監管法案的修正，都強調注重新零售市場的財報議題。本研究將以四個面向分析新零售之盈餘操縱與衡量財務操縱之質性因素：（1）以『瑞幸』為案例，結合渾水研究機構（Muddy Waters Research）查核抓弊方式，揭露新零售企業在財報上可能有之盈餘操縱行為；（2）透過傳統M-Score 及修正後之M-Score 計量模型來檢測新零售企業操縱收益之程度；（3）從『瑞幸』案例延伸探討投資人在投資時所面臨的相關商業風險議題，以及（4）透過事前分析商業模式來分析一

家新零售公司正常獲利/成長之可能性。本研究將有助於對新零售企業之盈餘操縱與其他衡量財務操縱之因素有所了解。關鍵詞：新零售、審計程序、盈餘操縱、重大錯報、瑞幸。

產品負責人實戰守則：從洞悉顧客需求，到引領敏捷開發，韓國電商龍頭頂尖PO教你打造好產品的決勝關鍵

為了解決台灣星巴克財報的問題，作者김성한 這樣論述：

　　★長踞韓國書店管理類暢銷榜70週 　　★矽谷最熱門職缺、哈佛MBA畢業生夢寐以求的新職業 　　★從暸解顧客、決定目標到實際執行，涵蓋整個產品開發週期的最完整指南 　　★判讀數據、精準決策、凝聚團隊，都是為了給顧客最好的使用體驗！ 　　  　　當你點開Uber，發現畫面上的車子顏色與實際顏色一模一樣， 　　當你打開家門，看到幾個小時前在購物網站上訂的物品已送達， 　　當你在Netflix選擇影片時，發現首頁推薦片單正符合你的喜好， 　　讓你感到方便舒適的使用體驗，背後的決策者就是產品負責人！   　　全球IT企業紛紛招聘被稱為「迷你CEO」的產品負責人

(Product Owner, PO)，為什麼？   　　執著於顧客，是製作產品的首要原則，而執行這個原則的人，就是產品負責人。產品負責人需要洞悉顧客需求，精準制定決策，與團隊攜手打造最有價值的產品。   　　本書由韓國電商平臺龍頭頂尖PO撰寫，告訴你成為團隊核心的必備技能與實戰經驗，從OKR、六頁式報告、敏捷開發到衝刺計畫，讓你一次瞭解國際頂尖企業都在用的成功管理法。   　　▎矽谷最熱門職缺、MBA畢業生夢寐以求的新職業 　　在購物、飲食、社交、娛樂都仰賴科技產品的現在，科技人才需求高漲。其中，需要具備全方位能力的產品負責人（PO）、產品經理（PM）已成為全球科技

產業中最熱門的新職業。   　　調查顯示，2022年美國產品經理基本年薪約12萬美元，升遷後更能達到20萬美元以上。2017年，哈佛商學院MBA畢業生有8%成為產品經理，隔年更有高達兩倍的人選擇這一行。 　  　　▎想成為PO、PM，要具備怎樣的能力？ 　　被譽為「迷你CEO」的PO、PM看似掌握大權，卻必須承擔相應的責任，其決策、管理、分析能力決定著產品的成敗、影響著每位顧客的使用體驗，甚至攸關公司的未來發展。想成為PO、PM，你必須理性、有效率，能說服團隊，深入探討，最重要的是能站在顧客的立場思考。   　　▎Netflix推播給每個用戶的封面照片為何不同？ 　

　一個按鍵的顏色、搜尋商品後的排序、影片的封面照片，每個小細節都影響著顧客的體驗。正如同Netflix準備了9張封面照片推播給喜好不同類型電影的顧客。為了打造最符合顧客需求的產品，PO要知道誰是自己的顧客，從數據裡探求顧客要什麼、喜歡什麼，據此決定產品的目標、成功指標，才能提出打動顧客的最佳方案。   　　▎頂尖PO親自指點開發週期裡會遇到的各種問題 　　身為韓國電商平臺龍頭Coupang資深PO，作者運用豐富的實際情境案例，分享商品開發週期中的方方面面。 　　˙ 滿足顧客需求時，該如何兼顧公司的目標與資源？ 　　˙有多項開發任務時，PO該怎麼決定優先順序？ 　　˙如何

從數據中探尋顧客的需求和喜好？ 　　˙如何管理與查看數據？ 　　˙如何為產品制定目標與成功指標？ 　　˙如何透過Ticket記錄和分配開發任務？ 　　˙各大公司都在採用的敏捷開發框架Scrum該如何運作？ 　　˙怎樣運用UI/UX設計打造最方便直覺的使用體驗？ 　　˙如何藉由使用者測試，獲得最有價值的反饋？ 　　˙產品上線時，該注意哪些問題？ 　　˙對產品盡心盡力的同時，該怎麼讓團隊成員不討厭自己？ 　　˙公司要挑選怎樣的人才擔任PO？ 　　  　　▎豐富的成功案例提供你最好的觀點與視野 　　作者除了採用自己在Coupang的實戰經驗，也向P&a

mp;G、惠普（HP）、豐田（Toyota）、Netflix、亞馬遜（Amazon）、谷歌（Google）等頂尖企業取經，以講述故事的口吻，分享這些公司的成功法則。   國內專家好評推薦   　　Audrey　電商人妻 　　矽谷阿雅　矽谷人工智慧新創Taelor執行長 　　姚詩豪  大人學共同創辦人 　　夏松明　「PM Tone 產品通」創辦人、NPDP產品經理國際認證培訓講師 　　張昀煒　社團法人臺灣敏捷協會(ACT)理事長 　　陳威帆　《記帳城市》開發公司Fourdesire創辦人兼製作人 　　張國洋  大人學共同創辦人 　　程世嘉　iKala 共

同創辦人暨執行長 　　黃嘉宏　KKBOX 音樂事業群總經理 　　劉君羿　CakeResume創辦人暨執行長 　　鄭涵睿　綠藤生機共同創辦人暨執行長 　　（按姓氏筆畫排序）   國際讚譽 　　  　　如果你想要快速，並且用可擴充的方式開發出得以為無數人創造價值與帶來意義的產品，這本書會成為十分有用的資料。——森提爾‧蘇庫瑪（Senthil Sukumar），Google商業智慧領導人   　　如果你是新創公司老闆，或是有一定規模的線上服務經營者，又或者是想成為產品負責人的上班族，推薦各位一定要閱讀本書，這將是一個機會，提升你對產品負責人一職的洞察力，對強調顧

客體驗的產品的理解力，以及引領整個產品組織的領導能力。——姜信奉（강신봉）， Delivery Hero Korea（Yogiyo）代表理事   　　對於所有想瞭解如何打造以人為本的數位創新服務的人而言，我相信本書是一本非讀不可的書籍。——金光遂 （김광수），NH農協金融控股會長   　　當我看到這本書仔細分類說明了我們該如何瞭解顧客、決定製作什麼產品、實際執行、評估成果，真是一吐為快。不管你是剛要開始製作產品的新手，還是已經從事產品負責人一段時間了，這本書都可以為各位帶來幫助。——Victor Ching，O2O居家服務Miso代表理事

人工智慧應用於客戶重要度的評估

為了解決台灣星巴克財報的問題，作者周文正 這樣論述：

企業存在的最重要目的是獲利，而獲利的最主要來源是客戶，因此，設計和生產優質的產品和服務，以吸引多數客戶的青睞，是企業經營管理的關鍵。而在企業的所有客戶當中，有的貢獻企業的利潤多，有的貢獻企業的利潤少，單單從客戶的購買數量，不一定可以直接看出哪些是最優質的客戶，因為對企業來說，有些客戶的交易成本高，有些客戶的交易成本低，同時考慮成本和獲利之後，購買數量多的客戶，未必就是貢獻企業利潤多的客戶，如果再考慮其他各種狀況，例如以信用卡付費會產生企業的手續費，在不同銷售管道購買，對企業的成本也不同等等因素，就會影響客戶的貢獻度判斷。傳統上，企業通常只按照客戶交易量的多寡進行排序，其評估結果會受到上述因素

的扭曲。為了改進這樣的缺點，本研究以人工智慧進行客戶重要度的評估，採用的演算法包括簡單邏輯回歸演算法、區域加權學習演算法和一條規則演算法，首先以演算法對訓練資料集進行客戶分類模型的建立，接著利用分類模型判斷測試資料集的客戶分類，結果顯示簡單邏輯回歸演算法的模型準確度最高為100 %，區域加權學習演算法和一條規則演算法的模型準確度都是90 %。最後同時評估三種演算法的預測結果，以多數決的方式得出客戶的最終分類建議。本研究以人工智慧分析客戶的重要度，可以獲得比傳統方法更為準確的結果。關鍵字: 客戶重要度、人工智慧、演算法、簡單邏輯回歸、區域加權學習、一條規則