個人化服務

壹. 個人化定義

Stone(1954)解釋所謂個人化服務意指依照消費者不同的需求，而所提供的各 式各樣的服務。或者是藉由過程和結果來了解個人化，即可明白所謂個人化是經 由溝通、認識以及服務的行為，來提高消費者對於成果以服務過程中的滿意程度 (Surprenant & Solomon, 1987)。Mittal 與 Lassar(1996)提出服務的提供者與接受者 之間的所有互動情形，即稱為個人化。而個人化也可以是依照消費者或使用者不 同的要求，將規格化的產品或服務轉變成專為個人量身打造的內容(Hanson, 2000)。「個人化」顧名思義， 就是依照個別消費者的需求，提供符合其需求的產 品以及服務(許明風，2001)。Wachob(2003)認為個人化是記錄個別使用者的習慣，

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進而提供相關服務。

個人化(Personalization)與客製化(Customization)常讓人們混淆不清，其差異何 在呢？就廣泛運用客製化、個人化的網際網路來看。張瀚仁(2000)表示個人化是 指網站握有主控權，並透過記錄使用者的瀏覽習慣，網站即可提供滿足使用者個 人需求的服務內容；客製化則由使用者主導，並可自行更改網頁的介面或訊息呈 現方式，例如，使用者將氣象動態移至首頁上方，方便查詢。個人化屬於任務(Task) 導向，需要和顧客實際接觸，並藉由彼此互動過程來瞭解使用者需求。而客製化 的過程則不需與使用者有所互動後再去分析，而是在一開始即提供有限的選擇供 使用者挑選(吳凱雯，2001;陳欣宜，2003)。簡單的說，客製化是提供模組供使用 者自行選擇，而個人化則是系統依照使用者的需求自動進行調整(Cliff, 1999)。個 人化與客製化處理與應用上或許有些許不同，但其最終目的是相同，都是為了滿 足個別使用者的需求（劉素瑜，2002）。Wachob（2003）表示個人化與客製化，

都是用來爭取使用者滿意度的工具。

依上述國內外學者們針對個人化的定義以及個人化與客製化差別，可得知個 人化服務，必須具備互動過程且內容需有差異性等特徵，進而提供滿足個人需求 進行調整服務或產品內容。故本研究定義所謂個人化服務，即指使用者透過互動 的過程，了解使用者的需求後，進而提供具有差異性的服務或產品。

貳. 個人化服務分類

Surprenant 與 Solomon(1987)表示個人化是藉由了解(Understanding)、溝通 (Communication)與優質服務(Courtesy)等行為來服務消費者，使其在過程中或最 後結果獲得滿意。Surprenant 與 Solomon(1987)進行觀察服務的過程中，發現三 種個人化的類別，分別為：選擇型個人化(Option Personalization)、程序型個人化 (programmed personalization)和客製型個人化(Customized Personalization)。上述三

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種又可以分成：

1. 服務的結果，也可以稱為選擇型個人化（Option Personalization）

最普遍用來達成個人化的方式，是指消費者從業者提供服務中，選擇符合自 己需求的服務(陳欣宜，2003)。

2. 服務的過程，包括了程序型個人化（Programmed Personalization）及客製 個人化（Customized Personalization）

i. 程序個人化指的是清楚顧客過去的消費行為，甚至是可以記住顧

而Caglayan 與 Harrison(1997)依個人化的方式做出區分：

1. 量身打造（Customized）

使用者需要透過填寫問卷、勾選表格等方式來達到個人化目的，其內容主控 權由使用者掌握，網站僅提供使用者所要求的服務，並未更進一步分析使用 者行為。此類型也可稱為規則式過濾（Rule-Based Filtering）。需要使用者先 回答一些問題，然後依據回應的資料來提供服務(管怡婷，2004)。

2. 學習社群行為（Learning Community Behavior）

網站藉由記錄使用者瀏覽行為，然後主動將使用者區分數個集群，再依社群 使用者之資料，給予同一社群使用者相關建議。在這邊指的就是主要是將相 近的屬性、興趣的使用者經驗或建議，當作個人化服務的基礎。此類型也就 是所謂的協力式過濾(Yu, 1999)。

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3. 學習使用者喜好（Learning User Interests）

是最不干涉使用者行為的個人化方式，網站主動記錄使用者瀏覽行為，加以 分析，並依照使用者過去瀏覽的行為，進而推測使用者的需求。因此這種方 式通常也稱為「非干擾式個人化（Non-Intrusive Personalization）」或內容式 過濾(Content-Based Filtering) (陳志豪，2007)。

Schafer(2000)表示個人化可以程度的不同，而有所區分，程度最小的為，稱 為非個人化(Non-personalization)，系統給予不同使用者相同的推薦資訊，如Yahoo 的 熱 門 拍 賣 商 品 、 熱 門 店 家 。 程 度 居 次 稱 為 短 暫 的 個 人 化(Ephemeral Personalization)，系統依照使用者的選擇做為使用者個人化的依據，如Blog的模 組選擇，而程度最高的，稱之為持久的個人化(Persistent Personalization)，系統自 動依據使用者的不同，提供使用者不同的產品或資訊，如Amazon的個人化購書 推薦系統。

Rubini(2001)則依據應用功能來區分，將個人化區分為靜態個人化與動態個人 化等兩種類型，分別敘述如下：

1. 靜態個人化（Static Personalization）

提供有限的模組，讓使用者自行決定所需的資訊或互動介面，進而與他人有 別，得到個人化的服務。例如：iGoogle，提供各類型的服務供使用者選擇，

並可指定擺放位置，藉此滿足每個使用者不同的操作習慣。

2. 動態個人化（Dynamic or Adaptive Personalization）

透過軟體技術記錄使用者的行為，自動提供符合各個使用者所需求的服務。

例如，Amazon的個人化購書推薦系統，其系統會依使用者過去購書的經驗分 析，進而推薦適合使用者的書籍。

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參. 個人化應用於行動電話選單可能性

個人化目前大都運用在需求差異大的產業或產品等領域。陳宏泰(2003)指出 目前運用個人化的產品或領域如下：

1. 個人化新聞服務 2. 網路社群

3. 網站使用者追蹤與分析 4. 網路廣告

5. 個人化圖書館

除 了 上 述 這 五 種 領 域 以 外 潘 澍 鋒 (2007) 提 到 像 是 個 人 書 籍 推 薦 (Amazon.com)、個人音樂推薦(Last.fm & Pandora)、個人電影推薦（MovieLens8）

等，也都是當紅的熱門個人化服務與研究範圍。而不論個人化服務、推薦系統都 是依照使用者的使用習慣、屬性，來提供符合使用者需求的服務。而本研究的目 的是為了解使用者操作行動電話的行為，進而提供符合其個人使用習慣的操作介 面。由上述個人化服務的探討，了解個人化定義及各式個人化方式的差異。本研 究依上述Caglayan 與 Harrison提出三種模式個人化的方式，剖析本研究屬於何種 個人化。本研究冀望透過記錄使用者的操作行為，並依此結果對行動電話操作介 面各項功能位置進行排序，此種模式可以歸屬於學習使用者喜好（Learning User Interests）。其主要是依據各個使用者的操作行為，將其操作行為分析後預估使 用者的需求，提供適當的個人化操作介面，此種方式是符合各個使用者的操作行 為，此理念與本研究理念相吻合。由於本研究是藉由軟體技術記錄使用者的行 為，也屬於Rubini(2001)所提的動態式個人化類型。

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