Recovery 飾品 Dcard的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和整理懶人包

Omni-Channel商業模式研究 – 以美國、台灣服飾業為例

為了解決Recovery 飾品 Dcard的問題，作者陶永益 這樣論述：

透過智慧型行動裝置，消費者得以隨時隨地展開其購物流程，實體與虛擬通路之間的界線將逐漸模糊甚至消失，無縫的購物體驗將有助於提升消費者的忠誠度與價值，而受到2020年Covid-19疫情的影響，前往實體通路的可能性大幅降低，許多人轉以數位的方式搜尋、瀏覽、購買商品，疫情後，實體門市再次開放，但隨著人們消費習慣的改變，線上線下都已納入其購物流程當中，全通路的發展速度將大幅提升，因此，全通路對於服飾業者是未來重要的發展趨勢之一。本研究以個案研究法為主，對於美國與台灣的服飾產業之全通路發展與現象進行探討、分析、歸納與統整。本研究結果發現美國與台灣雖然在零售、電子商務的發展上有較相似的歷程，但在全通路的

發展上，美國服飾業者於全通路的策略發展上較為全面且多元，而台灣目前僅位於全通路的起步階段，因此針對全通路發展策略上之差異，本研究對台灣的服飾業者在未來發展的方向上提出實務建議，期望未來台灣服飾產業的全通路發展將更加快速與豐富。

以聯合分析法探討高中職女生夏季校服設計之研究

為了解決Recovery 飾品 Dcard的問題，作者呂秀芬 這樣論述：

本研究以探討高中職女生夏季校服設計為研究主題，建立高中職女生夏季校服的屬性與水準，研究目前就讀於高中職女學生對於校服款式之喜好的屬性與水準為研究目的。本研究第一階段首先收集到臺灣地區517所高中職女生夏季校服圖片作為研究樣本，透過5位有校服產業相關經驗25年以上的專家溝通討論後，找出目前學校重視的校服屬性及水準，瞭解校服設計元素的各項因子與款式分佈情形，分別對於各校校服款式進行分析，以編碼方式分析圖片內容的各個屬性及各個水準。第二階段以階層式集群分析華德法進行統計分析，測量以歐基里得直線距離平方區間做為運算方式，經由集群分析法獲得四大群組。分別為:(一)優雅型校服、(二)清新型校服、(三)傳

統型校服、(四)活潑型校服；再依據集群分析方式，分別由各群體中選取一個具代表性的樣本形態屬性及水準編碼，再從形態屬性及水準編碼中取得該群組代表之樣本圖片，再將圖片組成四組校服代表性設計選擇方案。第三階段將四組校服代表性設計選擇方案以直交排列法加以重新組合，產生八組受測體圖卡，再製作受測圖卡問卷，透過問卷調查受測者對整體輪廓受測體的喜好分數，分數表達方式為0分 - 100分，分數越高則表示喜好度越高。發放對象為現在正在就讀高中職1-3年級之學生，並採行滾雪球抽樣問卷，以紙本問卷方式一共發出1800份問卷，共回收1716份問卷，問卷回收率為95.33%；其中有效問卷1470份，有效樣本率85.66

%。本研究發現就讀高中職女學生大多數穿著意願而言：學生是不期望廢除服儀的，認為穿著校服比較能提升個人人身安全的，對於穿著校服是能增添學生對於學校的認同感，學生是喜歡各校校服的，認為穿著校服上學，是省時與方便的且節省治裝費，認為校服款式是有需要再改變的空間，在款式方面能更新穎，增添短褲或長褲的款式，更能提高女學生穿著校服的意願。第四階段以利用SPSS 21進行聯合統計分析，產生受測者之成分效用值來獲得喜好的權重產生研究結果。產生校服之重要屬性權重如下：B上身領型(31.021%)> E下身款式(21.193%)> D下身顏色(16.612%)> A上身顏色(15.704%)> C搭配配飾(15.

471%)。B上身領型相對重要性即高達31.021%，遠遠大於E下身款式、D下身顏色、A上身顏色和C配飾領結四個屬性。本研究得到屬性間的相對重要性喜好程度最低與喜好程度較高的組合結果如下：喜好程度最低的組合分別為：翻領款式素色上衣、褶子款式素色裙、上衣有配飾。喜好程度最高的組合分別為：國民領款式白色上衣、百褶款式格子裙、上衣無配飾。本研究在款式方面提出高中女學生喜好的建議為:上身為國民領白色上衣無配飾、下身為格子百褶裙的款式建議。本研究的結果有助於服裝設計師與學校行政人員設計校服時的參考依據。