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品牌客服小編 暿諾國際有限公司
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學習推薦

黃逸旻 知識長

Arete亞瑞特數位社群行銷Founder CEO

20小時前

【 最新 AI 成功行銷案例解析 】W32 沒有內容的廣告
🔥 行銷解析:LOREM IPSUM DOLOR SIT AMET 🔥
案例連結
🪧 品牌名稱
Purga Films(Purga Studio)
✨ 行銷目標
Purga Films 重新定義 AI 在影像創作產業中的角色。品牌希望打破「高品質影像=高成本製作」的認知,透過 AI 展現即使沒有龐大預算與製作團隊,也能產出極高品質的作品。同時,Purga Films 也藉此強調自身在創意導向上的專業定位,傳遞「技術只是工具,創意才是核心」的品牌主張,建立在新世代影像製作市場中的領導地位。
✨ 策略手法
以「技術反思」與「價值重塑」為核心。品牌並未單純展示 AI 的強大,而是刻意製造反差:當技術可以讓任何畫面都完美時,真正的競爭力反而回到內容本身。
將焦點從技術轉向創意價值,成功建立更高層次的品牌行銷。同時,利用產業對 AI 的焦慮與熱度,順勢切入議題,強化他們的專業與前衛觀點。
✨ 執行創意
最大的亮點在於極具張力的創意對比:畫面精緻到有如電影,但內容卻全是無意義的「lorem ipsum」文字。這種設計刻意讓觀眾產生違和感,進而理解:當任何畫面都能被完美生成時,「內容」才是唯一差異。整體作品完全由 AI 製作,從畫面、動態到細節皆達高水準,進一步證明品牌技術實力,同時也用創意說明品牌理念。
✨ 效益結果
這次行銷成功在創意與影像製作產業中引發高度討論,透過極簡但強烈的概念,讓 Purga Films 在眾多 AI 製作公司中快速建立差異化定位。不僅展示技術能力,更成功將品牌提升至「創意觀點領導者」的層次。透過議題溝通與視覺衝擊,有效吸引潛在合作夥伴與創作者關注。
✨ 應用啟發
這個案例在講一件很現實的事:
現在不是你會不會做,而是你在做什麼。
AI 時代最恐怖的不是「做不到」,而是「大家都做得到」。
當你看這支影片,畫面質感滿分,
但內容?
抱歉,全都是亂碼 🤣
意思就是在説:
👉「你畫面再漂亮,沒內容也沒用啦。」
台灣品牌可以學的重點在這裡 👇
👉 品牌不是炫技,是講故事
像很多品牌現在很愛說:「我們用 AI 做的喔!」
但消費者內心 OS:「所以勒?」
不如反過來:
👉 健身房
可以拍一支超精緻的形象片,
最後字幕寫:「但你還是要自己來練啦」
反而更有記憶點。
👉 餐飲品牌
用 AI 做美食影片,
最後一句:「看起來很厲害,但吃不到才最痛苦」
讓人想直接衝去店裡。
重點是什麼?
👉 AI 是基本配備,不是賣點。
現在真正決勝點只剩一個:
你到底有沒有「想法」
不然最後就會變成——
大家都很厲害,但沒人記得你是誰。
引用出處:
・Purga Studio
・Agency: GUT Mexico City
🤝 各單位邀課或行銷需求:歡迎私訊聯絡!
或洽 smallballmj@gmail.com
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黃逸旻 知識長

Arete亞瑞特數位社群行銷Founder CEO

04/28 19:00

【 ✨成功案例:飛利浦-父親節病毒影片 ✨ 】
每週一則成功行銷案例,透過清楚的案例解析與實務說明,帶你理解行銷策略如何落地執行。不只看結果,更教你怎麼把方法轉化成自己的行銷工具,實際應用在不同品牌與情境中 💪
🎬 欣賞案例影片
🔍 品牌/活動名稱
飛利浦
🔍 行銷目標
品牌傳播:父親節病毒影片
🔍 面臨挑戰
每個競品的父親節行銷,皆主打功能的推陳出新。飛利浦為台灣市佔第一刮鬍刀品牌,若再繼續一樣與競品強調功能的宣傳,容易在沒有明顯的特色下被競品趕上。
🔍 執行策略
・以飛利浦 77 年深耕台灣的在地經營情感,主打感性!台灣爸爸相當ㄍㄧㄥ,鼓勵親子「爸愛說出來」互相表達愛意。
・突襲 Call-In 秀:實境邀請素人call in 給爸爸,若爸爸也跟你說「我愛你」,則有機會獲得飛利浦刮鬍刀,孝順爸爸!
🔍 實施成果
・「爸愛說出來」病毒行銷影片獲得超過 30 萬的觀看次數,共有近兩百位網友上傳其與爸爸的親密合照,
・超過 6 萬人參與活動,2 萬多的網友主動分享活動於其臉書動態牆上。
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實行這些行銷方案? 急找網路行銷專家?
【亞瑞特服務簡介】 https://www.aretedigitalsocial.com/
Arete 亞瑞特擁有專精各社群領域的人才,公司定位為「全方位」 「科學化」 「數位社群顧問」專業行銷團隊,是首創全員證照化的行銷公司。
可植基於全領域人才之專業,為品牌提供見樹又見林,完整的 Total Solution!
我們專為企業品牌提出的商業目標與問題,以行銷專案提出解決方案!O2O ecosystem 一站式打造!年度行銷規劃執行、Campaign、自媒體經營等,皆擁有豐富經驗!
Arete 亞瑞特特過去長期服務眾多知名品牌主如:服務客戶包括可口可樂、美國運通、SONY、TOYOTA、 7-11、HTC、飛利浦、遠傳電信、國泰人壽、肯德基、桂格、資生堂、屈臣氏、嬌生、香港旅遊局及卡夫食品、TGI FRIDAYS、環球影業、福特汽車、中華航空、 Bosch、五月花等⋯⋯並勇獲 2015 金手指、2016 傑出公關獎等行銷獎項、2018 Digital 創意整合服務金獎、2018 行銷傳播傑出貢獻獎、2019 Digital 創意整合服務金獎、2020 內地金投賞。
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黃逸旻 知識長

Arete亞瑞特數位社群行銷Founder CEO

04/27 19:00

【#數位社群行銷OK繃】歡慶八年 Steven 數位社群行銷問答精選100+ 🎊
👉 投票網站要如何吸引大家來投票或留下個人資料(資訊圖表版) 🙋‍♂️?
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🖋 流量 ⏳ 效益 🎯 轉換 💬 互動 📍 定位
🔭 分析 🪄 優化 🧩 機制 👁‍🗨 演算 👄 輿情
上述重要名詞,你是否「聽過沒做過、做過沒精過」?
「一知半解、試錯持續失血」好痛苦?
「數位社群專業」痛則不通,通則不痛!來領「#100+個OK蹦」!
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👇👇 #OK繃來囉!#問題解答如下 👇👇
👉 🇶:「投票網站要如何吸引大家來投票或留下個人資料(資訊圖表版) 🙋‍♂️?」
👉 🇦:「投票最重要的一點是 #優化 👨‍⚕️!」
投票最重要的一點是「優化」。
使用者進來投票網站之後,必須要明顯的看到投票名單,進行投票。
使用者按下投票紐之後可以把投票意義告訴他。
(這代表什麼議題或是價值,希望使用者來投票)
再來是告訴使用者誘因。
(可獲得什麼贈品?)
最主要的人是旁觀者,就是使用者不只可以投票,還可以上傳候選名單。
(代表他有能力可以成為左右議題的人物)
還有「拉票功能」,當使用者投完票之後,可以向朋友拉票的機制,目的是讓使用者得獎機率增加。
(讓旁觀者變得更主動。)
因為,投票是為了得獎,但若是拉票的人也可以一起參與得獎的過程,增加了參與感,投票就會更多人響應。
🤝 各單位邀課或行銷需求:歡迎私訊聯絡!
或洽 smallballmj@gmail.com
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黃逸旻 知識長

Arete亞瑞特數位社群行銷Founder CEO

04/24 19:00

【 趨勢一:AI品牌化素材 】
出處:TechCrunch|Hightouch reaches $100M ARR fueled by marketing tools powered by AI
時間:2026/04/15
趨勢詳解
這篇最值得注意的地方,不只是 Hightouch 成長很快,而是它反映出一個很明顯的方向:AI 行銷素材開始從「會生內容」走到「要懂品牌」。文章提到,Hightouch 不是單純丟一個通用 AI 模型去亂生圖、亂寫文案,而是把品牌本來就有的設計資產、商品圖片、內容系統和顧客資料整合進去,讓 AI 生出來的廣告素材更貼近品牌語氣,也比較不容易出現風格跑掉、圖片失真、內容很像拼貼出來的那種違和感。更重要的是,這類工具能快速客製大量素材,代表 AI 在行銷上的角色,已經不只是幫忙省時間,而是真的開始影響廣告產能跟商業成效。
對台灣業界的啟發
對台灣品牌來說,這個趨勢很有感。因為現在很多公司都已經開始試 AI 文案、AI 圖、AI 短影音,可是最常遇到的問題就是「做得很快,但看起來不像自己品牌」。不管你是做電商、零售、餐飲、美妝、SaaS,接下來比的都不只是誰有用 AI,而是誰比較早把品牌素材、視覺規範、語氣設定、會員分群整理好,讓 AI 可以真的幫忙,而不是幫倒忙。講白一點,未來行銷競爭不是只有創意快不快,而是品牌資料整理得夠不夠完整。
如何落地應用(三個可做法)
先整理品牌素材包,把字體、色系、商品圖、品牌語氣、常用 CTA、禁用詞都統整好。
不要一開始就拿 AI 去大改全部內容,先從 EDM、再行銷 Banner、分眾廣告素材這種高重複工作開始測。
建立 AI 產出審稿流程,至少確認商品資訊、價格、法規用語和品牌視覺一致,避免做很快但一上線就出包。
主理:Arete亞瑞特數位社群行銷 創辦人&CEO
編輯:許沛涵
【 趨勢二:廣告追蹤更自動 】
出處:Social Media Today|Meta simplifies ad performance elements
時間:2026/04/15
趨勢詳解
這篇的重點很直接,就是 Meta 正在把原本偏技術、很容易卡住中小品牌的廣告追蹤流程,再簡化一次。文章提到,Meta 針對 Pixel 加進 AI 輔助的資訊帶入能力,能自動把更多頁面和商品資料補進事件資訊裡;同時也把 Conversions API 往更接近一鍵設定的方向推進。這不是只有「設定變簡單」而已,而是會直接影響資料回傳品質,進一步影響廣告系統到底能不能學到正確的轉換訊號。對很多廣告主來說,這種底層優化其實比表面的新版位還重要,因為沒有好的回傳,後面再怎麼優化投放都很容易失準。
對台灣業界的啟發
這對台灣很多電商、連鎖零售、教育課程、診所品牌、加盟體系都很有啟發。大家常常不是不會下廣告,而是網站事件沒設好、表單沒串好、購物車資料回不來,結果廣告系統吃到的是殘缺訊號。Meta 這次把流程再簡化,其實就是在提醒大家:接下來不能再用「先跑廣告再說」的心態做數位行銷了。尤其台灣很多中小企業沒有專職 martech 或工程人力,越早把轉換追蹤整理乾淨,越有機會用相對有限的預算,換到比較穩的成效。
如何落地應用(三個可做法)
先盤點網站或電商平台的核心事件,至少把瀏覽、加購、結帳、表單送出、私訊詢問這幾個動作整理清楚。
不要只裝 Pixel 就結束,能補伺服器端回傳就補上,尤其名單型、預約型、轉單型品牌更需要。
每週固定檢查一次事件資料有沒有漏掉或異常,避免廣告一直跑,但系統其實沒學到正確訊號。
主理:Arete亞瑞特數位社群行銷 創辦人&CEO
編輯:許沛涵
【 趨勢三:社群訊號進CRM 】
出處:Social Media Today|Reddit launches new public beta integration with HubSpot
時間:2026/04/14
趨勢詳解
這篇很有意思,因為它代表以前比較分散的社群訊號,現在開始被更正式地接進 CRM 和內容營運流程。文章提到,HubSpot 用戶可以直接在 HubSpot 裡面發布、排程、分析 Reddit 內容,也能追蹤品牌、產品和競品被提到的狀況,包含互動表現和情緒分析。這件事的重點不只是多一個發文管道,而是 Reddit 這種偏真實討論、問題導向的社群資料,開始能更系統地被拿來做市場洞察、內容優化和潛在客戶經營。換句話說,社群討論不再只是「有人在聊我們」,而是能不能被轉成內容題庫、客服資產和銷售線索。
對台灣業界的啟發
台灣很多品牌做社群監測,還是停在截圖、人工整理、每週報告這種比較慢的方式,所以很難真的把討論聲量轉成營運動作。這篇其實很適合拿來提醒 B2B、科技、3C、教育、跨境品牌:未來真正有價值的,不只是聲量高不高,而是能不能把高意圖討論直接接進內容規劃、FAQ、業務跟進和潛在線索管理。尤其如果本來就有做英文內容、海外市場、論壇經營,這種整合其實比只看單一社群平台的互動數更有策略價值。
如何落地應用(三個可做法)
先建立品牌、產品、競品、痛點關鍵字清單,讓社群監測不是亂撈,而是有方向地追。
把社群常見問題整理進內容規劃,拿來做部落格、短影音腳本、FAQ、業務話術,讓討論真的變資產。
設計高意圖訊號轉交流程,例如有人明確提到需求、預算、替代方案時,就交給客服或業務做後續跟進。
主理:Arete亞瑞特數位社群行銷 創辦人&CEO
編輯:許沛涵
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104學習

產品

04/24 17:26

如何請 AI 幫忙產出 Dashboard?從資料整理到圖表設計,一次掌握關鍵問法
在工作中,Dashboard 儀表板已經是許多團隊做決策的重要工具。無論是行銷成效追蹤、課程營運分析、業務銷售管理,或是網站流量觀察,Dashboard 都能幫助我們快速看懂數據變化。
但很多人遇到的問題是:
「我有資料,但不知道該看什麼。」
「我知道想做 Dashboard,但不知道圖表怎麼設計。」
「我想請 AI 幫忙,卻不知道怎麼問才有效。」
其實,AI 不只是幫你畫圖,更適合在 Dashboard 製作前期協助你釐清目標、整理指標、設計版面與產出分析洞察。只要問對問題,AI 可以大幅降低你從零開始做 Dashboard 的門檻。
一、先搞清楚:Dashboard 不是圖表集合,而是決策工具
很多人一開始做 Dashboard,會直接想:
「我要放折線圖、長條圖、圓餅圖。」
但真正好的 Dashboard,不是把很多圖表塞在同一頁,而是幫使用者快速回答問題。
例如:
行銷 Dashboard 要回答的是:
「這個月流量有沒有成長?哪個來源帶來最多轉換?」
課程營運 Dashboard 要回答的是:
「哪些課程最受歡迎?完課率是否正常?學員在哪個階段流失?」
業務 Dashboard 要回答的是:
「本月業績達標了嗎?哪個業務、產品或客戶貢獻最多?」
所以在請 AI 幫忙前,第一個關鍵不是丟資料,而是先說明 Dashboard 的使用目的。
二、第一步:請 AI 幫你定義 Dashboard 目標
你可以這樣問 AI:
我想製作一份 Dashboard,主題是「線上課程營運分析」。
使用對象是營運主管與課程企劃。
目的是每週追蹤課程流量、報名、購買、完課與學員回饋。
請幫我整理這份 Dashboard 應該回答哪些核心問題。
AI 可能會幫你整理出:
1. 本週整體營運表現如何?
2. 哪些課程帶來最多瀏覽與購買?
3. 使用者從瀏覽到購買的轉換是否正常?
4. 完課率與學習參與度是否有下降?
5. 哪些課程需要優先優化?
這一步很重要,因為它會決定後面要看哪些數據、放哪些圖表,以及 Dashboard 的整體架構。
三、第二步:請 AI 幫你整理關鍵指標 KPI
Dashboard 最常見的錯誤,是指標太多、重點不清楚。
你可以請 AI 幫你從目標反推 KPI。
範例 Prompt:
請根據以下 Dashboard 目標,幫我設計適合追蹤的 KPI。
主題:線上課程營運分析
目標:追蹤流量、報名、購買、完課與學員滿意度
使用者:營運主管、課程企劃
請用表格整理:指標名稱、指標定義、計算方式、適合圖表、觀察重點。
AI 可以幫你產出類似這樣的架構:
指標名稱:課程瀏覽量
指標定義:課程頁被瀏覽的次數
適合圖表:折線圖
觀察重點:流量是否成長
指標名稱:報名數
指標定義:免費或付費報名人數
適合圖表:長條圖
觀察重點:哪些課程吸引力高
指標名稱:購買轉換率
指標定義:購買人數 ÷ 瀏覽人數
適合圖表:趨勢圖
觀察重點:是否有轉換下降
指標名稱:完課率
指標定義:完成人數 ÷ 報名人數
適合圖表:橫條圖
觀察重點:課程內容是否留得住人
指標名稱:滿意度
指標定義:問卷或評分平均
適合圖表:儀表圖/卡片
觀察重點:學員回饋是否良好
這時候,你就不只是「做圖」,而是開始建立一套可以協助判斷營運狀況的數據邏輯。
四、第三步:把你的資料欄位交給 AI,請它判斷能做什麼
如果你手上已經有 Excel、CSV 或資料表,可以先把欄位名稱貼給 AI,不一定一開始就要給完整資料。
範例 Prompt:
我有一份課程數據資料,欄位如下:
日期、課程名稱、課程分類、瀏覽量、加入購物車數、購買數、完課人數、課程評分、廣告來源、營收。
請幫我判斷這份資料可以製作哪些 Dashboard 分析區塊,並建議每個區塊適合的圖表。
AI 可能會幫你拆成:
1. 整體營運總覽:瀏覽量、購買數、營收、轉換率
2. 課程表現排行:熱門課程、營收最高課程、完課率最高課程
3. 流量來源分析:不同廣告來源帶來的瀏覽與購買
4. 轉換漏斗分析:瀏覽 → 加入購物車 → 購買
5. 學習品質分析:完課率、評分、學員滿意度
這一步可以幫你快速判斷:現有資料能支援哪些分析,還缺哪些資料。
五、第四步:請 AI 幫你設計 Dashboard 版面
Dashboard 的版面順序也很重要。
通常建議從「總覽」到「細節」,讓使用者先看到最重要的結果,再往下追原因。
你可以這樣問:
請幫我設計一頁式 Dashboard 版面。
主題:線上課程營運分析
使用者:營運主管
請依照「由上到下」的閱讀順序,安排每個區塊、圖表類型與呈現重點。
AI 可以產出這樣的版面建議:
第一層:核心指標卡片
放在最上方,快速看到本週狀況:
總瀏覽量
總購買數
總營收
平均轉換率
平均完課率
第二層:趨勢變化
用折線圖觀察:
每日瀏覽量趨勢
每日購買數趨勢
每日營收趨勢
第三層:課程排行
用長條圖或表格觀察:
瀏覽量最高課程
購買數最高課程
營收最高課程
完課率最低課程
第四層:轉換漏斗
用漏斗圖觀察:
瀏覽
加入購物車
購買
完課
第五層:異常提醒與行動建議
請 AI 幫忙產出:
哪些指標異常?
哪些課程需要優化?
下週建議追蹤什麼?
六、第五步:請 AI 幫你產出圖表建議與分析文字
Dashboard 不只要有圖,還要能解釋圖。
你可以請 AI 幫你把數據轉成「主管看得懂的分析摘要」。
範例 Prompt:
以下是本週 Dashboard 數據:
瀏覽量 50,000,較上週成長 12%;
購買數 1,200,較上週下降 5%;
營收 180 萬,較上週成長 3%;
完課率 42%,較上週下降 8%。
請幫我產出一段 Dashboard 分析摘要,包含:主要發現、可能原因、建議行動。
AI 可能會產出:
本週課程瀏覽量較上週成長 12%,代表流量導入表現良好,但購買數下降 5%,顯示流量成長尚未有效轉換為購買。營收仍小幅成長 3%,可能與高單價課程銷售增加有關。不過,完課率下降 8%,需進一步檢視課程內容長度、學員學習動機與提醒機制。建議下週優先分析流量來源品質、課程頁轉換設計,以及完課率下降較明顯的課程。
這類文字很適合放在 Dashboard 頁面旁邊,或用在週報、月報裡。
七、可以直接使用的 AI Prompt 模板
模板一:從零開始規劃 Dashboard
我想製作一份 Dashboard,主題是【請填主題】。
使用對象是【請填對象,例如主管、營運、行銷、業務】。
主要目的是【請填目的,例如追蹤成效、找出異常、輔助決策】。
請幫我規劃這份 Dashboard:
1. 應該回答哪些核心問題
2. 適合追蹤哪些 KPI
3. 每個 KPI 的定義與計算方式
4. 適合使用哪些圖表
5. 建議的版面配置
模板二:根據資料欄位設計 Dashboard
我有一份資料,欄位包含:
【貼上欄位名稱】
請根據這些欄位,幫我設計一份 Dashboard。
請包含:
1. 可分析的主題
2. 建議的分析區塊
3. 每個區塊適合的圖表
4. 可以產出的洞察
5. 還缺少哪些資料欄位
模板三:請 AI 幫你做 Dashboard 分析摘要
以下是 Dashboard 數據:
【貼上數據】
請幫我產出一段主管簡報用的分析摘要。
請包含:
1. 本期主要發現
2. 與上期相比的變化
3. 可能原因
4. 需要注意的異常
5. 下一步行動建議
模板四:請 AI 幫你檢查 Dashboard 是否好用
以下是我規劃的 Dashboard 架構:
【貼上 Dashboard 區塊與圖表】
請幫我檢查這份 Dashboard 是否適合給【使用對象】使用。
請從以下角度給我建議:
1. 指標是否太多或太少
2. 圖表類型是否合適
3. 閱讀順序是否清楚
4. 是否能支援決策
5. 有哪些可以簡化或優化的地方
八、請 AI 做 Dashboard 時,最常見的 5 個錯誤
1. 只說「幫我做 Dashboard」,沒有說明目的
AI 需要知道這份 Dashboard 是給誰看、用來做什麼決策。
不同使用者需要的指標會完全不同。
2. 指標太多,沒有主次
Dashboard 不是資料倉庫。
建議先抓 5 到 8 個核心指標,再依需求展開細節。
3. 只做圖表,沒有分析結論
好的 Dashboard 應該讓人看完後知道「接下來要做什麼」。
可以請 AI 加上洞察、異常提醒與行動建議。
4. 沒有定義指標計算方式
例如「轉換率」到底是購買數 ÷ 瀏覽量,還是購買數 ÷ 加入購物車數?
如果定義不清楚,Dashboard 很容易造成誤判。
5. 沒有考慮資料更新頻率
有些 Dashboard 適合每日更新,有些適合每週或每月更新。
請 AI 設計時,也可以一併指定更新頻率。
九、結語:AI 不是只幫你畫圖,而是幫你建立數據思考流程
請 AI 幫忙產出 Dashboard,最重要的不是工具,而是問法。
你可以把 AI 當成一位數據顧問,請它協助你完成:
從「我要看什麼」
到「我要追哪些指標」
再到「我要用什麼圖表呈現」
最後到「我該根據數據採取什麼行動」。
只要能把目的、對象、資料欄位與決策需求說清楚,AI 就能幫你把模糊的數據需求,轉換成一份更有邏輯、更容易閱讀,也更能支援決策的 Dashboard。
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