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[管理部]總幹事 虹耀建設股份有限公司
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陳晨涓

前企業部門主管│大學講師│品牌與組織發展顧問

5小時前

【懂數據分析,行銷職涯選擇更多】
很多人以為行銷工作只是「寫企劃案」、「發社群貼文」、「辦活動」、「執行廣告」。
但如果只停留在表面的創意與執行,往往缺乏精準度。唯有結合具體的數據分析,才能拆解出實質的反饋,為行銷行動提供更有力的支撐。
行銷方案若缺乏數據佐證的行動,容易淪為自我感覺良好的想像。希望行銷職涯走得更長遠、擁有更多選擇,就必須培養數據分析的能力。
👉行銷人為什麼一定要懂數據?
👉從哪裡開始練習數據分析?
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詹翔霖

商學院兼任副教授

02/10 22:53

組織行為學概論《組織行為學:理論與實務案例解析》
組織行為學概論《組織行為學:理論與實務案例解析》章節與內容
一、組織行為學的定義與範疇
組織行為學(Organizational Behavior, OB)是一門研究 個人、團隊以及整個組織在工作情境中的行為、態度與績效 的學問。其核心目標是理解、預測並改善組織內的人類行為,以提升組織效率與員工滿意度。
組織行為學主要探討三個層次:
1. 個人層次(Individual Level)
聚焦個人特質、態度、認知與動機。例如:人格特質對工作績效的影響、情緒管理、工作滿意度等。
2. 團隊或群體層次(Group/Team Level)
探討群體動態、角色分工、決策過程與衝突管理。例如:團隊合作、群體規範與領導影響。
3. 組織層次(Organizational Level)
涉及組織結構、文化、變革與策略對員工行為的影響。例如:組織文化塑造員工價值觀與行為、變革管理策略。
圖示建議:可用三層金字塔或漸層圖呈現「個人 → 團隊 → 組織」的層次關係,幫助學生視覺化理解。
________________________________________
二、組織行為學的研究方法
組織行為學採用多種研究方法,包括:
• 實驗法(Experimental Method):在控制環境下測試特定變數對行為的影響。
• 調查法(Survey Method):透過問卷收集大量資料,分析員工態度與行為關聯。
• 案例研究法(Case Study):深入分析特定組織的真實案例。
• 行動研究法(Action Research):研究者與組織合作,透過實際干預改善問題。
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三、組織行為學與管理學的關聯
組織行為學是管理學的重要組成部分。管理學關注 如何有效管理資源與達成目標,而組織行為學提供了 理解人員行為與團隊互動的理論與工具。例如:
• 領導理論可以幫助管理者激勵員工。
• 動機理論能指導績效獎勵設計。
• 組織文化分析能協助推動變革。
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四、實務案例
案例1:Google的創新文化
Google 長期以「自由與創新」聞名,其辦公環境設計、彈性工時及「20%創新時間」政策,鼓勵員工自主探索新想法。研究顯示,這種文化不僅提升員工滿意度,也催生了 Gmail、Google Maps 等創新產品。
分析:
• 個人層次:員工自主性高 → 動機提升。
• 團隊層次:跨部門協作 → 提高創意與效率。
• 組織層次:創新文化 → 支持組織策略目標。
案例2:台積電的管理制度
台積電以嚴謹的流程管理和績效制度著稱,從研發到製造各環節都有標準化流程,並透過明確績效評估與獎勵機制激勵員工。
分析:
• 個人層次:明確目標 → 工作績效提升。
• 團隊層次:跨部門合作流程清楚 → 減少衝突。
• 組織層次:制度化管理 → 支撐企業長期穩定成長。
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五、章節小結
1. 組織行為學研究 個人、團隊與組織三層次 的行為模式。
2. 理論與實務結合,能幫助管理者 預測、理解與改善員工行為。
3. 案例分析顯示,文化與制度 對行為有深遠影響。
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詹翔霖

商學院兼任副教授

02/10 22:50

《組織行為學:理論與實務案例解析》章節與內容
《組織行為學:理論與實務案例解析》章節與內容
第一章 組織行為學概論
理論重點:
• 組織行為學的定義與範疇
• 個人、團隊、組織三個層次
• 組織行為學與管理學的關聯
實務案例:
• 案例1:Google的創新文化
說明如何透過開放式工作環境與彈性制度,影響員工行為與組織績效。
• 案例2:台積電的管理制度
透過嚴謹流程與企業文化,探討制度如何影響組織行為。
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第二章 個人行為與動機
理論重點:
• 馬斯洛需求理論
• 赫茲伯格雙因素理論
• 期望理論 (Vroom)
• 自我決定理論 (Deci & Ryan)
實務案例:
• 案例1:Netflix的績效獎勵制度
探討如何利用獎勵制度影響員工動機。
• 案例2:星巴克員工培訓計畫
強調滿足員工自我成就感的重要性。
________________________________________
第三章 團隊與群體行為
理論重點:
• 團隊發展階段理論(Tuckman)
• 群體動力學與角色分工
• 社會影響與群體決策
實務案例:
• 案例1:軟體開發專案團隊的敏捷管理
介紹Scrum團隊運作如何影響效率與合作。
• 案例2:醫院跨部門合作
體現群體互動與角色互補的重要性。
________________________________________
第四章 領導與權力
理論重點:
• 領導風格:變革型 vs. 交易型
• 權力與影響力理論
• 情境領導理論(Hersey & Blanchard)
實務案例:
• 案例1:Apple與Steve Jobs的領導風格
討論創意導向領導與激勵效果。
• 案例2:鴻海集團的權力結構
分析組織權力運作及對員工行為的影響。
________________________________________
第五章 組織文化與變革
理論重點:
• 組織文化的定義與層次(Schein)
• 組織變革理論(Lewin三步驟、Kotter八步驟)
• 抗拒變革的心理機制
實務案例:
• 案例1:星巴克文化轉型
描述文化重塑如何提升顧客與員工滿意度。
• 案例2:IBM的結構性變革
分析成功轉型的策略與員工適應方法。
________________________________________
第六章 決策與衝突管理
理論重點:
• 決策模型:理性模型、有限理性模型
• 衝突類型與解決策略
• 危機管理與倫理決策
實務案例:
• 案例1:Toyota召回事件的決策分析
探討決策過程中資訊不完全與倫理考量。
• 案例2:跨國企業的衝突調解
分析跨文化團隊如何處理衝突。
________________________________________
第七章 工作設計與績效管理
理論重點:
• 工作設計理論(Hackman & Oldham)
• 績效評估方法
• 員工滿意度與留任策略
實務案例:
• 案例1:Google 20%創新時間制度
探討自主性如何影響績效與創新。
• 案例2:華為績效考核制度
分析目標設定與績效管理對員工行為的影響。
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陳晨涓

前企業部門主管│大學講師│品牌與組織發展顧問

02/10 20:37

【品牌是一種能力,驅動企業成長】
常聽很多人說道:「要做品牌!」當深入瞭解後,發現很多人對「品牌」的概念一知半解,或是以為只要有漂亮的Logo、廣告和一套華麗的品牌手冊就完成了品牌建設,甚至花了大把時間在Logo的設計,修改無數次?!
透過以下幾點帶您全面思考品牌與企業的關係,更深度看待「品牌」,讓它成為實現企業成長的超能力。
🟠品牌與企業管理營運密不可分
🟠超越表象,讓品牌「動」起來
🟠型塑品牌要從內到外
🟠讓品牌「動」起來
🟠品牌是動詞,別讓它只是形容詞
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吳振興 Jeff 知識長

管理主管

02/09 12:00

【隱藏在效率的背後,AI是否正在扼殺你的思考?】
隨著AI的使用越來越普遍,越來越多人已經順利訓練出自己的AI好幫手,不管是工作、生活、學習新知識,甚至是情感交友,每天都有需要詢問AI的問題,也體會到AI帶來的便利性,整體來說是有大大的效益。
可是近幾年,越來越多人發現一件事:AI 用得越順,生活跟工作確實變快了,但思考的節奏,卻好像變得有點單一。
當「我問問題、AI回答,然後結束」變成習慣,思考反而慢慢被收窄,因為只要丟一個問題進去,很快就有一個「看起來合理」的答案出現。這時不少人可能會在心裡默默想:「這樣應該就夠了吧。」
過往我們可能要花好幾個小時才能完成的工作,如今只要幾分鐘就能搞定,但我們卻仍在多花幾分鐘去深入思考上,覺得是一種浪費時間?
【思考懈怠其實不是沒有動腦,而是太快就停止了】
從心理學角度來看,人本來就偏好「確定性」。在不確定、壓力大的環境裡,大腦會自然傾向選擇一個看起來最合理、最省力的答案,來降低焦慮。
AI 出現後,問題一丟出去,答案立刻回來,而且多半「看起來很有道理」。
在那個一瞬間,大腦會出現一種熟悉的感覺:
「喔,我好像懂了。」
「好像就是這樣沒錯。」
「這答案比我自己想的還完整。」
回答清楚、結構完整、語氣肯定,久了之後,人會不自覺把 AI 當成「標準答案提供者」,而不是「思考的輔助工具」。
那怕身處於AI幻覺之中。問題不在於用 AI,而在於自己的思考上已經被簡化成與AI的一條直線。
【幾個自我小測試,了解自己是否已經有出現思考懈怠】
1. 發問後看完AI的答案,很少再問第二題
以前查資料時,會邊看邊冒出新問題,然後發現原本是學一個單字,卻不自覺了學了很多延伸資料,現在卻常常只是「看到一個合理的完整回答,就直接結束」。
2. 覺得「AI給的答案已經比我想得好,我不用再多想」
這個思維本身已經很危險,因為AI給的回饋是基於你的Prompt,有時候下的情況有落差,AI 通常給的答案會是平均狀況,而你的情境通常不是,甚至很多細節也會不同,所以變成會出現乍聽起來好像算合理,但細問後就漏洞百出的狀況。
3. 開始習慣用「完全照做」取代「理解+思考」
像是當AI給出一個做法,你可能還不理解但你選擇照做,並沒有嘗試了解背後的源由,當腦袋中不再去思考「為什麼」,你可能先快速的通過了這一關,也取得了基本或是不錯的分數,但事實上你對於這個問題還是沒有了解。
當習慣單一答案,就會慢慢不耐煩多元說法,甚至覺得「這些不同意見好像只是浪費時間」。但很多關鍵性的突破,其實正是從那些「看起來很浪費時間」的地方蹦出來的。
4. 面對複雜問題時,甚至對AI開始沒有耐心
AI是自己的協作者,以前沒有AI時會需要花一整晚去拆解問題收集資料,現在卻會覺得:「為什麼AI更快一點給出結論?或是AI怎麼會這麼笨?」,而事實上這也是對自己學習耐心的容忍度持續下降。
5. 拿掉了AI,自己好像就什麼都不會了
因為習慣了AI給的種種答案,一旦離開了AI就好像被遮住了眼睛,對於很多問題就會感到遲疑及困惑,也會擔心自己的回覆會不會被人恥笑,其實這些都是很明顯的思考懈怠。
【直線思維可以很有效快速,但不夠應付整個面的現實世界】
直線思維的特點是:「問題 → 解法 → 執行。」在單一穩定可預期的情境下,這樣的快速思維非常好用。
但現實世界,尤其是職場裡的多數問題,往往是:#條件不完整、#資訊不對稱、#人的變動因素很多
這時候,如果只有用單一解決方法時風險反而會被放大。所以真正有彈性的思考,往往不是找「最快的答案」,而是先把思考從一條線,擴展成一個面。
把AI「給我答案」改成「幫我擴散思維」,讓自己回到專注問題而不是答案
像是「請列出 3 種完全不同的觀點去比對」
「如果站在反對方,會怎麼質疑這個結論?」
「有哪些情境下,這個回覆答案可能會不適用?」
2. 不要習慣遇到問題第一時間就問AI,先自己思考一下
很多資深工作者會有一個習慣,在使用AI工具前,先自己思考一輪。或是建立基礎的架構及項目,一方面是讓自己習慣先思考,另一方面也是為了讓腦袋有材料可以與AI進行對照、修正、深化。
【AI 真正適合扮演的角色,不是答案提供器,而是思考刺激器】
當 AI 被用來「給出答案」,這時候思考容易受影響而收斂;但當 AI 被用來「快速整理不同觀點及延伸」,這時思考反而會被打開。
所以當遇到問題時,我們可以試著這樣做
第一步:先自己想一版,不求完整,哪怕很粗糙,至少保留原始思考。
第二步:用 AI 做擴散,而不是收斂,請它提供多版本、多角度,而不是當作是最佳解。
第三步:仔細去比較這幾個版本的差異,而不是直接選一個,重點在於要問自己:為什麼這些解法不同?
第四步:回到實際情境面去做判斷,結合現實條件、人、風險,而不是只看架構完整,邏輯漂亮就真的適用。
第五步:保留調整空間,好的思考通常不是一次到位,而是需要多次的修正補充,而AI最大的優勢就在於縮短修正及補充的時間,而不是取代思考。
【一旦交出思考的主控權,AI就已經在扼殺自己】
AI 的出現,確實讓人變得更有效率。我們也不可能因為擔心被AI影響自己的思考,就拒絕去使用AI、接受AI,這只會讓自己更快被社會所淘汰。
但如果因此讓人習慣放棄「想多一點」、「想深一點」、「用不同角度去驗證」。這是非常危險的。真正成熟的使用方式,不是不用 AI,而是清楚知道:思考的主控權,始終在自己手上。
有時候那些看起來有點浪費時間的發散、比較與懷疑,正是展現我們思考的重要性,避免被單一解綁住、避免判斷失誤的關鍵。
當一個人能把 AI 當成輔助,而不是答案來源,思考就不會被壓扁成自己與AI之間的一條線,而是能幫助自己慢慢延伸思考拓展出一個有厚度的面。
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