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指的是理解並優化產品或服務與使用者互動的整體感受。具備此技能能幫助企業設計出更符合使用者需求、操作直覺且愉悅的介面,提升滿意度與忠誠度,進而促進業績成長。在職場上,能從使用者角度出發,分析問題並提出改善方案,是提升競爭力的重要關鍵。
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產品

2025/06/20

迎接2030:你準備好未來職場必備技能了嗎?
根據世界經濟論壇(World Economic Forum)在 2024 年發佈的《未來工作報告》https://www.weforum.org/publications/the-future-of-jobs-report-2025/ 的最新數據顯示,職場技能需求正在經歷前所未有的轉變。隨著數位化浪潮持續推進,某些技能將在2030年成為職場生存的關鍵要素,而一些新興技能則也將躍升為企業急需的核心競爭力。
🟡核心技能:
報告中預估,人工智慧與大數據技能需求將從約47%成長至88%,成為2030年最炙手可熱的技能。這反映出AI技術將深度融入各行各業,掌握這項技能的專業人士將擁有巨大優勢。
✅立即行動檢測你的AI力:https://nabi.104.com.tw/assess/group/ai
科技素養同樣重要,報告中預估從約52%增長到70%,顯示基礎的數位技能已成為現代職場的入場券。值得注意的是,軟技能如創意思維(58%→68%)、韌性與靈活性(68%→68%)等「人性化」能力,在AI時代反而更加珍貴,因為這些是機器難以取代的人類獨特優勢。
🟡新興技能:未來的黑馬
報告中預估,網路與資安技能將從約27%飆升至72%,這在網路威脅日益嚴重的時代顯得格外重要。
✅立即行動檢測你的能力:https://nabi.104.com.tw/assess/group/Security
環境管理技能(22%→58%)的快速增長,反映出企業對ESG和永續發展的重視。
設計與用戶體驗(26%→51%)的需求增長,則凸顯了以人為本的設計思維在數位時代的核心地位。
🟡延伸推薦|由 104 學習精靈精選課程協助你提升未來職場核心能力:
AI與大數據: 用AI+Google Sheet建立自動化工具,打造你的業績成長引擎
數據分析師|入門實戰:Excel x AI 打造最強數字力
創意思維: 創意思考:九招高效工作創意突破術
網路安全: CC 初階資安網路人員認證
環境管理: 碳管理師入門班|ESG新職涯
2030年的職場競爭將更加激烈,但也充滿機會,關鍵在於保持好奇心、持續學習提升相關技能,現在就開始你的技能升級之旅吧!
看更多
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Trulli Wu

產品主管

2025/04/18

產品經理必學方法論:從策略到執行,打造成功產品的實用指南
想成為一名出色的產品經理(Product Manager, PM)?
產品管理不僅需要熱情,還需要系統化的方法論來應對從願景制定到產品上線的挑戰。
本文整理了15大實用方法論與工具,涵蓋產品策略、用戶研究、開發執行、優先級管理與迭代優化,無論你是新手還是進階PM,都能快速上手並打造用戶喜愛的產品!
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1. 制定產品方向:策略與願景
OKR(目標與關鍵結果)
什麼是? 設定清晰的目標(Objective)與可量化的關鍵結果(Key Results),幫助團隊聚焦高價值工作。
怎麼用? 例如,目標是「提升用戶留存」,關鍵結果是「30天回訪率提高10%」。
適合誰? 需要對齊團隊目標的PM。
Jobs to Be Done(JTBD)
什麼是? 從用戶視角挖掘他們想完成的「工作」,理解核心需求。
怎麼用? 發現用戶想「快速預約餐廳」,設計一鍵訂位功能。
適合誰? 想洞察用戶真實需求的PM。
North Star Metric(北極星指標)
什麼是? 定義一個核心指標,代表產品的長期價值與成功。
怎麼用? 例如,社交媒體的北極星指標是「每日活躍用戶數」,所有功能都圍繞此優化。
適合誰? 想為產品設定長期方向的PM。
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2. 挖掘用戶需求:研究與分析
用戶訪談與觀察
什麼是? 與用戶直接對話或觀察行為,挖掘痛點與期望。
怎麼用? 訪談發現用戶希望應用有「夜間模式」,優先開發此功能。
適合誰? 初期探索產品方向的PM。
Persona(用戶角色)
什麼是? 創建典型用戶形象,包含年齡、行為與目標。
怎麼用? 為健身App設計「忙碌白領」角色,推出15分鐘快鍛功能。
適合誰? 想精準鎖定目標客群的PM。
用戶旅程地圖(Customer Journey Map)
什麼是? 繪製用戶在產品使用過程中的每一步,找出痛點與改進機會。
怎麼用? 發現用戶因結帳流程繁瑣放棄購物車,簡化流程。
適合誰? 想優化用戶體驗的PM。
A/B測試與數據分析
什麼是? 對比不同功能或設計版本,基於數據選擇最佳方案。
怎麼用? 測試兩種按鈕顏色,選擇點擊率更高的版本。
適合誰? 想驗證功能效果的PM。
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3. 高效開發:敏捷與執行
敏捷開發(Agile)
什麼是? 以2-4週為一個迭代週期,快速開發與調整。
怎麼用? 每兩週上線新功能,根據反饋優化。
適合誰? 需要快速迭代的初創公司PM。
Scrum
什麼是? 敏捷的具體框架,包含每日站會、迭代計劃與回顧會議。
怎麼用? 每日站會確認開發進度,解決技術障礙。
適合誰? 跨部門協作的PM。
Kanban(看板)
什麼是? 用「待辦」「進行中」「已完成」視覺化任務進度。
怎麼用? 用Trello或Jira管理功能開發,減少瓶頸。
適合誰? 想提升團隊效率的PM。
MVP(最小可行產品)
什麼是? 開發核心功能的簡易版本,快速驗證市場。
怎麼用? 推出一款僅含基本功能的App,收集早期反饋。
適合誰? 想測試新創意的PM。
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4. 優先級管理:聰明決策
RICE模型
什麼是? 根據影響範圍(Reach)、影響力(Impact)、信心度(Confidence)、工作量(Effort)排序任務。
怎麼用? 評估某功能的分數,決定是否優先開發。
適合誰? 資源有限、需做取捨的PM。
MoSCoW模型
什麼是? 將需求分為Must have(必須)、Should have(應該)、Could have(可以)、Won’t have(不會)。
怎麼用? 確保核心支付功能是「Must have」,動畫效果是「Could have」。
適合誰? 想快速分配資源的PM。
Kano模型
什麼是? 將功能分為基本、期望與驚喜需求,提升用戶滿意度。
怎麼用? 快速加載是基本需求,AI推薦是驚喜需求。
適合誰? 想打造差異化產品的PM。
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5. 跨部門協作:溝通與文件
Stakeholder Mapping(利益相關者分析)
什麼是? 識別並管理產品涉及的利益相關者(如開發、行銷),確保溝通順暢。
怎麼用? 與行銷團隊協調產品上線宣傳計劃。
適合誰? 需要跨部門協作的PM。
PRD(產品需求文檔)
什麼是? 清晰記錄功能需求、用戶故事與驗收標準。
怎麼用? 撰寫PRD,確保開發與設計團隊目標一致。
適合誰? 想規範需求的PM。
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6. 上線後優化:數據與反饋
數據驅動決策
什麼是? 用工具(如Google Analytics、Mixpanel)分析產品表現,基於數據改進。
怎麼用? 發現某功能使用率低,優化其設計。
適合誰? 想精準提升產品表現的PM。
用戶反饋迴路
什麼是? 通過問卷、NPS或應用內反饋收集意見,快速迭代。
怎麼用? 根據NPS反饋簡化註冊流程,提升轉化率。
適合誰? 想持續改善用戶體驗的PM。
Growth Hacking
什麼是? 通過低成本、創新的方式快速提升產品增長。
怎麼用? 推出「邀請好友得獎勵」功能促進用戶增長。
適合誰? 想快速擴大用戶基礎的PM。
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7. 長期產品管理
產品生命週期管理
什麼是? 根據產品階段(導入、成長、成熟、衰退)調整策略。
怎麼用? 成熟期產品增加新功能,延長生命週期。
適合誰? 負責產品長期規劃的PM。
Design Thinking(設計思維)
什麼是? 以用戶為中心,通過「同理心-定義-創意-原型-測試」解決問題。
怎麼用? 為老年人設計易用的健康管理應用。
適合誰? 想創新產品的PM。
快速入門建議
新手PM:從用戶訪談、MVP、Kanban開始,快速驗證與執行。
進階PM:用OKR、North Star Metric、RICE提升策略與決策力。
工具推薦:
任務管理:Trello、Jira(看板與敏捷)。
原型設計:Figma、Axure。
數據分析:Google Analytics、Mixpanel。
用戶反饋:Typeform(問卷)、Hotjar(行為分析)。
結語
產品經理是策略家、溝通者與執行者的結合。這些方法論與工具將幫助你從新手進階到專家,打造用戶喜愛的產品!
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05/08 10:58

不只學提示詞!2026上班族必備的5大AI協作力
AI 進入職場後,很多人第一個問題是:「我的工作會不會被取代?」這個擔心可以理解,但對多數上班族來說,更迫切的變化可能不是職稱立刻消失,而是工作期待正在改寫。
過去一份報告、一場簡報、一篇文案,可能花半天完成;現在主管可能期待你先用 AI 整理資料、產出草稿,再把時間留給判斷、修正與決策。換句話說,AI 改變的不只是工具,而是「什麼叫有效率、什麼叫有品質」。
BCG 在 2026 年發布的分析指出,未來 2 到 3 年,美國約 50% 到 55% 的工作會受到 AI 重塑。重點不是所有工作都會消失,而是許多職位仍會存在,但工作方式、產出標準與能力要求會明顯改變。
LinkedIn 2026 勞動市場報告也提到,過去兩年雇主已創造至少 130 萬個 AI 相關工作機會,包括資料標註、AI 工程、forward-deployed engineer 等角色。這代表 AI 不只取代部分任務,也正在創造新的工作分工。
對台灣上班族來說,真正該準備的,不只是「會不會用某個 AI 工具」,而是能不能把 AI 放進工作流程,交出可被信任、可被使用、可被檢驗的成果。
只學提示詞還不夠,重點是會協作
不少人開始學 AI,第一步是學提示詞。這當然有幫助,但如果只停在「怎麼問 AI」,很快會遇到瓶頸。
因為真正的職場產出,不只是生成一段文字、一張圖表或一份簡報,而是要符合公司情境、品牌語氣、客戶需求、事實基礎與風險控管。
例如,行銷人員請 AI 產生社群文案,不能只看文字順不順,還要確認是否符合品牌調性、是否誤用數據、是否有誇大或侵權疑慮。人資用 AI 協助撰寫職缺,也不能把生成內容直接貼上,而要檢查是否符合實際職務、是否有歧視性語句、是否可能造成求職者誤解。
Coursera 2026 Job Skills Report 觀察到,在資料職能中,快速成長的技能包含 Multimodal Prompts、Critical Thinking、AI Personalization、Prompt Engineering 與 Excel Formulas。這反映 AI 時代需要的不只是工具操作,也包括判斷、驗證與把工具放回實務場景的能力。
換句話說,AI 協作力不是單一技能,而是一組工作能力。
能力一:把任務拆清楚,而不是整包丟給 AI
很多人用 AI 效果不好,問題不一定是工具不夠強,而是任務描述太模糊。
例如「幫我寫一份企劃」,通常會得到一份看似完整、但很難直接使用的內容。比較好的做法,是先拆清楚:這份企劃要說服誰?目標讀者是誰?要解決什麼問題?有哪些限制?公司內部已有什麼資料?希望 AI 先協助哪一段,是資料整理、架構發想、標題測試、風險檢查,還是簡報摘要?
可以把 AI 想成一位速度很快、但不懂公司脈絡的助理。你要先提供背景、任務邊界與判斷標準,它才比較可能產出有用的草稿。
一個簡單練習是:每次使用 AI 前,先寫下五件事——目的、對象、限制、輸出格式、檢查標準。這不只會讓 AI 回覆更精準,也會訓練自己把工作想清楚。
能力二:懂得查核,而不是相信第一版答案
AI 最大的優點是快,但最大風險也是快。它可以在幾秒內生成一段看似合理的內容,但內容不一定正確。
尤其涉及薪資、法令、政策、產業數據、公司制度、醫療健康、財務投資等議題,不能只靠 AI 回答。職場上真正有價值的 AI 使用者,不是最快複製貼上的人,而是能判斷哪些內容需要查證、哪些資料不能使用、哪些說法要保留彈性的人。
例如文章提到勞動法令,應回到主管機關或法規資料庫確認;提到薪資或就業趨勢,應搭配可信資料來源;提到 AI 工具功能,也要確認工具是否已有版本更新、資料保存政策是否符合公司規範。
AI 可以幫你加速整理,但不能替你承擔專業責任。最後按下送出、發布或決策的人,仍然是你。
能力三:把 AI 當第二腦,但不要放入機密資料
許多上班族會用 AI 整理會議記錄、濃縮簡報、改寫 Email、分析客戶回饋。這些用途都很實際,但也要留意資料安全。
不要把未公開財報、客戶個資、員工資料、合約條款、公司策略、內部會議逐字稿等敏感內容,直接輸入外部 AI 工具。即使工具宣稱有安全機制,也應依公司資訊安全政策、個資保護與保密義務判斷。
行政院生成式 AI 參考指引雖然主要適用於行政機關,但其中提到的原則值得職場參考:使用生成式 AI 應重視安全性、隱私性、資料治理與問責,並掌握自主權與控制權。
比較安全的做法包括:先移除姓名、電話、Email、公司代號、客戶名稱等可識別資訊;只輸入必要片段;避免上傳完整內部文件;優先使用公司核准的 AI 工具;重要內容再由人工確認。
AI 可以成為第二腦,但不應變成資料外洩的破口。
能力四:用 AI 提高品質,而不是只追求速度
很多企業導入 AI 後,第一個期待是「更快」。但如果只追求速度,可能造成另一個問題:大家產出更多內容,但品質沒有變好,主管反而要花更多時間修改。
更好的做法,是把 AI 放在品質改善環節。
例如,請 AI 幫你檢查簡報邏輯是否跳躍;請 AI 模擬主管可能追問的問題;請 AI 把艱澀文字改成不同受眾看得懂的版本;請 AI 整理三種決策方案的利弊;請 AI 檢查客服回覆是否語氣過硬、是否承諾過度。
當 AI 不只是讓你「做快一點」,而是讓你「想多一層」,它才真正提高工作價值。
能力五:用 AI 補強跨部門溝通
AI 時代的職場人,越來越需要把複雜資訊轉成不同部門聽得懂的語言。
例如,工程團隊要向業務說明系統限制,行銷要向財務說明預算效益,人資要向主管說明招募瓶頸,客服要把客訴資料整理成產品團隊能行動的改善方向。
這些場景中,AI 可以協助你轉換語氣、整理重點、模擬對方可能在意的問題,也能幫你把專業內容改寫成更清楚的說法。
但最後仍要由人判斷:哪些說法符合事實?哪些地方需要保留空間?哪些承諾不能過度?成熟的 AI 協作,不是把人從溝通中拿掉,而是讓人更清楚、更有準備地溝通。
給主管:不要只問員工會不會用 AI
對主管來說,AI 導入不能只靠口號。如果公司一邊要求員工提高 AI 使用率,一邊沒有明確規範資料安全、產出標準與審核流程,反而可能造成混亂。
主管可以先從三件事開始。第一,定義哪些工作可以用 AI,哪些資料不能輸入。第二,建立產出檢查清單,例如來源、事實、語氣、法規、品牌一致性。第三,鼓勵員工分享有效的 AI 工作流程,而不是只比較誰用得多。
AI 不是單一工具採購案,而是工作方法改造。當組織能把用法、風險與責任說清楚,員工才有可能放心使用。
今天就能開始的練習
想培養 AI 協作力,不一定要從複雜任務開始。可以先選一個低風險工作練習,例如改寫 Email、整理公開資料、製作會議摘要模板、產出簡報大綱,或把一份長文件濃縮成主管可快速閱讀的重點。
使用 AI 時,記得三步驟:先拆任務、再產草稿、最後人工查核。
若內容涉及個資、公司機密、法令、薪資、財務或重要決策,務必回到可信來源與公司制度確認。
AI 可以幫你加速,但你的判斷力,才是最後的職場價值。
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巨匠電腦 豐原分校

巨匠電腦 豐原分校

2023/10/04

UI/UX設計中的認知偏誤:影響使用者決策的關鍵因素
在UI/UX設計領域,認知偏誤理論對於創造引人入勝的使用者體驗至關重要。這些認知偏差可以影響使用者的決策過程和行為,進而影響產品的成功。以下是幾種常見的認知知偏誤,以及它們如何在UI/UX設計中發揮作用:
1.來自眾效應(Bandwagon Effect):
從大眾效應來看,人們傾向於採取與大多數人相同行為的趨勢。在UI/UX設計中,透過突出顯示其他用戶的行為,例如“熱門選擇”或“流行產品”,可以鼓勵用戶採取類似的行為行動。
2.錨定效應(Anchoring Effect):
錨定效應指的是人們對於首次提出的資訊(錨點)所產生的影響。在價格設定或產品比較中,將一個明智的錨點引入可以影響使用者的決策。
3.誘餌效應(Decoy Effect):
誘餌效果是透過添加一個不划算的選項來使其他選項更強大。在產品定價中,添加一個誘餌選項可以引導用戶選擇更有吸引力的選項。
4.稀缺效應(Scarcity Effect):
稀缺限制效應使人們更傾向於追求看似稀缺或有限的東西。在UI/UX設計中,強調產品的稀缺性,如倒數或庫存,可以促使用戶更積極地採取行動。
5.互惠效應(Reciprocity Effect):
互惠效應指的是人們傾向於回報他人的好處或行為。透過提供有價值的內容、優惠券或獎勵,可以激發用戶的互惠反應,鼓勵他們更積極地與產品或服務互動。
在UI/UX設計中,設計師可以利用這些認知偏差來引導使用者的決策,但需要小心謹慎,確保使用者體驗仍然是正面的。理解和應用這些認知偏差將有助於提高使用者參與度和轉換率,從而創造出更成功的數位產品。如果您想了解更多關於用戶體驗和UI/UX設計的信息,請繼續瀏覽我們的部落格。
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