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蔡威廉

亞太區副總裁 業務 行銷

2021/12/21

疫情期間海外求職 你不能不知道的六件事 - (二)
(接續前文)
3. 疫情之下怎麼找工作?
很多人可能覺得疫情之下, 應該很難找工作, 實際不然, 現在其實對求職者相對有利, 有以下幾個原因,
a. 美國以及全世界都在流行的大離職潮 (Great Resignation/Big Quit)
b. 大陸的躺平文化
c. 前面提到的新職缺需求
因為這些原因, 至少在科技業都出現了很多的工作機會. 現在對求職者相對有利, 因為很多公司找不到合適的人, 而且到職時間變長了, 不管是因為隔離政策, 或是因為新員工的選擇變多, 所以考慮的時間變長了, 所以現在不論是要換更好的工作或是要談更好的薪水, 都是一個合適的時間點. 既然需求變大了, 那麼怎麼找工作呢? 現在有兩個趨勢, 一個是被動的等待獵頭上門, 一個是透過求職網站主動投履歷, 不論哪一個方法, 主動去寫一個與時俱進的求職信和履歷都非常關鍵.
4. 符合SEO的求職信和履歷
有一句話說, It is not what you know, it is who you know (有本事不如認對人, 意指人脈比能力重要), 但在大部份的求職情況裡, 求職網站仍扮演重要角色, 而面對大量的求職者和職缺, 不論是公司的HR人力資源, 或是獵頭公司, 都被大量的履歷和職位描述 (Job Description, JD) 淹沒了, 所以關鍵字很重要, 不論是求職信/履歷裡的關鍵字, 或是JD裡的關鍵字. 在這麼大量的數據裡, 如果能整理好自己能力的關鍵字, 就能更好的快速找到職缺和工作. 比如, 很多人會在履歷裡寫"負責公司成品移轉帳務處理及出貨訂單事宜", 但實際上更好的寫法是"訂單管理和財務會計管理", 因為細項的撰寫工作內容, 可能幾乎沒有機會被HR和獵頭找到, 但如果寫上工作職缺的關鍵字, 履歷跳出來的機會就會大很多. 針對外商或是國外工作的求職信和履歷的寫法, 未來會有其它專題做討論
(待續)
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黃家慶

顧問 講師 教練

2022/11/29

在 "自律" 之前 要先學到[智慧].
在 "自律" 之前
要先學到[智慧].
.
比如說
很多提問者,
免費得到了 善心熱心的志工老師 高貴的建議 忠告,
提問者
如果知道哪一種方案最適合自己,
做起來會最有效率,
相信他在過程中
會不自覺的 養成 自律 的習慣,
而朝 實現目標 前進.
如果提問者
嘗試了不適合或錯誤的方案,
或自己繼續做錯事...
而 繼續 失敗 痛苦 把資源用光.
他就不會有自律的動力和成就感...
如果
很多提問者
跟以前一樣
不補救以前懶惰
或沒有 善用時間 的錯誤,
又繼續好逸惡勞
甚至根本 "不行動"
那當然
連 用自律來刻意努力(用對方法)到成功 的機會都沒有了...
...
("成功"的人士,
不是只有做 讓大家看到的事情,
也不是只有讓大家知道的 人脈 和際遇...)
...
0 0 112 0

推薦給你

知識貓星球

喵星人

3小時前

產品經理(PM)學習數據分析的好處!強化決策依據、提早發現問題等,提升你的產品市場競爭力
當產品經理 (PM) 掌握了數據分析能力後,可以更全面、深入地應用數據來推動產品成功,數據分析技能讓 PM 不僅能回答「發生了什麼」,還能進一步探索「為什麼會發生」和「我們應該怎麼做」,大幅增強了在產品開發中的核心價值。以下是數據分析對 PM 的詳細好處說明:
1. 強化決策依據
- 客觀數據支撐決策:傳統的決策過程可能依賴經驗或直覺,但數據分析可以提供具體的數字和趨勢,幫助 PM 以更客觀的角度看待問題。例如,針對某功能是否受歡迎,分析其使用數據和留存率就能提供比用戶反饋更有力的證據。
- 快速響應市場變化:透過分析市場數據(如用戶需求變化、競爭對手行動),PM 可以在市場出現變動時更快調整產品策略,搶占先機。
2. 識別問題並發現機會
- 找出用戶痛點:PM 可以通過數據分析識別用戶的困難,例如在某些功能流程中,發現有較多用戶流失,可能意味著該功能體驗需要優化。
- 發現新功能需求:從用戶行為數據中挖掘未來的潛在需求,例如發現用戶在特定情況下會頻繁使用某些功能,可能是新功能的開發方向。
- 市場細分:數據分析能幫助 PM 更清晰地識別目標客群,並了解各類用戶群的不同需求。例如,透過行為分析找出不同用戶群對產品功能的偏好,有利於制定更具針對性的產品策略。
3. 追蹤產品成效
- KPI 和指標監控:PM 可以透過分析各種關鍵績效指標 (KPI) 來判斷產品是否達到目標,如用戶留存率、活躍度和轉化率等。這有助於 PM 對產品發展進行定期檢查,確保方向符合目標。
- 衡量改版效果:每次產品的改版或新功能上線後,PM 可以透過數據分析追蹤改變的影響,如通過 A/B 測試來確定改動是否帶來正面結果,並從數據中了解具體影響程度。
- 數據驅動迭代:透過數據得出的 insights,PM 可以不斷優化和迭代產品,提升用戶體驗。例如,針對某些低互動率的功能,PM 可以根據分析結果找到改進方法。
4. 增強與數據團隊的合作
- 更好地表達需求:當 PM 具備基礎數據分析技能後,可以更精確地描述所需的數據指標和報告形式,避免因溝通不清而浪費數據團隊的時間。
- 提升分析報告的理解力:PM 可以更輕鬆地理解數據團隊提供的分析結果,快速從數據中提取重點,將結果轉化為行動方案,而不是依賴數據專家進行翻譯。
- 減少依賴並增加自主性:具備基本的數據技能後,PM 可以自己完成簡單的數據查詢與分析,減少對數據團隊的依賴,加速產品迭代過程。
5. 提升市場競爭力
- 更全面的市場理解:數據分析不僅幫助 PM 解讀自家產品的表現,也能分析市場動向、競爭對手的策略等。例如,透過第三方數據平台(如 Similarweb 或 App Annie)獲得競品流量來源、用戶行為偏好等。
- 前瞻性預測:在掌握了用戶行為、需求變化的數據趨勢後,PM 可以做出更前瞻的產品策略規劃。例如,預測某種新興需求的增長,並搶先推出對應功能
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