AI 商業數據與工作應用實戰：分析、報表與決策支援【09/30】
104學習
統計相關
能有效分析數據、找出趨勢與問題根源，協助決策制定，提升工作效率和成果。熟悉資料收集、整理與解讀，能運用統計軟體進行分析，讓報告更具說服力。對於市場調查、產品開發、業績評估等領域尤其重要，有助於企業降低風險、掌握商機。在數據驅動的時代，具備這項能力能提升競爭力與職場價值。
提升你的實力，朝專業更進一步
精選課程
充實自己，讓能力持續成長
【確認開班｜最後衝刺領６折券】第三屆－數據分析師學習營｜8/16(日)開課－3週假日線上直播課｜104獨家
Google Analytics 企業行銷數據分析實戰
成為 AI 科學家｜資料分析師必備視覺化技能 Power BI
第三屆AI營隊－AI數據自動化工作流實戰營｜緯育TibaMe X 104人力銀行獨家
Power BI關鍵DAX函數應用與觀念解析-下集
Power BI關鍵DAX函數應用與觀念解析-上集
AI財務力：從數字到決策的智慧應用【9/3】
R語言/R-Studio入門─統計分析、資料探勘與機器學習的原理與實戰演練
專為HR設計的：Excel招募數據分析
精選證照
考取專業證照，讓能力被市場看見
大數據與統計應用能力認證
大數據資料庫目前全世界是趨勢的發展！生活上很多事情可以用大數據資料庫來活用解決許多問題，大數據應用不僅僅統計學的範疇更多數學層面來運算。
統計學是擁有一個簡單且容易使用的計算編輯介面，讓一般使用者可以用很簡單的統計計算方式，在瀏覽器上輕鬆地完成複雜的演算撰寫。整合運算思維的統計學應用以及認證考照。
TIPCI臺灣國際專業認證學會
商用數據應用師
「商用數據應用師」證照為企業在商用數據分析與管理應用過程所需要的人才。其扮演大數據分析、程式工具運用、商業流程理解與經營管理支援等角色。
中華企業資源規劃學會
SPSS統計分析與資料探勘
SPSS統計分析與資料探勘是一項專注於統計分析和資料挖掘的證照，旨在培養專業人士在各種領域中運用SPSS軟體進行數據分析和洞察。這項證照涵蓋了SPSS軟體的各個方面，包括資料輸入、清理、分析和視覺化。持有此證照的人能夠利用SPSS來進行複雜的統計分析，從而發現數據中的模式、趨勢和關聯性，並提出具有洞察力的解釋和建議。
TIPCI臺灣國際專業認證學會
網頁資料擷取與分析 R
R證照主要驗證持有者在統計分析與資料科學領域運用R語言的能力，涵蓋資料整理、視覺化、統計建模及報告撰寫等技能。此證照適合數據分析師、資料科學家及相關從業人員，有助提升專業競爭力與職場表現。透過考試評估考生對R語言語法及應用技巧的掌握，並強調實務操作能力，廣泛應用於金融、科技、醫療及行銷等產業，成為推動數據驅動決策的重要工具。
財團法人中華民國電腦技能基金會
SSE Statistical Knowledge Today國際認證
統計學是一門可以應用到各行各業的實用科學。不論是人文、教育、社會、商業、管理，工程或者醫藥等等領域，都經常需要使用到它作為決策的依據。若能夠熟練並掌握統計學的思維邏輯，必能在各行各業中有更突出的表現。Silicon Stone Education國際認證機構有鑑於此，特別推出此與生活應用相關的統計學測驗，透過淺顯易懂的方式讓你輕易掌握重點，並融會貫通有關的統計知識。
Silicon Stone Education (SSE)
網頁資料擷取與分析 Python
在數據分析領域及資料科學中，Python榮登最受學界、業界以及開源軟體界中最受歡迎的程式語言第一名。Python強項在於語句少而簡潔，高開發效率與高生產力，幫助開發者可以專注在解決問題上，用途廣泛，使用者來自各個領域。在物聯網興起的時代，大數據資料需要經由數據分析，進而找出資料能提供的資訊。Python具有豐富強大的程式庫，能高彈性運用Python的各項套件模組，進行數據資料演算，以幫助企業降低成本、挖掘出資料庫中的各類商機，做為後續的智慧應用資料依據。
財團法人中華民國電腦技能基金會
精選貼文，掌握第一手知識
「HR人資數據分析」從步驟、使用工具到10種分析面向一次懂
文：先行智庫
原文標題：什麼是HR人資數據分析？要分析什麼？從步驟、使用工具到10種數據分析面向，本文一次告訴你！
隨著數據分析技術的成熟，以及入門門檻逐漸降低，各行各業逐漸在思考如何應用數據分析，為工作帶來全新的價值，或者是提高決策品質，甚至是創造新商業機會。身為人資夥伴，我們也可以思考手上擁有的數據，例如：出缺勤數據、績效考核數據、調薪紀錄、職務異動紀錄、員工投入度、訓練課程滿意度調查、加班紀錄等，可以如何分析？該設立哪些管理指標？能用何種圖表呈現？怎麼打造員工數據戰情室？要做到什麼樣的程度才可以？使用什麼樣的工具比較合適？在今天這篇文章，我都會幫大家詳細解答。
目錄
HR人資數據分析簡介1.1 人力資源近年發展趨勢1.2 HR人資數據分析是什麼？1.3 為什麼要做HR人資數據分析？
如何做HR人資數據分析？2.1 HR人資數據能分析什麼？2.2 有哪些數據可以做HR人資數據分析？2.3 該使用何種工具比較好？Excel還是Power BI？2.4 做HR人資數據分析的6個步驟
HR人資數據分析關鍵議題3.1 招募數據分析3.2 訓練數據分析3.3 員額數據分析3.4 離職數據分析3.5 績效數據分析3.6 證照數據分析3.7 差勤數據分析3.8 薪酬數據分析3.9 人格數據分析3.10 接班人數據分析
落實人資數據分析4.1 Power BI人資戰情儀表版4.2 實踐人資數據分析可能遭遇的難題
1. HR人資數據分析簡介
1.1 人力資源近年發展趨勢
近期人力資源發展趨勢，可以概分為三個階段。
第一階段，人資主要處理勞檢、出缺勤統計、勞健保與團保、調薪與晉升公告等庶務型工作。第二階段，人資開始成為企業的策略合作夥伴，例如：規劃具備競爭力的薪資福利、根據業務發展方向擬定訓練架構、制定能鼓勵員工的績效考核辦法、優化整體招募流程以提升企業形象。第三階段，人資走向數據驅動，例如：量化個渠道的招募招募成本、量化每個部門的缺口狀況與人力結構、從課後滿意度評分問卷找出辦課重點、善用人格測評分析結果將人才擺在適當位置。
這三個階段並不是互相取代 ，而是同時並進的。換句話說，HR不僅僅要具備運營能力，在大數據時代，也必須要有數據驅動決策的技能。人力資源在過往會被認為是以人為本的行政相關工作，但在科技進步的趨勢下，也開始要涉及數字化管理。
手把手帶你掌握E化 x 數據 x AI【數位人資管理師】 >>
1.2 HR人資數據分析是什麼？
HR人資數據分析，就是運用數位工具，將與人力資源相關的數據進行分析，從中獲取洞察的過程。在這段過程，不論你是使用何種工具，如：Excel、Power BI、Tableau等都是可以的。當然也不限最終的呈現形式，如：PPT、Word、Excel、儀表板。只要HR的工作中有涉及到數字，這段過程廣義來說，就能算是HR人資數據分析了。
其實這並不是一件非常遙遠或很困難的事情，因為HR平常在做的報表或報告，基本上都會做到與數字相關的統計和分析，例如：培訓的滿意度、加班時數、敬業度調查、招募人數統計、職務異動統計等。只是在於這些統計和分析的結果，是否對於決策有正向助益。
1.3 為什麼要做HR人資數據分析？
做HR人資數據分析，最主要的目的是「做出更好的決策」，讓下決策不再憑經驗或憑感覺。例如：要去哪裡找到合適的人才？招募預算應該要如何更有效配置？招募團隊與招募工作應如何調整？我們可以透過分析「履歷收件的有效性」，做為決策的參考依據。
透過HR人資數據分析，能讓我們知道要前往的方向，與評估所需投入的資源與時間，避免將本就有限的資源，投入到代價高且多餘的項目，讓我們將精力更集中在能提升效率的工作。還能夠提高論點的說服力，也能更有底氣的協調跨部門支援。更重要的是，我們可以用數字，來衡量HR的績效表現，讓老闆可以更清楚的知道HR貢獻的價值。
2. 如何做HR人資數據分析？
2.1 HR人資數據能分析什麼？
我們可以從人資工作的流程，選、用、育、晉、留，這幾個面向先思考想解決的問題有哪些？想要知道的訊息有什麼？接著再進一步思考，要解決這些問題，需要分析哪些數據？或者是用什麼樣的數據做佐證。
例如：在招募的部份，我們就會想知道哪個招募管道效益最好？招聘預算該如何配置？在訓練的部份，老闆就會想知道辦訓練課程是否值得？如果值得，又該辦哪些的訓練對於實現業務增長是有正向助益？
2.2 有哪些數據可以做HR人資數據分析？
我們可以將數據先分成2大類，一類是HR相關的數據，另一類是非HR相關的數據。
HRIS系統、PMS系統、LMS系統、招募管理系統、證照管理系統等能倒出來的數據，都屬於HR相關的數據，例如：員工基本資料、加班時數統計、面試邀約紀錄、薪資實發清冊、獎金名冊、職務異動、晉升紀錄、敬業度調查、教育訓練滿意度調查、證照到期統計、績效分數明細表等。非HR相關的數據，像是財務數據、進出貨數據、庫存數據、不良品統計數據等。我們可以將HR數據與非HR數據做結合，這樣就能更清楚後端人力資源與前端工作的關聯性。
2.3 該使用何種工具比較好？Excel還是Power BI？
不論用什麼樣的工具，都可以用來做數據分析，沒有哪一種最好，只有哪一種最適合你，這兩種工具的使用情境是不太一樣的。如果你只是要做出一兩張圖表，而且還要將圖表貼到簡報上，Excel會比Power BI來的更容易操作。但如果你製圖的頻率很高，需要一次展示多張圖表，希望將多樣的人力資源數據都整合在一起，那Power BI會是比較適合的。簡言之，如果只是單點式的做分析，Excel就足以，如果需要做全面的整合，Power BI會是更好的選擇。
2.4 做HR人資數據分析的6個步驟
做人資數據分析有6個步驟，千萬別一下子掉入工具的選擇，我們必須依照這幾個步驟，一步一步踏穩，才能讓數據發揮它的價值。這6個步驟分別是：問題思考、資料彙整、資料清理、資料視覺化、數據洞察探索、展示報告與共享。
3. HR人資數據分析關鍵議題
你可以設計一套完整的、有系統的HR人資數據分析框架。你也可以針對招募、訓練、員額、離職、績效、證照、差勤、薪酬、人格、接班人等議題，單獨做數據分析。接下來我會針對常見的這幾個議題，做詳細介紹。
3.1 招募數據分析
大招募時代來臨，許多企業都面臨缺工與招募不到人才的問題。在招募工作中，你可以分析：要去哪裡找人？怎麼縮短人才招募時間？如何用最少成本，招募到最好的人？
要回答上述問題，我們可以從許多招募指標和數據中，找到合適的線索。還可以將這些指標建立成招募戰情儀表板，把所有的指標圖表攤在同一張儀表板上，用更宏觀的視野來看公司的招募狀況。透過客觀的數據分析，將能夠給我們足夠的決策參考情報。但如果你要做招募數據分析，就需要有招募相關的數據才行，例如：開缺報表、面試紀錄表、Offer Delivery的紀錄表。
有了情報之後，我們也可以從每一個招募工作環節，仔細檢視還能如何改善，藉由優化招募流程，解決招募工作面臨的問題，或者是採取一些創新的作法。
3.2 訓練數據分析
科技進步速度飛快，加上近期景氣低迷的因素，許多企業都意識到投資員工教育訓練的重要性。在教育訓練工作中，你可以分析：要辦什麼樣的訓練才能夠對應到公司業務發展所需？要花多少錢在教育訓練才合理？舉辦的教育訓練有沒有效？
教育訓練是一個相對比較難用數據衡量的議題，通常都只會想到分析課後回饋問卷。但如果心有餘力，也可以去蒐集前端部門有的數據，例如業務部門就有業績數據、生產線就會有不良品或停機相關的數據。接著就能夠將後端的HR數據，與前端的數據串聯做分析，以了解訓練課程的投資，對於工作成效是否有直接的助益。
3.3 員額數據分析
隨著組織不斷擴大，如何用有限的人力配置，發揮最大的價值，是做員額數據分析最重要的目的。在員額headcount的部份，你可以分析：公司員工人數和營業收入是否成正比？人力的組成結構是否健康？面對組織未來的策略發展，公司的人力配置要做哪些調整？預算數與實際員額數是否有明顯的差距？
3.4 離職數據分析
員工離職，我們除了做離職面談，其實還可以做數據分析。你可以分析：關鍵人才人才離職率、員工離職的原因統計、員工離職所產生的成本、造成員工離職的主要因素。而這些分析結果，你也可以用一些比較特殊的圖表，更精準傳遞你想訴說的訊息。
3.5 績效數據分析
人資部每年都會收到各部門主管針對部門員工做績效考核分數的數據，如果這些數據只是用來記錄就有點可惜了，我們可以將這些數字更進一步做分析，用來激發員工潛能、找出潛力人才。你可以分析：每位員工歷年來的績效趨勢、連續若干年績效表顯都很亮眼的員工、與員工績效有正相關的因素是什麼、績效與調薪之間的關係。
3.6 證照數據分析
各行業因為法規或業務發展的關係，需要考取證照。如金融業就會有壽險、證券、期貨等證照；科技製造業就會有化學品、堆高機、急救人員、工安、衛生管理等。資訊業可能就會有各原廠的認證考試。在證照的部份，你可以分析：即將到期的證照張數、證照張數的服務能量是否能滿足業務需求、每人已過期或到期的證照張數。
3.7 差勤數據分析
同仁的請假與加班狀況，會影響到員工的身心健康與工作成效。請假與加班的數據，一般都是用來通知當事人，或者是當事人的主管。但除了通知用途外，這些數據你還可以用來分析：各部門平均加班時數、哪些部門或哪些員工有異常加班的狀況、加班費的支出是否可以再降低、有哪些員工年底到了但特休使用率還未達80%。
3.8 薪酬數據分析
近期科技業大裁員的消息，讓我們意識到人事費用，對於企業而言是一筆不小的開支，需要審慎的發放與運用。該如何提高人事成本的韌性？在景氣大好時能大舉徵才？在景氣不好時又能夠有效控管人事成本？做薪酬數據分析，是首要任務。在薪酬這塊，你可以分析：公司與同業的薪資水準、人均營收與人均成本、薪資結構的合理性、薪資級距、是否逐年調薪、薪資發放的公平性。
3.9 人格數據分析
如果企業有做人格測評，通常每人都會收到一份數字化報告。但如果分開單獨看一個人的測評結果，不容易了解團隊整體的樣貌，因此我們可以將每一位員工在測評中的數據彙整後，做交叉比對，藉此分析：主管與非主管的人格特質差異、離職與在職員工的人格特質差異、各部門的人格特質是否符合業務需求。從中可以了解什麼樣的人適合擔任主管？什麼樣的人離職風險更高？團隊的組成是否有需要再調整？
3.10 接班人數據分析
許多企業在現在都面臨的接班問題，但挑選接班人除了依照主觀判斷，還要拿出客觀數據，才能夠讓接班人的挑選更具有說服力。最常見的一種方式就是人才九宮格，可以藉由績效分數和潛力分數進行判斷，找出超級明星或潛力明星。（參考文章：如何運用Power BI找出企業接班人？）當然你也可以分析每一位接班人：過往執行的重大專案數、近年績效表現、年資與年齡。
4. 落實人資數據分析
4.1 Power BI人資戰情儀表板
在做HR人資數據分析時，你可能會針對許多的管理指標，繪製出視覺化的圖表。就算準備的再周全，一樣有很高的機率，會被問到你準備資料以外的問題。而且從你取得數據，經過加工，再送到報表閱讀者手中，就已經不是即時的資料了。再加上不同的閱讀者，看報表的角度也都不盡相同，如果要針對每一個閱讀者的習慣與喜好，個別製作報表，是相當耗時耗力的工作。為了讓HR數據分析能更全面涵蓋老闆會問的問題、為了讓數據能更即時的傳到老闆手中、為了讓數據能用自助式的方式讓報表閱讀者自行篩選調整格式，我們可以透過Power BI做HR人資數據分析。請參考以下範範本：
4.2 實踐人資數據分析可能遭遇的難題
要落實人資數據分析，並不是短時間就能完成的事情，可能還會遇到許多挑戰等待你克服。最可能遇到的就是數據蒐集難題，像是缺乏重要的數據，該如何布局蒐集數據的管線與流程。也可能會遇到溝通的挑戰，像是如何讓用人單位意識到，人力資源的數據報告有利於業務增長。還可能會遇到資料整合難題，例如資料散落在各方，缺乏整合管道，如何有效率的彙整。這些問題都不是短期內就能輕鬆被解決的，但唯有這些難題被克服以後，才能夠落實人資數據分析。
了解更多Power Bi 相關的學習資源 >>
學更多【Power BI】，馬上報名 >>
Power BI 資料視覺化
Power BI HR管理分析師【招募數據視覺化】
Power BI 資料清理與建模
Power BI DAX函數運用
人資必備數據Know-how都在這裡> >
用Power BI 做視覺化數據分析，企業導入時會遇到六大階段
HR數位轉型怎麼做？以數據分析為驅動
從這15個數據指標，開始建立你的招募漏斗
你的招募數據報告，老闆看不懂？ 因為你沒有「資料視覺化」
HR這樣做數據分析報告，老闆才想聽！
五大核心產品管理知識，幫助你成功轉型！(下) 數據分析、商業策略模式等要知道
當你想成為產品經理時，深入掌握產品管理的核心知識至關重要，上次介紹了五個，這篇將介紹其他五個關鍵知識， 數據分析與指標設置、商業策略與商業模式、跨部門協作與溝通、技術基礎知識、產品路線圖規劃，這些可以幫助你更全面地理解並應用這些概念：
6. 數據分析與指標設置（Data Analysis & Metrics）
數據分析是產品管理中做出數據驅動決策的基礎。這包括：
𖡡 數據收集：工具：使用Google Analytics、Mixpanel、Hotjar等工具收集用戶行為數據。
𖡡 數據分析：
- 方法：應用描述性分析、診斷性分析、預測性分析來理解數據背後的趨勢和模式。
- 技能：掌握SQL、Python等數據分析語言，提升數據處理和分析能力。
𖡡 指標設置：
- 關鍵績效指標（KPIs）：如活躍用戶數（DAU/MAU）、轉化率、留存率、客戶終身價值（CLV）等。
- 目標設定：根據業務目標設置具體的指標目標，並持續監測和優化。
𖡡 數據可視化：工具：使用Tableau、Power BI等工具將數據轉化為易於理解的視覺化報告，幫助團隊快速做出決策。
【實踐建議】
- 學習資源：參加數據分析課程（如Coursera、Udacity的數據分析專業課程），提升數據處理和分析能力。
- 實踐：在現有專案中應用數據分析方法，從數據中提取洞察，支持產品決策。
7. 商業策略與商業模式（Business Strategy & Business Models）
理解商業策略和商業模式是確保產品能在市場中取得成功的關鍵。這包括：
𖡡 商業策略：
- 類型：成本領導（Cost Leadership）、差異化（Differentiation）、專注（Focus）等。
- 制定：根據市場環境和競爭態勢，制定適合的商業策略以提升產品競爭力。
𖡡 商業模式：
- 框架：如商業模式畫布（Business Model Canvas），涵蓋價值主張、客戶細分、渠道、收入來源等九大要素。
- 創新：探索和設計創新的商業模式，以滿足市場需求和提升收入。
𖡡 財務分析：
- 基礎：理解基本的財務指標，如收入、成本、利潤、現金流等。
- 預測：進行財務預測和分析，確保產品的商業可行性和財務健康。
【實踐建議】
- 工具：使用商業模式畫布（Business Model Canvas）來規劃和分析商業模式。
- 方法論：學習戰略管理理論（如SWOT分析、PEST分析、波特五力分析），提升商業策略制定能力。
8. 跨部門協作與溝通（Cross-functional Collaboration & Communication）
產品經理需要與不同部門和團隊緊密合作，確保產品開發和推廣的順利進行。這包括：
𖡡 跨部門協作：
- 研發團隊：協調技術開發，確保產品功能和技術實現符合需求。
- 設計團隊：合作進行用戶體驗設計，確保產品界面和交互符合用戶需求。
- 市場團隊：制定和執行市場推廣策略，提升產品知名度和市場佔有率。
- 銷售團隊：支持銷售活動，提供產品培訓和銷售資料，幫助銷售團隊達成目標。
𖡡 溝通技巧：
- 清晰表達：能夠清晰地傳達產品願景、需求和優先級，確保所有相關方對產品方向有一致的理解。
- 傾聽與反饋：積極傾聽各部門的意見和反饋，及時調整產品策略和計劃。
- 衝突管理：有效處理跨部門合作中的衝突和分歧，促進團隊協作。
𖡡 工具：
- 使用協作工具（如Slack、Microsoft Teams）來促進即時溝通。
- 使用項目管理工具（如Jira、Trello）來協調和追蹤跨部門項目進展。
【實踐建議】
- 培養情商：提升情商（EQ），增強與不同背景和職能團隊合作的能力。
- 定期會議：舉辦定期的跨部門會議，保持信息透明和協作順暢。
9. 技術基礎知識（Technical Knowledge）
產品經理不需要成為技術專家，但具備基本的技術知識有助於更有效地與技術團隊合作。這包括：
𖡡 理解技術架構：
- 基本概念：了解前端、後端、數據庫、API等技術基本概念。
- 技術棧：熟悉公司產品所使用的技術棧，理解其優勢和限制。
𖡡 開發流程：
- 版本控制：了解Git等版本控制系統的基本操作。
- 持續集成/持續部署（CI/CD）：理解CI/CD的基本原則和流程，提升與開發團隊的協作效率。
𖡡 技術溝通：
- 術語理解：掌握基本的技術術語，能夠有效地與開發人員交流需求和問題。
- 問題解決：能夠理解技術限制和挑戰，協助制定可行的產品解決方案。
【實踐建議】
- 自學資源：利用在線資源（如Codecademy、Coursera的技術基礎課程）學習基本的編程和技術知識。
- 實踐經驗：參與技術項目或與開發團隊合作，獲取實際的技術經驗。
10. 產品路線圖規劃（Product Roadmapping）
產品路線圖是產品未來發展的戰略藍圖，幫助團隊和相關方了解產品的發展方向和計劃。這包括：
𖡡 路線圖構建：
- 短期與長期目標：平衡短期的功能需求和長期的戰略目標，確保產品發展的可持續性。
- 優先級設定：根據需求的重要性和資源限制，合理安排功能和改進的優先級。
𖡡 路線圖類型：
- 目標導向路線圖（Goal-oriented roadmap）：圍繞具體的業務目標和成果來構建。
- 功能導向路線圖（Feature-oriented roadmap）：以具體的功能和特性為核心進行規劃。
𖡡 溝通與分享：
- 內部共享：與團隊和相關部門分享路線圖，確保所有人對產品發展方向有一致的理解。
- 外部溝通：根據需要向投資人、客戶等外部相關方展示產品路線圖，提升透明度和信任度。
𖡡 路線圖管理：
- 靈活調整：根據市場變化和用戶反饋，定期更新和調整產品路線圖。
- 工具使用：利用產品路線圖工具（如Aha!、ProductPlan、Roadmunk）來設計和管理路線圖。
【實踐建議】
- 定期回顧：定期回顧和更新產品路線圖，根據實際情況調整計劃。
- 協作制定：與跨部門團隊共同制定路線圖，確保各方需求和資源的平衡。
- 視覺化呈現：使用視覺化工具將路線圖呈現得清晰易懂，方便各方理解和跟進。
【總結】
每個領域都有其獨特的重要性，綜合運用這些知識能夠提升你的產品管理能力，幫助你在職業生涯中取得更大的成功。以下是一些進一步的建議：
- 持續學習：產品管理是一個不斷演變的領域，保持學習的熱情，持續更新知識。
- 實踐應用：將學到的知識應用到實際工作中，通過實踐不斷提升技能。
- 尋求反饋：積極尋求同事和上司的反饋，了解自己的不足並加以改進。
- 建立網絡：參加產品管理社群、研討會和活動，與其他產品經理交流經驗和心得。
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
運用「社會計量」實踐正向領導力，帶領團隊達成卓越績效！
文／ 八方整合社企 鄧慧文顧問
原文標題：當社會計量與正向領導力相遇
學者專家探索領導方式多年，領導非僅情感，需要解碼工具，而社會計量則是之一。社會計量由J. L. Moreno於1930年發展，科學測量人際關係，解決衝突、凝聚團隊、提升績效。常用技術如社會原子圖、光譜圖、相似圈等，引導團隊邁向正向領導目標。
追求績效是主管最重要的工作之一。多年來學者專家、企業組織嘗試以領導理論與科學驗證找到適合的領導方式，來促使團隊組織達成效能。領導不是感覺的產物，因為存有過去經驗的偏差（bias），領導像是抽象的密碼，必須透過工具解碼，而社會計量就是正向領導力的解碼工具。
何謂社會計量？
社會計量(Sociometry)是奧地利精神科醫師J. L. Moreno在1930年間發展出來的理論及技術，用以探索人際關係、人際選擇過程、與人際連結的社會測量科學，他在1946年說，社會計量是社會關係及人際關係量測的總稱。
社會計量可量測群體間所有的人際網絡與連結，也可以聚焦研究個人的網絡連結、團隊整體的人際網絡、或是不同團隊之間的網絡互動等。因此運用社會計量可以瞭解團隊中的個人、相互連結及團隊整體動力。社會計量技術已被證實在團隊中解決衝突、凝聚團隊、促進團隊績效的有效工具之一。
常用的社會計量技術
運用社會計量技術可評估團隊現況，並根據設定的介入目標，選擇適合的社會計量技術介入團隊、優化團隊動力、增進團隊工作效益，帶領團隊朝向正向領導力的目標前進。常用的社會計量技術：
(1) 社會原子圖
(2) 光譜圖
(3) 相似圈
(4) 優勢圈
(5) 區域型社會計量
(6) 地板評量
(7) 搭肩式社會計量
(8) 目標導向社會計量
以相似圈 (Circle of Similarities)為例：
相似圈又稱步入式社會計量(Step-in Sociometry)，幫助團體成員以行動方式表達選擇，確認、並經驗自己與其他成員產生連結、漸次融入團體的感覺。相似圈幫助團體成員意識到彼此間的相似性，使隱藏的連結變得顯而易見，從而提高團體整體聯繫與凝聚力。
例如主題：多元融合
1. 向前跨入一步，問大家 ”有沒有誰和我一樣是社會新鮮人? 也請你們往前站一步”
2. 向前跨入一步，問大家 ”有沒有誰和我一樣進公司前就是公司產品的鐵粉? 也請你們往前站一步”
帶領者的引導：
階段一：根據介入目標提出明確的問題
階段二：引導成員以行動表達選擇、進行分享、邀請有相似經驗/觀點者步入…
階段三：邀請成員分享選擇(what)及原因(why)
階段四：帶領者視團體動力狀況，邀請未往前步入的成員分享其不同經驗或觀點等，創造不同觀點成員間的正向連結。
台灣科技島，國家重點發展產業在高科技與生技醫療產業，主力在培育大量理工STEM人才的養成，較注重數學，事實，數據，科學與邏輯，相對於領導、管理、情緒調適、人際連結能力與互動技巧較少著墨，關鍵的領導力與軟實力是企業組織急需強化的重點。
當社會計量與正向領導力相遇：正向領導力實踐於企業組織，從內到外三大結構聚焦主管覺察自身Intra狀態，善用個人與團隊優勢觀點，盤點目前Inter與團隊關係狀態，並以社會計量技術方法與團隊產生正向連結關係，成為A TEAM適時獎勵、激勵士氣達成團隊績效。
參考資料：
八方整合正向領導力-職場社會計量專案團隊
正向領導力–職場社會計量師2023專訓班講義
了解鄧慧文老師的相關課程及內訓>>
提升員工帶動企業的成長！最划算的教育訓練方案首選>>
企業內訓、公開班及線上課程需求，104人資市集最超值 >>
訂閱市集電子報與你分享專家文章及最新活動訊息>>
成為人資市集Line好友獲得最新課程優惠及免費講座資訊>>
員工滿意度自己調查？小心掉進數據陷阱！
文/104人資學院
許多人資想透過員工滿意度調查，掌握組織健康與留才風險，但自行調查常遇到信效度不足、填答率低、數據難分析等難題，結果往往流於形式。本文深入探討HR在內部自辦調查的常見困境，並比較104員工體驗調查的專業優勢，包括專家題庫、智能化流程、產業常模比對、視覺化報告與改善建議。透過科學化、數據化的工具，企業不僅能真正聽見員工心聲，更能有效轉化為行動方案，提升敬業度、強化雇主品牌，進而推動企業營運績效成長。
本文導覽
為何內部自行調查員工滿意度如此困難？
信效度不足：問卷設計的隱藏風險
填答率低落：匿名性與員工疑慮
分析困境：缺乏外部常模與基準比較
從數據到行動：HR推動改善的斷層
104員工體驗調查的五大優勢
成效驗證：如何降低離職風險、提升績效
自行調查 vs. 104調查：比較一目了然
讓員工調查成為企業成長引擎
在少子化與人才競爭加劇的環境下，員工是否滿意工作、是否願意長期投入，已成為企業能否穩定成長的關鍵指標。許多企業人資部門都嘗試以員工滿意度調查作為診斷工具，期望從中洞察組織氛圍與改善方向。然而，當企業選擇自行執行調查時，往往發現過程比想像中複雜，從問卷設計、資料蒐集到結果分析，每一步都潛藏挑戰。
為何內部自行調查員工滿意度如此困難？
許多人資深知，員工滿意度調查是一項重要的管理工具，能協助企業了解員工心聲，並進一步改善組織氛圍。然而，當HR嘗試自行設計與執行調查時，卻往往在過程中遇到難以克服的挑戰：問卷題目不夠專業，HR需要收集很多文獻或資料，才知道調查向度是否夠廣、夠深。倘若沒有受過專業訓練，題目可能設計得模擬兩可，問不出真實狀況。或是一個題目兩個問法，讓員工不知如何回答。題目設計若不夠精準，很可能導致員工誤解或回答偏差，進而影響調查的有效性。
信效度不足：問卷設計的隱藏風險
自行設計問卷的最大問題之一是缺乏科學驗證。好的調查題目必須經過信度與效度的檢驗才能信賴。信度指的是同一構面下各題目是否反映相同的意涵，這需要專家判斷與足夠樣本，才能判定是否達標。
效度則關乎題目是否真正測到我們想要的概念，特別是與組織目標相關的關聯效度：專業調查會以組織承諾、留任率等作為效標，檢視題目與這些重要結果是否有實質關聯。沒有高信效度支撐的題庫，所得數據難以真實反映員工心聲，最終只會讓調查淪為形式，無法提供可執行的管理洞見與決策依據。
填答率低落：匿名性與員工疑慮
若HR直接以公司名義發放問卷，員工往往擔心填答內容會影響升遷或考核，導致不敢誠實作答。即便表面上回收率不低，內容也可能因顧慮而失真。缺乏第三方匿名保障，數據很難反映組織的真實狀況。
分析困境：缺乏外部常模與基準比較
許多HR坦言，從設計問卷、管理回收到自行分析，內部調查既耗時又費力，且缺乏可比的行業常模，使結果通常停留在「部門A高於部門B」這類內部差異，無法回答「我們在產業中的相對表現如何」。
在當前缺工的時代，與外部比較變得更為關鍵：例如薪資項目通常是員工滿意度中得分最低，但若沒有業界基準，唯一的解法往往只會是全面調薪；若能與同業比對，便可能發現實際差距並不大，進而避免不必要的成本支出。缺乏外部參照的調查結果容易流於表面，難以取得主管認同，也無法為高層提供具體的決策依據或可執行的改善方案。
從數據到行動：HR推動改善的斷層
另一個常見挑戰是「數據無法轉化為行動」。調查雖指出需改善的面向，但倘若負責設計調查者的人資經歷較不深厚或不夠全面，提出的方案往往片面或停留於短期修正，無法兼顧系統性與長期效益。建議與具備多年業界實務經驗的資深專家合作，協助從數據擬定可執行的改善計畫、優先順序與衡量指標，並規劃後續追蹤，才能讓調查從一份靜態報告轉為驅動組織改善的實際動力。
104員工體驗調查的五大優勢
專業題庫與高信效度由專家設計題庫，涵蓋九大構面與八大情境題組，題目經過信效度驗證，能確保數據真實反映員工想法，避免誤差與片面性。
自動化流程，降低HR負擔提供一鍵建置問卷、智能發送與填答提醒，HR 不需再花大量時間管理流程，大幅提升作業效率。
第三方匿名調查，提升真實回饋由第三方平台執行，確保調查全程匿名，讓員工放心填答，取得最真實的意見。依104執行員工滿意度顧問專案的經驗顯示，回答率通常可提高至80%。
產業與職務常模，掌握競爭定位平台擁有上千家企業、產業X職務常模779種的大數據比對資料，HR可快速比較內外部落差，找出競爭優勢與改善弱點。
視覺化報告與改善方案落地自動生成圖表化報告，提供PR值定位與關鍵改善建議，企業可依據結果進一步優化各項人資策略，幫助企業將數據轉化為行動。
成效驗證：如何降低離職風險、提升營運績效
實際導入後，許多企業明顯降低員工流失率，並在組織氛圍與敬業度上獲得提升。有研究顯示，敬業度高的企業，業績成長率與獲利率均明顯優於同業，這證明員工調查若能轉化為行動，確實能帶來長遠效益。
自行調查 vs. 104調查：比較一目了然
項目企業自行調查104員工體驗調查題庫品質自行設計，信效度未驗證專家設計，信效度經科學驗證平台功能一般問卷平台，無法即時催測，產出專業報告一鍵建置、智能發送、自動提醒、專業報告匿名性員工疑慮高，回覆失真第三方匿名，提升填答率與真實度分析深度僅能內部比較，缺乏業界資訊比對產業與職務常模，掌握相對競爭力行動落地受限於HR的專業是否資深，影響策略成效提供改善建議與資源連結，支持策略落實表：自行調查員工滿意度與104員工體驗調查的比較
讓員工體驗調查成為企業成長引擎
員工體驗調查若只停留在「做過」的層次，對企業幫助有限。透過104員工體驗調查系統及人資顧問團隊的專案解方，HR不僅能快速取得可靠數據，更能掌握外部比較基準，並將結果轉化為具體行動。這不僅可提升員工敬業度，也能強化雇主品牌與企業競爭力。對企業而言，調查不再只是例行性作業，而是推動營運績效成長與永續發展的重要引擎。
聯繫104人資學院，預約諮詢更多解方！
打造企業永續的「內部氣候預警系統」>> 104員工體驗調查
經濟環境變動，有效留才的薪酬結構如何因應>> 人資顧問諮詢
用大數據找出能力缺口，人才培訓更精準>> 104職能發展系列課程
數位行銷是什麼？想進入數位行銷的領域，應該要怎麼開始？
數位行銷是什麼？
數位行銷是一種利用數位技術和網路平台進行行銷的方式，在網路上接觸更多目標受眾，從而推動品牌知名度、銷售與達成目標。相比傳統行銷，數位行銷更注重精準性和即時性，並且能更靈活地追蹤和分析效果。
有別於傳統的行銷操作，數位行銷是會在日常工作中，善用現代化的MarTech工具去執行行銷推廣、數據分析、素材製作、網站管理等項目。數位行銷的工作者，則會聚焦並持續學習、接觸新的數位工具，導入並應用在日常的工作中，在幫助公司成長的同時，也幫助自己成長。
傳統的行銷企劃，往往是負責年度的預算規劃、活動檔期規劃、實體宣傳、電視、廣播與報紙等傳統媒體廣告採購，會應用許多常見的行銷理論與方法，如SWOT分析、行銷4P等觀念。
現代的數位行銷，除了懂得傳統的行銷企劃的觀念與工作項目外，更會進一步去接觸、使用各種現代化的媒體平台，如搜尋引擎、社群平台、影音媒體平台、APP等，學習如何在多個管道中經營自然流量與付費流量，並結合現代化的行銷數據分析工具，快速且及時地去調整、優化行銷策略與行銷佈局。
為什麼企業需要數位行銷？
在這個數位化的時代，消費者的生活習慣已經大有不同，經常性地沈浸在網路世界之中，若是只透過傳統的行銷管道，如電視、廣播、報紙等，所能接觸到的客群難以有所突破，因此透過網路，無論是搜尋引擎、社群影音平台、手機應用程式去接觸到廣大的客群，都是一個現代企業都必須去進行佈局的。
此外，傳統媒體通常很難進行比較細節的數據分析，只能透過收視率、報紙銷量等資訊去推估行銷成效。然而，數位行銷則是可以在網站、應用程式進行數據的搜集，能明確地追蹤到流量與銷量等數據，並藉由這些即時且高準確性的數據，去洞察問題與方向，以最快的速度找出可以改善的面向，產出決策，進而推動公司的績效成長。
數位網路的發展，也讓企業得以突破地域的限制，透過數位行銷，將品牌、產品行銷曝光至全世界，打破距離的限制，接觸到更多目標受眾，增強企業成長的動能。
不過值得留意的是，也因為網路的快速發展，負面的形象傳播也是極為迅速，所以企業的公關形象、品牌行銷的佈局，也必須將網路的口碑也納入規劃之中，要及時察覺不好的風向或是可能的危機，提早做好因應與準備。
也正是因為數位行銷是透過新興的科技去宣傳品牌或產品服務，因此在企業中執行數位行銷的人，是必須對新科技抱持好奇、學習心態，有時甚至需要拋開傳統的行銷觀念。於是也產生了大量職缺需求，常常是新設立的單位或是新的職缺去招聘有這方面專業的人員。
數位行銷的工作者需要的技能
數位行銷人會在日常工作中，應用各種現代化的工具，去提升工作效率與成效。以下是一些情境的舉例說明：
數據搜集：傳統的行銷會倚賴收視率、報紙銷量、傳單發放量、問卷搜集等方式去推估行銷成效，但準確度難以掌握。現代的數位行銷則會透過Google Tag Manager、SDK等工具去部署程式碼，讓數據追蹤可以常態、自動化地進行。
數據彙整分析、圖表製作：傳統的行銷在執行數據分析時，常使用Excel手動去彙整數據、產生圖表，數位行銷人則懂得結合Google Analyics4與Looker Studio等MarTech工具去分析數據、自動化產生視覺化的圖表。
行銷推廣：過去的行銷會著重於電視、廣播、報紙等媒體的採購，結合一些實體活動去推廣品牌、產品。現代的數位行銷則偏重於在網路上獲客，同時經營自然流量與付費流量，如搜尋引擎優化(SEO)、社群經營、廣告投放的操作，於是進一步會去學習基本的網頁架構、語法的概念，熟悉各個廣告後台的操作，如Google ads、Facebook ads、LineLap等，並結合數據分析工具去優化行銷的操作與策略。
社群經營：數位行銷人會在各個聚集大量人群的社交平台中，為品牌經營官方帳號，例如Facebook、Instagram、Line、Threads等，熟悉每個平台的後台操作，並結合數據去判斷各個平台合適的貼文內容、形式，找出能觸及最多使用者的方式，並隨著時間與數據去學習、調整貼文的內容、時間點與受眾溝通方式等。
圖片、影音製作： 傳統的行銷在製作圖片、影音素材時，網網會使用Adobe的工具去製圖、製作影片，或是尋求美術設計師、剪輯師的協助。現代的數位行銷人則懂得善用Canva或是AI工具去快速產生圖片、影片素材，
總結來說，數位行銷的工作者會多方去接觸、學習並應用各類MarTech工具，但並非上述的每個方向都會去認識，但至少會在自己專精、熟悉的管道中，運用數位工具去提升工作效率與成效，甚至能把預算更精準地使用在對的地方。對於需要數位轉型、或是新創的企業來說，非常需要這類的人才，讓整體行銷走向，長期而言是往對的方向進行。
數位行銷工作者所需具備的特質
現代科技是持續進化的，會不斷有各種工具推陳出新，因此數位行銷的工作者會需要對新的工具、應用、事物抱持好奇心與學習心態，不去害怕接觸新的工具，甚至能在接觸新工具時，能思考這個工具在工作場景、行銷場景可以做什麼樣的應用。所以不只是『學習』，更需要有把工具『導入』與『應用』的積極度與思維，同時也需要是一個『勇於嘗試』的人，對這類工作者來說，害怕的不是犯錯，而是無法從錯誤中學習。
我要怎麼開始接觸數位行銷？
前面提到了許多數位行銷工具與應用場景，但其實不用過於害怕，對於一個剛開始接觸數位行銷的求職者而言，不一定急於馬上將所有工具都能熟悉與使用，可以先聚焦在其中一個方向的技能。
現在市面上對於各類Martech工具，已有許多『課程』可以去報名學習，除此之外，更重要的是需要一個『環境』。因此，首先在求職時，可以在104網站上以『數位行銷』、『SEO』、『廣告投放』、『社群行銷』等關鍵字進行搜尋，找出能提供自己成長舞台的職缺並投遞履歷，並在履歷中加入數位行銷人需要具備的特質。
接著在面試時，盡量多加詢問，確認這份職缺未來的工作內容，是否能聚焦在數位行銷上，同時確認公司有配置一定的預算與相應的規劃，若公司沒有配置數位行銷的主管，也至少要有導入數位工具的接受度，才能在日後的工作過程中，應用Martech工具去為提升成效，幫助公司成長的同時，也讓自己隨之成長。
數位行銷的職涯展望
在人生的過程中，難免會遇到好與不好的職場環境，但無論如何，都應該聚焦在是否能讓自己學習成長，如果確立要往數位行銷的路途上成長，那麼工作中是否能應用到MarTech工具就至關重要了。如果我們只是上過課程，但沒有在工作的過程中加以應用，那麼日久也會遺失掉這個技能。
在這個科技日新月異的年代，網路的使用者持續增加，未來企業對數位行銷人才的需求不會減少，甚至比起傳統的行銷企劃，成為這類人才能在求職的市場中更具競爭力。期望正要走上數位行銷之路的您，未來能積極、主動為公司導入數位行銷工具，在幫助企業數位轉型的過程中，也同時幫自己建立良好成長曲線，讓未來的職涯路更加順暢。
[joblist_plugin title='更多104【數位行銷】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=%E6%95%B8%E4%BD%8D%E8%A1%8C%E9%8A%B7' amount='4']
高分不等於有能力？揭開評鑑中心評分背後的真實真相
原標題：評鑑中心 (Assessment Center) 的分數，到底在測什麼？
在企業招募與人才發展中，評鑑中心（Assessment Center）常被視為評估員工能力的重要工具。然而，高分真的代表能力突出嗎？本文將引用 Ingold 等人（2026）針對近 5,000 位受評者的最新研究，揭開評鑑中心分數背後的真實結構。我們將深入解析「整體印象」與「評量情境」如何影響評分，並引導企業人資重新思考：如何正確解讀評估結果，避免落入單一分數的解讀陷阱。
文： 小婉家族研究生 王靖慈 | 工商心理實驗室
在企業招募與人才發展中，「評鑑中心(Assessment Center)」常被用來評估員工的各項能力，例如領導力、溝通能力或問題解決能力。然而，一個長期存在的疑問是：這些評分，真的能清楚反映不同能力嗎？還是其實混合了其他因素？
Ingold等人 (2026) 的研究，匯集了19個不同評鑑中心、近5,000位受評者資料，透過多個樣本分析，重新檢視評鑑中心評分背後的組成結構。
輕鬆學會用AI增加工作效率，幫助員工提升AI力 >>
—分數，可能不只來自「能力」—
Ingold等人 (2026) 指出，評鑑中心的評分，通常同時受到多種因素影響，包括：不同能力構面（如領導或分析能力）、評量情境（如小組討論或角色扮演），以及評分者對個體的整體印象。也就是說，一個高分不一定單純代表某項能力突出，而可能是多種因素共同作用的結果。
—情境與整體印象的影響不容忽視—
研究發現，在許多情況下，「整體表現」與「評量情境」對分數的影響相當顯著。換句話說，員工在特定情境中的表現，或評分者對其整體印象，可能會影響多個能力的評分，而不只是單一面向。相較之下，不同能力之間的區分，有時反而沒有想像中明確。
—不同樣本，結果也不完全一致—
進一步分析顯示，不同樣本之間，這些影響因素的比例並不完全相同。這代表評鑑中心的評分結構並非固定，而可能隨著設計方式、評分者或情境不同而有所變化。
—評分結果，該怎麼看？—
這項研究提醒，評鑑中心的分數並不是單一能力的「純粹指標」，而是多種來源交互影響的結果。對組織而言，解讀評分時，可能需要注意以下幾點：
1. 分數可能同時反映能力與整體印象2. 不同評量情境會影響表現結果3. 單一分數未必能完整代表某項能力
工商心理實驗室研究生 Diana
參考資料：
Ingold, P. V., Heimann, A. L., Waller, B., Breil, S. M., & Sackett, P. R. (2026). What do assessment center ratings reflect? Consistency and heterogeneity in variance composition across multiple samples. The Journal of applied psychology, 111(3), 324–346. https://doi.org/10.1037/apl0001318
圖片來源：ChatGPT
AI使用聲明：使用ChatGPT潤稿
看更多來自工商心理實驗室的好文 >>
追劇很廢嗎？抽離、放鬆懂「下班」隔天更有活力！
工作久坐健康風險高！科學證實「微休息」的4大好處
AI如何改變我們工作關係和對公司的信任感
擺脫星期一症候群「週一最低限度努力」成為職場新趨勢
Z世代安靜離職消失了嗎？不，它進化成「怨恨缺勤」
提升員工帶動企業的成長！最划算的 AI 教育訓練方案首選>>
訓練要留證！勞檢不過，最高可罰 300萬元>>
超過7000+的HR都報名過的104人資學程！求職成效提升至4.5倍！>>
成為人資市集Line好友獲得最新課程優惠及免費講座資訊>>
訂閱人資市集電子報獲得專家工作分享及產業新知 >>
RMN 3.0浪潮，統一、全家跨足新戰場！解析台灣零售業數位行銷產業地圖
疫情後台灣零售產業面臨原料及物流成本增加、毛利偏低、勞動成本提高……等經營挑戰，2023年約有6成零售業者已著手經營網路社群，同時發展會員經濟、導入精準行銷以及開發品牌APP，帶動數位行銷科技應用滲透率快速攀升。本文從3個面向解析台灣零售業「數位行銷軍火庫」產業地圖。
文／未來流通研究所
本文目錄：台灣零售業「數位行銷軍火庫」產業地圖（點擊可快速前往）
邁入行銷科技爆發期1. 生成式AI帶動新創企業快速成長、2024全球進入行銷科技爆發期2. 數據分析、AI／ML系統為台灣業者規劃導入TOP 2行銷科技工具廣告行銷及數據應用1. RMN 3.0世代到來，實體通路商跨足廣告媒體戰場2. 顧客數據平台（CDP）滲透率穩定成長社群CRM及商業整合1. 聊天訊息與社群平台具高滲透率優勢，即時溝通、CRM功能展開創新應用2. 整合管理及商業銷售解決方案推陳出新，一站式科技解方應對超高齡挑戰台灣零售業「數位行銷軍火庫」相關工作
疫情後台灣零售產業面臨原料&物流成本增加（59.1%）、毛利偏低（56.4%）、勞動成本提高（45.5%）、消費需求多變（42.8%）、人員短缺&流動率高（39.4%）等經營挑戰，驅動業者藉由積極的數位科技佈局以應對營運挑戰及建構競爭優勢。根據主管機關調查，2023年約有63.4%的零售業者已著手經營網路社群，發展會員經濟、導入精準行銷以及開發品牌APP的業者比例亦分別達46.4%、37.8%及25.9%，同步帶動廣告行銷、社群&顧客關係管理、商業銷售、數據應用等行銷科技應用滲透率快速攀升。在大量解決方案供應商的投入帶動下，疫情後台灣零售業數位行銷軍火庫快速成形，為零售產業帶來有助於創造低成本結構與高營運效益的科技解方。
除台灣市場外，全球行銷科技產業同樣展現豐沛成長力道。根據美國行銷科技研究機構Chiefmartec發布調查顯示，2024年全球行銷科技解決方案數量年增27.8%至14,106項，與2011年調查結果相較增長幅度達9304%，平均CAGR達41.8%。值得一提的是，推動2024年解決方案數高速成長的主因之一在於生成式AI帶來的巨大技術槓桿力，使行銷科技新創企業在過去一年間加速增長。Chiefmartec指出，過去12個月中新增產品數量逾3,000項、超過首度調查前5年內新增商品數量總和。軟體開發與部署成本的持續下降、加上大量解決方案的快速生成與多元化創新實踐，將全球行銷科技產業推進物種快速增加的「寒武紀大爆發」時期。
未來流通研究所以台灣零售業「數位行銷軍火庫」為主題，爬取關聯企業主要解決方案內容，同時搭配服務功能、代表性客戶與亮點案例進行說明，做為觀測台灣零售業數位行銷解決方案整體結構與發展走勢的分析基礎。
圖／未來流通研究所
邁入行銷科技爆發期
2024全球MarTech產品數量年增27.8%，數據分析及AI／ML系統為台灣業者規劃導入工具TOP 2
1. 生成式AI帶動新創企業快速成長、2024全球進入行銷科技爆發期
隨著各式解決方案在短期間內大量問世，「可組合性（Composability）」成為近年全球行銷科技領域的主流趨勢，加上無程式碼／低程式碼AI技術的出現，用戶藉由自然語言描述即可靈活整合各項系統、軟體或元件，創建出符合企業本身需求的自定義解決方案。調查結果顯示，不同於B2B企業高度仰賴客戶關係管理（CRM）系統與行銷自動化（MAP）／顧客互動平台（CEP）的「技術棧」組成，B2C零售企業MarTech技術棧結構分布相對平均，核心技術應用類別以顧客數據平台（26.9%）、資料倉儲（20.9%）、MAP／CEP（19.4%）以及客戶關係管理（17.9%）為主。進一步以導入技術類型區分可以看到，MAP與CRM系統為應用普及率最高的解決方案類別，佔比達88.1%及84.5%；AI／BI分析平台與數位體驗平台應用佔比亦均超過50%，分別達69.1%及53.6%。
2. 數據分析、AI／ML系統為台灣業者規劃導入TOP 2行銷科技工具
在大量Martech解決方案供應商的投入帶動下，疫情後台灣零售業數位行銷軍火庫快速成形，為零售產業帶來有助於創造出低成本結構、高營運效益的科技解方。根據未來商務發布2024 Martech企業應用趨勢調查報告顯示，多數企業對於未來一年內期望新增的行銷科技工具均已有明確需求方向，近40%的企業表示規劃導入數據分析工具，進一步鞏固數據分析相關解決方案的高滲透率與普及率優勢。計劃導入人工智慧與機器學習系統、顧客關係管理、客戶數據平台、跨通路自動化行銷平台、會員&忠誠度管理系統、聊天&客服機器人、搜尋引擎優化、內容&產品管理系統的業者比例亦均超過20%。
廣告行銷及數據應用
零售媒體網絡（RMN）3.0世代到來，顧客數據平台（CDP）滲透率穩定成長
1. RMN 3.0世代到來，實體通路商跨足廣告媒體戰場
零售媒體網絡（RMN）成為2023年後台灣廣告行銷科技領域中快速崛起的主力戰場。與傳統廣告工具不同的是，零售媒體網絡以第一方零售數據為基礎，因此擁有龐大數據資產與消費者全通路接觸點的大型零售通路企業成為此波RMN浪潮下最重要的新進參與者，包括統一超商、全家便利商店、新光三越、富邦媒體科技（momo購物網）、Pinkoi等大型零售與電商集團均陸續建構自有廣告事業體並推出標準化媒體購買版位，不僅將廣告轉化為零售本業外新的營收成長引擎與獲利來源外，也藉此與品牌端建立更加深度的合作與數據共享關係。
例如統一數網整合統一集團旗下7-ELEVEN、康是美、星巴克等上萬家通路據點以及高達1,800萬的OPENPOINT會員消費者數據，以全台實體通路最密集的會員消費生態圈為優勢基礎，於2024年推出PRESCO零售媒體服務。線上廣告投放應用通路第一手數據精準鎖定受眾並進行個人化推薦，線下則以數位家外媒體聯播網PRESCO DOOH為主（7-ELEVEN門市即覆蓋近2萬台螢幕），結合零售活動策展、場域租賃、包店、直播、展覽等方式觸及消費者、提升品牌曝光度。此外統一數網亦與擁有龐大數位生態圈的LINE合作，將OPEN!Data應用在LINE LAP平台進行網路廣告投放。
全家便利商店2023年推出Family Ads廣告與RMN服務，以促進店內交易以提升門店銷售額為目標，銷售橫跨實體店鋪電子看板、Line Beacon、直播平台以及社群媒體等管道的廣告版位。目前已有超過2,500家全家店鋪導入電子看板、裝設Line Beacon感應器的門市數量亦已超過1,000家，代表性客戶包括比比昂、台新銀行、加州葡萄、哈根達斯冰淇淋等。
除實體零售通路外，疫情期間滲透率快速攀升的外送&叫車平台亦積極針對旗下大量消費者日常飲食與生活動線數據進行活用。2024年Uber推出Uber RMN全渠道廣告平台服務，協助品牌商精準鎖定消費者並投放客製化廣告。例如針對曾使用毛孩優步或搭車前往寵物展的消費者推播寵物用品廣告；針對曾訂購速食餐點與宵夜的消費者投放茶飲與消化益生菌廣告；以及針對曾搭車前往酒吧、購買家用品或於週末或夜間時段訂購宵夜零食的消費者推播酒品廣告等；foodpanda同樣於2023年推出Panda ads零售媒體聯播網服務，將外送App、合作商家、外送商品袋、社群媒體、電子報以及外送機車車廂全數轉化為內容載體，應用線上線下實體及數位廣告形式針對活躍用戶、外送夥伴及合作商店進行精準行銷投放，構建出全新型態的廣告模式。此外，D2C整合解決方案提供商91APP亦結合旗下獨家AI模型jooii於2024年推出RMN 3.0服務，正式進軍數位廣告市場；禾多移動則推出來客行銷大聯盟（LRMN）服務，以去識別化ID整合多家媒體及電商第一方數據，透過標籤獲取用戶站外足跡並進行精準廣告投放；廣告科技公司OneAD則推出Webb韋伯多通路零售數據智能平台，做為RMN3.0的重要基礎。
2. 顧客數據平台（CDP）滲透率穩定成長
CDP近年持續整合AI／ML技術並支援更加廣泛的數據來源整合，能夠協助用戶自大量顧客數據中自動識別行為模式、預測需求並進行更精準的市場細分以及個性化推薦。加上無程式碼與低程式碼AI的出現，使業務部門能夠更加靈活且快速地應用CDP，帶動滲透率與使用實績穩定增長，做為零售企業行銷科技「技術棧」核心的優勢地位穩固。例如iKala推出的iKala CDP能夠提供顧客畫像、自動化標籤、智慧預測推薦及行銷自動化等功能。beBit旗下OmniSegment平台結合CRM與客戶體驗數據，提供商品會員分析、自動化結標、行銷策略優化等功能，代表性客戶包括天使娜拉、Versuni、茶籽堂、汪喵星球、六月初一等。
社群CRM及商業整合
社群媒體結合CRM展開創新應用，一站式科技解方應對超高齡挑戰
1. 聊天訊息與社群平台具高滲透率優勢，即時溝通、CRM功能展開創新應用
2023年台灣社群平台用戶總數達1,920萬，佔全台人口比例達80.2%，遠高於東亞地區74.0%的平均水準，若以18歲以上人口做為母體，佔比進一步增至85.0%。此外，聊天訊息與社群媒體平台佔民眾主要造訪網站／使用APP類型分別高達98.8%及95.9%。因此，活用聊天訊息&SNS平台做為品牌與消費者即時溝通、對話銷售以及客戶關係整合管理成為近年台灣行銷科技領域中相當重要的應用。
例如國民通訊軟體LINE推出LINE Biz-Solution，涵蓋LINE官方帳號解決方案、廣告解決方案、促銷工具解決方案以及CLOVA人工智慧解決方案等，提供橫跨分眾對話行銷、精準廣告投放、線上線下集點&促銷導購、通用性商業AI服務與熱點定位等功能。2023年LINE進一步推出以企業為中心的LINE企業管理平台，能夠跨品牌／跨平台／跨帳號累積及整合LINE行銷生態圈相關數據。截至2024年8月，LINE企業管理平台開啟帳號數量年增284%，導入企業類型橫跨零售通路、電商、電信、金融、遊戲等，代表性客戶包括The North Face、上山採藥、三星、昇恆昌、好房網等。
聚焦發展全通路對話式商務技術的Omnichat 2023年推出Social CDP顧客社群數據平台與Omni AI對話商務解決方案。其中Social CDP提供跨渠道數據整合、顧客輪廓分析至自動化個人行銷等解決方案，協助品牌方達成提高顧客終身價值的目標。2023年Omnichat與屈臣氏合作，於LINE官方帳號中推出e聊保健室服務，消費者可選擇鄰近門市的藥師與健康顧問進行一對一諮詢並即時獲得健康建議，屈臣氏則可藉由貼標功能更有效率地了解與紀錄客戶需求，並進一步推薦合適的商品與服務訊息。
2. 整合管理及商業銷售解決方案推陳出新，一站式科技解方應對超高齡挑戰
本次調查結果顯示，智慧開店平台商近年均陸續推出一站式技術解決方案，做為零售業數位行銷軍火庫的定位益發清晰。例如CYBERBIZ 2023年推出CYBERBIZ APP MARKET服務，整合超過90家行銷科技合作夥伴、提供包括直播購物、網紅行銷管理、AI廣告投放、會員經營、電商代營運等在內逾200項工具或服務。智慧開店平台SHOPLINE亦於2023年推出SHOPLINE擴充功能商店服務（SHOPLINE Apps Store），並於2024年推出一鍵訂閱夥伴擴充功能服務，持續強化開放生態圈策略。SHOPLINE Apps Store涵蓋約200項自主研發及第三方擴充功能，包括AI自動化行銷、網紅媒合、資安防護、數據管理等，擴充功能安裝滲透率超過70%。
總部位於東京的日商雙贏2019年來台營運，主要為中大型企業及定期訂購企業提供電商系統服務。日商雙贏推出的W2 Cloud 企業方案提供會員管理、商品排名&目標客群管理、一頁式購物商店、商店分析報告、品牌管理、SEO優化管理等超過1000項功能，能夠滿足各種規模企業需求並有助於縮減約60%的工作時數。代表性客戶包括SNIDEL、P.G.C.D.、b.ris、林久右衛門、七福釀造等知名日本企業。
瞄準超高齡社會下勞動力不足形成的挑戰，近年整合管理相關解決方案在行銷科技領域中的重要性與能見度顯著增長，除應對人員不足危機外，亦有助於提升整體營運效率及降低人為疏失。例如日本大創百貨採用鼎新電腦推出的智慧自動化收銀、BI商業智慧、電子表單系統、總部&店鋪營運管理、數據分析等全通路管理工具。長期深耕資訊服務領域的精誠資訊推出OneEC整合管理平台，提供全通路訂單彙整、商品控量、數據分析等功能，並與統一集團旗下iOPEN Mall及SHOPLINE合作提供電商賣家營運工具、網路開店試用方案、線上購物商城開店免年費等服務。
[joblist_plugin title='更多104【數位行銷】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=數位行銷' amount='3']
台灣零售業「數位行銷軍火庫」相關工作
※公司依本文出現順序排序
公司名稱工作機會統一數網看職缺全家便利商店看職缺Uber看職缺foodpanda看職缺91APP看職缺禾多移動看職缺OneAD看職缺iKala看職缺beBit看職缺LINE看職缺Omnichat看職缺CYBERBIZ看職缺SHOPLINE看職缺日商雙贏看職缺鼎新電腦看職缺精誠資訊看職缺
（原文標題：【產業地圖圖解】台灣零售業「數位行銷軍火庫」產業地圖 ）
【2025人資長論壇】數據與永續雙輪驅動 打造以人為本、與社會共生的幸福企業
美國總統川普上任後，全球經濟形勢進一步複雜化。台灣總經環境仍存許多不確定性，包括美國政策變化、中國經濟復甦挑戰、地緣政治影響，以及AI科技進程。而AI科技帶來影響層面更是擴大，AI科技創新和全球人才流動，已經在勞動力需求結構上產生變化、人才短缺與競爭加劇，企業人資面臨到更嚴峻的挑戰！
人資部門 企業數位轉型的關鍵要角
人資大師戴夫・尤瑞奇（Dave Ulrich）的HR職能經典定義中，「變革推動者」一直是最耐人尋味的角色設定。
在當今科技飛速發展的時代，數位轉型已成為企業不可避免的趨勢。而其中人力資源部門在整個數位轉型過程中扮演關鍵角色，除了需要理解企業推動數位轉型的目的，也要深入掌握數位工具、數位技能和數位認知的重要性，確認自己在數位轉型中的職責與定位，才能導引企業完成數位轉型。
數據技術的崛起，讓人力資源管理從經驗主導走向數據驅動。企業不再僅依賴直覺進行人才決策，而是通過數據分析，實現全方位、科學化的管理。
持續倡議 人資長論壇成為彰顯ESG中「S」 指標活動
聯合國「2030永續目標」17項核心目標中，聚焦「員工福祉」驅動經濟成長；《今周刊》人資長論壇，從2023年台北場到2024年台中場，所到之處皆引起各地企業經營管理者與人資的關注，從理財至健康，從數位轉型到幸福企業、積極推動人資部門最需要關注的關鍵議題。
2025年，我們將前進高雄，在全球永續發展目標的驅動下，讓每年舉辦的「人資長論壇」成為企業實現社會與環境責任的重要平台。《今周刊》近年來倡議讓更多企業認知到，投資員工的身心健康，更是提升企業韌性關鍵之一。提供勞工安全舒適多元職場，並推動員工福祉與企業文化，讓員工獲得「真健康」已成為企業引才、留才的重點工作，並且落實ESG，「S」已成顯學，正視員工需求，創造勞資雙贏，讓企業留才不流才，以及創造企業競爭力。
《今周刊》在2025年3月26日（三），在高雄福華飯店，舉辦第三屆【人資長論壇-ESG人才永續高峰會】以「AI人資變革Ｘ強化理財教育Ｘ健康友善職場」為主題，規劃「企業如何彰顯ESG中的S-企業社會責任」、「AI時代下的人資管理轉型策略」、「增進員工福利」三大面向進行專題演講，期望透過各業界指標人物的分享，探究良善企業除薪資與福利外，如何跟上國際的腳步，讓人才得到最佳的照顧，將「真」ESG推廣至全台灣！
今年，我們再次邀請到臺大醫院外科部主任暨特聘教授陳晉興，分享「幸福企業關鍵：肺癌的篩檢與防治的重要性退休」、中華民國退休基金協會前理事長王儷玲解析「樂享退休 建立正確理財觀念新關鍵」、以及國泰世華銀行信託部協理陳美娟分享「以員工持股計劃創造勞資雙贏，實踐永續價值」。另外下午場次議題規劃更為豐富，主要以AI時代下人資管理轉型策略共邀請了4位產業代表，其中包含104資訊科技副總經理暨人資長鍾文雄分享「AI轉型思維：從人力資源到人才管理」論壇內容豐富精彩，歡迎人資夥伴們踴躍報名參加。
相關活動資訊：
論壇日期：2025年3月26日(三) 10:00-16:10(9:30開始入場)
論壇地點：高雄福華飯店 福華廳 (高雄市新興區七賢一路311號3MF)
立即報名：https://www.attic-studio.tw/businesstoday2025/event1/index.html
【人資福利好康禮】全程參與論壇者，於活動結束抽出兩張「DEER CHASER 日月潭遊獵行腳」住宿券(價值23,000元)
104 同步推出ESG x HR 人資系統解決方案
有鑑於有越來越多企業重視永續發展，以及金管會要求上市櫃公司都必須繳交永續報告書，104於2025年也持續幫助企業人資推動人才永續發展，實現永續藍圖！了解更多104 ESG x HR：https://104ha.com/7rd7H
AI生成數據分析簡報3招搞定！ChatGPT、MassiveMark、Gamma打造最強組合技
還在為數據分析報告與簡報抓狂嗎？只要善用ChatGPT、MassiveMark、Gamma等3大神器，就能搞定數據分析＋簡報設計，從Excel到PPT一條龍完成，馬上開啟你的高效職場模式！本文節錄自《三秒鐘的出其不意！Excel × AI 幫你工作超省力》。
文／Excel 廣播電台｜張予
本文目錄（點擊可快速前往）
【1】ChatGPT分析Excel檔案數據【2】複製ChatGPT分析結果，生成Word報告【3】生成Gamma / PPT簡報
在現今的職場環境中，數據分析已成為決策的重要基礎。但面對龐大的資料集，如何高效整合AI技術，打造「職場組合技」，來提升分析效率與決策精準度，成為提升競爭力的關鍵。
想像一下，你是一家連鎖零售企業的數據分析師，公司希望透過數據來驅動決策，優化銷售策略、提升客戶體驗，並最大化營收。來看看如何透過AI + Excel的組合技，達成這些目標？讓我們一步步拆解應用方式！
【1】ChatGPT分析Excel檔案數據
使用工具：ChatGPT
網址：https://chatgpt.com/
輸入以下指令給ChatGPT：
「協助分析Excel檔案的數據，生成摘要和視覺化圖表，並使用我提供的字型來呈現圖表內容。然後，制定隔年的用戶銷售策略，最後整理成一份Markdown格式的銷售分析報告。」
以下為它整理的結果：
（圖／旗標出版提供）
【2】複製ChatGPT分析結果，生成Word報告
使用工具：MassiveMark
網址：https://www.bibcit.com/en/massivemark
接下來是關鍵的一步，如果你直接複製內容並貼到Word，你僅會得到一個只有「內文」樣式的報告。
全文皆為內文樣式（圖／旗標出版提供）
但如果你希望保留報告的標題層級（標題1、標題2、標題3…，如下圖）。首先，你必須透過點擊複製按鈕取得報告內容，此時複製到的文字是「Markdown格式」的資料。
【什麼是Markdown格式？】Markdown是一種輕量級標記語言（lightweight markup language），也就是簡單、結構化的格式，能讓報告結構更清晰。
使用標題樣式可於左側看到大綱（圖／旗標出版提供）
一般對話中的複製按鈕和畫布中的複製按鈕（圖／旗標出版提供）
接著，透過一個免費的線上轉換工具──MassiveMark，自動產生有大綱層級的Word文件，減少手動編輯的時間。
免費的線上轉換工具──MassiveMark（圖／旗標出版提供）
（圖／旗標出版提供）
最後，再將之前生成的圖表，下載成圖檔、添加到Word文件，一份銷售分析報告就完成啦！
【AI生成Word報告的優勢】‧ 一鍵輸出完整分析，包含數據摘要、趨勢分析、視覺化圖表‧ 提供具體的商業策略，協助決策者擬定行動方案‧ 快速下載報告，減少手動整理時間
【3】生成Gamma / PPT簡報
使用工具：Gamma
網址：https://gamma.app/
「除了Word報告外，AI也能生成簡報嗎？」只要準備好報告後，可以將報告內容直接丟給AI簡報生成神器──Gamma。不到幾秒鐘的時間，簡報就完成了，而且還非常有設計感！要再進一步編輯也沒問題。來看看如何操作吧！
點擊「新建AI」免費註冊完Gamma後，從首頁開始建立AI簡報。點擊「匯入檔案或網址」( 也可點擊「貼上文字」) ，並上傳剛剛建立的Word檔案（圖／旗標出版提供）
選擇 「簡報內容」，免費版一次最多可生成10張卡片，挑選喜歡的主題後點擊「產生」（圖／旗標出版提供）
一份銷售分析簡報就完成啦！（圖／旗標出版提供）
一起來看看生成的結果如何吧！
【Before】條列式的數據摘要
【After】自動改以卡片式呈現
（圖／旗標出版提供）
【Before】表格式的產品分析
【After】自動轉成圖表形式，而且還是互動式圖表！游標移上去可看到詳細數據
（圖／旗標出版提供）
【Before】表格式的產品分析
【After】美化過的表格樣式。也可能維持原有表格形式（AI生成，每次結果都可能不同！）
（圖／旗標出版提供）
版面配置十分豐富，還有AI自動生成的圖片，讓畫面不呆版！
（圖／旗標出版提供）
若想展示簡報，點擊右上角的「展示」按鈕即可。
點擊「展示」（圖／旗標出版提供）
進入簡報模式（圖／旗標出版提供）
Gamma簡報也能下載成PowerPoint檔案，十分方便！
點擊「分享」、「匯出」、「匯出至PowerPoint」、「完成」 （圖／旗標出版提供）
（圖／旗標出版提供）
Gamma是一款免費註冊即可使用的線上簡報工具，並且提供中文介面，讓使用者能輕鬆上手。使用AI生成簡報時會消耗點數，但新用戶註冊後可獲得免費試用點數，讓你能直接體驗AI簡報的強大功能。免費版限制每次生成最多10張簡報卡片，但仍可手動新增與編輯內容。若對AI生成的內容或設計不滿意，可自由調整版面配置、圖片、圖表等。如果你還沒試過Gamma，強烈推薦你體驗看看！這麼方便的AI簡報工具，真的不能只有我知道啊！
AI讓數據分析更高效、更精準，現在就開始應用，提升你的職場競爭力吧！
節錄自：旗標出版《三秒鐘的出其不意！Excel × AI 幫你工作超省力》／Excel 廣播電台｜張予 著
推薦閱讀：
Excel公式讓ChatGPT幫你寫！輸入指令就能懂的Excel公式教學
ChatGPT生成Excel圖表不卡關！xy軸設定、中文顯示問題輕鬆搞定
【Graphy AI教學】AI自動生成圖表、數據分析4技巧！連報告都能一鍵生成的靈感救星
拿出數據報告，老闆還是不買單？專家：讓數字有「說服力」需2大元素
雖然提交了精準的數據報告來說服老闆，但最終老闆仍選擇保留態度，這樣的報告究竟缺少了什麼呢？作者指出，要讓數字真正具有說服力，必須同時具備兩個要素：「邏輯」和「合理」，本文節錄自《解決問題快10倍的數字工作法》，傳授增加說服力的數字溝通法！
文／盧泫兌
這個月我們又達成銷售目標了！次長，按照這個成長趨勢，用不了多久，全韓國國民都會成為我們新產品的用戶了吧！你是不是想得太樂觀了？從數據來看，目前累計銷售量已經突破2,000萬件，每月平均銷量達200萬件，這樣推算的話，1年3個月後，應該就能達到這個數字了吧？雖然按這個算法是沒錯，但最近銷售成長率已經開始趨緩了。要達到5,200萬，也就是和韓國總人口數相等的銷量，還很難說。而且考慮到未來可能會有更換需求，要讓全韓國國民都使用我們的產品，應該沒那麼容易吧？
在職場上，要說服他人接受自己的觀點往往是件不易的事。這是因為在涉及利害關係時，每個人的想法、觀點和價值取向都可能不同。因此，我們需要運用數字來整理和說明複雜的情況。然而，只靠數字並不能解決所有問題。
以A麵包店為例，該店擁有2台烤箱，每台烤箱每小時能烤5個麵包。在正常情況下，烤箱每天運行10小時，能製作並銷售100個麵包。某天，原本穩定的訂單量突然增加到500個，老闆只能通知顧客麵包已經提早賣完。但這種情況並未結束，第二天、第三天的訂單量仍維持在500個左右。
起初以為這只是暫時現象，但一個月後發現，雖然訂單量有些許波動，平均仍穩定在500個左右。為了應對這樣的成長需求，店長決定說服老闆增購烤箱。那麼，應該增購幾台烤箱才合適呢？店長熟練運用數字，整理出以下分析並向老闆匯報，為決策提供依據。
烤箱增購提案●隨著訂單增加，生產量也會增加1. 每台烤箱生產量：50個（每小時生產量運作時間=5個x10小時）2. 麵包生產量現況：100個（每台烤箱生產量機器2台）3. 麵包需求量現況：500個4. 需要增加的生產量：400個請酌參前述內容後，增購烤箱。
如果要額外製作400個麵包，需要增購8台烤箱。從計算的角度來看，這個結論是正確的，因為每台烤箱每天可以製作50個麵包。然而，老闆依然猶豫不決，遲遲無法做決策。
如果訂單量減少了怎麼辦？
延長現有烤箱的運作時間，會不會更有效率呢？
延長運作時間的話，可能還需要增聘人力……
採購費用該怎麼辦？
如果是貸款，還得考慮利息問題，就算貸款，一次增購8台烤箱真的合適嗎？
即使烤箱增購到位，其他原料的供應就能完全跟得上嗎？
店長雖然提交了精準的數據報告來說服老闆，但最終老闆仍選擇保留態度。那麼，店長的報告究竟缺少了什麼呢？
要讓數字真正具有說服力，必須同時具備兩個要素：「邏輯」和「合理」，數字背後的依據是否合乎邏輯，以及檢視這些數字在現實中是否具有可行性。店長的提案雖然具備邏輯，但缺乏合理性，這正是無法說服老闆的關鍵。
即便在報告中已經善用數字來表達，卻仍無法說服對方時，就需要檢視這些數字是否缺乏邏輯或合理。接下來，我們深入探討這兩個要素的具體含義。
增加說服力的數字溝通法
邏輯烤箱一天運作10小時可以生產50個麵包，但若要增加400個麵包產量，就需要增購8台烤箱。合理就現實狀況而言，增購8台烤箱真的是最佳方案嗎？
邏輯：數字運算的依據
邏輯的核心在於「數字產出的基礎」。例如，為了製作額外的400個麵包，需要增購8台烤箱。如果主張需要9台或10台烤箱，那麼這樣的計算顯然就不符合邏輯。
邏輯建立在以下3個要素之上：
依據：如每台烤箱每小時可生產50個麵包。
推論：設備需求=需求量 ÷ 單台設備生產量。
正確的運算：計算過程無誤。
只要上述任何一項出現問題，數字就會缺乏邏輯，因此需要仔細檢查。
合理：是否符合現實
即使數字的邏輯無懈可擊，若不合理，仍然難以說服他人。合理指的是「數字是否適合用於現實情境，並具有可行性」。A麵包店的店長之所以無法說服老闆，正是因為他無法解答「增購8台烤箱是否是最現實可行的解決方案」這個疑問。
有邏輯，但不合理
B分店認為，因為今年人手不足，導致銷售表現不佳，最終未能達成目標。假設每名員工的年均銷售貢獻為5,000萬韓元，理論上只要新增10名員工，營業額便能增加5億韓元；新增20名員工，營業額則可增加10億韓元。然而，實際情況並非如此，因為產出的結果不會隨著新增的無限增加而無限提升。
人們常誤以為，邏輯正確的計算結果必然可信，進而認為這些數字能有效說服他人。然而，邏輯正確並不意味著數字就合理。如果數字不合理，往往會引來各種質疑；若無法妥善回答，還可能被認為準備不足，甚至導致負面評價。
檢查數字是否合理的最佳方法是，向自己不斷提問，先說服自己。在實際使用這些數字之前，應確認數字的計算依據，並評估其是否能在現實中實現。即便是推測數字，也應從最壞情境出發，檢視其是否華而不實，或是否可能帶來損失。這樣一來，當主管針對數字提出質疑時，就能自信從容地應對。
建議在使用數字之前，參考下表進行自我檢查。
數字自我審查表
Q1怎麼算出這個數字的？Q2這個數字是最佳解答嗎？Q3這個數字是現實中可以達成的數字嗎？Q4這個數字會不會太過浮誇呢？Q5這個數字比預期還小，這樣真的夠嗎？Q6這個數字與之前討論過的有何差別呢？
在使用數字之前，找到同時符合邏輯且合理的數字，對於說服他人至關重要。接下來，回到前文的案例，假如我是A麵包店的店長，我可能會這樣撰寫提案：
老闆，目前增加的麵包需求量只要增購8台烤箱就可以應付，但這個方案還是有幾點需要討論。首先，安裝烤箱的空間不足，即便進行空間拓展，最多也只能容納5台烤箱。此外，以現有的人力，是否能承擔增產的麵包數量也是一個問題，因此可能需要增聘人員。既然每日麵包訂單已穩定達到500個，是否可以考慮先增購3台烤箱，以5台烤箱的規模嘗試每日生產250個麵包？如果能穩定生產250個，希望您也能同步考慮是否進一步擴展製作空間，或者在附近開設分店等追加增產方案。
如果你是老闆，會因為我的建議而決定添購烤箱嗎？請試著站在店長的立場，運用邏輯與合理性，想像自己該如何說服老闆。透過這樣的練習，相信在下一次報告時，會看到更進步的自己。
節錄自：采實文化《解決問題快10倍的數字工作法：韓國三星經理教你4步驟用數據思考，從企劃、分析、決策到報告都事半功倍，獲得賞識和成就感》／盧泫兌 著
推薦閱讀：
好的報告不能缺少這項「關鍵要素」！工作報告兩大類別重點解析
你的KPI是什麼？工作也要像背九九乘法，2招牢記「關鍵指標」重要數字
寫工作報告，別只想當「好孩子」！掌握「2個要領」寫出主管想看的
數據分析師工作內容是什麼？薪水高嗎？技術能力與職涯發展指南
在大數據與AI科技浪潮下，數據分析師需求大增。數據分析師在做什麼？需具備什麼條件？職涯發展性如何？本文將深入剖析。
文 /【104學習精靈】
本文目錄（點擊可快速前往）
什麼是數據分析師？需要哪些技能？數據分析師薪資行情如何？技能與行業別是落差關鍵數據分析師職涯發展：轉職工程師薪水加乘哪些產業需要數據分析師？數據分析師的挑戰
什麼是數據分析師？需要哪些技能？
數據分析師工作內容
數據分析師，又常被稱為資料分析師（Data Analyst），負責「將數據轉化成對企業有價值的資訊」。主要工作包括，運用工具挖掘數據價值；並透過可視化工具，將複雜數據轉化成易於理解的圖表與儀表版，幫助企業解決痛點、提升績效。
數據分析師技能與工具能力分析
基礎Python商務分析簡報提案核心網路爬蟲SQL資料視覺化R語言TableauPower BI認證GA4數據分析認證進階雲端應用VBA資料擷取職涯資料科學家資料工程師▲ 數據分析師應具備技能、工具能力、職涯指引表，點選不同技能會對應到相關課程。
1. 數據分析師基礎工具能力
數據分析師需要熟悉專業數據分析工具，以快速整理、分析數據，特別是在行銷與銷售領域。
Python語言能力：數據分析師常用的入門工具，用於數據分析、資料處理。
商務分析能力：透過Excel的函數與數據透視表功能，執行數據清理與分析。
簡報提案能力：數據分析師須具備數據報表呈現能力，搭配AI工具提升簡報能力
[course_plugin title='數據分析師入門課程推薦' keyword='數據分析師｜入門實戰' amount=1]
[course_plugin api_type='course_id' title='數據分析師學習營課程' id='a20d4275-3867-4738-9d32-ad850fb3bc1c']
數據分析師基礎工具推薦課程
線上
Python 新手村｜練就扎實基本功
5538人感興趣
了解課程＞
線上
ChatGPT x Excel | 職場必學商務數據分析術
334710人感興趣
了解課程＞
線上
AI簡報3項思考力，ChatGPT倍速提升商業競爭力！ 目標思考、換位思考、邏輯思考
9212人感興趣
了解課程＞
延伸推薦課程 👉 成為 AI 科學家｜快速闖關 Python 語法世界，程式實作不頭痛👉 Python 基礎程式設計｜開外掛勇闖 Python 異世界👉 不寫程式的大數據分析師：數據分析之王-超強excel樞紐分析👉 無痛起步-Excel VBA超入門實戰 👉 用Excel也能玩轉統計分析
2. 數據分析師核心技能
多樣化的程式語言能力以及更進階的視覺化報表工具使用，幫助數據分析師處理大量且高效的運算與工作。
R語言：適合統計分析與資料視覺化，適用於深度數據分析。
SQL：可幫助數據分析師用於資料庫查詢與數據處理，能處理大規模結構化數據。
Tableau：用於建立互動式儀表板與高階數據可視化。
Power BI：能與多種數據來源整合，適合商業報告製作。
3. 數據分析師證照
GA4（Google Analytics 4）認證：熟練GA4分析用戶行為，評估網站效能。
數據分析師核心工具推薦課程
線上
R語言/R-Studio入門─統計分析、資料探勘與機器學習的原理與實戰演練
4057人感興趣
了解課程＞
線上
快速活用 MySQL，精準設計關聯式資料庫
15855人感興趣
了解課程＞
線上
從Excel到Power BI數據視覺化
56517人感興趣
了解課程＞
線上
Tableau數據視覺化分析快速上手
10264人感興趣
了解課程＞
延伸推薦課程👉 成為 AI 科學家｜資料分析師必備視覺化技能 Power BI👉 Power BI Desktop --從基礎到資料視覺化實戰👉 Power BI 零基礎實戰 | 培養商務數據分析力👉 輕鬆上手Tableau商用智慧互動儀表板👉 Google Analytics 4 數據分析師 國際認證保證班
4. 數據分析師進階升級技能
透過可視化工具將複雜的分析結果轉化為易於理解的圖表與儀表板。
網路爬蟲工具：常用於資料量龐大、多元來源的數據，透過程式語言工具進行資料挖掘與蒐集。
VBA自動化工具：Excel的高階巨集工具技能，透過程式語言設定，可幫助數據自動化高效產出。
雲端應用進階能力：當企業規模龐大，數據分析師需處理大量且複雜的資料分析，需具備機器學習與雲端技術技能，協助資料工程師與業務部門進行更準確、高效的數據預測。
數據分析師進階能力推薦課程
線上
Python 網路爬蟲 | 數據分析的第一步就是要學會爬
6276人感興趣
了解課程＞
線上
財會工作秒殺技! 活用VBA，開啟你的自動化工作術!
39226人感興趣
了解課程＞
線上
Oracle APEX 入門實戰！
5634人感興趣
了解課程＞
延伸推薦課程👉 成為 AI 科學家｜網路爬蟲大師教你快速完成資料擷取
搭配5大特質（軟技能） ：錄取數據分析師更容易
數據思維能力：數據分析師不僅需要處理數據，更需要具備挖掘數據背後的好奇心與敏銳度，擅長從複雜的數據中找到模式和影響變因，進而提煉出有價值的洞察。
溝通與表達能力：數據分析師常需要將技術性的數據結果轉化為非技術人員能理解的洞察，並透過簡報、報告或儀表板進行清晰的表達。
解決問題能力：數據分析師的核心價值在於解決業務中的實際問題，需理解業務需求，將模糊的問題轉化為可操作的數據分析方案，並以數據為基礎提供可行的解決建議。
自學與精進技術的能力：數據分析領域的技術更新快速，掌握自學能力是持續保持競爭力的關鍵。無論是學習新的數據工具（如雲端平台、機器學習技術），還是掌握行業最新趨勢，持續進修都至關重要。
數據安全與保護隱私的能力：數據隱私和安全問題越來越受到重視，數據分析師需確保數據的合法性與安全性，避免違反相關法規（如GDPR、CCPA），並提升對敏感數據處理的規範性。
數據分析師薪資行情如何？技能與行業別是落差關鍵
數據分析師做為數據推升關鍵角色，薪資水準因地區、行業、技能和經驗的不同而有所差，以3年以下工作經驗的平均月薪來說，行情不輸半導體工程師，加上技能門檻高，升遷與轉職機會多。
1. 台灣數據分析師薪資範圍
初階（3年以下經驗）：月均薪約5.5萬。
中階（3-5年經驗）：月均薪約 6.1萬。
高階（5-10年經驗）：月均薪約7.1萬。（以上資料來源：104薪資情報）
2. 影響數據分析師薪資的因素
技能組合：具備機器學習、大數據工具（如Spark、Hadoop）或雲端技術（如AWS、Google Cloud）等加分技能的數據分析師，薪資水準更高。
行業差異：科技、金融、醫療等數據密集型行業的薪資相對更高。
數據分析師職涯發展：轉職工程師薪水加乘
數據分析師擁有寬廣的職涯發展空間，以下是數據分析師常見的職業成長路徑：
1. 資料科學家
如果說數據分析師是透過分析蒐集現有的數據提供解決方案；資料科學家更偏向透過處理大量且複雜數據庫提供預測性分析。
技能需求：更深度的專業技能，如進階的程式語言技能、機器學習技術和大數據工具。
課程推薦：AI資料科學家全方位學程班
2. 資料工程師
資料工程師工作著重在與數據資料庫相關程式設計與技術研發方面，包括數據建模的程式語言、AI及機器學習相關技術、大數據雲端架構技術層面，資料工程師都需要涉獵。
技能需求：數據技術導向的維護與開發，需要更高階的數據應用工具技術，如使用 ETL 工具、大數據框架、SQL等。
學習指南：資料工程師學習地圖
課程推薦：資料工程師養成班
3. 軟體工程師
部分企業因組織規模關係，會將資料工程師工作內容劃分進軟體工程師的職責中，與跟資料工程師相同，軟體工程師需要具備程式設計與系統設計能力。
技能需求：設計高階數據模型，帶領數據分析團隊，參與業務策略規劃。
學習指南：前端工程師學習地圖、後端工程師學習地圖
哪些產業需要數據分析師？
數據分析師的需求已滲透至各行各業，其中以下幾個產業需求最為旺盛：
1. 科技與軟體業（AI數據分析師）
分析用戶行為，提升產品體驗；開發推薦系統等。
2. 電商與零售業（商業數據分析師）
優化促銷活動，分析購物行為，提升轉化率。
3. 金融與保險業（金融數據分析師）
信用評分模型、風險預測，優化投資策略。
4. 醫療健康產業（醫療數據分析師）
個性化治療方案，疾病趨勢預測。
5. 半導體製造業（數據分析師）
製程數據分析，設備異常檢測。
6. 行銷與廣告業（行銷數據分析師）
廣告效果分析，用戶分群，A/B測試。
數據分析師的挑戰
首先，技術的快速發展給數據分析師帶來了學習壓力。隨著人工智慧、大數據處理工具和雲端技術的日新月異，數據分析師必須不斷更新自己的技能，掌握最新的工具與技術，如Hadoop、Spark或機器學習模型。這種技術上的「追趕」需要投入大量時間和精力，特別是在同時承擔日常工作的情況下，如何平衡學習與工作的時間分配，成為許多分析師面臨的困境。
在業務層面，數據分析師常常需要與非技術背景的同事或主管合作，這也成為一項重要的挑戰。數據分析結果通常具有高度的技術性，如何將這些複雜的分析內容用簡單、直觀的方式呈現，並與業務需求對接，是數據分析師的重要責任。當分析結論無法與業務目標完全契合時，還需要通過溝通和協調來尋求共同解決方案，這對分析師的溝通能力提出了很高的要求。
[course_plugin api_type='course_id' title='數據分析師學習營課程' id='a20d4275-3867-4738-9d32-ad850fb3bc1c']
延伸閱讀：
產品經理 - 學習地圖(上)：技能養成篇
成為雲端工程師的攻略指南：核心技能＆職涯精進完整解析
如何成為後端工程師？精準掌握必備核心技能＆職涯精進攻略
轉職前端工程師│工作內容、技能、薪水與職涯發展指南
想當資料工程師？工作內容、核心技能、薪水、職涯發展完整解析
[joblist_plugin title='更多104【數據分析師】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?order=15&page=1&jobsource=joblist_search&indcat=1001001000,1001000000&ro=1&keyword=%E6%95%B8%E6%93%9A%E5%88%86%E6%9E%90%E5%B8%AB' amount='3']
有任何收穫或想分享的，都來和大家一起聊聊吧！