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指的是尋找並拓展新的實體銷售據點,透過市場調查、選址分析、與店家或商場洽談合作,確保地點具備潛力且符合品牌定位。此技能能幫助企業擴大銷售網絡,提升品牌曝光度和營業額,並且需具備溝通協調、談判技巧及市場敏銳度。
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店面開發 學習推薦

劉品妡

業務總監

2022/12/04

電商行銷與店舖行銷,是兩碼子事~
如果你有經營過店面,你會知道庫存壓力有多大 !!
如果你有經營過電商,你會知道行銷靈活多重要 !!
或許你會常聽到,現在的消費者都從實體轉向線上,所以一定要兩種模式都去經營;但現實中,這兩種經營的行動策畫,是著重在不同邏輯的消費喜好上,並不適用於所有的行業或產品。
[舉一個我們最常見的商品 "咖啡"來談~]
*如果消費者接收到品牌行銷的訊息是"買一送一,CP值很高"~那會回應我們的受眾,就是對"買一送一,CP值高"才有感覺的消費者。
*如果消費者接收到品牌行銷的訊息是"經典質感、品味生活"~那會回應我們的受眾,就是對"經典質感、品味生活"才有感覺的消費者。
無一例外。
#重點是~行銷廣告上的咖啡看起來再香,還是要有"品嘗"的"過程",才會知道滋味,不是嗎?
#真心不建議只用"低價"的文案來吸引消費者,這樣,消費者只會注意到價格,看不到價值。雖然短期可能有營收,但看不見價值,最後的結果就是不會有獲利!! 苦的是老闆、累的是員工,最倒楣的是長久經營的品牌價值被迫歸零。
#經營社群、線上教學、數位行銷...可以幫助拓展新的客群或曝光~~~這不代表實體店面的經營不被消費者需要。
或許你會擔心,現在的消費者都在線上,不做數位行銷不行,不做數位轉型不行........說的沒錯。但是,一杯好喝的咖啡,也要有地方可以喝,不是嗎?不然,網美她們都約在哪裡喝咖啡、分享美照呢?也可以參考【販促POP寶典】的店舖行銷活動規劃,找出你想經營的顧客群~
看更多
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劉威麟 知識長

nabi總知識長 / Mr. 6

2021/11/16

開咖啡店必賺公式:「第二層地圖」商機
註:雖然現在星巴克不再是唯一的大咖咖啡廳,此文依然有意義!
開咖啡店是很多人畢生的夢想。大家多多少少聽雜誌寫過這樣的創業故事:老王終於累積足夠的積蓄(和足夠的勇氣),辭掉工作,準備開一家屬於自己的咖啡小舖。老王開著車子繞了好幾條路,看到這條路上有星巴克,那條路上有丹堤…這條路上又有兩間已經開三十年的老店……終於,他找到了一個看起來完全「空白」的路,沒有任何一家咖啡店,而對面剛好又有一間新開的成人補習班,以及一棟剛蓋好的辦公大樓,心裡響起「叮咚」一聲:「好,就在這裡設點吧!」
接下來,他找來一張凳子,手上拿著一本簿子和筆,在隔壁比較熱鬧的早餐店與餐廳前,從早上七點起就坐在騎樓柱子旁,一直坐到晚上十點。他望著來來往往的人潮,從這些人的長相判斷「這是上班族」、「這是學生」、「這是家庭主婦」…他默默觀察這些人的動向,還有這些人對這幾間店所購買的東西,記錄下來。
如此熬了一個月,老王終於作完所有的功課。店也開了……。
第一個月,店內寂寥。
第二個月,門口冷冷清清。
第三個月,隔壁的早餐店突然關門了。這位新手老闆心喊不妙,正準備哀淒自憐時,看到隔壁開始進進出出一些裝潢工人,過了三天,他們終於把新店的牌子掛起來。他抬頭一看……。
驚!那個圓圓的、綠色黑色的,兩顆星星,中間一尊妸娜多姿的捲髮女神,彷彿對著他露出鄙視的微笑……。
「不會吧…?」
沒錯,Starbucks來了。
老王跌倒在地,那一聲最後的哀嘆,淹沒在工人手中的鑽孔機的馬達聲裡。
這是多年前一位小型咖啡店老闆的真實故事。當年在知名內容網站Slate有一篇文章講到他──「Why Starbucks actually help mom and pop coffeehouses」。文章中的這位小咖啡店老闆Herb Hyman,已經在洛杉磯地區開了三十年的老咖啡店,平常供應早餐與好口味的咖啡給附近的上班族與住戶,小小的賺錢,他自己也以活在咖啡香中為樂;但有天,老天,我的天,Starbucks來了!開在他家的旁邊!這位老伯伯很是不爽,打電話問他的好友。他這位好友不是凡人,而是另一間超級連鎖咖啡店Seattle’s Best Coffee的創辦人Jim Stewart。
Jim大笑的告訴他,「免驚!」
Jim幫他的老友預測,Starbucks搬過來作鄰居,不但不會減少原本的生意,反而會讓他的生意更加興隆!為什麼?因為Starbucks名氣太大,聽到它的名字就彷彿聞到咖啡香,就算對它的咖啡沒特別喜歡,至少也會開始想像坐在那張舒適的大沙發聽傭懶爵士樂、一個美好早晨的感覺。Starbucks一過來,就好像巨型磁鐵,本來只有這條街的人會過來喝咖啡,現在好幾條街以外的人都會來喝咖啡;有人是開車上班途中「記得這裡會有一家Starbucks」,車子門口一停就跑進來買外帶。大家習慣了「這個地點有咖啡」以後,有些顧客,竟,就會開始跑來買旁邊店家的咖啡。
有趣的是,為什麼會跑來買旁邊的店家的咖啡?文章將Starbucks與Wal-Mart相比。Wal-Mart才是真正的「downtown killer」,一間Wal-Mart開在市郊,人們馬上忘記了市中心那些商店的存在;Wal-Mart什麼都有、什麼都便宜,「就像一個大黑洞」,把所有消費者的錢都吸光了。而Starbucks不同了。它走高價路線,咖啡的種類也是千篇一律;任何一間小型的咖啡店都可以在「價錢」、「種類」兩點打敗Starbucks,輕鬆推出比Starbucks還便宜二~三成的咖啡,甚至輕鬆推出每周新的口味,甚至幫客人「特調」。
Jim幫他老友的預言正確,幾個月後,這位老伯伯的生意好得不得了。他的命運因此扭轉,反過來看準了城市另一頭的另一家超人氣的Starbucks,把隔壁中國餐館的店面頂下,再開了一個新的咖啡屋,結果這間咖啡屋,一年馬上做到100萬美元(3000萬台幣)的生意!老伯伯笑得合不攏嘴。
故事再回到最初的老王,當初他開著汽車,四處看看有沒有咖啡店可開,方法就不對了。多年來已經有不知多少人在地圖上「找空白」,有的甚至連都市計畫與地鐵新路線都參考進去了,在今天,已經很不容易在地圖上找到「空白」,但假如他讀了這篇文章,他看的就不會是表面的那層地圖,而是底下的「第二層地圖」了,也就是看地圖上的Starbucks點,然後一個點一個點去研究附近的競爭狀況,找一間「孤單」的Starbucks,跟它做鄰居。
「第二層地圖」竟然可以引領創業家,另一波金光閃閃的成功之路徑!
photo credit: @Brad.K via flickr
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04/28 10:35

AI 工作流是什麼?上班族提升效率的入門指南
AI 工具越來越普及,許多上班族已經開始用 ChatGPT、Gemini、Claude、NotebookLM 等工具協助工作。但真正能提升效率的關鍵,不只是「會不會問 AI 問題」,而是能不能把 AI 放進日常工作流程裡,形成一套可重複使用的「AI 工作流」。
過去使用 AI,很多人可能是想到什麼就問什麼:請 AI 幫我寫一封信、改一段文案、摘要一篇文章。這些做法當然有幫助,但如果每次都從零開始,效率仍然有限。
真正的 AI 工作流,是把工作拆成幾個步驟,讓 AI 在不同環節協助你處理初稿、摘要、整理、分析與發想,再由人來判斷、修正與決策。
簡單來說,AI 工作流不是讓 AI 取代你,而是讓 AI 成為你的工作助理。它可以協助減少部分重複整理的時間,但最後的品質把關、事實查證與責任判斷,仍然需要由人完成。
一、什麼是 AI 工作流?
AI 工作流指的是:將 AI 工具整合進日常工作流程中,讓它在固定任務中扮演特定角色。
舉例來說,如果你每週都要寫週報,過去可能需要回想本週做了什麼、整理資料、歸納成果、撰寫文字。導入 AI 工作流後,你可以先把已確認可使用的工作紀錄、待辦清單、專案進度整理後提供給 AI,請它協助分類成:
本週完成事項、遇到的問題、下週計畫、需要主管協助的地方。
接著,你再檢查內容是否正確,補上實際成果、數字與自己的判斷。
這就是一個簡單的 AI 工作流:
資料整理 → AI 協助產出初稿 → 人工檢查與修正 → 完成正式內容
AI 負責加快整理與初稿產出,人則負責確認事實、補充脈絡、做出判斷。
二、為什麼上班族需要學 AI 工作流?
許多人學 AI 時,最常遇到的問題是:「我知道 AI 很強,但不知道工作上到底怎麼用。」
其實,上班族最需要 AI 協助的,通常不是非常高深的技術,而是每天都會遇到、但很耗時間的工作,例如:
會議紀錄整理、Email 回覆、簡報製作、報告撰寫、資料摘要、Excel 分析、SOP 整理、專案進度追蹤、週報月報撰寫、學習筆記整理等。
這些工作都有一個共同特色:它們不一定困難,但常常需要大量整理、歸納與文字產出。
如果能把 AI 放進這些流程中,就有機會減少部分重複工作時間。對新手來說,AI 可以協助建立架構;對資深工作者來說,AI 可以協助加快第一版產出;對主管來說,AI 可以協助整理資訊、統整進度與提高溝通效率。
但需要注意的是,AI 工作流的目的不是讓工作「完全自動化」,而是讓人把時間留給更重要的判斷、溝通與決策。
三、AI 最適合協助哪些工作?
AI 很適合處理「文字整理、資料歸納、初稿撰寫、格式轉換、初步分析」類型的任務。以下是上班族最常見的應用場景。
1. 會議紀錄整理
開會後最麻煩的事情,往往不是開會本身,而是會後整理。AI 可以協助把會議筆記、逐字稿或已取得同意的錄音內容,整理成會議重點、決議事項、待辦清單與負責人。
適合請 AI 協助的內容包括:
會議摘要、討論重點、行動項目、決策紀錄、下次會議追蹤事項。
不過,使用 AI 整理會議內容時,必須特別注意資安與隱私。若要錄音、轉逐字稿或上傳會議內容,應先確認參與者知情,並遵守公司內部規範。涉及客戶資料、薪資、人事、合約、未公開商業資訊時,不建議直接上傳到一般 AI 工具。
AI 整理後,也需要人工確認人名、日期、數字、決議內容與責任分工,避免錯誤資訊被當成正式紀錄。
2. Email 與商務訊息回覆
很多上班族每天都花不少時間在回信、回訊息。AI 可以幫你把口語想法改成正式語氣,也可以幫你將太長的回覆縮短,或將生硬的文字改得更有禮貌。
例如你可以輸入:
「請幫我把以下內容改成正式但不冷淡的商務信件。」
「請幫我回覆客戶,語氣要專業、清楚,並委婉說明目前無法提前交付。」
但 AI 不一定知道你公司的實際政策與承諾範圍。涉及價格、合約、交期、賠償、客訴、法律責任等內容時,務必由負責人確認後再寄出,避免產生誤解或過度承諾。
3. 報告與簡報製作
許多人做報告或簡報時,最卡的是「不知道怎麼開始」。AI 可以協助產出大綱、整理架構、優化標題,甚至把長篇資料濃縮成簡報頁面重點。
例如你可以請 AI:
「請把以下資料整理成 8 頁簡報大綱。」
「請幫我把這段內容改成主管簡報用語。」
「請依照問題、原因、建議、下一步的架構整理。」
AI 很適合協助完成第一版,但真正有說服力的簡報,仍需要你補上資料來源、商業判斷、實際案例與具體數據。
4. 資料蒐集與摘要
當你需要快速理解一個新主題時,AI 可以協助整理你提供的資料,摘要文章重點、比較不同觀點,或產出初步觀察方向。
不過,AI 不一定能取得最新資訊,也可能產生錯誤或過時內容。若是涉及新聞、數據、法規、價格、政策、職缺條件、產業趨勢等資訊,仍應回到官方網站、原始報告或可信來源查證,不建議只依賴 AI 的回答。
比較安全的做法是:先由人提供可靠資料,再請 AI 協助摘要與整理;最後由人確認內容是否適合使用。
5. Excel 與數據分析
不熟 Excel 公式的人,也可以用 AI 協助理解公式、產生函數、整理欄位、設計分析方向。例如你可以問:
「我想統計每個部門的平均銷售額,Excel 公式怎麼寫?」
「請根據這份表格欄位,建議我可以分析哪些指標?」
「請幫我解釋這張報表中可能代表的趨勢。」
AI 可以協助你更快理解資料,但不能取代你對資料來源、計算邏輯與商業背景的判斷。若牽涉財務決策、營運績效、人事評估或對外公布數字,仍需由負責人確認資料是否正確。
6. SOP 與知識管理
很多公司都有一種狀況:工作流程靠資深同事口頭傳授,真正要交接時才發現文件不足。AI 可以協助把零散說明整理成 SOP、檢查表、教學文件與新人訓練資料。
例如你可以把一段操作流程整理後提供給 AI,請它產出:
步驟說明、注意事項、常見錯誤、檢查清單、交接提醒。
這類工作流很適合行政、人資、客服、行銷、營運、專案管理等職能。只要搭配人工確認,就能讓知識更容易被保存與傳承。
四、建立 AI 工作流的 4 個步驟
想開始使用 AI 工作流,不需要一次學會所有工具,也不需要從複雜自動化開始。建議從最常遇到、最耗時間的任務切入。
步驟一:找出重複性高的工作
先觀察自己一週內最常做、最花時間的工作。
例如:每週寫週報、每天回信、每次開會都要整理紀錄、每月要做報表、常常要寫社群文案。
只要是「重複出現、格式類似、需要整理文字或資料」的工作,就很適合先嘗試導入 AI。
步驟二:把工作拆成小步驟
不要只對 AI 說:「幫我做報告。」這樣的指令太模糊,AI 產出的內容也容易不符合需求。
你可以把任務拆成:
先整理重點 → 再產出大綱 → 再寫初稿 → 再優化語氣 → 最後檢查是否有遺漏。
拆得越清楚,AI 越容易協助你完成真正需要的結果。
步驟三:建立固定 Prompt 模板
當你發現某個任務常常會重複出現,就可以把好用的指令存成模板。
例如會議紀錄模板:
「請根據以下會議內容,整理成:
1. 會議目的
2. 討論重點
3. 已決議事項
4. 待辦事項
5. 負責人
6. 截止日期
7. 需要追蹤的問題
請用條列式呈現,語氣清楚、適合寄給團隊成員。請特別標註不確定或需要人工確認的地方。」
最後一句很重要,因為它能提醒你不要把 AI 產出直接當成正式答案。
步驟四:人工檢查與優化
AI 產出的內容不能直接視為最終版本。使用前,建議檢查:
內容是否正確?
語氣是否符合公司文化?
數字、日期、人名是否有誤?
是否有過度承諾?
是否遺漏重要脈絡?
是否包含不該外流的資訊?
是否適合對外發布?
AI 工作流的核心不是「全自動」,而是「半自動加速」。人仍然要負責最後品質。
五、使用 AI 工作流前,先做 5 個安全檢查
在把資料丟給 AI 前,建議先問自己 5 個問題。
1. 是否包含個資?
例如姓名、電話、Email、身分證字號、薪資、病假紀錄、客戶資料等,都不建議直接輸入一般 AI 工具。若真的需要整理,應先去識別化,或依公司規範使用指定工具。
2. 是否包含公司機密?
例如未公開財報、合約條款、商業策略、產品 Roadmap、內部報價、客戶名單等,都應依公司規範處理,不應任意上傳。
3. 是否需要取得同意?
若要錄音、轉逐字稿或整理會議內容,應確認參與者知情,並遵守公司政策與相關規範。
4. 是否需要查證?
涉及新聞、法規、數據、價格、職缺條件、政策與專業建議時,都應查證原始來源。AI 可以協助整理,但不應被視為唯一依據。
5. 是否可以直接對外發布?
AI 產出的文字應經人工審稿,確認沒有錯誤資訊、過度承諾、侵權疑慮或不符合品牌語氣的內容。
六、上班族可以先從這 5 種 AI 工作流開始
如果你是 AI 新手,建議不要一開始就追求複雜工具串接,可以先從以下 5 種最容易看到成效的工作流開始。
1. 會議紀錄工作流
適合對象:專案經理、主管、業務、人資、行政、行銷。
流程:取得同意的會議內容 → AI 協助摘要 → 產出待辦 → 人工確認 → 發送團隊。
這是日常工作中很實用的場景,但務必注意錄音同意與資料保護。
2. Email 回覆工作流
適合對象:業務、客服、主管、行政、跨部門溝通者。
流程:輸入背景 → 說明對象與語氣 → AI 草擬 → 人工修改 → 寄出。
重點是要告訴 AI:收件人是誰、你的目的、希望語氣是正式、委婉、積極還是簡短。
3. 簡報大綱工作流
適合對象:企劃、行銷、產品、專案、主管。
流程:輸入主題與可使用資料 → AI 產出架構 → 補充案例與數據 → 轉成簡報頁面。
AI 很適合幫你打開第一步,避免卡在空白投影片前。
4. 週報與績效整理工作流
適合對象:所有需要回報工作成果的上班族。
流程:彙整任務清單 → AI 分類成果 → 整理成週報 → 補充數字與影響 → 送出。
這個工作流也能幫助你累積年度績效資料,避免年底考核時才回想自己做過什麼。
5. 資料摘要與學習工作流
適合對象:需要快速吸收新知、追蹤產業趨勢、準備提案的人。
流程:提供可信資料 → AI 摘要 → 請 AI 提出重點與應用方向 → 人工查證與判斷 → 形成自己的觀點。
這很適合用在閱讀產業報告、研究競品、整理課程筆記或準備內部分享。
七、AI 工作流不是工具問題,而是工作方法問題
很多人學 AI 時,會一直追最新工具。但對上班族來說,更重要的是先理解自己的工作流程。
同一個 AI 工具,在不同人手上會產生不同效果。差別不只在工具,而在你是否知道:
我想解決什麼問題?
我有哪些資料可以安全提供?
我希望 AI 幫我做到哪一步?
哪些內容需要我自己判斷?
產出後要用在什麼情境?
是否需要查證或主管確認?
當你開始用這些問題思考,就不只是單純「問 AI」,而是在設計自己的工作流。
把 AI 當成工作助理,而不是標準答案
AI 工作流的價值,不是讓工作完全自動化,而是幫助上班族從重複、瑣碎、耗時的工作中,找出可以被輔助的部分。
從今天開始,你可以先選一個最常見的工作場景,例如會議紀錄、Email 回覆、週報整理或簡報大綱,試著建立自己的第一套 AI 工作流。只要能把一個任務變得更清楚、更容易重複使用,就已經是很好的開始。
未來的職場競爭力,不一定是誰使用最多 AI 工具,而是誰能更有效率地結合 AI 與自己的專業判斷。
AI 可以幫你整理資訊、產出初稿、提供方向;但真正做出選擇、承擔責任、創造價值的人,仍然是你。
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本文提供 AI 工具應用的學習建議,實際使用時仍應依公司資安規範、個資保護要求與工作情境調整。AI 產出內容可能有錯誤或過時資訊,重要資料、對外訊息與正式決策,仍需由使用者查證與確認。
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