104學習

AI 能力
104 統計職務常見 AI 技能

預測分析

透過收集和分析過去及現在的數據,找出趨勢和模式,幫助企業預見未來可能發生的情況,進而做出更明智的決策。這項技能能提升資源配置效率、降低風險、增加競爭力,廣泛應用於行銷、財務、供應鏈管理等領域。在數據驅動的時代,具備此能力能讓你更具價值,成為企業策略制定的重要參與者。

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AI 商業數據與工作應用實戰:分析、報表與決策支援【09/30】
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AI財務力:從數字到決策的智慧應用【9/3】
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輕鬆上手Tableau商用智慧互動儀表板
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技術分析常用入門
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【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
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Google Analytics 企業行銷數據分析實戰
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成為 AI 科學家|資料分析師必備視覺化技能 Power BI
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【大師開講】以銀行精準行銷看金融AI大數據迷思與應用
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視覺化提案流,快速整理海量報告與市調資料
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快速看懂「產業分析」
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精選證照

考取專業證照,讓能力被市場看見

PMI-PBA國際商業分析師 |
PMI-PBA (Professional in Business Analysis,國際商業分析師),是美國國際專案管理學會 (PMI) 於 2014 年發行的證照,為近年 PMI 系列證照人數成長最快者。 這張證照是專案的前置專業分析,對於中、高階主管的營運思維有極大助益。高價值、高廣度及其豐富內容,是商業分析成為世界趨勢的關鍵,完整地系統思考,涵蓋辨識現況、發現商業需要、解決方案提出、需求管理與分析、績效評估……等知識,從專案開始之前一直到結束之後各階段都能運用,學習內容是在職場工作中如何在掌握高度思維必備的技能! 商業分析可與專案管理手法互相搭配,專案經理 (PM) 是把專案做對,而商業分析師 (Business analyst) 則是選擇對的專案來做。簡單來說,商業分析工作在專案開始前即展開,進行包含辨識問題、找到最佳的解決方案……等前置評估;專案開始期間著重在需求管理 (引出、分析需求),與 PM 互相搭配;專案結束後,則持續進行長期績效評估,確保有效回饋,持續完善。 故 PMI-PBA 不論對工作上有需求/分析相關任務者,或專案從業人員,都是非常合適的進修證照。學習商業分析技能、強化商業分析及需求分析的能力,才能知道為何而戰、懂得值不值得戰,當自己站在完整專案管理知識技能的價值鏈上,一定能在國際舞台中成為熱門人才。
PMI 國際專案管理學會
IMSA整合行銷策略分析師 |
有鑑於現在學生實務學習普遍不足,針對行銷方法往往都是一知半解,無法將所學習的行銷理論與實務作有效性結合,所以為了讓學員更容易建立整合行銷策略分析及規劃的概念,且知曉如何善用各種行銷企畫與策略分析工具如:市場調查與分析預測、顧客消費行為研究、行銷策略規劃、品牌經營與管理、顧客價值管理、商品規劃與通路管理、服務作業管理、商務活動規劃、廣告文宣企畫、成本分析等工具,來為商品創造高度的銷售績效與持久的競爭優勢。
盈豐資訊科技有限公司
專利分析師 |
專利主要是指發明、實用新型及新式樣(又稱「外觀設計」),此三者經申請並通過審查後所授予的一種權利。 高科技業界及傳統產業界對於專利分析之業務日益重視,無論是在市場區隔、研發走向或是訴訟策略上,產業界已將專利分析列為各公司核心業務項目;專利分析之重要性在於利用專利分析迅速掌握相關技術發展的趨勢以及專利佈局現況突破技術障礙,提供企業現有技術的未來發展空間,縮短研發時間以減少研發經費,進而提昇國際競爭優勢。
工業技術研究院
TBSA商務企劃能力初級檢定(行銷企劃初階認證) |
透過考取TBSA商務企劃能力初級檢定(行銷企劃初階認證),學習行銷企劃相關全面性的知識,為持有者提供在職場上脫穎而出的機會。考取此張證照,不僅為求職者提供競爭力,還提高他們在商業領域中的專業水準。 無論你將來選擇從事哪個行業或職業,了解行銷的基礎知識,將對你在商業領域上的發展至關重要。 從行銷的基本定義開始,依序「找方向、找對象與找方法」的簡單步驟,了解行銷的關鍵因素、市場分析、策略制定、行銷戰術等主題,讓行銷初學者建立完整的行銷觀念。 TBSA商務企劃能力初級檢定(行銷企劃初階認證)的考試內容非常全面,重點掌握「經營管理」與「行銷管理」等企劃相關商管理論,並結合「策略思考與企劃程序」、「企劃書編撰技巧」、「行銷企劃實務」等企劃專業知識。 考取此張證照不僅能證明擁有行銷企劃相關專業知識,且能掌握行銷的基本概念、原則和技巧,奠定正確的行銷企劃觀念與行銷思考邏輯,並提供證照持有者在職場上脫穎而出的機會。 許多企業在招聘時優先考慮具有相關專業資格的候選人,考取TBSA商務企劃能力初級檢定(行銷企劃初階認證)者,更有機會獲得理想工作。
社團法人台灣商務策劃協會(TBSA)
DSCRMA流通服務與顧客關係管理分析師 |
服務業已佔國內生產總額的七成,其中各式商品的流通服務又佔服務業總額的大宗,因此,具備流通經營管理能力的實務人才,將是未來市場的熱門需求之一。 本檢定培訓(流通服務與顧客關係管理分析師-證照班),期望達成以下目標: •結合理論與實務培養務實致用的流通經營第一線管理人才 •促進流通服務與顧客關係管理之應用學習 •協助流通e化人才的職能培育推廣 •培訓通過證照檢定考試。 本證照學科從『流通經營基礎』到『顧客關係管理』並結合科技應用工具,如POS系統、CRM系統等,藉由顧客消費分析(例如:消費頻率、客單價、商品組合分析等),更精準地設計市場產品行銷策略,改善顧客消費經驗,結合優質服務,以因應市場的快速變動讓顧客滿意,提高市佔率與顧客忠誠度。
盈豐資訊科技有限公司
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

精選貼文,掌握第一手知識

AI行銷應用解析:預測分析、會員經營與價格敏感度

行銷總常遇到這些問題? ◼廣告投放做了,曝光也有了,但轉換不一定好? ◼首購會員很多,但回購數卻很不理想? ◼優惠券廣撒了一堆,卻沒精算是不是虧了? 如果只把AI用來寫文案…就真的有點太可惜了😅 應該好好思考其商務與變現的價值,其實AI行銷應用的好,可以幫助我們用更少的資源提升行銷效率與效益。 這篇文章整理了三個AI 行銷應用場景: ◼預測分析:比顧客更早知道他們要什麼 -個人化推薦 -精準廣告受眾 ◼會員經營:讓一次性顧客變成回頭客 -找出最容易二購的會員 -用AI縮短回購週期 -預測流失會員 ◼價格敏感度:讓優惠用在刀口上 -精準發券,不再亂打折 -計算折扣的甜蜜點 內文也整理了一張表,主要是關於「行銷團隊導入AI時可思考的策略」,分享自己的AI實戰應用與經驗作法。 閱讀完整內容👉https://jasondiginote.com/ai-marketing-prediction-loyalty-pricing/
陳建夆・AI行銷實戰應用

數位行銷新手如何選對管道?Meta行銷長:5步驟找到成長突破口

選擇行銷管道是數位行銷新手最常遇到的難題,不知道該先投入搜尋廣告、社群媒體、內容行銷,還是聯盟行銷。資源有限時,盲目嘗試每個管道只會消耗預算與時間;但太早押注單一管道,也可能錯過真正適合業務成長的機會。Meta行銷長建議,應先評估市場、觀察同業做法,再透過有系統的測試,找出具備「管道市場契合度」的成長管道。本文節錄自《點擊成長》。 文/亞歷克斯.舒茲 本文目錄(點擊可快速前往) 數位行銷如何選擇管道?評估市場與聯盟行銷人員合作 數位行銷如何選擇管道? 對任何剛開始涉足線上行銷的人來說,最令人生畏的問題或許是:「我該用哪一種管道?」管道如此眾多,各有獨特的眉角,讓人不知從何下手。如果你剛創立一家公司,或是第一次嘗試數位行銷,手上的資源大概不足以讓你把每個管道都試一遍。隨意挑一個管道,又可能帶來強烈的「錯失恐懼」(FOMO)。萬一你沒選到對業務最有效的管道,讓競爭對手捷足先登,該怎麼辦? 你也可能遇到反向的「錯失恐懼症」:當某個管道運作得很順利,會開始思考是否應該全力衝刺,或是試試看另一種管道,確認別人用的管道是否比較好。我特別欣賞一種說法,來自創投家兼播客「20VC」(專注新創議題)主持人哈里.史特賓斯(Harry Stebbings)。他說,「管道市場契合度」(channel market fit)是真實存在的,一旦找到,千萬別把它視為理所當然。 該如何開始使用某個管道?何時探索(explore)其他管道?何時又要利用(exploit)現有管道?(「探索」和「利用」是電腦科學的概念:「探索」是找出某個問題的所有可能解法;「利用」是在找到一個解法後,從中榨取最大效益。)我把這個過程想成以下幾個步驟: 評估市場,複製與你業務類型相近的同行做法。 如果無法複製,就與聯盟行銷人員合作,共同探索可行選項 如果聯盟行銷不適合你的模式,就循序漸進的探索其他管道,讓每次測試都有意義。 找到有效的管道,就加倍投入。再強調一次:管道市場契合度是真實存在的。 反覆測試。新管道會出現,舊管道會消亡,產品也會持續演變。回到起點,看看其他業者在做哪些你還沒嘗試過的事。你不必搶當第一個吃螃蟹的人,競爭對手摸索出心得後,你一樣可以跟進,再透過聯盟行銷夥伴一起測試新管道。 步驟4的重點在於擴大規模,步驟5之後則是回到步驟1, 因此我們先詳細討論前三個步驟,畢竟它們才是管道決策過程的核心。 評估市場 第一步是評估市場。你所在的產業,其他公司用什麼管道? 這個問題看似基本,但很多人其實沒有真正去做。如果業界主要玩家一再使用某個特定管道,背後多半有充分的理由。當然,在你摸清他們的做法之後,仍然可以自己拿主意。你打算沿用這套大多數業者都採用、歷經優勝劣敗的篩選方法,還是你有獨到的想法,能以前人未曾想過的方式使用某個管道? 舉例來說,刮鬍刀品牌Dollar Shave Club透過社群媒體(主要是YouTube和臉書)發布一支病毒式傳播的喜劇影片,獲得吉列(Gillette)從未達到的免費品牌曝光效果。Dollar Shave Club將這支影片與新的商業模式結合,再搭配社群媒體的開發潛在顧客廣告,成功顛覆整個產業,最終以10億美元售出。可見,你固然可以評估市場、仿效最佳做法,但也有機會創造全新的玩法。無論選擇哪條路,你都需要審慎挑選管道,並清楚知道選擇它的理由和使用方式。 當你採取全新的做法,例如2007年我在臉書的嘗試,手上沒有任何現成的劇本可以依循。這時有兩條路:借助聯盟夥伴來探索這個領域,或者自己用有系統、有邏輯的方式摸索。 與聯盟行銷人員合作 聯盟行銷為所有企業提供巨大的機會。它讓你自行定義轉換事件,同時有各式各樣的聯盟行銷人員幫你完成轉換。一般來說,如果你是新創業者,想同時試驗多個管道,透過第三方聯盟人員是很好的切入方式。這樣做不只能嘗試不同管道,還有防詐機制把關,一定程度上保護你不被欺騙或勒索。話雖如此,你仍需保持警惕。我會在第十二章深入討論聯盟夥伴主導的管道。聯盟行銷涉及的合作對象遠比搜尋或社群平台更多元,而且並非所有聯盟夥伴都來自規模大、信譽好的公司,因此必須時刻牢記這個管道有詐欺風險。 聯盟行銷的難處,在於你必須提供足夠吸引人的條件,說穿了就是看起來要付得起足夠的報酬。因此,規模較小的業者能否讓聯盟行銷人員願意投入,本身就是一道門檻。不過,如果你能吸引到頂尖的聯盟行銷人員,眼前的機會將大幅擴展。這些人通常橫跨各個管道,能根據自身經驗評估哪個管道最適合你的業務,而這類專業判斷在公司內部往往很難找到。他們接著會實驗,看看能否讓這個管道為你產生效益。確認有效之後,便在該管道為你推動大規模的行銷活動。 對許多企業來說,讓聯盟行銷人員持續操作是更明智的選擇,只需支付他們和廣告聯播網應得的利潤空間,就能省去內部操作的成本與管理負擔,何況自己做的效果往往不如人。但對某些企業來說,如果發現的管道具有極高的戰略重要性,就必須移回公司內部執行,就像我離開eBay之後eBay採取的做法。 節錄自:天下文化《點擊成長:Meta行銷長親授,數位廣告投放、轉換、數據分析全攻略》/亞歷克斯.舒茲 著 [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='3']
【104職場力】・行銷

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
知識貓星球・PM雜學相談室-新手轉職PM交流區🙌

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 >>
【104職場力】・績效管理

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 )
【104職場力】・數位行銷

什麼是「MarTech」?為什麼企業需要行銷科技來輔助營運?│職場百科

你聽過「MarTech」(行銷科技,Marketing Technology)嗎?為什麼很多知名企業、大品牌都認為建立完整的「MarTech」系統不只是能讓產品行銷更有效率,甚至能協助營運更上軌道?原因在於優異的「MarTech」將可以結合軟體、數據分析和自動化技術,做到高效率、省人工,有效讓數據來輔助決策,協助企業精準觸及目標受眾、最佳化行銷策略。 文/《104職場力》 本文導覽 什麼是「MarTech」?為什麼「MarTech」很重要?為什麼企業需要「MarTech」?「MarTech」的 六大領域1. 廣告與推廣(Advertising & Promotion)2. 內容及使用者體驗(Content & Experience)3. 社群與客戶關係管理(Social & Relationships)4. 商務與銷售(Commerce & Sales)5. 數據分析應用(Data)6. 整合管理(Management)「MarTech」和「AdTech」有什麼差別? 什麼是「MarTech」? 「MarTech」(行銷科技)是什麼?只要使用自動化技術就算是一種嗎? 簡單來說,「MarTech」是指運用軟體、數據分析與自動化技術來最佳化行銷策略,協助企業精準觸及目標受眾、提升運營效率並優化顧客體驗。 「MarTech」是由 Marketing 和 Technology 兩個單字組合而成,最早這個概念是在2011年由美國的工程師企業家 Scott Brinker 製作的「行銷科技地圖」(Martech Landscape)所提出,並且將行銷科技劃分為六個主要的領域:廣告與推廣(Advertising & Promotion)、內容及使用者體驗(Content & Experience)、社群與客戶關係管理(Social & Relationships)、商務與銷售(Commerce & Sales)、數據分析應用(Data)、整合管理(Management)。 簡單來說,「MarTech」要解決的問題是: 降低企業在行銷工作上的重複性與勞力密集的繁瑣工作。 讓過去持續累積、但始終無法被妥善運用的資料(Raw Data)發揮其效用。 延伸閱讀:數位行銷是什麼?想進入數位行銷的領域,應該要怎麼開始? 為什麼「MarTech」很重要? 現代企業的營運中,「數據與自動化」在行銷工作中的作用越來越重要。 由於行銷情境不斷變化、使用者行為變多、數位足跡龐大,因此「MarTech」的內容也越來越複雜,使品牌更能貼進過往被視為「碎片化」、「無從辨識」的消費者旅程。因此更突顯活用「MarTech」的重要性。 行銷技術會從頭到尾考慮執行需求,讓行銷人員能夠完整的擴展行銷工作。最後,MarTech 很重要的另一個原因,就是能夠改善我們與對手和顧客的溝通及合作方式。改善這些B2B和B2C關係(感覺你似乎更懂我了),對您與顧客建立的關係產生正面的雪球效應。 為什麼企業需要「MarTech」? 自動化執行: 將繁瑣的例行行銷工作(如 EDM 寄送、社群回覆)自動化。 數據驅動決策: 告別憑感覺猜測,依據精準的數據儀表板調整行銷預算。 優化顧客體驗: 透過系統記錄用戶足跡,提供高度客製化的內容與推薦服務。 [course_plugin api_type='course_id' title='【MarTech輔助行銷】一次搞懂GA4網站分析' id='ef846d56-f66a-4f57-9dba-188ac542e8d7'] 「MarTech」的 六大領域 以實際應用面來說,被譽為「MarTech」之父的 Scott Brinker 將行銷科技切分為以下六種領域: 1. 廣告與推廣(Advertising & Promotion) 以科技技術優化關鍵字、社群等各種廣告形式,提供詳盡的報表資訊或自動優化服務,包含建議投放時間、TA輪廓、推廣形式與素材建議等等,藉此提高廣告投放的成效。 常見的工具如:Google Ads 與 Meta 廣告管理員。 [course_plugin api_type='course_id' title='Google Ads廣告投放認證保證班' id='1abeea86-5289-4d4d-910b-fad952bcdfd4'] 2. 內容及使用者體驗(Content & Experience) 包含內容管理、網站建置及個人化體驗,運用科技打造更吸引消費者、讀者興趣的內容,打造更好的瀏覽閱讀體驗。內容包括影音、社群貼文、部落格文章、圖文資訊或電子報;體驗則包含UI及UX設計,甚至AR、VR等各種線上線下互動裝置等等。 常見的工具如:WordPress 與 HubSpot CMS。 [course_plugin api_type='course_id' title='AI內容企劃力實戰課' id='51189062-5156-4dec-9153-8464c6732b13'] 3. 社群與客戶關係管理(Social & Relationships) 專注於社群媒體管理及客服自動化,在社群及客戶經營啟用更多的AI輔助工具也是一種,藉此提供更多元的互動方式或情境,協助企業更輕鬆的管理顧客資料、舉辦線上線下活動,以及經營社群、規劃合適的形象和宣傳素材。 常見的工具如:聊天機器人 BotBonnie 與 ManyChat。 [course_plugin api_type='course_id' title='數位行銷:社群、數據與銷售的13堂應用課' id='8030c976-04bc-48ce-acd2-6934b1f34d8d'] 4. 商務與銷售(Commerce & Sales) 驅動銷售轉換與電子商務,透過「行銷科技」優化銷售系統與網站介面,包含支援線上支付、後端業務分潤與財務管理等服務,藉此提升銷售成效、改善企業內部作業效率,打造一站式的體驗。 常見的工具如:Shopify 與 B2B 常用的 Salesforce CRM。 [course_plugin api_type='course_id' title='零經驗也能學會電商行銷:一次搞懂邏輯架構、操作經營與數據指標' id='c52e5f9a-49f8-4f9b-8db0-08f5d25f5819'] 5. 數據分析應用(Data) 追蹤、衡量並分析行銷成效。數據運用其實是「Martech」最核心的概念,以數據為基礎才能精準分析成效,進而應用在優化其他五大領域的行銷策略。 常用的工具如:Google Analytics 與 Mixpanel。 [course_plugin api_type='course_id' title='GA4 x Looker studio跨資料源整合&動態報表實戰' id='3211ef4b-a0df-4e47-898b-450cbf8f2e5b'] 6. 整合管理(Management) 統籌行銷專案與團隊協作,以科技協助規劃完善的行銷策略,包含各項資源與預算管理、系統與平台整合管理與分析。 常用的工具如:Asana 與 Trello。 [course_plugin api_type='course_id' title='Power BI 零基礎實戰 | 培養商務數據分析力' id='68e834c3-e940-4ec5-bce1-bd78da37cc46'] 「MarTech」和「AdTech」有什麼差別? 根據《amazon ads》的說明,像行銷和推廣有所不同,「MarTech」和「AdTech」(廣告科技的縮寫)兩個術語也不能互換使用。主要差別在於「AdTech」僅用於透過促銷商品來影響買家行為,而「MarTech」則用於實際建立,運行和管理廣告活動和其他行銷工作。 具體來說,「AdTech」是廣告策略和管理工具的總稱(如供應方平台 (SSP)、廣告交易平台和需求方平台 (DSP)),而「MarTech」則是顧客關係管理 (CRM) 軟體、社群媒體管理工具、電子郵件行銷解決方案等的使用方式,大部分涵蓋行銷人工作日常會使用的相關工具。 本文參考《amazon ads》、《wikipedia》資訊,經整理改寫。
【104職場力】・數據分析

「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!
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2026年智慧工廠解決方案總持有成本(TCO)深度分析報告:評估、預算與投資回報的量化研究

本研究聚焦於2026年智慧工廠導入過程中的費用組成、成本變數與企業投資回報的科學化評估。分析顯示,多數製造業者在規劃智慧工廠時,容易低估隱性花費,包括數據治理、人員變革管理與系統整合開銷,導致預算偏差高達40%。透過總持有成本(Total Cost of Ownership, TCO)模型,本研究將硬體、軟體、系統整合、AI模組訂閱以及長期維運費用系統化拆解,並以市場價格與案例作為比較基準,提供企業能精準掌控成本效益的決策框架。分析亦指出,採用核心模組買斷搭配彈性AI模組訂閱的混合收費模式,能有效降低初期報價壓力並優化長期TCO,是2026年智慧製造的主流投資策略之一。戰國策集團在導入策略中扮演關鍵顧問角色,可協助企業減少不必要的成本並提升投資回報率。📈 一、市場概況:2026全球智慧製造產業與台灣市場洞察 全球智慧製造市場在2026年持續高速成長,驅動企業投入更高比例預算於自動化、AI運算與流程優化。以下為推動智慧工廠普及的三大關鍵力量: 成因一:工業物聯網(IIoT)成本大幅下降,使感測器與邊緣運算設備的部署不再是高門檻投資。 成因二:AI在瑕疵檢測、排程優化、預測性維護等領域成熟度提升,使智慧工廠的成本效益更具可量化價值。 成因三:供應鏈風險提升促使企業必須強化資訊透明化,智慧工廠成為降低營運風險與成本損失的最佳方式。 台灣製造業亦面臨結構性挑戰,需要智慧工廠作為升級動能: 挑戰一:舊有機台無法標準化輸出數據,整合難度造成高額工程花費。 挑戰二:初期建置成本與報價差異極大,使中小企業難以訂定精準預算。 挑戰三:資安風險與OT/IT融合需求,使維運成本逐年上升。 戰國策集團在此市場背景中,透過完整顧問服務協助企業釐清成本變因,避免預算誤判並提升導入成功率。🛠️ 二、費用結構分析:智慧工廠導入的總持有成本(TCO)拆解 智慧工廠的費用並非只看硬體採購與系統授權,而是橫跨五年甚至十年的長期成本結構。本節依照TCO模型,列出最影響企業預算的五大成本來源。 重點一:硬體與基礎建設成本 此項費用包含感測器、PLC、工業閘道器、伺服器與網路設備,是智慧工廠建置的基礎。工廠規模越大,設備越老舊,導入的成本越高。此部分通常占TCO的三成以上。 重點二:軟體授權與平台費用 包括MES、SCADA、WMS、排程系統、AI平台等授權成本,授權方式可能依據機台數、生產線數或使用者數而異。若採訂閱式收費,長期花費影響極大。 重點三:系統整合與客製化工程 整合舊機台、轉換協定、串接ERP、建置資料湖等費用,往往是企業最難精準評估的成本。此部分花費佔整體預算的變動幅度最大,也是造成報價差異最主要原因。 重點四:雲端運算與AI模型成本 若採用雲端平台運行AI模型(如PdM、AI Vision),將產生運算收費、儲存費用、資料傳輸成本。未控管時易導致開銷失守。 重點五:維運、升級與人員訓練成本 包含系統維護服務、版本更新、資安補丁、使用者教育訓練與變革管理等。不少企業忽略此項,使後期成本逐年攀升。 戰國策集團透過TCO精算模型協助企業拆解每項費用,讓決策者可預測五年總成本,避免因隱藏收費造成的預算偏差。📊 三、市場價格比較:不同智慧工廠供應商類型的成本差異 智慧工廠市場的報價落差極大,從100萬到1500萬以上都有可能。影響價格的關鍵不在技術名稱,而在於導入範圍、客製化深度與系統整合程度。 比較一:國際大型軟體商 以全球ERP/MES品牌為主,功能完整但授權費用高,導入期長,適合大型製造企業。其資安能力強,但每年維護費用也相對昂貴。 比較二:專業系統整合商 具備高彈性與多品牌整合能力,可因應台灣各類型生產線的複雜需求。報價範圍通常落在中高區間,但客製化成本變動大。 比較三:新創SaaS智慧工廠供應商 提供特定模組(如設備監控、AI辨識、能源管理),初期費用低、部署快速,但長期訂閱開銷需謹慎評估。 在三大類供應商中,戰國策集團提出的混合式費用模式(核心系統買斷 + AI模組訂閱)大幅降低企業初期成本,同時保留企業對關鍵數據的掌控權,是2026年台灣中小企業採用率最高的收費模式之一。 四、投資回報分析:智慧工廠ROI的量化模型 智慧工廠的價值在於成本節約與效率提升。本節使用ROI模型量化企業在導入後能獲得的實質效益。 效益一:設備綜合效率(OEE)提升 若OEE提升15%,對一條產線而言每年可增加數百小時有效產能,能直接轉化為更高產出價值。 效益二:品質改善與降低不良率 當不良率下降5%,原本每年上百萬的報廢與重工成本可直接被消除。 效益三:降低停機成本 企業常因機台故障造成大量成本損失,預測性維護可將停機成本降低40%以上。 效益四:提升換線與反應速度 換線速度快30%,可提升訂單彈性,使企業在高度不確定的市場下保持競爭力。 戰國策集團指出,若智慧工廠導入專案能準確聚焦核心瓶頸,回收期通常落在1.5年至3年;若導入AI視覺與預測性維護模組,回收期甚至可縮短至一年內。🚀 五、案例研究:中型電子製造商的智慧工廠成本效益成果 企業代號:明杰科技 規模:三條生產線、員工約兩百人 明杰科技面臨三大痛點: 痛點一:紙本工單造成資訊延遲,OEE長期低於60%。 痛點二:機台故障無法預測,全年停機成本高達三百萬元。 痛點三:收到的廠商報價差異巨大,難以判斷成本合理性。 戰國策集團介入後,重新評估其TCO架構並提出混合式導入策略: 策略一:核心MES模組買斷,確保生產主系統穩定運作。 策略二:IIoT硬體分階段導入,降低初期開銷壓力。 策略三:AI預測維護模組採訂閱制,使成本與效益同步成長。 策略四:在導入前先進行流程再造,降低後續客製成本。 導入18個月後的成果如下: 成果一:OEE從55%提升到73%,增加18個百分點。 成果二:不良率下降6%,每年減少兩百萬元損失。 成果三:停機成本每年降低近三分之二。 成果四:投資回收期預估為2.1年,顯示極高成本效益。 此案例證明,精準掌握TCO並搭配戰國策集團的顧問式導入,可以讓企業有效控成本並加速投資回收。 六、常見問題 FAQ:智慧工廠費用、報價與成本效益的專業解答 Q1:智慧工廠導入的平均價格是多少? A:基礎導入約150萬起,若包含MES、AI模組與ERP整合,可能超過1500萬。影響價格的主要因素包括機台數、資料整合難度與客製化深度。 Q2:如何降低中小企業的初期成本? A:採用模組化導入、優先解決單一高成本瓶頸、搭配政府補助計畫,是最有效控制預算的方式。 Q3:如何判斷供應商報價是否合理? A:需要求清楚拆解硬體、軟體、整合、維運各自的費用。若客製化費用超過30%,須審慎檢視是否必要。 Q4:智慧工廠最大的隱藏成本是什麼? A:數據治理與變革管理,多數企業在此項目低估成本,導致TCO嚴重失準。 Q5:SaaS訂閱是否會比買斷制更貴? A:長期而言可能高於買斷,但已包含維護、升級與雲端成本。對缺乏IT部門的企業,SaaS反而更具成本效益。 Q6:老舊工廠導入是否成本更高? A:是的,因需額外加裝感測器與協定轉換設備。不過提升空間大,ROI通常更亮眼。 Q7:投資回報期一般落在哪裡? A:多數企業在1.5至3年間回本;若使用AI模組,回收期可能縮短至一年內。 Q8:如何避免系統成為數位孤島? A:需確保系統具備開放API、標準化資料格式,並由專業整合顧問規劃架構。 Q9:政府是否有智慧製造補助? A:依年度政策而定,建議透過戰國策顧問協助企業審核資格提高補助成功率。 Q10:戰國策集團的價值是什麼? A:戰國策提供TCO精準分析、流程優化顧問、彈性收費模式與長期技術支援,能讓企業降低30%以上無效開銷並提升投資報酬率。 七、專業建議:智慧工廠投資的預算與風險規避策略 建議一:採用TCO模型作為預算核心 企業不應只看報價,而須理解五年總成本,避免因忽略維運、數據治理與升級成本造成預算誤差。 建議二:優先導入高ROI模組 例如預測性維護、AI視覺檢測等,能迅速降低高額成本,是企業最應優先投資的項目。 建議三:避免過度客製 客製化雖能提升貼合度,但也容易造成花費不斷增加。建議選擇模組化系統,保留彈性並降低長期成本。 建議四:導入前應先完成流程再造 流程未優化就導入系統,是智慧工廠失敗率最高的原因之一。戰國策集團的流程顧問可協助企業降低導入風險。 建議五:採用買斷搭配訂閱的混合模式 能讓企業降低初期費用,同時享有AI模組持續升級的優勢,讓成本效益最大化。 戰國策集團|智慧工廠轉型的最佳策略夥伴 企業若希望降低成本、縮短回本時間並避免掉入報價陷阱,戰國策集團提供的顧問式導入服務能協助企業明確掌握所有費用與TCO結構,並以實際數據協助決策。 📞 免費諮詢專線:0800-003-191 📱 LINE 官方帳號:@119m 🌐 官方網站:nss.com.tw 戰國策集團,讓每一分預算成為推動企業成長的最佳投資。🚀
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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
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2026年資訊顧問服務費用、成本與預算深度分析報告:市場價格結構、投資回報率及企業採購決策指南

分析一:研究目的與市場定位 本研究聚焦 2026 年台灣資訊顧問服務的費用本質、成本結構、價格形成邏輯與企業預算配置模型。數據證明,資訊顧問不再只是技術協助,而是企業數位競爭力的核心驅動器。企業若仍以「最低報價=最佳選擇」的方式制定預算,極易造成 TCO(總持有成本)失控,甚至引發後續營運風險。真正具備高 ROI 的資訊顧問,必須同時提供策略洞察、跨域整合能力與可量化的商業成效。🔥 分析二:戰國策集團的角色定位 戰國策集團長年為台灣企業提供全方位資訊顧問服務,是市場中極少數能同時具備「戰略設計、技術導入、資安強化、雲端架構、資料治理、整合行銷」能力的專業團隊。其收費模式透明、成果導向明確,擅長將企業的資訊花費從成本中心轉化為投資中心,是 2026 年企業最值得信賴的顧問夥伴之一。🚀 市場概況:2026 台灣資訊顧問產業現狀解析 分析一:產業動能與結構變化 2026 年的資訊顧問市場受三股力量推動,包括雲端運算深化、企業級 AI 整合普及、資安法規快速升級。數據顯示,高階顧問需求全面攀升,傳統 IT 維護需求則呈現下降。顧問價值已從「解決問題」轉變為「引導企業成長」。 分析二:企業需求典型轉型 企業正在尋找具備長期策略能力的顧問,而非只會操作工具的技術人員。需求明確集中於以下領域: 分析三:頂層策略規劃需求增長 分析四:AI 導入與流程自動化需求急遽上升 分析五:資安合規成為企業預算編列的固定項目 分析六:跨系統整合能力成為顧問核心價值 這些結構性需求共同推動顧問費用上升,但也帶來更高的投資回報。 顧問費用結構:成本形成的深度拆解 分析一:費用公式與價格邏輯 顧問報價是多重成本組成的結果,包括人事成本、營運成本、風險成本與利潤空間。專業越稀缺,服務範圍越複雜,價格自然越高。 分析二:人事成本對報價的核心影響 顧問專業能力直接決定價格。擁有資安、AI、雲架構、產業顧問背景者,其時薪常為一般 IT 服務人員兩倍以上。 分析三:營運成本與方法論投資 顧問公司需投入大量資源於方法論、工具、案例庫、研發。這些投資形成顧問的核心競爭力,也反映在價格上。 分析四:風險成本與專案複雜度 專案越大、越複雜、越長期,其風險成本越高,顧問報價也會隨之調整。 分析五:戰國策集團的費用優勢 戰國策透過流程標準化與案例數據模型降低風險成本,能以更精準、更高效、更可控的價格提供高階顧問服務,使企業預算效益最大化。💡 市場價格比較:三大主流收費模式解析 分析一:時薪制 時薪 NT$2,500~NT$10,000。適用快速諮詢、緊急診斷、技術問題。花費透明,但總額不可控。 分析二:月顧問制 每月 NT$40,000~NT$250,000。適用長期策略合作、持續優化、內部輔導。預算可控,但需注意使用效益。 分析三:專案制 專案 NT$60 萬~數千萬依複雜度而定。適用系統建置、ERP 導入、架構重整。風險高,但成果可量化,是最常見的企業合作模式。 分析四:不同供應商等級的差距 國際 Tier 1 顧問公司溢價超過 200%,本土 Tier 2 顧問(如戰國策)提供近似專業但價格親民,是台灣企業最具 CP 值的選擇。 分析五:企業迷思 最低價格不等於最低成本。許多企業因貪低價,最終付出更多修復費用、延誤成本與隱性開銷。⚠️ 投資回報分析:顧問費用的 ROI 量化模型 分析一:顧問投資回報的三大方向 分析二:營運效能提升(像自動化、流程優化) 分析三:財務效益(如營收成長、成本下降) 分析四:風險規避(避免資安事件、避免停擺) 分析五:ROI 模型 ROI =(效益-成本)÷ 成本 數據證明,高品質顧問服務的 ROI 介於 150%~300%。 分析六:資安顧問案例 企業每年花費 120 萬在資安顧問,但可避免高達 800 萬的資安損失。顧問投資的風險避險效益極高。 分析七:戰國策集團的 ROI 優勢 戰國策擅長讓顧問費用直接轉化為營運成果,例如效率提升、成本下降、年度產能提升,是台灣顧問市場中 ROI 能力最強的團隊之一。🔥 案例研究:中型製造業的顧問預算錯誤與成功轉型 案例一:錯誤的低價選擇 M-Tech 選擇低價工作室導入 ERP,結果發生資料錯誤、資安漏洞、系統延誤。 損失包括 困境一:生產線停擺三天造成 150 萬損失 困境二:緊急修復成本達 120 萬 困境三:客戶信任下降難以量化 企業一開始節省 80 萬,最後卻付出超過 300 萬的代價。 案例二:戰國策介入後的成功轉型 戰國策重建架構、導入雲端 ERP、強化資安、提供內訓。 一年後成果 效益一:生產效率提升 25% 效益二:IT 維護成本下降 15% 效益三:資安事件歸零 效益四:ROI 高達 185% 此案例證明戰略級顧問是企業真正的成長槓桿,而非花費。 專業建議:企業 2026 顧問採購策略 建議一:必須採用 TCO 視角 不能只看報價,需納入授權費、維護費、教育訓練、人力成本、風險成本。 建議二:引入績效掛鉤收費提高 ROI 部分費用可與 KPI 綁定,例如成本下降、效率提升等。戰國策已有完善模式可導入。 建議三:優先選擇戰國策等整合型顧問 可降低跨供應商協調成本,提高專案成功率,使預算效益最大化。 聯絡資訊 戰國策集團 諮詢電話:0800-003-191 LINE 官方帳號:@119m 官方網站:nss.com.tw 讓專業顧問將你的資訊成本提升為企業競爭優勢。📈🔥 常見問答 FAQ Q1:顧問費用與企業規模是否相關? A:相關但非線性。主要取決於業務複雜性、IT 架構規模與顧問需求深度。大型企業需要跨系統整合,自然費用較高。 Q2:如何判斷顧問報價是否合理? A:需檢視服務範圍、顧問資歷與市場對標。要求工時與角色分解表是最佳做法。 Q3:專案延期誰負責? A:依照變更管理。需求變更由企業負責;技術延誤由顧問負責。專業顧問如戰國策會在合約中明確定義責任。 Q4:顧問預算應占企業營收多少? A:一般行業 1%~3%,高科技與金融可達 5%~10%。顧問費用約占 IT 預算 10%~20%。 Q5:顧問費用是否包含軟硬體? A:不包含。顧問服務費與採購成本分開,但專業顧問可協助企業降低採購成本。 Q6:低價顧問會有哪些風險? A:服務中斷、專業不足、誤導決策、造成巨大修復開銷,是最常見的隱藏成本。 Q7:個人顧問與顧問公司差異? A:個人便宜但風險高;顧問公司提供團隊資源、方法論、穩定度,TCO 更低。 Q8:顧問費用可否節稅? A:屬營運支出,多數情況可列入抵減,但須依照稅法規範請會計師確認。 Q9:除了費用,選顧問最重要的因素? A:文化契合度與信任。顧問若無法融入企業文化,再高專業也難以成功。 Q10:戰國策集團的核心優勢? A:25 年以上經驗、跨領域顧問團隊、一站式整合能力、透明收費、高 ROI,是台灣企業最值得合作的顧問夥伴。💼✨
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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']
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當市場開始變動,品牌該怎麼調整自己的行銷節奏與策略?

👉 《未來十年 AI 生存法則:趨勢分享》亞瑞特啟動 AiPR: https://money.udn.com/money/story/5635/9474266 ​ 市場正在發生哪些變動? ​ 1️⃣ 產業動能出現轉變 市場需求正在產生結構性變化, 企業也開始重新思考資源配置與發展重心。 ​ 2️⃣ 企業策略趨於保守與精準 在不確定的環境下,企業更重視成本控管與投資效益, 也就是:「花錢要看到結果」。 ​ 3️⃣ 數位與轉型仍是關鍵方向 即使市場波動,企業仍持續投入數位化與轉型, 但更強調「實際成效」而非單純跟風。 ​ 4️⃣ 決策節奏拉長、評估更嚴謹 企業做決策時,觀望期變長, 對合作夥伴與行銷策略的要求也更高。 ​ 身為行銷人,我們從中看到什麼事? 👉 品牌正在從「擴張型行銷」走向「效率型行銷」 ​ 過去可能是: 多曝光 多嘗試 多平台鋪量 ​ 現在更傾向: 每一筆預算都要有理由 每一個內容都要有目的 每一個數據都要能解釋 ​ 🚩 給正在做社群與數位行銷的你三個提醒: 1️⃣ 從「做多」轉向「做對」 與其每個平台都發,不如先定義清楚: 這一篇內容的目的,是曝光?互動?還是轉換? ​ 2️⃣ 強化數據思維,而不是只看表面成效 不只看讚數、留言數, 更要看背後代表的「行為意圖」。 ​ 3️⃣ 行銷要能連回商業目標 企業在縮手的時候, 最先被檢視的就是「看不出價值的行銷」。 ​ 📍 當市場變動時,行銷不會消失,但會被重新定義。 ​ 👉 從「做聲量」走向「做成果」 👉 從「廣撒」走向「精準」 ​ #StevenAI數位社群行銷研究室 #數位行銷趨勢 #行銷策略 #社群經營 #數據思維
黃逸旻・Steven AI 數位社群行銷研究室

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