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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精選課程

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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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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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【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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股市投資結合 AI 應用心法:一對一實體教學
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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

精選 推薦: 2026 iPAS AI應用規劃師為何爆滿?CCChen解析考照熱潮與高效備考方法

如果你正在準備 iPAS AI應用規劃師考試,除了熟悉考科與題型,更重要的是理解:為什麼這張證照近年受到這麼多關注?企業真正想找的,又是什麼樣的 AI 人才? 104學習合作講師 CcCHEN 從產業趨勢、人才需求與實際備考角度,整理 iPAS AI應用規劃師值得關注的原因。文章不只談考證照本身,也進一步提醒,企業需要的已不只是會使用 AI 工具的人,而是能把 AI 與原有專業結合、實際應用在工作情境中的跨域人才。 如果你正在備考,或想了解這張證照對職涯發展的實際幫助,推薦閱讀 CcCHEN 老師的完整解析,也可以藉此重新檢視自己的學習方向:目標不只是考過,而是真正建立能帶進職場的 AI 應用能力。 https://vocus.cc/article/6a9224fcfd89780001d21287 CCChen 老師課程 : 【2026年-考試筆記(V1版本)】iPAS AI應用規劃師初級|全科攻略x考點精華x擬真題庫|104學習 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/07779700-a980-43d2-8b34-bae808edea61 iPAS AI應用規劃師【中級】衝刺班|命題精析 × 實戰解題 × AI刷題​|104獨家iPAS AI考證衝刺 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/3987ebea-3686-4f67-a292-c46c3cc2128e
104學習・iPAS AI應用規劃師考照共學群

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']
【104職場力】・數據分析

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

踏上「行銷企劃」之路!核心能力 × 必備知識 × 生涯挑戰全面解析

想踏入行銷這行,卻不知道需要具備哪些核心能力和必備知識嗎?其實一個成功的行銷人,必須確實理解「行」和「銷」的關鍵意涵,此外當前的職場在日新月異的科技刺激下變化極快、跨科系產業的競爭者非常多,讓「行銷企劃」必須面對職涯當中的3大挑戰。本文帶你完整剖析「行銷企劃」之路的三大核心能力與指標! 文/《104職場力》 本文目錄(點擊可快速前往) 什麼是「行銷企劃」(Marketing Planning)?「行銷企劃」的三大核心能力與知識指標🧠 行銷思維🔍 市場洞察🚀 行銷組合策略理解行銷的第一步,先釐清「行」與「銷」的關鍵意涵「行銷企劃」職類所面對的挑戰職缺挑戰1:人才供過於求,需展現差異化實力職缺挑戰2:行銷與企劃分工模糊,需跨能整合職缺挑戰3:需快速學習產業知識與商業敏銳度 企業獲利固然是重要指標,卻不應被視為行銷企劃成功的唯一證明。 真正的關鍵在於消費者對品牌的長期認同與企業獲利的可持續性。短期營收成長可能來自市場紅利、技術優勢或促銷活動等暫時性因素,若未能深植品牌價值、培養顧客忠誠,企業競爭力終將削弱。 卓越的行銷企劃應著眼於建立持久的信任關係,使顧客在眾多選擇中仍願意支持企業的產品與服務。因此,財務成果僅是努力的表現,行銷企劃的核心價值在於能否形塑長遠的市場定位與競爭優勢,為企業奠定永續發展的基礎。 什麼是「行銷企劃」(Marketing Planning)? 企業或組織皆擁有自身的產品或服務,首要挑戰在於如何將其價值有效導入市場並促成交易。 產品與服務的價值,不僅取決於其本質特性,更關鍵在於能否精準觸及目標族群並傳遞品牌理念。行銷企劃作為提升市場競爭力的核心策略,透過系統性規劃與執行,確保品牌定位清晰、通路佈局完善,並與消費者建立長期關係。 無論是開拓市場、優化產品或提升品牌忠誠度,完整且精準的行銷企劃皆能為企業提供明確的發展方向與可行的執行步驟,協助其在競爭激烈的環境中脫穎而出,創造永續商業價值。 「行銷企劃」的三大核心能力與知識指標 行銷企劃的核心學習領域,從行銷思維建立、市場洞察到行銷組合策略,幫助學習者有系統地掌握行銷企劃的各個關鍵環節。 ※ 行銷企劃應具備【核心能力】與【涵蓋領域】,點選文字可前往對應技能說明 三大核心能力涵蓋領域🧠 行銷思維★ 行銷基礎知識🔍 市場洞察★ 分析市場★ 解析消費者行為★ 品牌經營策略★ 行銷研究🚀 行銷組合策略★ 產品規劃★ 定價策略★ 通路策略★ 推廣策略 延伸推薦證照:TIMS行銷企劃證照(經濟部iPAS認可) 🧠 行銷思維 ★ 行銷基礎知識 行銷的意義(價值創造、價值專屬) 企業經營思維的演進(生產→產品→銷售→行銷→社會行銷→關係行銷導向) 四大行銷學派(實體配送→消費者行為→行銷策略→行銷決策學派) 異質性與動態性 四大行銷思潮的典範移轉(被動式→主動式→互動式→連鎖式行銷) B2B行銷策略(麥可波特五力分析) 🔍 市場洞察 ★ 分析市場 市場區隔之意義 SWOT分析 市場區隔之變數(地理、人口統計、心理統計、行為變數) 區隔之評估準則(異質性、可衡量性、足量性、可接近性、可實踐性) 選擇市場方式(集中、差異化、產品專業、市場專業) 知覺定位分析 ★ 解析消費者行為 消費市場與組織市場特性差異 消費者高涉入與低涉入 個人購買決策過程(問題察覺→資訊蒐集→方案評估→購買→購後行為) 個人購買決策型態(例行決策、有限決策、廣泛決策) 個人購買決策之影響因素 人格特質(內外控、自我監控、認知需求、自尊) 生活型態(活動、興趣、意見) 動機(馬斯洛需求、賀伯茲雙因理論) 價值驅動(功能、情感、象徵、認知、經濟價值) 知覺(選擇性注意→選擇性曲解→選擇性記憶) 學習(經驗式、觀念式、類比式、古典制約、工具制約) 態度(認知、情感、行為) 群體購買決策之影響因素 消費者角色(提議者、影響者、決策者、購買者、使用者) 社會文化因素(文化、次文化、參考團體、社會角色) ★ 品牌經營策略 品牌意義 品牌命名 品牌定位(屬性功能、利益用途、個性、使用者、競爭者、經濟) 品牌決策架構(中間商、個別、家族、混合、共同品牌) 安索夫成長矩陣(市場滲透、產品拓展、市場拓展、多角化) Aaker品牌權益模式 Keller品牌共鳴模式 ★ 行銷研究 行銷研究的過程(研究動機→研究範圍→研究目標→研究類型) 行銷研究的類型(探索、敘述、因果性研究) 行銷研究的資料蒐集(初級資料、次級資料) 顧客關係管理(RFM分析、忠誠度分析) 🚀 行銷組合策略 ★ 產品規劃 產品內涵(核心利益→基本→期望→附加→潛在產品) 產品分類(便利品、選購品、特殊品、忽略品) BCG矩陣(問題事業、金牛事業、老狗事業、明星事業) 產品線發展 產品生命週期(導入→成長→成熟→衰退期) 產品擴散理論(創新者→早期採用→早期大眾→晚期大眾→落後者) 服務的特性(無形性、不可分割、易變、不可儲存) 服務品質(可靠、回應、信賴、同理心、有形性) 服務品質模式 ★ 定價策略 定價的意義 定價目標與影響因素 成本導向定價策略(成本加成定價、目標利潤定價、損益平衡定價) 心理定價策略(畸零定價、名望定價、習慣定價) 新產品定價策略(吸脂定價、滲透定價) 產品組合定價策略(產品線定價、互補產品定價、配套式定價) 促銷定價策略(犧牲打、現金折扣、數量折扣、季節折扣、換購折讓) 動態定價策略(差別定價、使用量定價、訂閱制定價、交叉彈性定價) ★ 通路策略 中間商的功能 通路型態(零階通路→三階通路) 通路整合方式(傳統、水平、垂直) 通路設計考量因素(廠商因素、市場因素、中間商、產品因素) 通路衝突型態(水平、垂直、多重通路衝突) 通路衝突處理模式(統合、退避、順應、妥協) 通路權力(專業、認同、獎賞、懲罰、合法) 實體通路類型(便利商店、超市、百貨、量販、專賣、自動販賣機) 非實體通路類型(人員直銷、電子商務、品牌自營網站) 創新通路型態(O2O 模式、社群電商、快閃店、訂閱制平台) ★ 推廣策略 推廣意義(AIDA模式) 推/拉策略 廣告意義 廣告訊息訴求(理性、感性、道德訴求) 廣告代言人策略(名人代言、專家代言、消費者代言) 媒體目的 媒體類型分類(付費、獲得、分享、自有媒體) 媒體成效衡量 公共關係操作 促銷種類(消費者促銷、中間商促銷) 整合行銷溝通IMC 延伸推薦教材:TIMS行銷企劃證照題型題庫 理解行銷的第一步,先釐清「行」與「銷」的關鍵意涵 在大多數情境下,行銷往往被簡化為「銷售」與「推廣」的操作層面,即「銷」的概念。然而,真正完整的行銷內涵,不僅關乎企業如何銷售產品,更涉及「行」—即消費者行為的理解與分析。 「銷」代表企業的市場推廣與銷售策略,而「行」則關乎消費者的需求、行為模式及決策過程。行銷的核心價值,應是透過深入理解消費者行為,掌握市場區隔的關鍵變數,並據此設計能夠有效解決消費者問題的產品與服務。 因此,完整的行銷企劃學習地圖,不僅要涵蓋市場推廣的策略框架,更應引導學習者建立對消費者行為、市場區隔及行銷模式的深度理解,從理論基礎到實務應用,掌握行銷的全貌。 「行銷企劃」職類所面對的挑戰 職缺挑戰1:人才供過於求,需展現差異化實力 由於門檻相對開放,行銷企劃職位吸引了大量來自商管、傳播及設計背景的畢業生與轉職者投入。 然而,企業對應徵者的期待已不再侷限於文案撰寫或社群操作等基礎技能,而是更加重視策略整合思維、資料分析能力與清晰的簡報邏輯。在競爭激烈的人才市場中,能夠融合創意思維與數據分析,並具備完整行銷企劃經驗者,往往更能脫穎而出,贏得企業青睞。 職缺挑戰2:行銷與企劃分工模糊,需跨能整合 在實務上,「行銷」與「企劃」的職能往往高度交錯,並非明確分工。 許多中小企業甚至期望一位行銷企劃人員同時負責社群經營、活動提案、廣告文案、客戶簡報、KPI 追蹤與數據報表,一人多工已成常態。在這樣的工作環境中,行銷企劃除了需具備創意與寫作能力,也必須掌握基本的溝通與協調技巧。 職缺挑戰3:需快速學習產業知識與商業敏銳度 行銷企劃不僅是「推廣產品」,更是企業實現商業目標的關鍵。 因此,企業期望行銷人才能迅速掌握產業邏輯、市場結構與顧客需求,並提出貼近商業目的的行銷方案。 [joblist_plugin title='更多【行銷企劃】工作都在104' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=行銷企劃' amount='5']
【104職場力】・行銷

產品經理 - 學習地圖(上):技能養成篇 

產品經理是一個融合創新、邏輯與溝通的角色。隨著數位化加速,產品思維逐漸成為組織決策的核心。從技術團隊、設計部門到商業營運,產品經理肩負整合多方資源、定義方向並推動產品落地的關鍵任務。  本篇產品經理學習地圖(上):技能養成篇,將協助轉職者認識『從入門建構產品基礎思維』到中階『掌握用戶洞察與功能實作』,最終能『獨立推動策略規劃與跨部門協作』的相關職業技能,依循學習路徑,逐步成為具影響力的產品專案執行者! 文 /【104學習精靈】 本文目錄(點擊可快速前往) 產品經理是誰?為何成為熱門職業?  產品經理工作內容 產品經理與相近職類比較表 為什麼選擇產品經理? 誰適合轉職產品經理? 掌握產品經理的核心能力:必備工具技能 x 學習路徑 x 軟技能 產品經理技能 × 學習階段 對照表格 產品經理學習地圖與路徑(搭配AI工具) 成為產品經理應具備的軟技能  產品經理是誰?為何成為熱門職業?   產品經理工作內容  產品經理(Product Manager)負責定義產品要解決的問題,並與設計、工程、行銷等部門協作推動產品從構想到落地。其核心職責包含:  需求探索:透過用戶訪談、行為數據、回饋收集等方式,洞察真實需求。  功能規劃:撰寫 PRD、制定功能優先順序、評估 MVP 可行性。  專案推進:主持日常開發流程,跨部門協調資源,確保開發進度與品質。  成果驗證:追蹤產品指標(如留存率、轉換率),進行 A/B 測試與功能優化。  策略規劃:參與產品路線圖規劃,制定中長期產品方向與營收目標。  產品經理既是產品成功的推動者,也是用戶價值的守門人。其價值在於將「使用者需求 × 商業機會 × 技術可行性」三者整合為具體可執行的產品方案。  產品經理與相近職類比較表  職位 關注重點 負責內容 常見產業 產品經理(Product Manager)使用者 + 商業價值 規劃產品功能與開發節奏 科技、電商、金融、SaaS 等 專案經理 (Project Manager) 進度與成本控制 控管時程、資源、人員配置 各類型專案導向型公司 UI/UX 設計師 使用者體驗 介面設計、動線、視覺規劃 軟體、行銷、遊戲、EdTech 等 資料分析師 數據洞察 分析用戶行為、產品數據、A/B 測試 金融、零售、科技、行銷  為什麼選擇產品經理?  📈 發展潛力大|未來產業的中樞角色  不論是新創公司還是科技巨頭,產品導向已成為企業競爭的關鍵思維。  有產品就有需求,有需求就需要 PM——從 AI、SaaS、電商到 FinTech,每個行業都需要懂得「整合價值」的人。  企業不再只需要「能執行的專業者」,而是需要「能定義方向、驅動成長」的產品領導者。  🛠️能力多元|最全面的跨域訓練場  產品經理是一個訓練全腦能力的職業:👉 左腦要有邏輯與分析能力(數據、商業)👉 右腦要能發想與感知使用者(設計、體驗)👉 兩者還要能與技術部門深度協作(開發、工程)  在角色中將學會「如何說服利害關係人」「如何觀察用戶行為」「如何評估一個功能是否值得投資」,這些都是未來每一份高階職位都會需要的綜合實力。  🚀 成長彈性高|跨域轉換與職涯彈跳力強  PM 的角色可以橫跨不同產業與職能,時常需要與工程或設計專業職能有效通協作。是「所有關鍵決策職位的預備場」。  許多優秀的 PM 在職涯中轉職為:  創業者(Founder / Co-founder)  使用者體驗設計師(UX Designer)  數據分析師(Product Data Analyst)  成為產品主管、策略顧問,甚至進入 CPO、COO 等管理層  誰適合轉職產品經理?  🎓 1. 無產品背景但熱愛創新、解決問題者  你喜歡觀察生活問題、總是腦中浮現「這東西為什麼不能這樣改?」  從 side project 開始,就是最好的敲門磚。  無需程式背景,只要有邏輯、有使用者觀點,PM 是歡迎非典型背景者的職位。  💻 2. 工程師背景者  想脫離單純執行任務的角色,希望參與更多「要做什麼」的決策討論  PM 是讓工程師走向策略與產品領導的黃金道路。  技術理解力會讓你在 PM 角色上如虎添翼。  🎨 3. 設計師 / UX 專業者  有同理心、有用戶感知力的設計師,適合轉向更有產品話語權的角色。  讓你從 UI/UX 執行者,變成「產品體驗的主導者」。  許多產品團隊喜歡擁有設計底子的 PM,因為他們更懂體驗與細節。  📢 4. 商業 / 行銷 / 業務人員  熟悉市場與用戶痛點,對產品的商業價值有敏銳觀察  補足產品開發語言與邏輯,就能駕馭市場與產品之間的橋樑位置。  掌握產品經理的核心能力:必備工具技能 x 學習路徑 x 軟技能  產品經理技能 × 學習階段 對照表格   🧩 產品規劃與需求管理 📊 數據分析與驗證能力 🎨 戶體驗與設計思維 🤝跨部門協作與專案推進 基礎 - 撰寫 User Story、建立 Persona - 初步撰寫 PRD、功能清單 - 認識基本產品指標(DAU、MAU、CTR) - 初步理解 A/B 測試、使用 Google Analytics - 繪製使用者旅程圖、UX Flow - 使用 Figma 建立簡易原型 - 熟悉 Notion / Trello 等任務管理工具 - 學習基本會議記錄與任務追蹤方式 核心 - MVP 規劃、功能優先排序(RICE、Kano) - 撰寫完整 PRD、維護 Roadmap - 使用 Mixpanel / Amplitude 追蹤行為流 - 設計驗證機制(Cohort、Retention、轉換率分析) - 熟悉設計思考流程(Design Thinking) - 與設計師協作建立 Wireframe 與可用性測試 - 使用 Jira / Asana 進行敏捷開發任務管理 - 主持 Stand-up / Sprint Review / Retro 會議 進階 - 多模組產品整合與平台化思維 - 建立產品 KPI 指標並追蹤成效 - 設計數據導向決策邏輯 - 與資料分析師共構儀表板、做策略調整 - 優化使用者體驗,結合數據與測試結果反覆調整設計- 規劃用戶測試場景、引導焦點訪談 - 建立跨部門溝通 SOP 與產品知識共享 Wiki - 作為 PM Leader 引導 Junior PM、推進跨部門專案 認證 - CSPO(Scrum Product Owner)- Pragmatic PM 認證 - Google Analytics 證照- Mixpanel / Looker Studio 認證 - Google UX Design 認證- Nielsen Norman UX 課程 - PMP 專案管理師- CSM(Scrum Master 認證)  產品經理學習地圖與路徑(搭配AI工具)  🟢 第一階段:新手 PM 入門(0~6 個月)  ✅ 目標:建立基礎產品思維與跨部門語言,從具體產出中培養使用者理解與任務邏輯。  📌 學習內容:  【產品市場機會】:初步理解產品與市場的關係(例如:Who / Why)  【找出使用者需求】:撰寫 User Story、建立 Persona、使用者旅程圖  【設計思考】:練習 Wireframe / Wireflow 製作,視覺化想法  撰寫簡易 PRD:說明做什麼與為什麼  學會製作 UAT(功能性測試 / 反向測試等)  建立會議紀錄與議題追蹤清單,強化任務邏輯與流程觀  📌 AI 工具應用:  ChatGPT / Claude:生成 User Story、用戶情境模擬  Uizard / Figma AI:快速建立原型畫面與 Wireframe  Notion AI:整理任務、產出會議紀錄與需求清單  📌 備選學習:  學習基礎專案管理(甘特圖、排程、進度跟催)  練習回報 bug 與測試報告,建立與工程團隊語言  閱讀《Inspired》、《Lean UX》理解產品角色的多重任務  [course_plugin title='產品經理入門課程' keyword='PM產品經理|入門致勝攻略:打造最強怪物新人的實戰課|104獨家線上課' amount=1] 🟡 第二階段:中階 PM 成長(6~18 個月)  ✅ 目標:獨立負責一個產品模組,深化市場洞察與優先排序邏輯,開始建立產品成果思維。  📌 學習內容:  【產品市場機會】:進行競品研究、定位圖、SWOT 分析  【使用者需求】:進階訪談技巧、使用者回饋整理、Cohort 分析  【提出解決方案】:撰寫完整 PRD、定義功能 MVP、排定開發優先順序(RICE、Kano)  【產品企劃框架】:建立產品 Roadmap,依驗證結果動態調整  專案協調與跨部門簡報報告  主持 Scrum、Sprint Review 等會議,培養團隊推進力  📌 AI 工具應用:  Miro AI:協助需求 Mapping、建立 Feature Map  Amplitude / Mixpanel + AI plugins:用於用戶行為與留存分析  Jira AI / Linear AI:協助排程與任務追蹤自動化  ChatGPT:產出會議簡報、功能拆解與優先順序建議  📌 備選學習:  與工程師深度對話 API 邏輯與限制(建立技術思維)  學習使用 A/B 測試平台與分析資料結果  與設計師協作,規劃 Usability Test 測試流程  [course_plugin title='資料分析相關課程' keyword='用AI+Google Sheet建立自動化工具,打造你的業績成長引擎|104獨家' amount=1] 🔴 第三階段:資深 PM 精進(18~36 個月)  ✅ 目標:制定產品策略與願景、帶領多模組團隊與跨部門合作,具備從數據到決策的整體能力。  📌 學習內容:  【產品企劃框架】:建立成果導向型 Roadmap,結合營運目標與客戶反饋  【有效提案法】:提案簡報、策略 Buy-in、利益關係人對齊溝通(尤其是非 PM 部門)  【提出解決方案】:設計產品 KPI(DAU、留存、LTV、NSM)  【產品驗證與迭代】:產品指標監控 → 分析迭代邏輯 → 反饋進 Roadmap  建立跨部門合作 SOP、主持策略規劃會議  設計產品願景,指導 Junior PM 並進行 Mentor / Review  📌 AI 工具應用:  Power BI / Looker Studio + GPT Plugin:產出決策儀表板、進行策略預測模擬  Notion AI:整理策略紀錄、文件管理、產品 Wiki 協作  ChatGPT / Claude:撰寫產品願景草案、跨部門溝通稿  Suno / Gamma AI:製作產品簡報、提案影片輔助  📌 備選學習:  學習產品組合管理(Product Portfolio)  熟悉商業模型設計與利潤預測(可使用 Business Model Canvas)  進階使用 AI 作為產品功能的一環(如設計 AI Prompt 功能、智能推薦引擎)  [course_plugin title='產品經理實戰課程' keyword='第7屆產品經理學習營' amount=2] 成為產品經理應具備的軟技能  產品經理的成功關鍵往往不在工具,而在於這些關鍵軟實力的「日常實踐力」:  溝通協調能力  與設計、工程、商業部門建立共識  化繁為簡、拆解問題並說服他人  優先排序與決策力  在時間與資源有限下做出取捨  擁有面對模糊需求時的清晰邏輯  系統性思考能力  看見整體產品架構與模組邏輯  能理解「做這件事對誰有價值?」  同理心與觀察力  從用戶視角出發洞察潛在問題  不被表層需求誤導  學習力與適應力  快速吸收新工具、新領域知識(如 AI、資料分析)  面對變動保持彈性與專業判斷  繼續閱讀 【產品經理 - 學習地圖(下):職涯精進篇】  [joblist_plugin title='更多104【產品經理】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?jobsource=index_s&keyword=產品經理&mode=s&page=1' amount='3'] 延伸閱讀: PM「產品經理」和「專案經理」差在哪?盤點工作內容及PM技能樹 PM工作內容做什麼?產品企劃/產品經理薪資待遇、履歷面試總整理|精選工作機會 PM意思有不只3種可能!為何PM工作職缺只會愈來愈多?哪種PM最熱門? 轉職PM不撞牆!從0學會提案,產品經理學習營揭3大挑戰|商業思維學院
【104職場力】・職涯規劃

軟體產品怎麼做才能賺錢?PM必懂的3大關鍵及能力解析

軟體產品開發能否成功,不只靠技術,更靠產品經理(PM)對市場、開發與用戶的全面掌握。從打造產品願景,到精準驗證需求、穩定落地技術,本文帶你解析軟體產品從開發到獲利的3大關鍵,並拆解PM對應的實戰能力。 文/Jason Lin(「在海邊數據行銷」負責人) 本文目錄(點擊可快速前往) 軟體產品從開發到獲利的3支腳1. 市場估值:打造讓市場買單的願景與價值主張2. 開發品質:讓產品願景落地的技術實現力3. 市場接觸:持續驗證市場與使用者需求的實戰力PM能力轉譯:3維度對應不同階段的產品策略焦點早期產品的PM:假設、快速驗證、打造MVP成熟產品的PM:持續與規模化打造賺錢產品,是市場×技術×運營的整合功夫 在軟體產品開發的歷程中,PM(產品經理)與開發團隊不只是技術執行者,更是影響產品能否賺錢的關鍵決策者。筆者根據先前工作經驗收斂,要打造一款真正具市場價值、能夠持續獲利的軟體產品,團隊需要從3個核心維度著手:市場估值、開發品質,以及市場接觸。 接下來,本篇將逐一解析這3個維度,及其對應所需的團隊能力,並說明不同階段產品所需聚焦的PM能力。 軟體產品從開發到獲利的3支腳 1. 市場估值:打造讓市場買單的願景與價值主張 為什麼市場估值如此關鍵? 產品的願景、價值主張、解決方案,是否能引發市場期待,是否能在使用者心中產生價值想像,這決定了它能否被市場買單。PM 必須以終為始,從價值主張開始構建整體產品架構,思考解決哪些真正存在的問題,如何讓使用者產生「非用不可」的情境。 PM與團隊需具備的能力&要能夠清楚回答的問題: 市場規模分析:具有一種或多種量化的方法論,能夠評估目標市場的潛力與規模,判斷產品是否值得投入資源開發。 痛點與需求分析:使用者痛點與痛點背後的原因,為何有這些需求?需求是暫時性還是持續性?使用者對痛點的付費意願與能力 目標客群(TA)研究:具體說明 Persona,並且熟悉哪些對 TA 的描述屬於假設,哪些已經透過何種方法或案例證實。使用者輪廓,包含人口維度(如年齡)、行為模式,以及動機情緒的洞察等。這群 TA 是否特別?佔整體市場的商機?是否有獨特的使用習慣或痛點尚未被洞察 解決方案創新能力:具備對於商業模式、產品創新切入點的敏感度與底層商業邏輯,有持續且大量蒐集創新案例的習慣,以便讓敏感度持續進化。 競爭者分析與差異化策略:分析既有產品缺口,建立自身的獨特競爭優勢。 構築護城河:建立產品的可持續優勢,例如網絡效應、資料優勢或使用者黏性。 2. 開發品質:讓產品願景落地的技術實現力 開發品質的重要性 即使擁有絕佳的市場想像力,若開發無法跟上商業需求,產品仍將無法落地。開發品質是確保產品快速成形、穩定運行並持續演進的核心。 團隊應具備的開發能力: 迭代思維:產品永遠有bug、洞察永遠可以更精準、功能永遠不足以滿足使用者。敏捷開發、快速實驗與調整,才能搶佔市場時機。 穩健的開發方法論:團隊具有共識的開發方法論,可以是Scrum、Kanban等流程管理工具,提升團隊效率。 人力素質與團隊協作:技能能力足夠,有品質的開發團隊 產品品質維護能力:包含測試自動化、版本控制、錯誤回報機制,確保產品穩定性。 開發管理能力:PM必須能與技術負責人協作,妥善安排時程與資源配置。 3. 市場接觸:持續驗證市場與使用者需求的實戰力 為什麼市場接觸不可或缺? 許多軟體產品的失敗,並不是因為技術不好、功能不夠,而是太晚與市場接觸、錯過關鍵回饋。產品規劃、開發到優化的過程中,必須持續與市場互動,以真實用戶回饋來調整方向。 PM與團隊需具備的能力&要能夠清楚回答的問題: 市場驗證實力:運用MVP(最小可行產品)、A/B測試、假設驗證來降低風險。 Go-to-Market(GTM)策略:從行銷通路、定價策略、早期使用者經營等角度,建立產品進入市場的路徑。 用戶關係管理(CRM)策略導入:追蹤使用者行為、反應與生命周期,進行精準迭代。 不同階段的成長策略規劃:從冷啟動到成長曲線,PM要懂得設計不同階段的用戶獲取策略。 延伸閱讀:PM產品經理核心競爭力是什麼?解析開發「好產品」的3重點 PM能力轉譯:3維度對應不同階段的產品策略焦點 產品的發展歷程分為早期探索期與成長穩定期,PM在不同階段應該有不同的重點與策略思維。 早期產品的PM:假設、快速驗證、打造MVP 市場估值:洞察與假設力 創新觀點:PM要能從使用者痛點中,看出尚未被解決的需求缺口。 TA觀察力:透過使用者訪談與數據觀察,擬定精準的市場假設。 開發品質:推進MVP的節奏與協作 快速建構初版產品:以低成本方式實作MVP,搶先測試市場回饋。 專案溝通能力:在高不確定性下,跨部門溝通成為成功關鍵。 市場接觸:進行實地驗證與啟動擴散 初期使用者經營:找到願意參與測試的目標用戶,觀察其使用習慣與反應。 小規模GTM執行:測試定價、訴求與通路效益,找出最有效的推廣方式。 成熟產品的PM:持續與規模化 市場估值:開啟第二成長曲線 持續探索新價值:當產品進入穩定期,PM要思考新的價值主張與市場定位。 市場再細分:透過功能擴充,服務不同層級的用戶,創造新的成長來源。 開發品質:穩定中提升效率 追蹤開發KPI:如bug數、部署頻率、系統穩定率,反映開發健康狀況。 架構重構與技術債處理:避免日後阻礙產品演進。 市場接觸:聚焦成效與ROI 精準預算運用:將資源投入在最具效益的通路與成長活動。 數據導向成長策略:透過行為分析、轉換率追蹤,優化整體成效。 延伸閱讀:初階PM如何提升專業能力?從Junior PM進化成Senior的4個職場指南 打造賺錢產品,是市場×技術×運營的整合功夫 好產品從不是單靠直覺或創意誕生,而是需要一支能同時掌握商業價值、技術品質與市場節奏的團隊。PM就是這支團隊的靈魂人物,需橫跨3個維度,掌握從「假設」到「驗證」、從「開發」到「獲利」的每個關鍵點。 唯有在這3個維度中持續優化與對齊,產品才能真正從一個idea,走向一門賺錢的好生意。 (原文標題:軟體產品從開發到獲利的三支腳 & PM 對應的能力:市場估值、開發品質與市場接觸) [joblist_plugin title='更多【產品經理】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=PM產品經理' amount='3'] 推薦閱讀: PM產品經理面試如何準備?沒經驗有機會錄取嗎?專家傳授必備5大面試題 「產品經理」要考證照嗎?NPDP與PMP差在哪?解析PM關鍵6大能力 轉職「PM產品經理」,研發背景較有優勢?過來人揭3類型轉職最易成功 [course_plugin title='產品經理學習營|學習推薦' keyword='產品經理學習營' amount=2]
【104職場力】

為何HR急著學人資數據分析?看懂2024最新趨勢,一窺企業的潛在規劃|【人資F.B.I.研究報告】

人資數據分析不僅越發受到企業重視,也成為HR的必修課!數據化具體能應用哪些範圍?企業當前與未來預計投入的程度又是多少?HR學習這些技能究竟有什麼好處?本文透過104人力銀行最新發布的【2024人資F.B.I.研究報告】帶你一次看。 文/《104職場力》 本文導覽 人資也要跟數字打交道?為什麼HR都在學人資數據分析?人資數據分析的定義與應用範圍善用數據=掌握優勢!HR可用數據分析幫企業做什麼?我的產業走在前端嗎?快來看「人資數據分析的現況與趨勢」近3年企業運用數據分析管理人力資源的趨勢揭開企業的喜好!公開「人資議題數據化管理的使用排行榜」把握成長機會!HR學習人資數據分析的4大優勢 人資也要跟數字打交道?為什麼HR都在學人資數據分析? HR跟數據的關聯不是只有薪水!在數位轉型的路上,人力資源數據化比我們想像的更加重要,這段小編要來跟大家聊聊現今企業越來越重視的數據分析議題。 人資數據分析的定義與應用範圍 顧名思義是指「利用數位工具及技術蒐集、整理人力資源管理相關的數據,並進行分析與解讀」,讓企業可以更深入地了解內部人力資源的狀況和表現。 所有人資會接觸到的工作項目,包含「選、用、育、留」等,都是可以建立數據庫並解析的面向,例如:招募成果、選人方式、離職比例、福利薪資調查、教育訓練成效分析,以及員工工作滿意度調查等,都是常見的人資數據分析範圍。 想進一步了解更詳細的定義與操作內容,歡迎閱讀:「HR人資數據分析」從步驟、使用工具到10種分析面向一次懂 善用數據=掌握優勢!HR可用數據分析幫企業做什麼? 人資數據分析的用途包含:了解求職者與員工行為、優化內部人資作業流程、管理並掌握企業人力配置狀況,並制定出有效的發展策略,藉此達成「人力資源最佳化」的狀態,幫公司節省開支。 而讓數據說話的好處是,企業可以基於事實制定更精準、更有效的決策,而非僅憑主觀感覺或經驗規劃,可避免走不必要的冤枉路。因此許多企業紛紛鼓勵人自家HR投入人力資源數據分析,或尋覓相關人才,希望能獲取更大的競爭優勢。 至於企業投入的程度有多熱列?【2024人資F.B.I.研究報告】做了相關調查,小編整理部分數據結果,下一段將說明這幾年的使用趨勢,或你也可以點擊下面按鈕直接觀看報告內容。 下載2024人資F.B.I.研究報告 延伸閱讀:善用數據分析,讓HR決策品質更上一層樓 我的產業走在前端嗎?快來看「人資數據分析的現況與趨勢」 哪個產業走在數位化尖端?看數據就知道!都說企業積極投入,但具體已經到什麼程度?自家企業進度是超前還是落後?接著往下看,讓趨勢數字告訴你答案! 近3年企業運用數據分析管理人力資源的趨勢 ▲企業整體現況V.S.未來使用意願 近年來,有運用數據分析進行人力資源管理的企業逐年成長,從2021年的39.1%開始,每年遞增,至2023年比例已經來到54.2%,顯示人資數據分析的熱度已逐漸擴散。 而未來有意願加入的企業比例也提升,2023年已來到65.0%,不難預測未來的使用率趨勢會持續增加。 ▲ 圖片來源:104人力銀行【2024人資F.B.I.研究報告】 ▲各規模企業使用現況V.S.未來使用意願 企業規模使用現況未來使用意願5~49人53.7%64.4%50~199人58.5%73.1%200~299人66.9%69.5%500人以上84.4%89.6%資料來源:104人力銀行【2024人資F.B.I.研究報告】 對照兩者數字可發現,不論是現今的使用率或未來的使用意願,企業使用數據分析的比例都與企業規模的大小成正比。 ▲ 圖片來源:104人力銀行【2024人資F.B.I.研究報告】 ▲各產業企業使用現況V.S.未來使用意願 從產業別的使用比例來看,由高而低依序為:一般服務業56.2%、電子資訊業56.0%、知識密集服務業54.5%、傳統製造業50.9%。但不論哪一個產業,投入人資數據化管理的比例都破5成,且未來使用意願皆破6成。 ▲ 圖片來源:104人力銀行【2024人資F.B.I.研究報告】 揭開企業的喜好!公開「人資議題數據化管理的使用排行榜」 在選、用、育、留幾個階段中,企業數據使用率最多的議題是哪個? ▲排行榜前5名分析 從近年比例消長中可看到,「維持良好的員工關係」已連續3年登上「企業運用數據管理人資議題」之冠,顯示無論怎麼分配,企業對留才的重視程度都排第一。 另外「提升員工績效表現、訂定具競爭力的員工薪酬福利、訂定人才招募需求規格、教育訓練成效分析與提升、訂定僱用人員的選用標準」等,都是榜上常勝軍,只是每年排名與比例有些微變動而已。 ▲ 圖片來源:104人力銀行【2024人資F.B.I.研究報告】 ▲2023年使用率提升比例觀察 如果依照不同規模與產業類別來看,可以從2023年使用率提升的狀態來辨別這些企業當前還重視哪些議題,例如: 50人以上至199人的企業在「訂定具有吸引力的招募內容」上增加了6.4個百分點。 200人以上至499人的企業在「人才盤點與人才缺口預測」增加了17.6個百分點;另外在「訂定僱用人員的選用標準」上也提升10.6個百分點。 ▲ 圖片來源:104人力銀行【2024人資F.B.I.研究報告】 ▲未來使用意願排名 展望2024年,企業使用意願增加的部分多偏重在用才與留才。 電子資訊業與一般服務業會想運用數據進行「人才盤點與人才缺口預測」及「績優人才預測」。 傳統製造業與知識密集服務業則想運用在「教育訓練成效分析與提升」及「訂定具誘因的人才留任機制」。 ▲ 圖片來源:104人力銀行【2024人資F.B.I.研究報告】 看完以上分析,是不是更能掌握企業的數據化投入方向了呢?了解趨勢不僅有助於企業評估資源分配比例,也讓HR們在工作規劃上有更精準的目標。 想看更詳細的趨勢分析,歡迎點擊下方按鈕下載完整報告。 下載2024人資F.B.I.研究報告 把握成長機會!HR學習人資數據分析的4大優勢 不論是待業中、想轉職,或是正在崗位上打拼的HR們,擁有數據分析技能,對個人或職涯發展都有諸多好處,例如: 持續學習和成長、提升個人競爭力:投入人資數據分析,可以促使HR不斷學習和成長,除了能跟上自家產業發展的步伐,同時能在競爭激烈的同業中保持競爭力,薪資也更容易UPUP! 提高規劃與決策的效率和準確性:透過數據分析,HR可以做出更加準確和有效的決策,幫助企業實現更好的組織管理與人才發展,因此容易受到老闆的重視與青睞。 未來職涯發展有更多選擇:懂得人資數據分析的HR可以涉足更廣泛的領域,例如人才管理、組織發展、業務策略等,為自己的職涯發展開拓更多可能性。 提升在團隊中的影響力與重要性:懂得人資數據分析的HR可以透過此技能與洞察結果,向老闆展現自己的價值和能力,進而提升自己在組織中的影響力與地位。 如果你對人資數據分析感興趣,歡迎看看前輩怎麼說:人資職場必備技能!前輩談數據分析與應用 想了解更多人資數據的應用趨勢,以及解決HR作業困境的實際建議嗎?歡迎點擊下方按鈕下載完整報告。 下載2024人資F.B.I.研究報告 2024《人資F.B.I.研究報告》大綱 2024觀點發現 企業徵才與留才成效 提升企業徵才力與留才力建議 人才培育趨勢 人才培育難題 人才培育難題建議 人資數位化趨勢 人資數據應用趨勢 Chapter 1 ─ F.B.I.歷年趨勢觀察 HR作業使用趨勢Function HR作業預算規劃Budget HR作業關鍵指標Indicator Chapter 2 ─ HR作業困境與建議 HR作業困境概況 人才徵選難題 人才徵選建議 人才培育難題 人才培育建議 Chapter 3 ─ HR時事議題 HR數據需求 HR作業數位化 附錄  ─ 研究設計、產業分類定義 關於【2024人資F.B.I.】,還有更多精選觀點值得推薦: 企業留才拉警報!2024員工離職、新人流失問題與趨勢|免費載【人資F.B.I.研究報告】 人才培育難題是什麼?育才都花多少錢?揭曉2024趨勢與重點|免費載【人資F.B.I.研究報告】 大家都想上「脆」找人才?HR必讀的最新社群招募趨勢與方法!|【人資F.B.I.研究報告】
【104職場力】・數據分析

【美國關稅風暴】企業如何掌握INFO原則、在不確定性中採取行動?

美國關稅政策的頻繁變動不僅對國內市場造成影響,更對全球貿易經濟帶來震盪與變革。在當前充滿不確定性的狀況中,企業面臨著前所未有的挑戰與機遇。本文將探討如何利用INFO原則優化內部溝通與數據分析,並提供具體的風險管理策略,幫助企業在美國關稅議題的影響下,制定靈活應變的計畫,持續保持競爭力。 文/《104職場力》 本文導覽 掌握INFO原則:建立訊息流通管道,培養識讀分析能力企業強化風險管理、擬定應變計畫的具體5步驟觀望之餘,企業還能採取哪些行動? 美國關稅政策加劇了全球經濟情勢的變動,也讓許多企業重新思考其商業模式和營運策略,企業不僅面臨著政策帶來的挑戰,還必須應對消費者行為及市場需求的快速變化。在這樣的背景下,企業如何在觀望的同時,主動採取行動來應對潛在的風險與機會? 延伸閱讀:川普宣佈台灣「暫時性關稅」為20%!美國「關稅風暴」是什麼?|關稅風暴衝擊總整理 掌握INFO原則:建立訊息流通管道,培養識讀分析能力 在當前資訊紛繁且尚未明朗的狀況下,未知容易使人心惶惶不安。因此,確保內部資訊的暢通至關重要,當大家都清楚決策背後的原因及應對策略的方向,不僅能促進溝通和理解,還能有效安定內部人員的情緒。 快速獲取消息只是第一步,設定「清晰的訊息過濾標準」可以幫助聚焦重點,以符合組織需求和目標,企業不妨利用RSS訂閱或關鍵字警報等工具,創建自動化的資訊更新系統,從而獲取即時、相關的最新資訊,減輕手動搜尋的繁瑣。 另外,在大量獲取資訊之餘,「識讀能力」在這過程中更為關鍵,除了交叉參考多個來源,而非依賴單一消息,進而提高資訊的準確性與一致性之外;學會解讀官方文件或研究數據報告中的圖表和統計數據,才能真正有效地應用在自家產業政策評估上。 綜合上述論點,可以用4點進行歸納: I - Internal Communication(內部溝通):強調內部資訊暢通和決策透明性。 N - Navigating Information(導航資訊):建立清晰的訊息過濾標準,聚焦關鍵資訊。 F - Fact-checking(事實檢查):培養識讀能力、交叉參考多個資訊來源,確保準確性。 O - Outcome Analysis(結果分析):解讀數據和官方文件,為策略調整提供支持。 活動分享:【104 talks】HR超前部署,打造企業全方位防護網|4/24 線上免費直播 企業強化風險管理、擬定應變計畫的具體5步驟 面對不停改變的局勢,要針對現況的不確定性和關稅變化進行風險評估,企業可以依據以下步驟來建立評估模型。 1. 識別市場、政策、供應鏈的風險因素 分析可能影響產品需求的市場變化,包括消費者行為的改變、競爭對手策略調整等,並持續監控國際貿易政策、關稅調整及其他可能影響企業的法規變化。另同步評估供應商的穩定性,如供應商的財務狀況、交貨能力,以及材料價格波動的風險等。 2. 量化並分析風險 蒐集歷史關稅變化、原材料成本、產品銷售等相關數據來量化風險,將不同風險因素的影響轉化為財務指標,例如:影響成本、利潤和市場佔有率的變化。 透過數據建立風險矩陣,將風險因素根據影響程度和發生的可能性進行分類(如高、中、低風險),分析其變化趨勢,預測未來可能的風險情境。 3. 制定應變計畫、模擬情境 針對主要風險制定相應策略,涵蓋成本控制、拓展供應來源、產品線調整等,與財務、人力資源、供應鏈管理等部門密切溝通、協作,確保應變計畫可以全面實施,並隨著內外部環境的變化調整應變計策。 同時可根據不同的關稅變化模擬情境,例如:高關稅(32%)、中等關稅(15%)、低關稅(5%)和無關稅情況。設計情境時,考慮其他相關變數,如市場需求變化、競爭對手行為的改變、原材料成本上漲等。 4. 建立模型、進行模擬 建立財務模型,考慮關稅影響對收入、成本和利潤的計算方法,確保各項變數能夠模擬相互影響,接著對關鍵變數(如銷售量、單價、製造成本等)進行分析,了解它們的變化如何影響整體業務績效。 獲得每種情境下的預期財務結果後,再對模擬結果進行分析,評估在不同關稅下的成本結構、利潤和市場佔有率的變化。 5. 彈性決策並持續監控 根據模擬結果,發想具體的行動建議和應對方案,保有彈性之外也建議定期回顧情境模擬的結果或根據新的數據和環境變化更新模擬模型,確保其準確性和時效性。 延伸閱讀:關稅重塑全球貿易 適應力將成企業競爭優勢的重要前提 觀望之餘,企業還能採取哪些行動? 無論是當前美國的對等關稅問題,還是未來整體產業的發展,局勢的快速變化都是不可避免的。在這種情況下,企業在保持觀望的同時,也可以積極採取多項行動,以應對潛在挑戰並維持競爭力。 首先,在「供應鏈的彈性與多樣化」這塊不僅是透過建立多元化的供應商網絡,降低對單一市場的依賴,或許也可考慮在其他國家或地區設置生產基地,以減少因關稅影響而增加的成本。 其次,「市場和產品的調整」同樣重要。企業可重新評估美國或他國市場變化,考慮擴展至其他市場,比如那些可能因美國關稅政策而出現機會的國家。此外,「提升產品的價值」,例如升級和提供附加服務,可幫助企業更好地抵消關稅的影響。 與供應商的合作也是重要一環,企業可探索共同分擔增長成本的方案,建立更緊密的合作關係,不僅能有效提高供應鏈的韌性,還能共同應對政策變化的挑戰。 此外,企業還可以加強內部技術能力,持續發展數據分析技術,不光了解美國關稅影響,對於未來市場趨勢及潛在機會都有所幫助;同時,投資於技術創新可提高生產靈活性和效率,實現成本優化。 在觀望的同時,這些行動可為企業打下穩固基礎,不僅有助於應對當前挑戰,也有益於未來的持續發展,在瞬息萬變的市場中繼續前行。 延伸閱讀: 美國加稅、全球震盪,HR的挑戰才正要開始 因應美國關稅政策,行政院宣布「9大面向、20項措施、總經費880億元」支持方案 【美國關稅】經濟部評估個別產業影響,提4政策、410億加碼貸款補助
【104職場力】・企業經營

【PM產品經理面試前準備】4步驟展現亮點,零經驗也能切入

產品經理(PM)如何準備面試?作者為軟體業產品經理,曾3次成功轉換不同產業PM,分享PM面試前應做到的4項準備,包含研究核心產品與獲利模式、分析目標市場與競爭對手、關注產業趨勢與公司動態,以及整理個人過去實際案例。即使是零經驗轉職,也有助於在PM面試中亮出競爭力! 文/Michelle Chen(軟體業PM產品經理) 本文目錄(點擊可快速前往) 產品經理PM面試前的準備1. 研究核心產品與獲利模式2. 分析目標市場與競爭對手3. 關注產業趨勢與公司動態4. 整理過去的實際案例產品開發End-to-End Flow — 給沒有PM經驗的跨領域者【Stage 1】用戶需求蒐集:發現問題,定義需求【Stage 2】產品發想與設計:構思解法,制定規劃【Stage 3】開發協調:跨部門合作,確保產品順利落地【Stage 4】測試與上線:確保品質【Stage 5】持續優化:數據驅動,迭代成長總結 產品經理(PM)的工作內容,會因公司組織、產業以及發展階段的不同而有所差異。但無論面試的形式如何變化,根據我3次成功轉換不同產業擔任PM的經驗,企業在尋找符合期待的PM時,看重的核心能力以及關鍵特質其實大同小異。 我的PM職涯起點是從一間日商Fintech做Product Marketing後成功轉職到電商領域做物流系統的PM。第二次是2023年,從荷蘭讀完碩士回台後,加入了一間HR Tech公司,成為該公司成立以來的第二位PM。並在去年底,因為自己本身看重AI 未來趨勢跟發展潛力,因此決定加入一家專注於工業AI的早期新創公司。這幾次的轉職過程中,我參與過數十場PM面試,雖然關卡設計各有不同,但其實背後的脈絡以及評估標準我個人認為蠻一致的。 希望透過這篇文章,與大家分享如何有效準備PM面試,並在過程中充分展現自身優勢,成功獲得理想的Offer! 產品經理PM面試前的準備 面試前一定要準備,一定要準備,一定要準備!千萬別抱著臨場發揮或隨機應變的僥倖心態。只有透過事先準備,才能在面試中完全展現自己的專業能力,以及對公司的認識&興趣。面試官也會更願意與你交流互動,畢竟PM的核心職責就是深入理解產品與市場,而面試的準備程度,能直接反映了未來的工作態度。 1. 研究核心產品與獲利模式 了解公司的主要產品以及獲利模式(例如:SaaS、廣告收費、專案費用、交易抽成等)。並且試著從用戶角度思考:他們的產品解決了什麼問題?產品價值 ( Value proposition ) 是什麼? 2. 分析目標市場與競爭對手 釐清公司的目標用戶輪廓,並分析市場中的潛在競爭對手。比較公司與競爭者的優勢與劣勢,並根據目標用戶特性和市場狀況,思考這些因素將如何影響產品策略的發展方向。 3. 關注產業趨勢與公司動態 閱讀公司最近的新聞稿、公司blog,甚至是該公司在的產業報告以利了解最新的市場趨勢和技術發展。並且先有自己的見解,這些趨勢會如何影響公司的產品走向。 畢竟你還沒真正進入這間公司,對它的產品或產業趨勢不可能完全了解。但重點不是要百分之百正確,而是展現你的態度。就算理解還不夠完整,只要展現出對公司的興趣和熱情,並提出有深度的問題,就能加分,讓對方對你有好印象,也更有專業感。而且,面試是雙向的,準備過程中了解公司的業務,不只是為了表現好,也能幫助自己判斷,這是不是你真的有興趣投入的領域。 4. 整理過去的實際案例 面試時,常常需要分享自己的經驗,所以最好先整理一下過去的成功或失敗案例,還有那些最具挑戰性、讓自己成長最多的經歷。回答時別只是單純敘述過程,或講得太長沒重點。我過去也有好幾次當面試官的經驗,其實到後面真的會聽到很累,所以如果你能幫助面試官秒抓你的故事重點那會非常加分!試著用STAR法則(情境、任務、行動、結果)來說明,讓你的故事更有條理: Situation(情境):問題是什麼? Task(任務):解決這個問題應該要完成哪些任務? Action(行動):為了完成這些任務,你採取了哪些行動? Result(結果):最終產出的成果為何?影響如何? 另外,就算你沒當過PM,也可以從過去的經驗中挖掘相關技能,對應到PM的工作內容。重點是展現你如何推動事情、解決問題,讓你的經歷與PM的核心職責產生連結。例如: 市場調查&研究:如果你做過競品分析、使用者研究,或整理過市場趨勢,這其實就是PM需要的市場/數據分析以及需求驗證的能力。 產品開發或設計:如果你過去有曾經參與產品討論、優化使用者體驗,或給過產品改進建議都可以拿出來分享,可以展現產品思維,並且懂得優化產品。 跨部門協作:PM要常跟開發、設計、行銷團隊合作,如果你有推動專案、協調不同團隊的經驗,這就是溝通與跨部門管理能力的展現。 專案管理&流程優化:有負責時程規劃、資源分配,或改善流程的經驗嗎?這就是PM在專案管理上需要的核心能力! 延伸閱讀:【PM面試問題】給菜鳥產品經理的10大類、70題面試考前猜題 產品開發End-to-End Flow — 給沒有PM經驗的跨領域者 如果你沒有產品經理的背景,但想轉職PM,理解完整的產品開發流程是關鍵。PM的核心職責是從0到1推動產品,確保從需求蒐集到產品優化的每個環節都能順利執行。以下是產品開發的End-to-End Flow,幫助你快速了解產品開發各階段的重點: 【Stage 1】用戶需求蒐集:發現問題,定義需求 目標:理解市場與用戶需求,確保解決的是「真正的問題」。 進行市場調查、競品分析,了解市場趨勢 訪談用戶、收集回饋,找出痛點與機會 透過數據分析(如使用者行為、轉化率)驗證需求 【Stage 2】產品發想與設計:構思解法,制定規劃 目標:將需求轉化為具體的產品功能,並制定產品策略。 訂定產品目標(MVP、短期&長期規劃) 繪製Wireframe、User Flow等,將概念流程化/圖像化 撰寫PRD(Product Requirement Document),定義產品功能或是開發方向的細節 【Stage 3】開發協調:跨部門合作,確保產品順利落地 目標:確保開發、設計、行銷、商務等團隊對產品的理解一致,確保開發進度順利推進,並最終成功deliver 。 與UI/UX設計師合作,確保產品具備良好的使用者體驗 與開發團隊討論技術可行性,拆解需求,並規劃開發時程 與行銷/業務團隊協作,制定產品GTM(GO To Market)策略 【Stage 4】測試與上線:確保品質 目標:驗證產品功能與體驗,確保符合需求並順利上線。 設計測試計劃,進行QA、UAT等 上線初期可以進行A/B測試,優化產品體驗 持續追蹤上線後的數據與用戶回饋,及時調整 【Stage 5】持續優化:數據驅動,迭代成長 目標:根據市場變化與用戶反饋,不斷優化產品,提升用戶體驗與業務成效。 透過數據分析(使用率、留存率、滿意度等)以及產品開發前定義的Success metrics評估成效 收集用戶回饋,發掘新的改進機會 制定下一步的產品優化計畫,進行快速迭代 延伸閱讀:軟體產品怎麼做才能賺錢?PM必懂的3大關鍵及能力解析 總結 這篇文章主要分享了PM面試前的準備,從研究公司、分析市場,到整理自身經驗,這些都是讓你在面試中脫穎而出的關鍵。PM的核心就是解決問題、推動產品落地,所以除了展現專業能力,更重要的是讓面試官看到你的產品思維、數據分析能力,以及跨部門溝通協作的經驗。 準備充足不只能讓你在面試中表現更好,也能幫助你判斷這份工作是否真的適合自己。如果你正在準備轉職 PM,或想挑戰跨領域的PM,歡迎找我聊聊,交換面試心得,或是做Mock Interview!(Reach me on LinkedIn)很樂意分享經驗,也希望能幫助更多人順利拿到理想的Offer! (原文標題:產品經理面試全攻略(上)— 面試前的準備) [joblist_plugin title='更多104【產品經理】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?order=15&page=1&sctp=M&scmin=40000&scstrict=1&jobsource=joblist_search&jobcat=2004003005&keyword=%E7%94%A2%E5%93%81%E7%B6%93%E7%90%86' amount='4'] [course_plugin title='產品經理學習營|學習推薦' keyword='產品經理學習營' amount=2] 推薦閱讀: 你適合當PM嗎?解析產品經理必備3種特質與溝通心法 初階PM如何提升專業能力?從Junior PM進化成Senior的4個職場指南 給PM產品經理的終極求職建議:把自己當產品
【104職場力】・面試技巧

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']
【104職場力】・數位行銷

「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!
【104職場力】

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