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轉職必備小編神器－6款使用者探勘，消費者研究工具
研究消費者的工具很多，但對初學者而言都不好上手，因為使用消費者研究工具之前，你必須要先確認自己的思維和假說，很明確知道自己想看什麼，才能提高工具的使用效率。
1. 專業市調資料庫：Global Web Index (神器最推，但也最貴)
Global Web Index 是個全球的市調公司，在全世界 40 個國家，透過在地的專業市調公司，每季發送統一的問卷題目，蒐集回來後統整成單一入口的資料庫平台。
數據來源：每一季針對台灣民眾，發送 3,000 份到 4,000 份不等的問卷，問卷發送對象是根據全母體的背景分佈，設計發送的對象．所以，在平台上，你可有非常客製化的 TA 條件設定，我常用的設定包括：
曾經是 iPhone 使用者，但現在使用Samung手機
喜歡使用 Philips 的電器，而且有兩個小孩，目前又有全職工作的媽媽
未來有計畫要買床鋪，而收入是全國前 25% 的人
我真是超愛這種彈性的目標族群設定方式，以前用 Nielsen 或是 comScore 的資料庫，每次都被迫只能選一個年齡區間(例如：25–34)，然後選取很廣泛的興趣(例如金融、銀行)等等，最後看出來的結果也是很無用，Global Web Index 提供很詳細的目標族群設定，讓我可更精準地找到目標族群的洞察。
問卷內容：我另一個愛的就是它的問卷，它的問卷設計有十個面向，有深有淺，從高大上到很市儈的問題都有．十個面向包括基本資料、態度和生活風格、雙屏使用情形、網路使用行為、媒體收視習慣、社群媒體使用目的、App下載和使用習慣、購買和擁護的品牌清單、近期和未來採購行為以及擁護和發現品牌的原因。
我最近發現的有趣數據包括：
某目標族群期待的品牌形象，會是創新和可靠
要購買床鋪的高收入族群，未來計畫買的是車子、珠寶和手錶
購買Philips產品的媽媽們，其實是很非常工作導向的職場媽媽
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【最新】2024年11月AI課程熱門排行榜TOP 10：最受歡迎的AI學習課程推薦
從AI基礎知識到應用，市面上提供了各種AI學習課程：AI線上課程、AI實體課程，無論您是初學者還是專業人士，都可以找到適合自己的AI課程。本文將為您揭曉2024年11月最受歡迎的AI課程排行榜，幫助您輕鬆找到優質的AI學習資源，快速掌握AI技能。
本篇透過從104課程中心的用戶學習大數據，整理出大家都在搜尋的TOP 10 熱門課程；可透過排行榜，找到你所需的學習內容，增進職場的職能成長，加強自我競爭力，打造你的職涯藍圖！
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03/18 00:00
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什麼是UX？怎麼研究使用者？跟市調有什麼不一樣？和 UX Cube 阿葉與 Ian 一起喝皮爾森啤酒｜啤酒聊天室｜365行｜EP15
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大小公司皆適用的使用者輪廓調研-用數據做市調趕上顧客變化速度
市場上存在許多搜集外部非結構化數據的方法，一種是問題客製化程度高但樣本數不多的方式，例如：問卷調查、焦點訪談、碎石子調查等，另一種是問題客製化程度較低但樣本數較多的方式，例如社群監測或網紅數據庫等。
疫情一來，會看到人民的適應力和變化速度是相當快的，突然之間，大家都能居家工作，突然之間，焦點訪談也能線上化，其實，消費者的行為，改變的速度比我們想像得快，這也是為何我很偏好用數據做市場研究的原因。
當市場研究成本較高時，在數十年前，我們決定了市場研究的頻率，但當時間來到20年後，消費者速度變快、數位足跡變多的時候，為了掌握消費者意見，我們就該調整成更快速掌握洞察的頻率和工具。
SoWork 定位為一家內容數據洞察的公司，一直也在做類似的事情，透過企業外部的內容或行為數據，提供品牌快速、可反覆驗證、可高頻率進行的市場調查數據；我今天，就想聊聊外部數據可如何運用在市場調查中，內容包括應用、優點和缺點。
市場上存在許多搜集外部非結構化數據的方法，一種是問題客製化程度高但樣本數不多的方式，例如：問卷調查、焦點訪談、碎石子調查等，另一種是問題客製化程度較低但樣本數較多的方式，例如社群監測或網紅數據庫等。
前者多半是當客戶想獲得精準問題時，透過第三方設計搜集答案的方式，再進行樣本數抽樣和調查，小規模的類似焦點訪談，約莫在30人左右的規模，會是行銷人員的極限．大規模的類似線上問卷發送，約莫可到1000人的規模，但填答人的動機就成為抽樣過程中，最難判斷的一環。
後者是我專長的，市場上已有許多數據供應商按照其邏輯，搜集數據並進行初步分析後，我透過帳號密碼，登入其系統獲取自己需要的數據內容，並針對品牌的商業命題加以分析，其應用場景包括以下四種：
1. 發展商業的基礎 — 預估市場人數規模
2. 發展策略的基礎 — 分眾人物誌
3. 發展行銷任務的基礎 — 顧客歷程
4. 開發產品的基礎 — 產品需求分析
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03/18 00:00
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【模範市場研究 Kantar Taiwan 線上參訪】人資大哉問｜政大徵才月
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推薦給你
為什麼我的團隊出現「數據孤島」的情形？如何解決資訊不流通
數據孤島（Data Silos）是指在組織內部，不同部門或系統之間的數據無法有效共享和整合的現象。這種情況通常導訊息的孤立，影響企業的運營效率和決策能力。
【數據孤島的特點】
- 隔離性：數據孤島中的數據只能由特定的部門或團隊訪問，其他部門無法獲取或使用這些數據，造成訊息流通不暢。
- 重複性：不同部門可能會儲存相同的數據，導致資源浪費和數據不一致的問題。
- 決策困難：由於數據分散，企業難以進行全面的數據分析，影響決策的準確性和及時性。
【數據孤島的成因】
1. 技術障礙：不同部門使用的系統和平台可能不兼容，缺乏統一的數據標準和接口，導致數據無法共享。
2. 組織結構：各部門之間缺乏協作機制，可能出於自身利益考量而不願意共享數據，形成部門壁壘。
3. 數據治理不足：缺乏系統的數據治理策略，導致數據管理混亂，影響數據的質量和可靠性。
【數據孤島的影響】
✔ 降低效率：數據孤島會導致業務流程繁瑣，無法實現高效的跨部門協同，增加工作負擔。
✔ 影響決策：由於無法獲取全面的數據支持，管理層在做出決策時可能面臨困難，增加決策風險。
✔ 資源浪費：重複的數據存儲和處理不僅浪費了時間和人力資源，還可能導致數據的過時和不準確。
解決數據孤島問題的技術手段主要集中在數據整合、數據治理和系統協作等方面。以下是一些有效的技術方法：
【解決數據孤島的技術手段】
1. 數據集成平台
數據集成平台可以將來自不同系統的數據集中存儲、處理和分發，實現數據的一致性和可視化。這些平台通常使用ETL（提取、轉換、加載）工具來整合數據，從而消除數據孤島。
2. 數據倉庫和數據湖
數據倉庫和數據湖可以集中管理來自不同來源的數據，提供統一的數據視圖。數據倉庫適合結構化數據，而數據湖則能處理結構化和非結構化數據，支持更靈活的數據分析。
3. 統一的數據治理框架
建立明確的數據治理策略，包括數據分類、質量標準和安全規範，能夠提高數據的質量和一致性，並促進數據的共享和利用。
4. 雲ERP系統
雲ERP系統通過統一的平台整合企業的各個業務模塊，實現數據的集中管理和共享。這種系統能夠實時更新數據，提升決策效率和準確性，並減少IT成本。
5. API和微服務架構
功能：使用API（應用程式介面）和微服務架構可以促進不同系統之間的數據交互，實現靈活的數據共享和整合。這種方法能夠打破系統之間的壁壘，促進數據的流通。
6. 數據虛擬化技術
功能：數據虛擬化技術通過創建虛擬數據視圖，使得用戶能夠從多個數據源中一次性檢索數據，而不需要知道數據實際存儲的位置，從而提升數據訪問效率。
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