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具備此技能代表能夠針對網站平台設計並執行整合行銷策略,包含市場分析、目標受眾定位、內容規劃與數據追蹤,提升品牌曝光與流量轉換。此能力需要熟悉數位工具與廣告操作,並具備良好溝通協調與專案管理能力,確保行銷活動有效達成業績目標。能結合SEO、社群媒體及數據分析,持續優化行銷成效,增強企業競爭力與市場影響力。
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網站行銷企劃 學習推薦

詹翔霖

商學院兼任副教授

04/23 18:28

一塊難吃的生日蛋糕撕開外送經濟最脆弱的一層包裝-市場的商模改變
一塊難吃的生日蛋糕撕開外送經濟最脆弱的一層包裝-市場的商模改變
一塊蛋糕改變不了市場,但它可以讓市場無法再假裝一切正常-企業算命師
事件的荒謬之處,不在於蛋糕難吃,而在於它揭露了一個早已存在卻被忽視的現實:消費者在手機上點下的「品牌」,很可能從未存在,從美團、拼多多到阿里巴巴等大型平台所支撐的外送體系,長期以來依賴一套極度高效卻高度失真的商業邏輯——用流量與低價構築繁榮,用外包與切割隱藏成本。
這次事件讓這套商模邏輯失效了。
當一間號稱擁有數百家分店的蛋糕品牌,被查出沒有任何實體店面;當訂單可以層層轉賣,最後由出價最低的無名製作者接單完成;當消費者支付的是品牌溢價,實際得到的卻是「競標剩餘價值」的產品,簡單的問題已經不再是食安層面而已,而是整個市場是否還存在「真實交易」。
所謂「幽靈店家」,並不是漏洞,而是這套商業模式的必然產物。
在過去的競爭中,平台的核心任務只有一件事:讓交易發生,誰能用更低價格吸引更多用戶,誰就能贏,至於商品從哪裡來、誰製作、是否安全,則被外包給一條不透明的供應鏈,當價格被壓到極限,品質自然成為第一個被犧牲的變數。
換句話說,問題從來不在某一家黑心店,而在於整個系統鼓勵「最低成本勝出」。
因此,監管單位這次對平台開出的巨額罰單,其真正意義不只是懲罰,而是重新定義平台的角色;從撮合交易的中介,轉變為對結果負責的基礎設施,這是一條分水嶺,一旦平台必須為商家真實性與食品安全負責,它就不可能再無限制擴張商家數量,也無法再以「技術中立」作為卸責理由。
這將帶來一個不那麼討喜、卻更現實的未來。
首先,便宜會變少,當審核、稽查與供應鏈透明化成為必要成本,「低價奇蹟」將難以為繼,市場會分層,而真正有實體、有品牌、有品質控管能力的商家,將重新取得優勢,而依附於平台漏洞生存的灰色業者,則會被加速淘汰。
更深層的改變,則發生在消費者決策上。
過去我們習慣在外送平台上比較價格與評分,但未來更重要的,可能是「這家店是否真的存在」、「它的廚房在哪裡」、「誰對這份餐點負責」,相信消費行為將從追求劃算,轉向評估風險,這意味著外送產業正從「流量經濟」,邁向「信任經濟」。
而信任,是昂貴的。
這起事件之所以重要,不是因為它揭發了多少幽靈店家,而是它迫使整個產業回答一個根本問題:平台究竟是在販售商品,還是在販售一種信任的承諾?
如果答案是後者,那麼所有建立在虛假、外包與不可追溯之上的商業模式,都將被重新定價,甚至被淘汰。
參考新聞
一塊難吃蛋糕引爆陸外送風暴 查出6.7萬幽靈店家
中國大陸一名消費者買到難吃的生日蛋糕,意外引爆了全中國外送平台食安大調查。官方公布,這起事件查出超過6萬7千家「幽靈店家」,累計販售超過360萬個蛋糕,多家大型平台也遭到重罰,總金額高達36億人民幣,約新台幣160億元。(戚海倫報導)
美國有線電視新聞網CNN報導,事件起因於北京有一名劉姓男子,去年透過外送平台訂購生日蛋糕,收到後發現,蛋糕裝飾花朵根本不能吃,因此向主管機關檢舉。調查後發現,涉案店家是一家假蛋糕連鎖品牌,號稱有近400家分店,但沒有實體店面,營業執照也涉嫌造假。
報導指出,在進一步追查後,官方揭露了一條地下接單鏈。消費者付款後,店家再把訂單轉賣到中介平台,由其他製作者競標,價格最低者得標製作。結果消費者花高價買蛋糕,實際製作端卻只拿到少部分金額,品質與食品安全因此大打折扣。
中國市場監管總局指出,包括拼多多、阿里巴巴、抖音、美團與京東等七大平台,沒有善盡查核商家資格責任,因此開出重罰。其中拼多多母公司被罰15億人民幣是最高金額。官方指控這家公司曾經拒絕交出資料、提供不實文件,甚至阻礙執法人員調查。這起事件也凸顯中國外送市場長期低價競爭問題。官方表示,過度削價已經迫使業者壓縮成本、犧牲品質,未來將持續整頓平台經營與食品安全亂象。
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數位趨勢觀測站

DTO

03/24 14:05

告別加班!4 個 AI 人資工具分享如何減少重複工作,提升 HR 管理效率?
身為 HR,你的日常是否經常被這些事情佔據:從海量的履歷中挑選合適人選、回覆員工重複問了數十遍的特休規定、以及永無止境的面試時間排程?
隨著企業數位轉型的加速,HR AI 工具已經不再只是科技巨頭的專利,而是每一位人資工作者的「最強助理」。透過導入 AI 人工智慧,HR 不僅能大幅減少重複工作,還能將寶貴的時間還給真正重要的事情——人才發展與建立企業文化。
AI 工具究竟如何翻轉傳統人資流程,幫助 HR 輕鬆提升工作效率!
1. 招募自動化:一秒完成 AI 履歷篩選
傳統的招募流程中,HR 需要花費數小時甚至數天閱讀數百份履歷,這不僅耗時,還容易因為視覺疲勞而錯失優秀人才。
AI 的解決方案: 現代的人資系統可以透過自然語言處理(NLP)技術,自動解析履歷內容。AI 工具能根據職缺描述(JD)設定的關鍵字、技能與經驗,為候選人進行精準評分與排序。
推薦 AI 工具:
Eightfold.ai (國外): 全球知名的人才智能管理平台,利用深度學習技術進行技能比對,不僅能篩選履歷,還能精準預測候選人的長期發展潛力。
ARES 招募管理系統 (國內):由國內深耕多年的上市櫃系統商資通電腦所打造,具備高度彈性與嚴謹資安。系統能透過 AI 輔助履歷解析與精準標籤化,大幅提升 HR 的初篩效率,且能與企業核心系統深度整合,特別適合需要嚴格招募流程的中大型企業快速上手。
HR 的獲益: 將原本需要 3 天的初篩工作縮短至 3 分鐘,HR 只需專注於面試排名前 20% 的高潛力候選人。
2. 24 小時不打烊的「人資助理」:AI 員工問答機器人
「請問今年特休還有幾天?」、「婚假需要附上什麼證明?」這些日常的行政問題,往往會打斷 HR 正在進行的專案。
AI 的解決方案: 企業可導入內部專用的 AI Chatbot(聊天機器人)。將公司的員工手冊、請假規範、報帳流程等資料餵給 AI,讓機器人自動回覆員工的常見問題。
推薦 AI 工具:
Leena AI (國外): 專為企業打造的 AI 虛擬助理,能無縫整合 Slack、Microsoft Teams 等通訊軟體,自動解答 70% 以上的員工常見請假、報帳等行政問題。
104 HR Max (國內): 台灣知名的全方位人資管理系統,提供完善的員工自助服務(ESS)平台。透過系統自動化整合考勤、假勤與薪資查詢等常見需求,大幅減少 HR 手動回覆與處理日常行政問題的時間,是國內企業推動人資數位化的熱門選擇。
HR 的獲益: 減少高達 70% 的內部諮詢信件與訊息,同時提供員工即時、正確的解答,提升內部滿意度。
3. 面試排程與溝通自動化
與候選人來回敲定面試時間、發送面試邀請信、面試前的提醒,這些看似簡單的行政聯絡,其實是隱形的「時間殺手」。
AI 的解決方案: 透過 AI 助理或自動化排程工具,系統可以自動抓取面試官的行事曆空檔,發送連結讓候選人自行挑選合適的時間。一旦確認,系統會自動生成會議連結並發送提醒信件。
推薦 AI 工具:
Paradox (Olivia) (國外): 著名的對話式 AI 招募助理「Olivia」,能透過簡訊或通訊軟體直接與候選人互動、進行初步資格問答,並自動尋找面試官空檔完成排程。
CakeResume ATS (國內): 介面設計友善,內建流暢的自動化信件模板與面試排程工具,能大幅減少 HR 與求職者來回確認時間的信件往返。
HR 的獲益: 徹底消除「信件來回確認時間」的痛點,降低候選人缺席率,並展現企業專業且高效的雇主品牌形象。
4. 數據驅動的績效管理與員工關懷
傳統的績效考核往往流於形式,且依賴主管的主觀判斷;而員工離職往往發生得讓人猝不及防。
AI 的解決方案: AI 工具可以自動化收集並分析員工的績效數據、出缺勤狀況,甚至透過定期的「脈搏調查(Pulse Survey)」分析文字情緒。AI 能生成客觀的績效摘要,並在發現員工敬業度下降時,提前發出預警。
推薦 AI 工具:
Workday (國外): 全球領先的企業雲端人資系統,內建強大的 AI 與機器學習技術。能深度分析員工的歷史數據以預測潛在離職風險、發掘組織技能缺口,並提供個人化的職涯與學習建議,幫助大型企業以數據驅動全面的人才管理與關懷。
MAYO Apollo (國內): 涵蓋全方位人資管理的雲端系統,結合強大的數據儀表板,協助 HR 與主管隨時掌握團隊績效、出缺勤異常狀況,全面客觀的 360 度績效管理及 AI 數據回饋。
HR 的獲益: 從「被動救火」轉為「主動關懷」,擁有數據作為後盾,讓晉升、調薪或留才計畫更加客觀且具說服力。
總結:讓 AI 處理繁瑣,讓 HR 專注於「人」
「AI 不只是取代,而是釋放 HR 做更有價值的事。」當重複性的行政工作被 AI 自動化接管後,人力資源部門就能真正轉型為企業的「策略夥伴」,專注於雇主品牌經營、組織發展與員工心理健康等更有溫度的工作。
如果你也想擺脫繁瑣的行政地獄,現在就是開始評估並導入 HR AI 工具的最佳時機!
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104學習

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3小時前

2026 年 Prompting 怎麼學?AI大神吳恩達推出免費新課給一般人的 AI 使用指南
AI 工具越來越強,提示詞也不再只是「請幫我寫一段文案」這麼簡單。AI 教育者吳恩達(Andrew Ng)近期推出新課程《AI Prompting for Everyone》,主打不需要技術背景,幫助一般使用者學會更有效地使用 ChatGPT、Claude、Gemini 等 AI 工具。DeepLearning.AI 課程頁顯示,這是一門初學者課程,共 3 小時 4 分鐘、21 堂影片課,由吳恩達授課。官方學習頁也標示可免費開始學習、觀看課程影片;若需要 graded assignments 與證書,則屬於 PRO 方案。
吳恩達是誰?為什麼他的新課值得關注?
吳恩達是全球知名的 AI 教育者與機器學習專家。他是 DeepLearning.AI 創辦人、Coursera 共同創辦人,也曾擔任百度首席科學家,並曾創辦與領導 Google Brain 專案,目前也是史丹佛大學兼任教授。
對非工程背景的上班族來說,吳恩達最重要的影響,是他長期把 AI 知識轉化成大眾可以理解、可以上手的學習內容。從早期的機器學習課程,到《AI For Everyone》,再到這次的《AI Prompting for Everyone》,他的課程常被視為 AI 學習趨勢的風向球。
這門課在教什麼?不是背 Prompt,而是學會和 AI 協作
《AI Prompting for Everyone》的核心,不只是教你寫出更漂亮的提示詞,而是教你在不同工作情境中,如何讓 AI 產出更可靠、更有用的結果。官方課程頁將學習重點分成三大方向:找資訊、腦力激盪與寫作、創作與建構。
第一個重點是 Finding Information,也就是用 AI 找資料。課程會說明 AI 模型本身已經知道什麼、什麼時候應該使用 AI 網路搜尋、什麼情境適合使用 deep research mode,以及如何取得更準確、有來源的回答。
這對上班族非常實用。無論是做市場資料整理、競品分析、產業趨勢觀察,或準備會議前的背景研究,AI 不只是回答問題的工具,更可以協助快速建立資料架構。但前提是使用者要懂得要求來源、設定範圍,也要知道哪些資訊需要再查證。
第二個重點是 AI as a Thought Partner,也就是把 AI 當成思考夥伴。課程會教使用者如何提供正確上下文,讓 AI 理解真正需求;也會談到如何讓 AI 提供誠實回饋,而不是只迎合使用者。官方課綱中也列出 brainstorming、context、reasoning、sycophancy、writing with AI、AI critique 等單元。
這代表未來職場的 AI 能力,不只是「會叫 AI 寫東西」,而是能不能請 AI 幫忙檢查盲點、提出反方觀點、改善表達方式,甚至協助自己做更完整的決策思考。
第三個重點是 Working with Multimedia and Code。課程會介紹如何在提示中使用圖片、讓 AI 理解圖片、生成視覺內容,並使用 AI 建立簡單遊戲、網站與 App;官方也特別說明,這部分不需要程式經驗。
這也反映 AI 工具的使用場景正在擴大。過去上班族多半把 AI 用在寫信、摘要、翻譯、整理資料;但未來,AI 也可能協助做簡報素材、產出視覺概念、分析資料,甚至建立可展示的簡易 prototype。
誰適合上這門課?
官方課程頁指出,這門課適合任何在日常工作或生活中使用 ChatGPT、Claude、Gemini 等 AI 工具,並希望獲得更好結果的人,不需要技術背景,也沒有必修前置課程。
換句話說,這門課很適合以下幾類上班族:經常需要查資料的企劃、行銷、編輯、研究人員;需要寫報告、簡報、Email 的一般辦公室工作者;想把 AI 帶進工作流程的主管;以及想開始學 AI、但不想一開始就碰程式的人。
對職場工作者的啟示:提示力已經變成基本功
這門課最值得注意的訊號是:AI 提示力正在從「技巧」變成「基本工作能力」。
過去,很多人學 AI 會先找提示詞模板,例如「請扮演某某角色」、「請一步一步思考」、「請用表格整理」。這些技巧仍然有用,但已經不夠。真正會用 AI 的人,還要知道如何提供背景資料、設定輸出格式、要求資料來源、讓 AI 挑戰自己的想法,並判斷哪些內容可以採用、哪些內容必須查證。
也就是說,未來職場上的 AI 能力,不是誰背了最多 prompt,而是誰更會設計任務、拆解問題、提供上下文,並把 AI 產出整合成真正能交付的工作成果。
有興趣的讀者可至 DeepLearning.AI 官方課程頁開始學習:《AI Prompting for Everyone》。
課程影片可免費開始觀看;若想取得作業評分與證書,需留意官方 PRO 方案說明。
DeepLearning.AI《AI Prompting for Everyone》
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詹翔霖

商學院兼任副教授

02/16 15:09

數位化行為改變技術與遊戲化應用  行為改變技術 大葉大學國企系
數位化行為改變技術與遊戲化應用 行為改變技術 大葉大學國企系
一、章節導言
隨著數位科技與行動裝置普及,行為改變技術已廣泛結合 數位工具與遊戲化元素,以提高參與度、動機與持續性。本章將介紹數位化行為改變技術的概念、遊戲化設計原則、應用方法與實務案例,幫助學生理解如何在數位環境中有效促進行為改變。
二、數位化行為改變技術概念
1. 數位化行為改變技術(Digital Behavior Change Techniques, DBCT)
o 將傳統行為改變技術(如自我監控、社會支持、目標設定)轉化為數位形式,例如 App、穿戴裝置或線上平台。
o 優勢:可即時追蹤、提供反饋、低成本、擴散速度快。
2. 核心功能
o 即時監控:App 或穿戴裝置記錄行為數據,如步數、運動時間、睡眠時長。
o 反饋提示:根據數據提供個人化建議或提醒。
o 社群互動:線上社群、排行榜、分享功能增強社會支持。
o 目標設定與追蹤:數位平台可設定階段目標與進度追蹤。
o 激勵與獎勵:數位徽章、積分、排名或兌換獎勵。
三、遊戲化應用原則
1. 遊戲化(Gamification)定義
o 在非遊戲情境中,運用遊戲設計元素來提高行為參與與動機。
2. 主要遊戲化元素
o 積分(Points):行為完成後累積積分,建立成就感。
o 徽章(Badges):達成特定行為或目標時獲得徽章,提供象徵性認可。
o 排行榜(Leaderboards):社群內行為比較,激發競爭或合作動機。
o 任務與挑戰(Quests & Challenges):設計階段目標與挑戰,增加目標感與挑戰感。
o 即時反饋(Immediate Feedback):即時告知使用者行為結果,增強自我效能感。
3. 遊戲化設計原則
o 目標明確:每個遊戲元素應與行為改變目標直接相關。
o 動機匹配:結合內在動機(自我成長)與外在動機(積分、獎勵)。
o 可持續性:設計長期挑戰與階段目標,避免初期興奮消退後流失。
o 社群互動:設計排行榜、團隊任務或社群互動,強化社會支持。
四、數位化行為改變技術應用流程
(一)需求分析
1. 確定目標行為(如運動、飲食、學習、環保行為)。
2. 調查目標族群使用數位平台的習慣、偏好與可接受性。
(二)技術選擇與遊戲化設計
1. 選擇數位化技術工具:App、穿戴裝置、線上平台。
2. 設計遊戲化元素:積分、徽章、排行榜、任務挑戰、即時反饋。
3. 確保元素與行為目標對齊,並結合內外在動機。
(三)實施計畫
1. 時間安排:階段性目標與長期挑戰規劃。
2. 資源配置:開發或選用數位平台、設定社群管理與數據分析。
3. 執行方式:線上推播通知、App 推薦、社群互動引導。
(四)效果評估
1. 數據追蹤:使用者行為次數、完成率、挑戰達成率、社群互動數據。
2. 問卷與心理指標:動機、自我效能、滿意度調查。
3. 前後測對比與控制組設計,分析干預效果。
五、章末重點整理
1. 數位化行為改變技術能將傳統技術轉化為可即時追蹤、互動與激勵的數位形式。
2. 遊戲化透過積分、徽章、排行榜、任務與即時反饋,提升參與動機與行為持續性。
3. 設計數位化專案需結合需求分析、技術選擇、遊戲化元素、實施計畫與效果評估。
4. 社群互動與內外在動機匹配是數位化行為改變成功的重要因素。
六、討論題
1. 選擇一個日常行為(如運動、學習或飲食),設計數位化干預方案,並納入至少三種遊戲化元素。
2. 討論內在動機與外在動機在數位化遊戲化設計中的作用與平衡。
3. 如何利用社群互動與排行榜設計,提高亞洲大學生對數位化行為改變專案的參與率?
七、案例分析
案例 6-1:校園健康運動 App 與遊戲化干預專案
• 背景:某大學學生運動不足,平均每週運動次數低於 1 次。
• 專案設計:
1. 數位化技術:運動打卡 App,結合穿戴裝置步數監控
2. 遊戲化元素:
 積分:完成每日運動任務累積積分
 徽章:達成週運動目標獲得徽章
 排行榜:班級間比賽排行榜,激發團隊互動
 任務挑戰:設定階段性目標,完成小挑戰獲得額外獎勵
3. 社群互動:App 內留言與分享功能
• 效果評估:
o 八週後平均運動次數提升至 3.5 次/週
o 自我效能問卷得分提升 28%
o 社群互動頻率與運動完成率呈正相關
• 分析重點:數位化技術與遊戲化設計結合,可提升行為參與度與持續性;社群互動在亞洲文化中增強了集體動機效果。
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