AI x 產品企劃(產品開發)實務應用班
本課程專為產品開發、產品企劃人員設計，實用與專業兼具，課程以分組討論, 整合AI工具，針對一個指定的產品或概念進行完整的產品企劃實作。
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提高電子商務網站用戶參與和轉化率
在當今高度數位化的環境中，優質的介面設計不僅是品牌成功的關鍵，還可以直接影響用戶參與度和點擊率。市場營銷專業人士應該了解如何運用設計思考方法，以創建吸引人且易於使用的界面，從而實現更高的用戶參與度和點擊率。在本文中，我們將探討一些成功案例，來解釋如何實現這些目標。
問題： 一家電子商務網站發現，他們的用戶參與率下降，並且轉化率（即訪問者變成購買者的比例）低於他們的目標。他們希望透過重新設計界面來提高用戶參與和轉化率。
設計思考方法：
Empathize (乎合人類): 團隊與顧客進行深入對話，並觀察他們如何在網站上尋找產品。他們發現一些顧客感到困惑，而且瀏覽體驗不夠流暢。
Define (問題定義): 團隊確定問題是網站瀏覽體驗不佳，使得訪客難以找到所需的產品。
Ideate (腦風暴): 團隊進行腦風暴，提出各種解決方案，包括改進瀏覽結構、增加個性化建議、並改進搜索功能。
Prototype (原型製作): 他們創建了一個新的界面原型，包括改進的瀏覽結構和更具個性化的建議功能。
Test (測試): 團隊進行了用戶測試，並觀察用戶如何與新界面互動。他們發現用戶參與率和轉化率均顯著提高。
Refine (優化): 根據用戶反饋，他們繼續優化設計，以確保最佳用戶體驗。
結果： 通過重新設計界面，提供更好的瀏覽結構和個性化建議，電子商務網站成功提高了用戶參與率，並提高了轉化率。用戶更容易找到他們所需的產品，這也反映在訂單數據上。
關鍵字優化： 為了進一步提高點擊率，他們使用以下策略：
關鍵字研究：使用關鍵字研究工具，找到與產品和內容相關的高效關鍵字。
標題優化：優化網站上的產品標題，以包括主要關鍵字，並確保它們吸引顧客的興趣。
A/B 測試：進行A/B測試，比較不同標題和關鍵字對點擊率的影響。
分析和追蹤：使用分析工具來監控不同標題和關鍵字的表現，並根據數據調整策略。
通過設計思考方法，該電子商務網站成功提高了用戶參與和轉化率，同時通過關鍵字優化提高了標題和內容的吸引力，以實現更好的結果。
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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
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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
詳見原文>
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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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