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「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。
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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。
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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！
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
運用「社會計量」實踐正向領導力，帶領團隊達成卓越績效！
文／ 八方整合社企 鄧慧文顧問
原文標題：當社會計量與正向領導力相遇
學者專家探索領導方式多年，領導非僅情感，需要解碼工具，而社會計量則是之一。社會計量由J. L. Moreno於1930年發展，科學測量人際關係，解決衝突、凝聚團隊、提升績效。常用技術如社會原子圖、光譜圖、相似圈等，引導團隊邁向正向領導目標。
追求績效是主管最重要的工作之一。多年來學者專家、企業組織嘗試以領導理論與科學驗證找到適合的領導方式，來促使團隊組織達成效能。領導不是感覺的產物，因為存有過去經驗的偏差（bias），領導像是抽象的密碼，必須透過工具解碼，而社會計量就是正向領導力的解碼工具。
何謂社會計量？
社會計量(Sociometry)是奧地利精神科醫師J. L. Moreno在1930年間發展出來的理論及技術，用以探索人際關係、人際選擇過程、與人際連結的社會測量科學，他在1946年說，社會計量是社會關係及人際關係量測的總稱。
社會計量可量測群體間所有的人際網絡與連結，也可以聚焦研究個人的網絡連結、團隊整體的人際網絡、或是不同團隊之間的網絡互動等。因此運用社會計量可以瞭解團隊中的個人、相互連結及團隊整體動力。社會計量技術已被證實在團隊中解決衝突、凝聚團隊、促進團隊績效的有效工具之一。
常用的社會計量技術
運用社會計量技術可評估團隊現況，並根據設定的介入目標，選擇適合的社會計量技術介入團隊、優化團隊動力、增進團隊工作效益，帶領團隊朝向正向領導力的目標前進。常用的社會計量技術：
(1) 社會原子圖
(2) 光譜圖
(3) 相似圈
(4) 優勢圈
(5) 區域型社會計量
(6) 地板評量
(7) 搭肩式社會計量
(8) 目標導向社會計量
以相似圈 (Circle of Similarities)為例：
相似圈又稱步入式社會計量(Step-in Sociometry)，幫助團體成員以行動方式表達選擇，確認、並經驗自己與其他成員產生連結、漸次融入團體的感覺。相似圈幫助團體成員意識到彼此間的相似性，使隱藏的連結變得顯而易見，從而提高團體整體聯繫與凝聚力。
例如主題：多元融合
1. 向前跨入一步，問大家 ”有沒有誰和我一樣是社會新鮮人? 也請你們往前站一步”
2. 向前跨入一步，問大家 ”有沒有誰和我一樣進公司前就是公司產品的鐵粉? 也請你們往前站一步”
帶領者的引導：
階段一：根據介入目標提出明確的問題
階段二：引導成員以行動表達選擇、進行分享、邀請有相似經驗/觀點者步入…
階段三：邀請成員分享選擇(what)及原因(why)
階段四：帶領者視團體動力狀況，邀請未往前步入的成員分享其不同經驗或觀點等，創造不同觀點成員間的正向連結。
台灣科技島，國家重點發展產業在高科技與生技醫療產業，主力在培育大量理工STEM人才的養成，較注重數學，事實，數據，科學與邏輯，相對於領導、管理、情緒調適、人際連結能力與互動技巧較少著墨，關鍵的領導力與軟實力是企業組織急需強化的重點。
當社會計量與正向領導力相遇：正向領導力實踐於企業組織，從內到外三大結構聚焦主管覺察自身Intra狀態，善用個人與團隊優勢觀點，盤點目前Inter與團隊關係狀態，並以社會計量技術方法與團隊產生正向連結關係，成為A TEAM適時獎勵、激勵士氣達成團隊績效。
參考資料：
八方整合正向領導力-職場社會計量專案團隊
正向領導力–職場社會計量師2023專訓班講義
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文： 小婉家族研究生 何美惠 | 工商心理實驗室
原標題：享受挑戰，樂在工作
挑戰性的工作能激發個人思維靈活性並提升競爭力。研究顯示，面對複雜任務，員工傾向投入更多努力，從中獲得成就感和情感滿足。管理者應依個性分配工作，賦予積極進取者更多挑戰，以發揮其潛力。此外，選擇適合的任務複雜度，能有效提升學習者的情緒投入和學習成果。
工作中總是充滿挑戰，能讓人思緒靈活，顯得更具有競爭力，Liu等(2020)提及任務複雜度，人們評估任務需求並分配更多的努力來解決更複雜的事物，喜歡系統地搜索高相關性決策，任務複雜度為影響人類績效和行為的重要任務特徵(Liu & Li, 2012)。Donovan等(2017)提出當員工從事複雜跨職能工作團隊中相較於簡單和重複的任務時，較能索取完整資源且更顯得有競爭力，因此管理者在工作安排上，因應每個人的個性不同，分配不同的工作任務，將具有企圖心且積極度的員工賦予高複雜任務，具有更好的績效(Macey et al.,2009)。
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根據學習情緒的控制價值理論(Pekrun,1992)認為環境因素會因個人對事情的價值評估，進而對情緒產生間接影響，主要取決於對事情的控制與價值的認知評估。對於知識更豐富的學習者來說，由於從低複雜性的任務中沒有什麼新東西可以學習，這些學習者可能會產生挫敗感（Schrader & Nett, 2018）對他們的學習可能會受到抑制。當被賦予過於簡單的任務時，高知識技術學習者的表現可能會比預期的差。然而，學習者也可能傾向於選擇他們認為更困難的任務而不是簡單的任務，以獲得更高的情感獎勵，當新手面臨相對更複雜的任務挑戰時，樂趣會增加，認知資源的使用和學習表現也會增加。因此，具有挑戰性的新手在更困難的任務上的表現比預期的要好(Likourezos & Kalyuga, 2017）。
小婉家族研究生 美美
參考資料：
Donovan, J. J., Hafsteinsson, L. G., & Lorenzet, S. J. (2017). The interactive effects of achievement goals and task complexity on enjoyment, mental focus, and effort. Journal of Applied Social Psychology, 48(3), 136-149.
Likourezos, V., & Kalyuga, S. (2017). Instruction-first and problem-solving-first approaches: Alternative pathways to learning complex tasks. Instructional Science, 45(2), 195–219.
Liu, P., & Li, Z. (2012). Task complexity: A review and conceptualization framework. International Journal of Industrial Ergonomics, 42(6), 553–568.
Liu, X., Peng, H., & Pu, B. (2020). Age differences in the decision information search: The roles of task complexity and task relevance. Cognitive Development, 54, 100877.
Macey, W. H., Schneider, B., Barbera, K. M., & Young, S. A. (2009). Employee engagement: Tools for analysis, practice and competitive advantage. Hoboken, NJ: Wiley-Blackwell. Retrieved from https://doi. org/10.1002/9781444306538
Pekrun, R. (1992). Expectancy-value theory of anxiety: Overview and implications. In D. G. Forgays, T. Sosnowski, & K. Wresniewski (Eds.), Anxiety: Recent developments in cognitive, psychophsysiological and health research (pp. 23-41). Washington, DC: Hemisphere.
Schrader, C., & Nett, U. (2018). The perception of control as a predictor of emotional trends during gameplay. Learning & Instruction,54, 62–72. https://doi.org/10.1016/j.learninstruc.2017.08.002
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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。
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—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
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如何評估專案經理(PM)的工作表現？除專案成果外，還有這些指標！
評估專案經理的工作表現需要綜合考量多個方面，包括專案的具體成果、團隊的回饋以及數據分析等。以下將提供幾個方法能全面地了解專案經理的能力和表現，並為其提供相應的支持和發展機會，如關鍵績效指標（KPIs）、團隊回饋、專案成果及數據分析。
1. 關鍵績效指標（KPIs）
- 專案完成率：評估專案是否按時、按預算和按質量標準完成。這是衡量專案經理成功與否的基本指標之一。
- 預算控制：檢查專案是否在預算範圍內運行，並分析預算偏差的原因。這可以幫助了解專案經理在資源管理方面的能力。
- 風險管理：評估專案經理識別和應對風險的能力，包括他們是否能夠預見潛在問題並制定有效的應對策略。
2. 團隊回饋
- 360度評估：通過團隊成員、上級和其他相關利益相關者的反饋來評估專案經理的表現。這種方法能夠提供全面的視角，幫助識別專案經理的強項和改進空間。
- 團隊士氣和滿意度：調查團隊成員對專案經理的領導風格和溝通能力的滿意度。高士氣和良好的團隊合作通常反映出專案經理的有效管理。
3. 專案成果
- 質量標準：評估專案交付成果是否符合預定的質量標準。這包括產品的功能性、可靠性和用戶滿意度等方面。
- 學習與改進：分析專案經理在專案結束後是否進行了反思和總結，並將學到的教訓應用於未來的專案中。這顯示了他們的成長和適應能力。
4. 數據分析
- 專案數據追蹤：使用數據分析工具來追蹤專案進度、成本和資源使用情況。這些數據可以幫助評估專案經理的決策是否基於可靠的訊息。
- 績效報告：定期生成專案績效報告，總結專案的進展、問題和解決方案，並評估專案經理在報告中的透明度和準確性。
產品經理 (PM) 產品開發過程中，如何進行多方溝通？萬用溝通過程步驟分享
產品經理 (PM) 在產品開發和管理過程中，需要與多方溝通，確保每個人都理解目標、進度和需求。這樣的溝通過程可分為幾個重要步驟，以幫助產品經理有效協調各方。以下是常見的溝通步驟：
1. 準備和需求確認
➛ 需求蒐集：PM與老闆、需求單位等進行會議，確認產品目標、客戶需求和商業價值。這個階段要明確產品的核心價值和用戶需求。
➛ 目標和指標設定：與需求單位和利益相關者溝通並確認項目的關鍵績效指標（KPIs），確定衡量成功的標準。
2. 需求分析與規劃
➛ 需求分析與優先排序：PM進行需求分析，根據商業價值和技術可行性進行優先級排序，並將結果與利益相關者溝通。
➛ 需求確認：與各方確認需求的可行性與準確性，這包括與工程師討論技術可行性，與設計師確認用戶體驗需求，與DA討論數據需求等。
3. 規格撰寫與交付
➛ 撰寫需求規格書：PM製作詳細的需求文檔，包含功能說明、用戶流程、技術需求等，並與QA、工程師和設計師進行討論。
➛ 需求交底會議 (Kick-off Meeting)：PM舉行需求交底會議，詳細解釋需求規格，確保各單位成員理解產品目標和實作需求。
4. 持續溝通和協調
➛ 進度追蹤與更新：PM定期與支援單位、工程師、設計師等成員進行進度跟蹤會議，協調資源和排解問題，確保開發進度。
➛ 每日站立會議 (Daily Standup)：若採用敏捷開發，每日站會可以幫助PM了解各方狀況，並即時調整需求和進度。
5. 測試與改進
➛ 驗收測試：PM與QA進行驗收測試，確保產品符合規格與品質要求。PM也要根據測試結果調整需求或修正錯誤。
➛ 回饋收集與改進：收集老闆、需求單位、內部測試者的回饋，進行優化，並與各單位確認是否需進一步修改。
6. 產品發布與評估
➛ 發布計劃確認：PM與行銷和客戶支援等部門協調發布細節，確認行銷策略、發布時間等。
➛ 發布後的數據監控：與DA協作，追蹤產品表現數據，與利益相關者分享產品數據，並討論後續的優化方向。
7. 持續改進與迭代
回顧與迭代：發布後，PM定期與老闆、需求單位和團隊成員進行回顧，根據市場反應和數據進行需求優化。
這些步驟能幫助PM在不同的開發階段與利益相關者保持清晰的溝通，使得產品能順利推進並達到商業目標。
從識人到用人：剖析性格特質，優化團隊組織配置
文／104人資學院
本文探討了企業在招募和管理人才過程中，如何透過剖析性格特質來優化團隊組織配置。僅僅依賴履歷和技能無法完全預測一位員工的適應性，性格特質乃是成功的關鍵。透過五大人格理論研發的性格量表，企業能夠深入了解求職者的情緒穩定性、合作性與創造力等，避免因性格不合而造成的離職風險。針對員工特質的精準配對，幫助主管制定適合的管理策略，促進團隊合作與穩定性。最終，透過科學的性格洞察，企業可提升選才準確度，打造高效團隊。
本文導覽
性格特質：選對人的關鍵依據
用人選才：從單一特質到性格組合
帶人管理：讓性格成為「用才依據」
性格X職務配對：提升久任與績效
實際應用：從團隊默契到領導選育
讓104測評中心成為選才用才的智囊
在招募與管理人才的過程中，常見一種情況是：履歷看起來完美、技能符合需求，但進入團隊後卻發現適應不良、溝通卡關，甚至短期內離職。這些問題往往不是能力不足，而是「性格不合適」。企業若能在選才階段就洞察性格特質，不僅能預測穩定度，更能提升整體團隊效能。
104人資學院資深專任顧問李冠輝在「精準選才×有效帶人：探索性格特質，打造高效團隊」的講座中指出，現代用人不能只看冰山上的專業技能，還要深入冰山下的性格特質與動機，才能找到「合得來、留得住、帶得動」的團隊成員。
性格特質：選對人的關鍵依據
我們過去常說「選才看能力、用才靠管理」，但李顧問提醒，性格才是決定這個人能否發揮所長的潛在條件。即使具備相同能力與背景，不同性格的人，在壓力下的表現、團隊互動、學習意願、接受回饋的方式都可能大相逕庭。
以五大人格理論（Big Five）為基礎，104測評中心設計的「性格量表」涵蓋情緒穩定性、親和樂群性、勤勉謹慎性、外向實踐性與經驗開放性等五大面向，細分為27項行為指標。例如：
抗壓性與情緒調適：預測應徵者面對壓力時的穩定度。
合作性與社交性：評估其團隊協作的潛能。
謹慎性與堅毅性：反映執行任務的細緻度與持久度。
企圖心與表現性：洞察其主動性與成果導向程度。
創造力與思辨性：判斷其應變能力與創新潛力。
透過短短15分鐘的測驗，就能掌握個人性格在各面向的相對位置，有效避免只看履歷或面談時留下的表面印象。
用人選才：從單一特質到性格組合
用對人，比用強的人更重要。李顧問強調，選才時不能只單點看「這個人有沒有責任感」，而是要思考多種性格的組合。例如：
企圖心高但堅毅性低：可能容易放棄、不穩定。
影響性高但同理心低：可能擅長說服卻易忽略他人感受，造成團隊摩擦。
合作性高但創造力低：或許適合穩定執行型的職位，但不利於創新任務。
這些組合的解讀，不僅有助於選才，也能幫助主管安排任務與溝通策略。104測評中心的報表設計，除了呈現各項性格指標的高低位置，也會提示可能的互補或風險組合，幫助HR與主管做出更立體的判斷。
帶人管理：讓性格成為「用才依據」
主管常面臨一個難題：部屬能力不錯，卻總是與他人發生摩擦、無法主動溝通，或無法承受壓力。這時若沒有性格上的理解，容易將問題簡化為「態度不好」，甚至錯失培育的可能性。
透過性格測評，主管能夠：
找到適合每位成員的工作風格與溝通方式。
避免高潛力人才因誤解而流失。
在帶領團隊時，運用差異性打造互補結構，而非一味追求同質化。
舉例來說，一位企圖心強但抗壓性低的新人，若在初期就安排大量獨立挑戰任務，可能會因壓力導致挫敗感，反而打擊信心。但若安排一位謹慎且穩定的資深同事進行協作，不但能保留其主動性，還能給予情緒支持，降低離職風險。
性格X職務配對：提升久任與績效
104測評中心根據多年大數據建立了「穩定任職模型」，能協助企業預測候選人是否具備長期穩定任職的性格特質。這在高流動率如客服、零售、行政助理等職位中尤其關鍵。
例如，具備「守成性」、「知足性」、「順應性」、「責任感」的員工，在偏重執行面、變動低的職務中通常更能久任、累積經驗、發揮穩定價值。相反地，若員工較具備「創意」與「冒險」特質，卻安排單調例行的工作給他，反而容易出現不穩定、不滿足的情緒，導致高離職率。因此，正確的性格與職務匹配，不只是找對人，更是留住人的重要關鍵。
實際應用：從團隊默契到領導選育
除了選才與用才，性格測評也能幫助組織理解整體團隊的運作模式。例如：
團隊是否過度集中在某一性格面向（如保守、低冒險），導致創新停滯？
是否缺乏情緒穩定與表現導向的中堅人才，造成執行落差？
團隊成員彼此的合作性、順從性、社交性差異大，導致溝通不良？
透過性格分析，企業能建立屬於自己的「團隊性格常模」，日後無論新招進來的是業務、行銷、PM或主管，都能更準確地評估其與現有文化的融合度。
讓104測評中心成為選才用才的智囊
人才不是用看的就能了解，也不是靠面談就能摸清。若你希望：
增加選才準確度，避免誤判與流失
協助主管理解團隊，提升帶人效率
建立符合企業文化與需求的性格選才標準
歡迎與【104測評中心】聯繫，從性格洞察出發，打造高效協作的團隊生態。讓我們一起讓「人」與「位置」的配對，不再靠運氣，而是靠科學。
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PM 如何開始學習數據分析？由淺至深的學習步驟分享
學習數據分析對產品經理（PM）來說非常有幫助，透過掌握數據分析技能 PM 可以更深入理解用戶行為、產品績效以及市場趨勢，進而支持產品策略制定、優化功能、並做出更準確的決策。下面是更詳細的學習步驟和重點：
1. 學習基礎概念
- 統計基礎：了解平均值、標準差、變異數等統計學概念，這些基礎知識有助於理解數據的分佈和趨勢。例如，標準差可以幫助 PM 判斷數據是否集中，而變異數可以用於評估不同用戶群之間的行為差異。
- 概率和分佈：學習常見的數據分佈 (如常態分佈、正態分佈) 有助於理解 A/B 測試中的數據變異。了解基本的概率知識可以幫助 PM 理解樣本數據代表性，以便在小樣本測試中做出更可靠的決策。
2. 掌握數據處理工具
- Excel 或 Google Sheets：這些表格工具是初學者最容易上手的，且功能豐富。PM 可以學會如何使用公式進行數據篩選、樞紐分析 (Pivot Table)、VLOOKUP、篩選和排序。這些技能有助於簡單的數據清理和匯總，能快速得到初步結論。
- SQL：學會 SQL 是 PM 提升數據處理能力的有效方式。SQL 可用於直接從數據庫中提取和分析數據，如 MySQL、PostgreSQL 等。推薦練習查詢語句 (SELECT)、篩選條件 (WHERE)、分組和聚合 (GROUP BY) 等基礎語法，這些技能讓 PM 能夠有效地自助式查詢數據。
- 數據庫基礎：了解數據庫結構和基本概念（如表、字段、主鍵和外鍵）有助於 PM 更好地與數據團隊合作，並理解數據架構如何支持產品的數據需求。
3. 學習數據可視化
- 可視化工具：學會使用 Tableau、Google Data Studio 等工具來創建數據圖表，這可以幫助 PM 把複雜的數據結果以圖表呈現，更直觀地向團隊和利益相關者展示關鍵數據。
- Python 視覺化：若 PM 希望進一步加強數據分析能力，可以學習 Python 基礎語法，並使用 Matplotlib 和 Seaborn 等視覺化庫來生成高度自定義的圖表。透過這些工具，可以創建用戶行為趨勢圖、產品使用頻率圖等可視化報告。
- 了解圖表選擇：學會選擇合適的圖表來呈現數據，比如用折線圖來展示趨勢，用長條圖來比較類別數據，或用散點圖來查看兩個變量的關係。這樣 PM 可以根據數據特性選擇最佳圖表，有效呈現洞見。
4. 進階分析技能
- A/B 測試：A/B 測試是一種經常用於產品決策的方法。學習如何設計和解讀 A/B 測試結果有助於 PM 在產品改動中做出更科學的選擇，例如測試新功能的影響或不同設計版本的效果。了解統計顯著性和樣本量計算是 A/B 測試中重要的概念。
- 假設檢定：掌握 t 檢定、卡方檢定等基本統計檢定，這可以幫助 PM 驗證假設，判斷某項改變是否具有顯著性影響，從而更科學地進行功能優化。
- 回歸分析：學習簡單的線性回歸分析，這能幫助 PM 找出不同變量之間的關係，例如評估用戶行為（如登入次數）對留存率的影響，這有助於預測產品某些改動對用戶的影響。
5. 練習解讀結果
- 分析數據報告：PM 可以從定期數據報告中開始練習，學會辨別和解讀指標變化、趨勢走向，並根據數據中的異常找出原因。例如，使用者活躍度異常降低可能與某次功能改版相關。
- 數據駕駛儀 Dashboard：學會設計和使用數據駕駛儀 (Dashboard) 有助於追蹤產品的關鍵指標，PM 可以根據需要定期檢查主要數據，快速掌握產品現況，並及時反應問題。
- 形成洞見並提出建議：除了查看數據變動，PM 應練習從數據中發掘潛在洞見並提出改進建議。例如，若數據顯示用戶在某些步驟的流失率較高，可以考慮簡化操作流程，提升轉化率。
從「難搞的低績效員工」到可管理的績效課題—HR 必備的診斷與處理策略
文／黃愛 Lilian Huang 104人資學院 資深專任顧問
績效其實等於「能力 × 意願」，處理低績效的第一步是釐清到底是哪一端出了問題。先檢視目標是否具挑戰性又可達成，避免因訂錯目標誤判員工；若是能力不足，可透過訓練、SOP或職務調整來支持；若是意願不足，則需透過面談釐清動機，並檢視主管互動與組織文化。管理者應以公平且具建設性的回饋促進進步，配合可量化的成長指標與定期檢視，將績效管理從零碎行為轉為制度、技能與文化並重的流程。
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前言：績效 = 能力 × 意願(1) 先檢視目標是否合理(2) 區分能力問題與意願問題(3) 注意管理者回饋與認可的公平性(4) 強化進步導向的回饋機制將績效管理視為一門「藝術」與系統工程為什麼現在就要重視？需要協助把策略落地？
在許多公司裡，主管與老闆常抱怨：「這位員工績效太低，真難處理！」但在執行績效管理（績效管理、低績效員工、目標設定）時，我們常忽略一個簡單卻關鍵的出發點：績效 = 能力（ability） × 意願（willingness）。弄清楚是哪一端出了問題，才能有對症下藥的作法。
1. 先檢視目標是否合理
很多所謂的「低績效」，其實是目標訂錯了。目標應該既有挑戰性也要可達成—不是要求會騎腳踏車的人去開車。年度目標應考量外在情勢（通膨、競爭）與個人進步期待（經驗累積、勝任力提升），逐步提高，而不是一夕暴增。合理的目標設定是誤評低績效的第一道防線。
2. 區分能力問題與意願問題
能力不足時，檢視是否給予足夠訓練、SOP、範本與時間，或是否須調整到更適配的職務。意願問題則可能源自個人價值觀或外在環境（主管態度、文化認可）。透過面談與行為觀察釐清原因，才能決定是投入發展還是結束關係。
3. 注意管理者回饋與認可的公平性
績效文化會因主管反應而塑造成型。若主管只在「少數錯誤」時嚴厲批評，卻在「少數成功」時過度獎勵某些低基期人員，會讓持續穩健表現的優秀員工感到不公平，反而破壞動力。管理者應誠實回應每位員工的貢獻，兼顧進步肯定與長期表現獎勵。
4. 強化進步導向的回饋機制
對於努力但尚未到位的員工，除了給予資源與明確指導，還要及時肯定每一次的改善；對於一貫表現佳但偶有失誤者，也要以發展角度回饋，而非一味責難。建立可量化的成長指標與定期回顧，有助於讓員工看到自己的職涯軌跡。
將績效管理視為一門「藝術」與系統工程
優秀的績效管理結合制度（績效評估、目標管理）、技能（主管領導、回饋技巧）與文化（公平、透明）。HR 應主動學習管理典範、設計培訓課程，並可透過顧問協助與系統工具把流程標準化，降低人為偏差，提升決策品質。
為什麼現在就要重視？
有效的績效管理能提升員工生產力、降低流動成本並促進人才發展，是人才策略（人才發展、員工激勵）成功的關鍵。錯誤的處理方式不只傷害當事人，也會讓整體團隊出現「不敢優秀」或「只追求半成功」的扭曲行為。
需要協助把策略落地嗎？
104人資學院提供專業的績效管理顧問服務，包含目標設定流程設計、主管回饋訓練、績效制度建置及優化。若您想系統化改善績效管理、建立公平透明的評估機制，歡迎聯絡我們，讓專家協助您把「難處理的低績效」轉化為可管理、可成長的人才資產。
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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。
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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。
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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。
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