<鋼鐵V • 獨享聚 商業讀書會>
9 月份的線上讀書會開放旁聽報名囉~👇👇👇
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◼ 本月精選書單 --- 你問對問題了嗎
彼得.杜拉克:「最危險的,不是提出錯誤的答案,而是提出錯誤的問題;
最需要的,不是提出正確的答案,而是提出正確的問題。」
困境的關鍵並非在於缺乏「解決問題」的能力,
而是無法正確認識什麼才是「真正的問題」。
想要解決真正的問題,需要「重組問題框架」(reframing)!
「重組問題框架」不等於「分析問題」,而是一種更高階的能力。學會這套經過實證、威力強大的問題解決策略,不論是領導團隊、創辦公司、談定銷售、制定策略、處理難搞的客戶,或是應用在個人的生活面向,例如發展職涯、改善婚姻、讓不聽話的小孩乖一點,任何層面、任何問題都能派上用場。
◼ 客座嘉賓 --- 劉奕酉老師
統計背景,擅長邏輯思考、數據分析、策略規劃、資訊視覺化與商務簡報等領域,擁有高科技產業十多年策略行銷與高階幕僚經歷,為台灣少數具有深厚職場實務背景的商務顧問。
同時也是職場生產力作家,多家大型出版社、社群媒體指定邀稿對象。一年閱讀超過百本書、寫作百篇以上職場文章,以知識萃取、高效產出與全息圖解而廣受好評。
相關著作與網站:
• 職人簡報與商業思維 (yiyou.medium.com/)
• 著有《我用模組化簡報,解決99.9%的工作難題》與《高產出的本事》
若你對這場讀書會有興趣的話,立即點擊活動頁面報名吧😊
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名額有限,先搶先贏囉!
--- 9月份商業讀書會資訊 ---
日期: 2021/09/26 (SUN)
時間: 14:00-17:00
地點: Zoom (活動前一天以Email發出會議連結)
--- 鋼鐵V・讀享聚商業讀書會2.0 ---
• 聚焦2021最夯的商業主題: 投資、行銷、數據分析、個人成長到職場工作術
• 與書中靈魂激辯、對話,提升自我思考維度
• 跨越領域,與不同領域人才交流到一同實踐書中知識
• 增加組員讀書會中扮演角色,把舞台讓給成員進行更多行動
同時也有511部Youtube影片,追蹤數超過2,030的網紅數位時代Official,也在其Youtube影片中提到,林慧欣 安布思沛 經理 孫祥仁 安布思沛 副理 【科技行銷曝光心法】 Google工具 媒體廣告操作心法 .Google Ads 基礎與串接GA .Google Analytics 基礎 .Google Ads數據分析解讀與優化...
「行銷數據分析」的推薦目錄:
- 關於行銷數據分析 在 Facebook 的精選貼文
- 關於行銷數據分析 在 傑哥 Facebook 的最佳貼文
- 關於行銷數據分析 在 Irene 與資料職涯大小事 Facebook 的精選貼文
- 關於行銷數據分析 在 數位時代Official Youtube 的最讚貼文
- 關於行銷數據分析 在 李哈利Harry Youtube 的最讚貼文
- 關於行銷數據分析 在 李哈利Harry Youtube 的最佳解答
- 關於行銷數據分析 在 Guru Online TW - ⁉️【你知道行銷數據分析師怎麼對消費者 ... 的評價
- 關於行銷數據分析 在 #問數位行銷數據分析與洞察葉俊亨 - 逢甲大學板 | Dcard 的評價
行銷數據分析 在 傑哥 Facebook 的最佳貼文
那個 ... 總之就是 只要有人社群顧問 的粉絲專頁太少發文了,總覺得做為一個社群團隊這麼懶得發文好像不太行啊啊啊,所以我會開始陸陸續續把我們累積的案例影片發布出來,也算是分享我們規劃創意的一些經驗。大家如果覺得多少有一些幫助的話,也可以追蹤只要有人社群顧問的粉絲專頁!
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【突如其來的月經 | 吸血月亮褲】
要如何讓受眾具體感受月經時的煩躁呢?我們用具象、貼切的類比手法,找出大家生活中極有共鳴的情境,引發大家討論與分享。也推薦大家可以先去看一下我們在月亮褲這波的影片「有些事情,越短越好」
https://socialdon.group/moon
我們是如何發想出這樣的文案呢?
⚠ 要發想出這樣的創意,關鍵在於「抽取元素」。只要抽取出夠精準的「動詞」或「形容詞」,你就可以從生活經驗中不斷找出這個動詞或形容詞的延伸場景。掌握這個訣竅後,這甚至是平常就可以訓練的事情。
1⃣ 我們想要溝通「吸血月亮褲縮短漫長月經路」,月亮褲可以讓有感的經期期間變「短」。於是我們抽取「短」這個形容詞,下一個問題就是「那什麼事物越短越好?」— 完全不用管原本的「短」是形容時間,只要專注想還有什麼東西你也希望越短越好:
校長演講、YouTube 廣告、帳單 ... 生活經驗中可以想出一堆,然後再精煉其中最多人會有感的。
2⃣ 我們想要溝通「月經總是突然來」,於是我們抽取「無防備」這個形容詞。想想還有什麼事物總是讓你猝不及防?最後我們用了「開泡麵醬料包」這個大家都有經驗的情境(撕老半天撕不開,然後突然就噴一堆出來 ...)
3⃣ 我們想要溝通「月經常常要來不來、難以預期」, 於是我們抽取「要來不來」這個狀態。想想還有什麼事物總是讓你覺得要來不來?「曖昧時候的簡訊」— 那種等待的焦慮感,也是很多人都有的經驗。
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🏅 獲獎紀錄
2020 4A 創意獎 | 最佳數位內容文案創意獎 金獎
2020 4A 創意獎 | 最佳社群溝通創意獎 銅獎
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Client: 望月女子谷慕慕 Good Moon Mood
只要有人社群顧問
PM/ Creative: 郭子欣、陳躍、邱至葳
Art: 何浩宇
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🤝 與我們合作
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行銷數據分析 在 Irene 與資料職涯大小事 Facebook 的精選貼文
[分享完成數據分析的 5 個關鍵步驟]
近期大致有發現滿多是因數據 or 行銷相關領域來關注我貼文的朋友們 (真心感謝🥰),所以決定來跟大家先簡單分享完成 #數據分析 的關鍵流程,好的數據分析無關使用困難或是簡單的數據分析方法,#只要能解決問題就是好的方法。通常我在做數據分析報告都會走以下的脈絡,分享給大家(如果大家真的喜歡,我之後再整理更細緻的圖文版☺️):
1. #定義商業問題 (Define Business Problem)
這步驟絕對是做任何題目最關鍵的,必須要確認你現在在做的題目是「真的有需求、真的有 #商業痛點」,並要能聯想,如果你完成這個這題,「能帶來多少貢獻?」
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2. #資料準備 (Data Preparation)
針對已定義好的商業題目,開始搜集數據,你需要確認數據的時間、商業範圍。例如:你要分析近半年哪些產品的成長是特別有潛力的,那你就必須去找出商品的銷量數據,而且必須要有時間的顆粒度。如果沒有數據,那就去外面找,可以透過 #爬蟲技術 去抓外部的數據、也可以另外去下載公開的數據源。
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3. #資料探索 (Data Discovery)
拿到數據以後,必須花一些時間了解你手上的數據,這時需要有一些批判式的思維在洞察的過程上,例如:數據有沒有比較歧異的值不應該被納入後續的分析?哪些數據應該可以被整理在一起,才能讓後續的分析更容易判讀?
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4. #資料分析 (Data Analysis)
到此步驟,就會延伸各種分析方法了,如果你是資料技術人員,你可能會想用各種 #資料科學演算法 執行數據分析; 如果你是行銷人員,你可能會想用一些 #視覺化工具 輔助,幫你透過不同的維度,執行數據分析。
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5. #結果呈現 (Result Summary)
最後,切記做完的所有努力都要好好的整理「#商業價值」在哪裡,必須要能回扣到第 1 個步驟 - 定義商業問題。通常我就會做一個簡報把上面的所有過程都帶過一次,最後強調商業效益並分享給 Stakeholder 。
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希望以上的分享,對大家日常工作有幫助,如果喜歡我會另外再整理更多實用的視角給大家🙌
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這張照片是真實在開箱戰利品的我😆,最近終於有出門購物,常買的品牌太強,除了我確實補貨了一堆之外,品牌也有紀錄我兩個月前生日,記得補生日禮給我😌
#資料科學 #行銷數據分析
行銷數據分析 在 數位時代Official Youtube 的最讚貼文
林慧欣 安布思沛 經理
孫祥仁 安布思沛 副理
【科技行銷曝光心法】
Google工具 媒體廣告操作心法
.Google Ads 基礎與串接GA
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.Google Ads數據分析解讀與優化
行銷數據分析 在 李哈利Harry Youtube 的最讚貼文
有個即將上市的 NFT 項目,竟然是買到賺到?!🤑🤑
在差不多一個月之前,我偶然發現到一個還在準備中的 NFT 項目,叫做 MekaVerse。
這個項目當時才剛剛開始,只是在網絡上發佈了一個關於這個項目的短片,就吸引了上千人加入了他們的 discord 群組,讓 discord 會員暴增至 8 千多人。
截至 2021/09/30,他們的 discord 會員已經超過 13 萬人,是無聊猴 (Bored Ape Yacht Club) 的 3 倍!而 Twitter 上的粉絲也已超過 11 萬人。
目前 MekaVerse 團隊已經宣布可以 mint 的日期,還有到時候一共會推出 8,888 個 NFT。
8,888 個 MekaVerse 的 NFT,跟他們龐大的粉絲群相比,簡直可以說是僧多粥少,可以想像到到時候可以開始 mint 時的氣費 (gas fee) 會有多高。😱😱
究竟 MekaVerse 是一個怎樣的 NFT 項目?為什麼大家都被這個項目吸引?而我為什麼會認為這是一個買到賺到的項目?
如果你對以上問題感到興趣,歡迎來看今天的視頻!
⚠️ 重要聲明:今天的視頻僅供參考,並非投資建議。投資有風險,請謹慎投資。
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時間軸:
00:00 前導
00:24 為什麼這個 NFT 項目會買到賺到?
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問數位行銷數據分析與洞察葉俊亨. 逢甲大學. 2020年3月4日00:38. 不好意思因為今天才加選到這堂行銷的選修課想請問一下今天第一堂課老師上了什麼呢? ... <看更多>
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