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LINE LAP 的教學想像

我在學校開設網路數據的課程,也鼓勵學生多考各家平台自己發的證照,由於LINE 在台灣的使用人數不少,加上許多高齡者主要使用LINE,與傳統新聞媒體的受眾類似,所以想來研究看看 LINE 的證照,所以詢問 LINE 是否可以讓我報名 LINE Ads Platform 的線上課程,但由於我自己學期中也很忙,所以整個課程只有出席一堂,其他內容都是課後看講義補課。 LINE 與客戶聯繫的工具主要有兩大塊,LINE Ads Platform (LAP) 與官方帳號,前者開發新客、後者維繫關係。兩者有共同的追蹤碼 LINE Tag 可以了解轉換及事件,並藉此建立受眾,LAP 也可以埋 utm 碼來追蹤。 LAP LINE 廣告平台的架構與 Google / Facebook 都類似,都是 Campaign / Ad Group / Ad 三個層級,對已經有 Google / Facebook 基礎的學生而言,入門理解不難,預算、走期、受眾、出價、預算等邏輯也大致相同。 由於 LINE 的特性,所以廣告活動目標與其他平台不太相同,很重視LINE加好友以及App的安裝、互動,操作自動化訊息也很方便。也因為好友的關係,所以 LINE 有推薦自己的行銷漏斗:加入好友 / 互動 / 行動。 廣告買法有保證型與成效型兩種,由於我之前自己管過大型入口網站首頁,這些看起來都似曾相識。 對於電商客戶而言,LINE的講師建議找到明星商品 / 爆品做為帶路雞,這與我之前看其他做電商的影片建議類似。今年備課看到一個說法,就是只要發現在任何平台表現好的內容/廣告,就不要去更動,以免影響演算法,我自己在YouTube上面也有同樣經驗,原本成效很好的影片,手賤增加描述後,流量完全消失。所以找到一個爆款明星商品後,維持維持廣告設定不要動,持續投放一直到量沒有可能是一個好的作法。 官方帳號 官方帳號是企業在LINE的門面,在基本設定需要提供詳細資訊,如基本介紹、營業時間、地址、網站等等,讓使用者更容易聯繫店家。 設定歡迎訊息,同時提供圖文選單,可以加速 Call for Action 。設定回應非常重要,包含自動回應(智慧聊天/罐頭訊息)與手動回應。 就 LINE 建議的邏輯,官方帳號用來維繫熟客,促成回購率,與 LAP 功能互補。 媒體的意義 LAP 適合針對習慣使用手機的用戶,特別是較為年長的客戶,如果新

企業到底要數位轉型還是數據轉型?

暑假看了幾本數位轉型與數據轉型的書,覺得這兩者之間可能有層次與因果的關係。一間企業如果成功的「數據轉型」,必然會有良好的數位轉型。但如果只是數位轉型,有可能並沒有數據轉型。

前 P&G 的數位服務 VP Tony Saldanha 談數位轉型的著作《 Why Digital Transformations Fail: The Surprising Disciplines of How to Take Off and Stay Ahead (數位轉型為什麼會失敗:從起飛到領先的驚奇原則)提到了數位轉型的5個階段,每個階段都是從部門到跨部門到全公司的改善,其中數位轉型的5個階段分別為:

  • Foundation:公司開始使用外部的SaaS等方案來改善流程
  • Siloed:部分部門開始利用數位工具來產生新的商業模式
  • Partially Synchronized:公司間有些部門的數位 / 數據工具可以對接
  • Fully Synchronized:全公司的內部系統都已經數位化並且在同一個系統上
  • Living DNA:變成一家純數位公司,這並不是說傳統業務並不要做,例如一間物流公司,純數位化之後,就是一間有貨車的數位公司。
這5個階段既是數位轉型的階段,從下面的例子可以看到,也必然需要數據分析作為基礎。

在台灣以《輕鬆搞懂數字爆的料》走紅的 Thomas H. Davenport,2017年也出版了 Competing on Analytics 更新版,雖然書本不是談數位轉型,但其中提到的企業數據轉型的5個階段,其實也與數位轉型息息相關。Davenport認為企業在數據轉型的5個階段分別是:
  • Analytically impaired: 前數據階段的公司,公司當然有數據、公司當然有分析,但都是只在基本「商業計算」的層次,沒有任何分析策略。我認識很多中小企業主,幾億身家的這種,都在這個階段,開心就好。
  • Localized analytics: 與上面的數位轉型5的階段1與2有點類似,已經開始導入數位分析工具,但分析的層次以描述型分析為主。數據儲存在部門當中(數據孤島),沒有跨部門的數據倉儲或者現在流行的數據中台概念。
  • Analytical aspirations: 高階主管開始關心數據分析,公司可能會有個數據長或者分析長 (Chief Data & Analytics Officer) 之類的角色,公司已經有大量的預測型分析的能力,也有資料倉儲,不過許多資料庫還是沒有完全整合、沒有標準化,無法跨部門使用,自然也無法跨部門分析,與前述數位轉型的 Partially Synchronized 非常類似。
  • Analytical companies: 全公司已經完全數位轉型也數據轉型,公司具有成熟的預測型分析、指示型分析能力,也導入了即時自動分析的能力,數據分析是公司的主要任務,資料儲存完全整合,數據分析可以跨部門。
  • Analytical competitors: 到這個階段,公司不但已經轉型成數位公司,也是數據公司,公司的流程已經在數據的基礎上大量自動化,數據分析能力變成公司的主要競爭力。
數位轉型並不是在生產、物流、財務、人資等管道導入數位工具就好,否則這樣數位轉型也太簡單了。如果數位轉型沒有搭配數據轉型,數位工具可能很快就淪為數位化的閒置資產。一間公司要數位轉型到具備 Digital Living DNA,前提必然是先成為 Analytical company。

Why Digital Transformations Fail: The Surprising Disciplines of How to Take Off and Stay  AheadCompeting on Analytics 兩書在數位轉型與數據轉型的5個階段如此相像,也能彼此對照驗證,相當有趣,非常推薦同時閱讀。

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Google 專案管理認證如何準備?值得考嗎? Project Management Professional Certificate

Google 2021年開始在 Coursera 上開設了一系列以科技業就業為導向的 Certificate 課程,我今年6月底到7月初,大概花了2週的時間,從早學習到晚,取得了 Google Project Management Professional Certificate 這個認證,覺得可以來談談這個認證,並且推薦年輕朋友考一張看看。 結論先講 這是一個不錯的初階認證課程,有系統、有難度。我覺得上過這個課,對於專案管理的流程、文件、軟技能都有基礎的認識,應該需要知道的細節都有基本的知識,重要的文件都自己寫過一次,建議生涯初階的人可以考看看。從用人主管的角度來看,我覺得這個認證是有效的。 什麼是 Certificate Certificate 在美加的教育環境中,就是一個最基本的職業文憑,很多大專院校,會同時頒發 Certificate、Diploma與Degree, Certificate  差不多就是一年的課程(Diploma 2年、Degree 4年),一般學校都要求10-30學分左右的課程份量,大概是150到500小時的學習。一張Certificate通常有發證單位的背書,證明具有尋求該職業最低的要求,但不是「大學學歷」。 Google 每一張 Certificate 都是說 Prepare for an entry-level job as a ________. 然後在課程中會引導學員了解這個證書也不是 讓你幻想拿到之後就可以到跨國外商 PMO 管理大型專案 ,而是只能從各種 助理工作 開始。 Google Certificate 要求 6 個月的學期,課程安排大概是27週左右,每週要求10小時左右的學習,我覺得大概有台灣的大學10-20學分的份量(看是什麼大學),大概比台灣很多大學的「學分學程」少一點。 Google Project Management Professional Certificate 難不難? 我先簡單說一下我的背景,我沒有留學美國的經驗,但Toeic裸考9xx分,並且有在外商參與各種大小本土與跨國專案的經驗。 對台灣人而言,這個課程有 三個難度 ,一個是課程難度、一個是語言難度、一個是個人時間管理難度。 課程難度 :課程難度我覺得還好,如果都是用中文上課,台灣國中會考5B的學生還算可以應付。 英語難度 :加上英文之後,就

Google Data Analytics 數據分析專業認證介紹

Google 在 2021 年開了5個他們認為低學歷也可以進入網路科技業的墊腳石課程,都是 Certificate 程度,也就是美式求職證照中的最低階。 我先前已經先考過了 專案管理的專業認證 ,這次繼續花大約2周的時間來完成數據分析師 / 資料分析師認證,看看這張證書是否值得推薦。 Google Data Analytics Certificate 結論先講 如果你具有任何一個非數據類的專業(aka良好的大學文憑)或者在工作上累積了不錯的專業知識 (Domain Knowledge) ,這門課可以 提高你的專業知識與求職機會 (前提是你真的 所有作業 都做完哦~~) 這門課的重點是 Data,不是 Business ,主要提供你與 Data 最基本的互動知識,但談不上 Business Analytics ,使用的工具、課程內容重點都不同。 課程難度 Google Data Analytics Professional Certificate 這門課是全英文的,你要全程用英文參與課程、學簡單 Coding,完成作業,語言上有難度。不過與另外一門 Project Management Certificate 相較,我覺得英文要求沒有那麼高,畢竟沒有 Peer Review,等於是沒有對英語寫作的要求。 課程的工具核心有三個,分別是 Excel(試算表)、SQL與R,假如這三樣你都沒學過,也沒有任何寫程式的基礎(這種人現在也不多就是了),可能會有一點點學習上的門檻,但如果你已經有任何一個程式的基礎,相信不會太難。 課程安排 這個專業認證課由8個課程組成,課程架構與大部分數據分析、商業分析的都差不多,Google 這邊使用的為 Ask、Prepare、Process、Analyze、Share與Act六大步驟,除了第一個課程是數據分析快速入門外,後面5個就是Google數據分析的前5個階段,然後第7個課程專門講R,第8個是專題作業。 Ask 階段主要是定義商業問題與需求,Prepare階段讓你了解數據、欄位等特性,規劃資料需求並且取得資料。  Process階段就專門談資料的清理、整理,花了很多時間在談清理的樣態、手工清理與SQL清理,令人驚訝的是完全沒有介紹 OpenRefine 。 Analyze階段講得比我想像的要少,重點還是在試算表與SQL的使用,完全沒有提到商

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