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日本商務出差指南:成功經營與文化禮儀的關鍵策略

我想分享一些寶貴的建議給那些首次來日本出差的商務人士。日本商業環境有其獨特性,理解並遵循這些規範對於商務成功至關重要。 首先,準備充分是成功的關鍵。在日本經營業務,您需要具備三大基本要素:流利的日語溝通能力、深入的日本文化理解,以及對日幣使用的熟悉。這些不僅有助於日常交流,也是展現尊重和專業的重要方式。觀察大型國際公司如亞馬遜和Google在日本的運營,您會發現它們如何通過完全本地化來達成成功。 其次,了解日本的商務禮儀至關重要。在冷天進行商務拜訪時,您應該在進入會議室之前脫掉大衣,這是表達尊重的一種方式。日本的商業環境非常重視細節和禮節,這種小動作可以顯示出您對日本文化的尊重和適應。 當安排會議和餐廳預訂時,一定要提前確定人數和參與者的身份,並盡量避免臨時變更。日本公司和餐廳通常會根據預先提供的信息準備相應的座位和飲料。突然的更改會給對方帶來不便,並可能影響您的專業形象。 在商務會議上,獻上伴手禮是一個美好的傳統,通常會在會議結束時進行。這不僅是一種禮節,也是表達感謝和尊重的方式。 談及飲食,請注意日本便當通常是冷食。在寒冷的季節,選擇便當時最好避免選擇容易因冷卻而質地改變的食物,比如燒烤牛肉。 在初次商務交流中,日本公司通常會專注於建立相互認識,交流現有能力和需求。在尚未建立合作和信任基礎的情況下,對於新合作想法或非傳統業務模式,他們可能會持保守態度。因此,在提出新想法時,準備一份完整的PPT提案會更顯專業和周到。 最後,請記住,日本是一個高度重視信用的社會。一旦建立了信任,就能獲得更多的便利和彈性。這些知識和建議將幫助您在日本的商務旅程中取得成功。

LINE LAP 的教學想像

我在學校固定開設一門網路數據分析的課程,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,所以想來研究看看 LINE 的證照,因此去年詢問 LINE 是否可以讓我報名 LINE Ads Platform 的LINE廣告投手訓練營,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;以下為此次課程中的心得。

客戶可以自操的LINE廣告類型主要有兩大塊,LINE Ads Platform (LAP) 與官方帳號,前者開發新客、後者維繫關係。兩者皆有共同的追蹤碼 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,所以講師建議操作的廣告活動目標與其他平台不太相同,較重視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LAP獨有的加好友廣告的關係,所以 LINE推薦自己的行銷漏斗:加入好友(加好友廣告) / 推播訊息互動(官方帳號) / 好友完成購買行動。

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 帶入新好友功能互補。

媒體的意義

LAP 適合針對習慣使用手機的用戶,如果新媒體成立,透過 LAP 與官方帳號,應該可以吸收一些新的使用者並轉換到官方帳號,但由於官方帳號的訊息也並非完全免費,所以可能建議偏向有大型專題、獨家、具有影響力操作目的或者客戶置入後包裝的題目,較適合透過官方帳號推廣內容,然後再繼續擴散。現在許多媒體同時經營電商,LAP更為適合電商推廣。

教學的意義

LAP 的邏輯與 Google Ads 整個家族、Facebook 的差異不是很大,如果依照 Google 、 Facebook 、 LINE 的順序,學生有了先前的基礎,要了解 LAP 並考取 LAP 的證照應該相當容易。




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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

Kaggle 競賽一點也不難!用 Excel 樞紐分析也可以完成你的第一次數據競賽!

資料科學社群中有一個很重要的平台 Kaggle,裡面從競賽、資料分享、經驗交流到社群都有,因為經營太成功了,後來(不意外地)被 Google 買下。我之前在參加 Google 數據分析師專業認證課 時,課堂中有要求要開一個帳號,並且上去問答。問答完之後,就會看到你的帳號狀態中,顯示「你只要上傳一次數據競賽」就可以脫離新手村。 衝啊! Kaggle 中有非常多的數據競賽,而且有些競賽的數據集非常好,獎金也很高。不過菜鳥先不要想那麼多,也做不了這麼高深的比賽。許多人都推薦,Kaggle 競賽可以先從 Titanic 鐵達尼競賽 開始。這是一個沒有獎金,只有評分與排名的競賽,而且資料集非常單純,你不會寫程式、不懂機器學習,即便用Excel這種試算表也可以獲得不錯的成績。 什麼是 Kaggle 競賽 Kaggle 上有大大小小的競賽,從給錢的、給(虛擬獎牌)到老師自己在課堂上舉辦的都有,參加辦法其實很簡單,許多比賽都會將一份資料集拆成兩個: 訓練集 Train Dataset,讓你實際去訓練機器學習或者用各種你會的方法來跑模型的資料集。 測試集 Test Dataset,通常與訓練集來自同一個資料庫,就像富春山居圖分成兩塊一樣,Test Dataset 是讓你去測試你的模型是否正確,會比訓練集少一些欄位,然後把你的結果上傳到競賽中,競賽就會與原本的資料比對,吻合程度越高就代表你的模型越好。 鐵達尼資料集 Kaggle上的 鐵達尼資料集 來自真實的數據,但與真實完整的欄位有一點點落差,這些欄位包含: survival 倖存與否 pclass 艙等 sex 性別 Name 姓名 (包含頭銜) Age 年齡 sibsp 手足、配偶人數 parch 父母、子女人數 ticket 船票編號 fare 票價 cabin 艙房編號 embarked 登船口岸 但這些資料集中有嚴重的資料疏漏,所以需要用各種技巧來處理。 資料分析 在Excel有很多方式可以分析這個檔案,第一是採取 Logistic Regression,這樣不用針對數據的特徵有任何分析,直接硬算即可。 另外一種方法就是針對數據的特徵分析之後,你可以不斷透過樞紐分析往下找到各種特徵。 當Rose與Jack要逃下船時,誰的機會比較大呢?我們先從性別來看,可以很快發現最明顯的特徵,就是女性大部分都活下來了,