【N世代學苑】社群活動 #LinkedIn業務開發 #課程大補帖
好好經營LinkedIn平臺,你的企業有機會接觸全世界7.6億專業人士!
如果你也曾經好奇要用什麼管道接觸到全世界的客戶🧔🧕,趕快筆記 #先行智庫執行長蘇書平 老師傳授的實用技巧。
LinkedIn平臺可謂是全世界可信度較高的商業社群媒體🌏,透過朋友的朋友的朋友🤣,個人或企業可找到更多商業機會,而首先,第一步就是要讓自己的檔案看起來足夠吸引人✨
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以個人檔案為例,學經歷是必填項目,另外善用標籤,標註出個人的技能、工作成就,尤其可用量化指標指出關鍵數字🎯,讓人一眼就瞭解!
除了檔案上面的文字敘述,專業且清晰的照片或企業LOGO不可或缺,聯絡方式如email、電話,甚至作品集,都是加分的關鍵
(🤔試想,一張照片是穿著Tshirt、駝背的大叔,對比擺出自信姿勢、著正裝的大叔,哪個人會讓你覺得更專業呢?)
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另外,LinkedIn的重要特色是,人脈網絡可以在平臺上看得一清二楚🔎,也因此,找到合適的推薦樁腳,例如同事、合作夥伴幫忙評論認證👍,你的檔案頁面上看起來就會更專業厲害啦!
總結來說,經營LinkedIn平臺,跟以往在線下管道跟客戶介紹自己,
只是媒介不同,大原則仍然是相通的,
重點就在說好自己的故事,並爭取信任感🌈
👉 提供清晰具體資訊:有策略地撰寫關鍵字,增加搜尋曝光機會🌟
👉 檢附多媒體資訊如影片、簡報可作為補充資料📂
👉 增加人脈圈網絡:檔案完整性和朋友連結越多,系統會提供更多推薦名單給你🔥
👉 同場加映:個人名片競爭力分析—SSI健診工具 https://www.linkedin.com/sales/ssi
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#中小企業接班傳承數位成長計畫
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商業分析作品集 在 Irene 與資料職涯大小事 Facebook 的最佳解答
✍️ [ 5 個你可以記住的執行數據分析專案的關鍵步驟 ]
這與是不是技術人員無關,只要你做的事情需要透過 #數據驅動成果,那你就需要了解這個流程。
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如果你剛好是以下的角色,那讀完肯定對你有幫助:
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🧑🦰數據分析專案經理
➡️ 你可能需要理解所謂的數據分析產品與服務要經過哪些流程,以便於拆解管理專案工作計畫與專案時程,並找到合適職能的工作者一起來完成這個專案。
👩🦰參與數據分析專案的數位行銷人
➡️ 我在猜已經不少數位行銷的人已不知不覺跨界到數據分析領域了,不論你是用 google sheet/Excel ,或是已經開始學習商業智慧報表工具 (Data Studio/Tableau/PowerBI),那你就更方便可以完成數據分析題目,因為使用商業智慧工具的操作過程也需要有數據分析流程的 mindset 喔。
🧑🦱參與數據分析專案的技術人
➡️ 那就更不用說了,你要開始用大局的角度思考數據分析專案,要知道你演算法跑到天荒地老到底是在解決什麼問題,讓你花的心力可以真正跟老闆或其他 stakeholder 看得懂的成效成正比。
👧你還沒工作,或想要開始轉換到數據分析領域,需要一些經歷來證明自己
➡️ 很多人都會問我,我都沒相關工作經驗那怎麼辦?我要如何走向數據分析領域?
✔️這就是最好的解答 - 「#累積數據作品集」,不要責怪周遭沒有真實的數據,現在已經有太多外部的公開數據可以使用,只要拿到你有興趣的數據,你就可以試著站在這些流程來做成作品集,切記,「定義商業問題」很重要!就算你下載的數據本身沒告訴你他的 #商業痛點 是什麼,你也可以 #試著自己想像商業痛點,並針對商業痛點對症下藥,那即使你沒有任何相關工作經驗,你也有機會讓面試官知道你有很紮實的數據分析思維與技術了。
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如果還有其他更想知道的內容,歡迎留言或私訊我喔🙌
#資料科學知識 #資料科學 #AI #機器學習 #數據思維 #行銷科技 #預測 #資料科學與我們日常有關 #martech #數據分析流程 #數位足跡 #客戶生命週期 #ltv #成長行銷 #職涯建議
商業分析作品集 在 Irene 與資料職涯大小事 Facebook 的最佳解答
[淺談近期從履歷看到的3個現象]
如果有看之前限動應該會知道,我們最近有在找兩個職缺:資料科學家(Data scientist)和商業資料分析師(Business Data Analyst),首先先感謝大家對這兩個職缺的愛戴,我們收到不少履歷。
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1. 面試這兩個職位的人很難有明確的分界
我當初會設定這兩種職位是因為需要專注在不同的工作階段:#資料科學家 專注在資料統計處理與開發模型;#商業資料分析師 專注在定義上商業問題、資料視覺化以及廣告成效追蹤。但事實上發現,不少candidate 都是介在這兩種專長之間(現在的資料人好辛苦,在學校或是在工作上都一次學了好多面向😳)。
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2. 現在的社會新鮮人有不少實習和 side project 經驗
我看到不少資料新鮮人的履歷,覺得非常讚嘆😌,不少人在在學期間都有積極爭取實習經驗、且可能同時準備作品集。所以如果你們也是新鮮人或還是學生,未來想往資料職涯發展的人必須加把勁了😆
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3. 看到不少不是本科系,但努力往資料職涯發展的人
這些人普遍會從商業資料分析師的履歷看到,他們有個共同點,都會用公開資源學習 Python,不管是網路上的社群、購買線上課程、直接參加程式競賽,他們都會很努力的爭取。也有不少從行銷角色想跳往資料分析師的人,大部分是因為發現自己對數據很有熱情,且開始也接觸到 SQL 語言,發現自己有程式魂?並擅長製作 Tableau 或 Data Studio 報表。
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以上現象跟大家分享,同時也給還在迷惘中的人一點參考。但不得不說,因為現在學習資源太多,所以要找到一個規律證明自己並脫穎而出會有些辛苦😣 包含我現在的職涯歷程也是,我們一起加油。
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這張照片是紀錄我剛得到一個小飾品櫃,再來要脫離 WFH 的日子了,趕快把外出用品整理一下😆
#職涯發展
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