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❗課程大綱❗
💡LinkedIn 個人商業名片的設計技巧
🔹 LinkedIn 個人品牌基礎觀念介紹
🔹 LinkedIn 個人檔案設計的十個技巧
🔹 LinkedIn 個人帳號開通與設定介紹
💡Social Selling線上商業開發技巧與實戰演練
🔹 SSI 個人檔案競爭力分析工具介紹
🔹 如何建立你的國際校友圈
🔹 公司首頁設定與廣告介面介紹
🔹 LinkedIn 關鍵字搜尋技巧
🔹 LinkedIn 決策矩陣關鍵人搜尋技巧
🔹 Sales Navigator業務開發平台設定與客戶關係管理使用技巧
💡客戶開發信標題設計與內容撰寫技巧
🔹 LinkedIn InMail 設計技巧與小組討論
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決策矩陣分析 在 謝銘元:失敗並不可恥但要有用 Facebook 的最佳貼文
脈絡是一個動態的實體,事業經營也是。而分析工具就像二維靜態的切片,透過對事件剖面與假設條件,提供可以剖析的視野跟觀點。
所以要意識到,所謂「分析、管理、策略」等工具多是將原本多維度的經營面向,切成低維度純化過的矩陣、象限。算是把複雜的問題透過定義與假設條件,拆解到一個可以分析討論對策的狀態,而這些工具呈現的狀態也多屬於靜態的分析,所以不要輕易被單一工具制約來代替你思考。
靜態,無法解釋 動態
片面,無法代表 全面
所以實務上需要將不同維度的切片重組,才能重現系統性的問題、再現產業動態的狀態,才能做出最佳的定奪。這就像建築師能夠只靠幾張的剖面圖,就能構思重現整個建築型態的樣貌,靠的是對行業深耕的 Domain Knowledge & Knowhow。
缺乏行業知識,只靠策略工具提供的切片,你很難解釋產業內很關鍵的問題。而策略工具的時機,就是選擇從哪個議題切,用什麼工具切,透過適配工具提供的維度才能看到問題的癥結,才能有正確的剖析。選對工具問對問題的運氣也會順一點。
有時候對方就活這個產業實體,就像一個人長期住在自己家裡,你很難只靠幾張剖面圖,就可以逆向解讀他的生活起居有什麼問題。甚至他也會有他對自身問題熟悉的剖析角度。這時候,當你選擇的剖面切入點與對方不同,一時片刻便很難收斂聚焦,甚至可能會認為你的理解與產業事實有所出入。
所以,彼此可以從不同的角度切入,但最好都能切到事件的癥結點,至少是對方在意的痛點。你才能從不同的片面,對同一個事件提供有實質貢獻但又能互補的觀點,可以強化或是修正對方的決策權重。
> 不要被單一工具的以偏概全灌了迷湯。還是要把不同剖析重組,你才能重建事件的樣貌。找到對的命題,你才能解題。
> 而彌補工具動態分析不足的方式,就是將剖析的層次跟維度增加,但最好的結果還是切到重點。至少,知道自己是在分析什麼?想導出什麼有實質貢獻的高見。
巴菲特說過:將一件本來不是線性發展的事物,用線性來表達,是完全將因果顛倒,過份簡化的。 但我覺得行內人士為了溝通效率還是會用線性等純化過的概念表來示意,但又不至於產生過度的誤區(Misunderstanding)
因為有些工具就跟專有名詞一樣,也是設計來讓領域內受過訓練的專家溝通效率使用的,因為他們可以直覺的從工具,連結回去到與營運有關的脈絡跟內涵,就像他們可以從駕駛座的儀表板,理解到車子的機械油電等協作原理跟狀態。
譬如說 Business Model Canvas 的功能就像是儀俵板,但我們不會說,你會學會看儀表板就會開車,就懂的汽車機械油電運作的原理是一樣的。
> 想到盧希鵬老師的名言:
讀書記得的是知識,忘記的叫氣質,
氣質的表達就是一種「思維模型」
我也補一句心得:
如果你把整本書的內涵讀完,那叫「知識書」
如果你只想在書中劃個重點,那叫「工具書」
所以習得了工具卻捨棄了它的思想是可惜的
思維模型是一種談話自然流露的「氣場」
工具是硬體、思維是系統
沒有思維,知識就無法開機
你的思考就會被工具帶著走
思緒就充滿了雕工匠氣
決策矩陣分析 在 民意論壇:聯合報。世界日報。udn tv Facebook 的最佳解答
參採數學分軌 財務重視大數據
唐俊華/中山大學財務管理系副教授(高雄市)
民國111年學測數學科改為A、B二科自由選考,大學招生委員會聯合會於5月15日公告各系參採科目。本報資料照片
大學招生委員會聯合會於五月十五日公布大學各科系於一一一學年度參採數學科目方案,其中財經學群參採數A、數B者皆有。有些家長可能對於部分財經學群科系參採難度較高的數A略感疑惑,筆者於大學任教且隸屬財務領域,在此提供一些看法。
筆者建議家長們跳開傳統社會組vs.自然組的思維。傳統上認為財務科系屬於社會組,用到的數學不是很多,但是自從廿多年前財務工程領域在台灣興起後,選擇權或衍生性金融商品相關課程已是多數財務科系大學部的必修課,而此類課程用到的數學包括對數、指數以及微積分,如果高中生能在高中數學課相關內容有扎實基礎,更能夠面臨未來的挑戰。
此外,近年來大數據分析在財務應用日益普及,大數據領域用到的數學概念不少,包括統計學、機率論、矩陣等等,部分財務科系已將程式設計相關科目列為必選甚至必修,因此修課過程用到更多的數理邏輯概念。
更長遠來說,大學生未來若要考國內財務類的研究所,常見的筆試考科統計學,其準備過程並非單純的加減乘除,也不是只有平均數、標準差或圖表分析,而是經常用到對數、指數與微積分,甚至出現統計程式指令或者報表判讀的題目,由此可知財務領域科系對於學生數學與程式能力的重視程度。
因此,部分財務科系參採數A其來有自。不過,仍有必要提醒三件事。第一、有些家長將數A、數B誤以為是大學指考的數甲、數乙,事實上本次的分流是將高二數學分為數A、數B,因此指考採計數乙之科系未必在一一一學年度新考招方案中參採數B。第二、各系參採數A或數B之決策是依據該系課程設計與發展而定,雖然數B難度較數A低,不宜認為參採數B的科系在課程內容設計上較寬鬆,或許各系入學後有配套措施以因應未來的課程。第三、在一一一學年度新考招方案中,數A與數B這兩科在學測的考試時間錯開,因此學測時學生可依其意願報考數A與數B。
決策矩陣分析 在 【政策工具2】決策矩陣分析法高效圖解懶人包 - Facebook 的推薦與評價
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決策矩陣分析 在 [資訊] 多準則決策層級分析法與網路分析程序法研習課程 的推薦與評價
時間
2010年06月28-30日(一、二、三 )
地點
中國文化大學推廣教育部 建國本部
授課老師
中原大學 企業管理系 胡宜中 教授
主辦單位
中國文化大學推廣教育部教與學品質中心 隼皓資訊有限公司 產品教學部
活動網址
https://www.gavinfo.com/AHPworkshop2010062830.htm
多準則決策模式自發展以來,理論愈臻成熟,而實務應用也大幅增加,並逐漸成為主要的
計畫評估工具。本課程的主要目的在於介紹目前廣為使用之層級分析法(Analytic
Hierarchy Process, AHP) 以及網路分析程序法 (Analytic Network Process, ANP),並
輔以軟體操作練習,使學員們可以將所學實際應用於解決相關之研究或實務問題。授課內
容如下:
1. 多準則決策的內涵
2. 層級分析法
(1) 層級分析法的目的
(2) 決策矩陣
(3) 層級架構的建立
(4) 成對比較
(5) 一致性檢定
(6) 相對權重的獲取
(7) 偏好整合
(8) 建構完全一致性的成對比較矩陣
3. 網路分析程序法
(1) 網路圖
(2) 相依性
(3) 超級矩陣
(4) 極限超級矩陣
4. 軟體操作:Expert Choice (層級分析法)、Super Decisions (網路分析程序法)
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc)
◆ From: 140.119.46.172
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