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統整考量進行盤查與優化建議 報告架構示範
https://bit.ly/3BY8GgD
最近接連看了幾份外頭行銷公司或是號稱顧問服務單位的網站分析報告，真是看得我... 只能說、這樣"複製貼上"的資料報告，品牌經營者真的能提到什麼優化的見解嗎?
今天我就來整理我們公司服務下的專案，通常提出的"顧問分析報告"架構大致會有那些內容，希望能對還在摸索GA網站分析或是數位行銷數據資料該怎麼運用的行銷工作者、品牌經營者能有些幫助，而對於"顧問分析"能有更深入的了解，別再有請顧問不如做廣告活動這種錯誤觀念了!
MMdc關鍵數位行銷 優化分析顧問服務
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📌老闆說我的企劃是垃圾：企劃救星！韓國三星集團都在用，5步驟明確流程打造神提案
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🔍企劃寫作一定要有的 P.O.W.E.R 五流程
1.Pre-writing：找出核心要點
2.Organizing：建立架構
3.Writing：添加內文
4.Editing：削除累贅字句
5.Re-writing：站在主管視角客觀評估
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👉步驟1 Pre-writing
千萬不要邊寫邊想，想到什麼就放入什麼，這樣只會讓企劃書變得一蹋糊塗，必須懂得透過多樣分析和思考，利用加廣範圍評估和深度分析的方法，找出想傳達的訊息，替企劃書找到最大的價值
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👉步驟2 Organizing
找出重要資訊後，便要將這些資訊串聯成一個故事，構思想傳達資訊的骨架和結構，勾勒出企劃書的輪廓，在這階段最重要的是懂得取與捨，並加強該強調的部分，以決定企劃書的結構和排列
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👉步驟3 Writing
要讓主旨一眼就被看到，方便閱讀，才有人要讀，將原始的複雜資訊重新整理呈現，讓簡報至少包含三種內文：字句、圖形、表格
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👉步驟4 Editing
多數人不會花心思去看每一字每一句，因此必須將原始資訊沉澱，加工到一目了然的階段，特別是在字句和圖形的編輯上，應該修去冗詞贅字，凸顯文脈走向
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👉步驟5 Re-writing
要懂得重整心態，不要用自己的角度去看企劃書，而是站在簽核者(主管、高層、老闆)的觀點來檢查，客觀檢視自己撰寫的內容和呈現的型態是否恰當
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台南古都融合 AI 科技，發展交通智慧化
作者 TechNews | 發布日期 2021 年 06 月 24 日 10:00 |
人工智慧（AI）一直是近年的熱門科技詞彙，根據「2021 台灣 AI 趨勢報告」，台灣有 84% 的受訪企業導入 AI 技術，以提高組織效率及創造營收為主要目標，在製造、行銷與客服等領域中獲得深入地應用。
AI 深度學習效果事半功倍
綠捷能智控股份有限公司（HIPOWER）長期致力於AI影像偵測辨識演算法的開發，過去應用領域也多於車牌辨識、車輛追蹤相關。2020 年參與臺南市政府合作 AI 城市巡檢先導應用試驗計畫，在臺南市政府智慧發展中心及交通局的協助之下，以臺南市東區東門路與自由路口、中西區府前路與南門路口為試驗場域，試驗情境則是配合臺南市政府的基礎設施下，在未對現有攝影系統架構有任何調整的情況，利用路口現地攝影鏡頭搜集影像數據，最終所使用影像解析度為 640×480，採用 YOLO 類神經演算法進行物件深度學習，並加入深度物件定位追蹤演算法。
在試驗的計畫裡，YOLO 模型主要應用在多類別與多場景的物件辨識上，所以會設計較多的卷積層，而每一種會再進行多次的卷積運算，造成模型本身較大，考量這次計畫中所需辨識的物件類型與場景相對單純的情況下，過多的卷積層及運算對提升準確率沒有明顯地影響，並且會造成模型訓練效能不佳，因此利用剪枝技術減少卷積層數與運算次數，來提升模型的訓練效能。同時在影像數據上進行優化的前置處理，提升整體影像亮度達一致程度，降低亮度不均及部分雜訊的干擾，如此對後續物件辨識及定位追蹤準確率將有所幫助。因此在本案中僅利用約 5,000 張的物件圖快速片建立辨識模型及完成調校參數，成功開發出路口行人偵測、車種（機車、小型車、大型車）辨識、各向車流及其轉向偵測辨識的解決方案。經過最終的驗證測試，在不同天色的情況下，整體車流偵測辨識準確率可達 95%，車流轉向比分析及車種辨識準確率則有 90% 以上，而人流亦有 90% 以上的辨識準確率。
原有設備升級，效益最大化
此方案除可以有效減輕交通單位的人力負擔外，也能為交通智慧化提供充足有效的即時基礎數據，並且因為使用地方政府路口現有攝影系統，未來在複製擴散上也可以用相對較低成本的方式來進行，試驗單位不需要為了導入AI技術而將現有攝影機升級。未來將可以此解決方案為基礎，建構路口動態資訊即時回饋，協助路口及行人號誌燈秒數優化，以提升整體交通運行的順暢度。
在完成上述臺南市政府試驗計畫後，2021 年第一季也順利將此方案的核心技術衍生應用到隧道事件偵測系統 IIDs 及在道路壅堵偵測系統 QLD 中，用以偵測追蹤隧道逆行車輛、隧道路邊停等、壅堵車流(種)偵測及佔有率計算等情形。在新一代行動通訊日漸普及的情況下，未來將會有更多以 AI 影像辨識技術為基礎的衍生性應用產生，推進智慧化應用的演進。
由此可見，影像辨識技術所衍生的應用豐富性，對於地方政府推動城市智慧化的過程中，將能以最低成本的方式來發揮既有影像系統的最大效益。
公私協力成為 AI 應用夥伴
目前市場上 AI 影像辨識分析應用開發上，多半採用開放式模型來進行演算法的開發，而實務環境條件複雜多變，為能達到商品化對穩定性的要求，通常需要搭配自主開發的演算法，以強化模型偵測及辨識的能力，同時更需要實際場域建置的經驗、高品質數據的採樣及訓練參數組的建構，來對模型進行分析與調校，如此才能成為成熟且穩定的應用系統架構。
臺南是一個持續進化的科技古都，市府非常積極在導入創新科技應用，也因此保持開放態度在智慧化應用推動上，有系統地啟動在地方政府間相當少見的應用試驗計畫，在提供題目、條件限制及實際場域的情況下，邀請產業界進行解決方案開發與技術驗證，並希望業者能持續投入資源進行商品化，協助地方政府智慧化應用能夠水平擴散及垂直深化，這是一個成功案例，將對公部門與民間合作推動智慧化應用有正向的影響。
附圖：▲ 模型建立作業流程
▲ VDS 系統辨識畫面
▲ 以 AI 影像辨識為基礎的衍生應用
▲ 辨識分析結果畫面呈現
資料來源：https://technews.tw/2021/06/24/tainans-ancient-capital-integrates-ai-technology-to-develop-intelligent-transportation/?fbclid=IwAR1OJBuRIm3IbznQ-YcDuJo4r7xaKjlCyMpxS7oiiFP4Xogl7YXTMaAKRpM
#服飾經營管理 #時尚商業學
時尚商學苑｜全球時裝產業鍊概論｜2021春夏開班課表｜ 白玉 feat. 實踐大學推廣教育部
師資介紹：
紐約FIT 全球時尚運營管理所 Class of 2020 畢業傑出校友，擁有十年以上多國時裝產業跨領域資歷。曾在紐約 Max Mara 總部擔任視覺行銷師、國內設計師品牌台灣區運營副理、品牌產品經理、外銷品牌女裝設計師
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✔️整合6本國外領先趨勢的時尚商業、供應鏈 & 零售管理書籍
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這門課以時間軸緊扣時裝產業的 #供應鏈流程，手把手教你時裝品牌營運的每一環節，透過課堂習作的小組討論與資料搜集研究，促進同學思考與分析的能力，幫助培育未來業內主管專業技能。
✅課程學習目標：
透過課堂分組討論與資料搜集，帶領同學深入品牌研究國際市場的營運管理流程
✅授課內容：
- 認識時裝產業的企業組織架構
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1. 品牌如何進行市場調查＆商品企劃？
2. 永續時尚從哪裡開始？
3. 品牌的成衣設計＆生產計畫
4. 品牌的成本計算＆定價策略
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你對時尚產業非常有興趣，你想要更深入瞭解產業全貌，替自己的未來多做準備
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📆2021春夏開班時段：
平日班：[04/22~06/10 (四）19:00-22:00](https://eec.usc.edu.tw/Front/Classdetail?Class=11856)
假日班：
[05/16~07/04 (日）14:00-17:00](https://eec.usc.edu.tw/Front/Classdetail?Class=11675)
[06/26~08/14 (六）10:00-13:00](https://eec.usc.edu.tw/Front/Classdetail?Class=11857)
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