2026年10月18日 星期日

讓好工作找上你

讓好工作找上你:重塑工作視野 打造職涯優勢
Stephen R. Covey

▷工業時代的工作者被當成機器對待,工作內容都寫在使用手冊中,你不會預期或要求工人有什麼與眾不同或讓人眼睛為之一亮的表現,就像你不會預期烤麵包機除了烤麵包,還有什麼不一樣的功能。
然而,知識工作者不是機器,他會主動選擇要改善的問題,提出解決方案,並知道自己能做出的貢獻沒有上限。
▷所有事物都應該經過兩次創造。
第一次在心裡構思,第二次才在現實世界裡付諸行動,
以蓋一棟房子為例,聰明的人會在打地基之前做好規劃,在投入金錢和力氣之前,就對想要的房子有非常清楚的概念。
▷你這一生會投入很多時間與力氣在志業上,所以應該對這個大志業有所願景與設計,
而非什麼都不做,最後被迫無奈接受自己的才能遭到埋沒的後果。

第一部分:你要做出什麼貢獻?
▷意識到自己真正能夠發揮什麼力量,而不是被動完成別人對你的工作內容的想法而已。

第二部分:你要如何做出貢獻?
▷假設你想與有一份好工作和一份大志業,還有一個原則要遵守,我們稱之為「建立自己的社群」,
也就是與互相扶持的人建立並維持穩固的關係。
▷要記住,你是解決問題的人,而不只是求職者而已。
與對方約面談時間的時候,不妨問對方你能不能提出幾個想法。
然後就要好好下一番功夫,做一份簡潔有力的「需要與機會」簡報,顯示出你對他們問題的了解,以及你會如何處理問題。

2026年10月7日 星期三

數位競爭策略

 數位競爭策略:企業如何從數據中打造競爭優勢、做好數位轉型?

01打造資料動力引擎:可以從數位巨人身上學到什麼?
▷數位巨頭的數據優勢:互動式數據、長尾效應、網路效應。
▷互動式數據:互動式數據是數位平台的固有產物,為了參與一種數位交易,使用者和平台互動,由於平台的網站或APP透過軟體來記錄每一個互動的詳細情形,使用者的參與生成了互動式數據。
▷互動式數據的三大特色:發展深度洞察、容易分享、增進數位體驗。

04生產生態系的數據價值
▷消費者透過給各種內容按「讚」,提供互動式數據,這類互動數據幫助大量客制化,精準投放廣告及行銷活動。以可能引起注意的方式,把最可能迎合個別消費者的訊息型廣告投放於臉書或谷歌之類的數位通路。
▷傳統企業能以很多不同方式來釋放數據的價值。釋放數據價值的管道可分為兩大類:
一是改善營運效率,二是創造新的數據驅動型服務。
改善營運效率可降低成本,新的數據驅動型服務可創造新營收。

07數位競爭者
▷全錄發現自己陷入困境,主力消費者-大公司-持續要求大型、更快速的影印機,滿足大量影印需求,但佳能和其他的日本公司在小型影印機市場變得更強壯,而小型影印機市場的規模持續成長。繼續迎合主力消費者的話,全錄就必須忽視一個更大、持續成長的市場;另一方面,若要迎合這個市場,全錄就得重新建立現有的價值鏈優勢。
已故發佛大學教授Clayton Christense稱此為「創新的兩難」(Innovator's Dilemma):處境與全錄一樣面臨著相似的困難選擇,一方面,若繼續堅守主力消費者,就意味全錄堅守的是不斷萎縮的市場;另一方面,若改變跑道,迎合更新的、更大的市場,就得冒險且艱難地改變公司的現行實務。
換言之,全錄面玲的是不對稱的移動障礙(asymmetric mobility barriers):佳能可以攻擊全錄的現有市場定位,但全錄無法適當地報復,攻擊佳能的新市場定位。
為何全錄很難用小型影印機來回應佳能的競爭攻擊?並不是全錄不了解或不知道如何製造小型影印機,大型影印機和小型影印機的基本技術並無大差異,重點在於生產及銷售流程-也就是價值鏈。若要推出小型影印機來競爭,全錄必須重新架構產品發展流程、製造及組裝線,也必須重新架構銷售人員服務的方式,因為銷售對象是大公司和小公司,需要完全不同的銷售方法。
換言之,全錄得重新架構現有的價值鏈,要做到不是不可能,但會非常困難。
▷之所以困難,是因為大型組織中的流程和例行作業已經僵化,員工被訓練成習慣現在的工作流程;員工和消費者之間的溝通管道已經根深柢固;捍衛現行技術與流程的力量結構很堅固。
結果是,組織抗拒做出任何改變,尤其是當過去非常成功。
理論上看起來淺顯明瞭、很有道理的變革,實際執行起來卻困難。

08數位能力
▷關於數位能力:在現實中,數位能力不是和傳統能力分開來存在,傳統能力背後的資源和數位能力需要的新資源混合起來,舊資產變成連網的資產,傳統產品變成數位產品,傳統消費者變成數位消費者。

△策略目標:傳統能力係增進產品的優勢;數位能力係增進數據的優勢。
▷傳統能力希望能把產品的市占率最大化,增進產品優勢,這些優勢表現在產品設計、品質、以及高競爭力的價格上。基本上,傳統能力使傳統企業高效生產與銷售,雖然,數據也扮演了角色,但主要是支援產品的生產與銷售,以及創造商品價值。
▷數位能力聚焦數據,把數據的角色從支援產品改成跟產品一起創造價值。
數位能力的重要策略目標是增進數據的優勢,擴大數據的價值範圍。
數位能力幫助傳統企業透過數據來產生新的營收來源,這是傳統企業無法光靠產品增加的營收來源。

△資源:傳統能力係價值鏈資源;數位能力係數位生態系資源。
▷傳統能力的策略目標是增進產品的優勢,因此利用的是價值鏈資源,價值鏈資源包含生產與銷售產品的活動涉及的所有單位、資產及實體。
▷數位能力的策略目標是增進數據的優勢,因此,利用的是數位生態系資產,數位生態系資源包含貢獻建立及使用傳統企業的生產與消費生態系的所有資源。

△流程:傳統能力係部門及跨部門的價值鏈工作流程;數位能力係數據分享及整合API網路。
▷傳統能力仰賴的流程目的在於增加產品的優勢,這些流程的形式是部門及跨部門的常規工作流程,它們管理各種價值鏈活動以及相互依賴。但是從反面來看,常規工作流程也可能導致僵化,部門及跨部門的常規工作流程一旦根深柢固,就難以改造。
▷數位能力仰賴的是運用數位生態系資源增進數據優勢的流程。
運用生產生態系資源的流程能幫助改善營運效率,也能提供新的數據驅動型產品性能、預測性服務、以及創新的大量客制化方法。
運用消費生態系資源的流程則是產生的數位平台服務,這些流程的核心是APIs網路促成的數據分享和數據整合機制。

△策略範圍:傳統能力係公司範圍、多樣化程度;數位能力係數據驅動型服務的廣度。
▷建立數位能力:一個傳統企業的數位能力不是憑空發展出來的,是以企業的傳統能力為基礎而發展出來的,這些傳統資源及流程被跨大成數位能力的新資源及流程。
▷人員接受數位轉型:當新數位風潮橫掃傳統企業時,將無可避免地破壞舊的權力結構,對員工帶來新的不安全感。

2026年10月5日 星期一

麥肯錫新人邏輯思考課

麥肯錫新人邏輯思考課
第3堂課 邏輯性地發展 淺顯易懂傳達的方法
△「演繹法」
▷前提規則(大前提)→深入研究(小前提)→結論行動
舉例來說:
雨天電車經常誤點。 --前提條件(大前提)
今天從早上就下大雨。 --深入探討(小前提)
比平常更早出門吧。 --結論行動
▷假如【前提條件(大前提)】從一開始就錯了,或著加入評估錯誤的【深入探究(小前提)】,
往往就會得出乍看之下正確,但實則錯誤的【結論、行動】。
▷針對某個問題一直思考,但是完全想不到好的解決方法時,「演繹法」這時就派得上用場。

△「歸納法」
▷多個事實、狀況→深入探究類似性→推論(結論)
▷若在職場上,可以試著使用「歸納法」,擷取成為「推論(結論)」的訊息:
記事本上行事曆一目了然的人業績高。--多個事實、狀況
能夠立刻回答何時會去做的人業績高。--多個事實、狀況
業績高的人擅長時間管理。--深入探討類似性
學習時間管理,有助於提升業績。--推論(結論)
▷對方在邏輯上接收不到內容的理由:
  1. 不曉得內容的「主題」是什麼→你在說什麼呢?
  2. 不曉得「結論」是什麼→你最想說的是什麼呢?
  3. 不曉得「根據」是什麼→你是基於什麼事實和解決在說的?
  4. 不曉得「行動」是什麼→所以你希望我怎麼做?(你要怎麼做)?
 

2026年9月30日 星期三

隱性潛能

隱性潛能
亞當.格蘭特 

PART1 品格技能:精益求精
Chapter 1 追求不適感:欣然接納學習中的極度尷尬
Chapter 2 人形海綿:培養吸收與適應的能力
▷意見的重點往往是放在你上次做得如何,建議則是把焦點轉移到下次你該如何做得更好。
▷建議不是讓你糾結於你做錯了什麼,而是引導你下次去做正確的事。

Chapter 3 不完美主義者:在瑕疵與完美之間尋找甜蜜點
▷檢討錯誤不是為了羞辱以前的自己,而是為了教育未來的自己。
▷卓越不只是為了滿足別人的期望,也是為了達到你自己的標準。
▷寧可讓別人失望,也不要讓自己失望。

PART2 動力架構:用來克服障礙的鷹架
Chapter 5 掙脫停滯:前進的迂迴之路
▷我們開到死路時,為了繼續前進,可能不得不先掉頭下山。
退得夠遠時,就可以找另一條路:一條讓我們累積動能以開向巔峰的路。
▷需要撤退再前進,往往令人難以接受。
畢竟,後退意味著放棄當前的計畫,重新開始。
這就是我們表面上看起來衰退的原因:我們選擇放棄已取得的成果,我們為了進步而退後。
▷專家難以為初學者提供適切的指導,他們已經離初學者太遠了,
早就忘了初學者所處的狀態,這就是所謂「知識的詛咒」。
▷你越來越擅長你做的事情,你傳達你的理解或幫助他人學習那項技能的能力,往往變得越來越差。
▷有時你會陷入停滯,但那不是因為你走錯路,而是因為新路是以繞圈的方式慢慢往上爬。
你在繞圈的時候,甚至不知道自己有沒有進步,或是進步的幅度不足以維持你的動力。
▷繞道是指你離開主幹道去加油。你不是在休息,也不是坐在那裡無所事事。
你只是暫時偏離路徑,但你仍在移動,正朝著不同的目標前進。

Chapter 6 挑戰地心引力:靠自己飛翔的藝術
▷當我們把障礙視為威脅時,很容易退縮與放棄;
當我們把障礙視為需要克服的挑戰時,就能迎難而解。
▷把障礙視為挑戰,需要擁有成長心態,亦即相信自己有能力成長。
▷進步不見得一定是指前進,有時是捲土重來、東山再起。進步不只反映在你抵達的高峰上,也反映在你跨越的低谷上。堅韌是成長的一種形式。

PART3 機會系統:打開門窗
Chapter 9 發掘璞玉:在求職面試與大學招生中發現璞玉
▷天賦決定了底線,品格決定了上限。
▷背景與天賦決定一個人的起點,但品格技能決定他能發展得多遠。

2026年9月23日 星期三

逆思維

 逆思維
亞當.格蘭特 

▷「重新思考」在我們生活的每個面向都不是件難事。
說到我們的所有物時,我們會樂於更新。
然而,如果說到我們的知識和看法,我們傾向堅持己見。
心理學家把它稱為抓住(seizing)及凍結(freezing)。
▷我們喜歡確信得自在勝過懷疑得不自在,而且我們會在堅定信念之後不再更動。
我們會嘲笑別人還在使用Windows 95,然而我們卻對自己在1995年就形成的看法緊抓不放。
我們聆聽那些使我們感覺良好的觀點,而不是讓我們更努力思考的想法。

第一部 個人的重新思考:更新我們自己的觀點
第一章 傳教士、檢察官、政治人物及科學家走進你的心裡
▷老唱片、經典車和古董鐘或許是貴重的收藏品,但是過時的論據是思想的化石,最好還是丟了吧。
▷要像科學家一樣地思考,需要的不只是以開放的心應對。這意味著積極地保持開放心態。
這需要搜尋我們為何可能錯誤,而不是我們一定正確的理由,並且根據我們學到的來修正自己的觀點。
▷研究顯示,當人們拒絕改變,會有助於強化保持事務的原狀。
但當改變的願景包含了延續的願景,情況就會變得比較令人信服了,
雖然我們的策略可能會進化,但我們特性將會持續下去。
▷知識的詛咒是它會在我們面對自己所不知道的事物時,關閉我們的心智。
好的判斷需要仰賴擁有開啟思維的能力及意願,我相信在生命中,重新思考是一種日益重要的習慣。

第四章 正向吵架俱樂部:建設性衝突的心理學
▷我看過太多領導者自我保護,避開任務衝突。當他們取得權力,他們對於動搖現況的話題充耳不聞,只聽拍馬奉承,他們變成政治人物,身旁圍繞著親合的應聲蟲,更加容易受到諂媚者的誘惑。
研究顯示,當公司表現差,喜歡奉承及順從的執行者會變得過度自信,
他們會堅守現有的策略,而不是改變路線,這使得他們走上充滿失敗的衝突方向。
▷強大的領導者和他們的批評者交手,讓自己變得更強大;
軟弱的領導者將批評者消音,讓自己變得更微弱。
▷我們能接受批評到甚麼程度,不只要看訊息本身,我們和傳遞訊息者的關係也一樣重要。
在某項實驗中,人被在被告知「我給你這些意見,是因為我有很高的期待,而且我知道你能辦到」
之後,他們對批評的接受度至少多出40%。
當那些殘酷的事實出自某個相信你的潛力以及在乎你的成功的人之口,它就令人驚訝地容易聽進去了。
▷當我們在爭論「為什麼」時,我們會遇到對自己的立場產生情感依附,同時輕蔑另一方立場的風險。假如我們爭論的是「如何」,我們就比較可能用有正向的爭論。

第二部 人際的重新思考:開啟他人的思維
第五章 與敵人共舞:如何贏得辯論並影響他人
▷當我們承認某人提出一個好的觀點,我們傳達的是自己並非傳教士、檢察官或政治人物,想要推進某項議程。我們是科學家,設法獲取真相。
▷你可以把一匹馬牽到水邊,但是你不能逼牠思考。

第六章 棒球場上的仇恨:動搖刻板印象以消弭偏見
▷當我們因為人們的刻板印象或偏見,選擇不要和他們互動,我們放棄了開啟他們思維的機會。
「我們活在太空時代,然而還是有很多很多人以石器時代的思維在思考,我們的意識形態需要追上我們的科技。」

第七章 疫苗溝通者及溫和的質問者:正確的聆聽方式如何帶給人們動機去改變
▷「動機式晤談」的中心前提是:
我們很少能激發他人改變。我們比較有機會協助他們找出自己的動機去做改變。
▷動機式晤談的過程有三個關鍵技巧:
  1. 提出開放式問句 
  2. 反應式傾聽
  3. 確認對方改變的慾望及能力
▷當人們忽視建議,那並非總是因為他們不贊同,
有時他們是抗拒那種壓力感,以及別人在控制他們決定的那種感受。
為了保護他們的自由,動機式晤談者不會給予命令或提出建議,而是可能說些什麼,
再加上像是「這裡有幾點曾經幫助過我,你認為其中有任何可能對你有用處嗎?」
▷當我們說服他人重新思考,我們的第一直覺通常是開始說話。
然後要幫助別人開啟思維,最有效的方式經常是傾聽。
目的是建立信任關係,假如你沒有獲得允許便提出資訊,沒人回聽你說話。
▷聆聽的力量不只在於「給予人們空間去反思他們的觀點」,還有展現尊重及表達關切。
▷我們一旦展現出我們在乎他們和他們的目標,他們就比較願意聽我們說。

第三部 集體的重新思考:打造終生學習者社群
第八章 劍拔弩張的對話:為我們的分歧討論消除對立
▷我們的信念是由我們的動機塑造而成的,我們相信什麼端視我們想要相信什麼而定。
▷提問「如何」傾向於減少兩極化,把焦點放在關於行動得更具建設性的話。

第九章 重寫教科書:教導學生質疑知識
▷教導孩子們以事實查核的方式思考:準則包括
  1. 質問資訊而不只是吸收它。
  2. 拒絕以級別及普及度取代可信度。
  3. 明白資訊傳播者通常不是它的來源。
▷假如你把在學校的所有時間都花在接受資訊,從來沒有機會去提出質疑,你將無法發展你這輩子所需要的重新思考工具。
▷教育不只是在我們的腦子裡累積資訊,它是在我們持續修改我們的草圖時所培養的習慣,並未我們建立持續學習的技能。

第四部 結論
第十一章 逃離狹窄視野:重新思考我們規劃最完善的職場及人生計畫
▷把我們的人生GPS鎖定在單一目標,可能會讓我們依照正確的方向走到錯誤的目的地。

後記 帶來影響力的行動
帶來影響力的行動:
一、個體重新思考
A 培養自在思考的習慣
1. 以科學家的方式思考。當你開始形成意見,抗拒宣揚、起訴或採取政治行動的誘惑。把你浮現的觀點當作預感或假設,拿數據來測試它。就像學習把商業策略當作實驗的企業家,你會保持轉動的靈活動。
二、人際重新思考
A 提出較好的問題
1. 質疑如何而非為何。當人們描述他們為何抱持極端觀點,經常在強化自己的信念,並且變本加厲。當他們試圖說明他們如何把自己的觀點變成事實,他們經常意識到自己的了解限制,開始緩和自己的看法。
B. 把異議當成舞蹈,而非戰鬥來處理
1. 別忘了少即是多。假如你提出太多不同的理由來支持你的論點,這會使你的觀眾起了防衛心,並且導致他們基於那些最無無法令人信服的論點,而拒絕你的整個論述。與其淡化你的論述,不如主打你最有利的論點。
2. 強化選擇的自由。有時人們拒絕並非因為他們不考慮那個論述,而是他們拒絕感到自己的行為受到控制。藉由提醒對方,這一切都取決於他們選擇自己所相信的,這樣會有助於尊重他們的自主權。

2026年7月8日 星期三

預測分析時代

 預測分析時代 Predictive Analytics
Chapter 1 起而行吧!要預測就要採取行動
▷推動預測分析,表示要依據預測採取行動,把從資料中學到和發現的事情實際應用。

Chapter 3 資料效應──資料多不見得有用
▷資料科學家在進行預測分析專案時,一而再地看到這種情況。把一些資料加以彙整,
雖然你不確定自己能發現什麼,但你可以確定在解讀資料及分析資料時,一定會發現寶貴的關聯性。
▷預測變數(predictor variable)是預測分析的基本元件,預測變數指的是針對個人進行衡量的單一數值。
▷以時近性(recency)為例,上次個人購買、犯罪或出現醫療症狀迄今的週數,通常會透露出近期再發生此類行為的可能性。從許多方面來看,不管是行銷活動、犯罪調查或臨床評估,以最近可能發生此類行為的人為優先標的,是有道理的。
▷同樣地,頻率(個人出現某種行為的次數)也是一個常見又有效的衡量。
經常出現某種行為的人,就更可能再出現同樣行為。
▷在應用預測分析時,我們通常不知道因果關係,而且我們通常未必在意因果關係。
以許多預測分析專案來說,目標比較著重在預測,而不是了解世界和弄清楚其中原因。

Chapter 4 有學習能力的機器──大通銀行如何預測房貸風險
▷決策樹是將一系列if-then(如果...就...)商務規則進行編碼的一種方式,從根部到樹葉節點的每個路徑就是一項規則(亦稱為模式,因此以資料探勘的術語來說就是模式發現(pattern discovery)。
▶當決策樹越長越大越複雜,預測績效越來越好,會出現報酬遞減的情況。
▶比較預測模型績效的單一衡量就是:增益值(lift)。增益值這項常見的衡量,
是一種預測增值(predictive multipier)。
增益值可以告訴你,跟不用模型相比,使用模型能多找出多少目標顧客。
▷資料分析就跟訊問嫌犯一樣,嚴刑拷打夠久,它就會招供。-Ronald Coase
▷機器學習的目的是歸納(induction):歸納-從詳細事實到一般通則的推論。
演繹(deduction)則恰好相反:演繹-從通則到特定個案的推論(或說是從因到果的推演)。

▷歸納是一種藝術形式,我們手中握有世界如何運作的縮影:資料把發生過的事情詳實記錄下來。
我們設法從資料中尋找概論,獲得重要推論,找出在未知的情況中一樣適用的模式。
✫預測分析的設計宗旨是要依據相關風險替個人進行評等,而不是對經濟環境何時將出現重大轉變的絕對風險進行衡量。預測模型是依據跟個人有關的變數進行運作,比方說:年齡、教育、付款紀錄和資產類別。這些因素在個人周遭環境改變時,也不會跟著改變,因此個人預測分數不會有所不同。
▷為了偵測出全球景氣變動,這類工作必須利用一套新的變數,也需要不同的分析方法。我們畢竟沒有那麼多黑天鵝事件可當成訓練資料集,讓預測分析可以從中學習。換句話說,生活中最罕見的事,最難以預測。

Chapter 5 集成效應──奈飛公司、群眾外包和速效預測
▷廣義自由度(Generalized degrees of Freedom)

Chapter 7 數字最具說服力──歐巴馬選戰如何精心設計,創造影響力
▷哪些顧客可能流失,但是只要我們跟他們聯繫,就可能留住他們?
👉預測分析的應用:利用回應建模進行目標行銷
1.要預測什麼:如果聯絡的話,哪些顧客會購買。
2.要做什麼用:聯絡那些更可能購買的顧客。
▷儘管回應建模(response modeling)被認為是預測在商業上最由來已久的應用,但是因為這種作法只預測一種行為,所以目前來說顯然效益極其有限。
▷預測目標:行銷宣傳商品目錄能說服這類顧客嗎?這樣做只用一個預測問題,就符合企業的目標,因為這個問題問到這名顧客是否會購買,也問到跟這名顧客聯絡是不是一個好主意。
預測影響力,讓預測這件事也受到影響。原本是預測行為,改成預測對行為的影響,讓預測分析大幅改變。
▷預測影響力就能提高預測分析的價值,因為組織不僅想知道各人會做什麼,也想知道自己該如何因應。這種作法讓預測分析變成組織行動的準則。
▷能依據個人行為會受影響之可能性來作評分的模型,我們需要一個增益模型(uplift model)。


▷增益建模如何運作:宣傳活動的回應率跟由宣傳活動產生的業績,兩者有所區別。
▷增益樹(uplift tree):一般決策樹設法找出許多回應或極少回應等極端回應率。
增益樹利用變數用同樣的方式將「向下細分區隔」機械化,但試圖找出不同處理方式產生的極端區隔,也就是那些特別容易受影響的區隔。
▷增益建模讓組織不必接洽所有目標顧客,就能取得超高回應率。
▷影響力跨越產業
▷真正的權力來自影響未來,而不是臆測未來。
▷預測跟預測分析之間的真正差異。預測計算美國每一州的加總概觀,預測分析卻產生行動導向的精闢見解,也就是針對每位投票者進行預測。
▷選舉文宣也以可說服的選民作為發放對象。跟登門拜訪一樣,選民會收到選舉文宣是因為模型預測這位選民會受影響,可能改變心意投給歐巴馬。傳統行銷是依據接洽的觀點,而非因為接洽來寄發廣告郵件給預期會購買的顧客。這當中有一個微妙的差別,但是這個差別關係重大,換句話說,說服建模不是決定接洽是不是一個好主意,而是決定接洽是不是比不接洽來得好。

👉個案研究:美國國家銀行
企業個案:針對現有顧客寄送信用房貸廣告郵件。
做法:利用一個增益模型找出目標顧客。
跟先前傳統分析方法相比,新作法產生的改善如下:
1.跟先前宣傳活動相比,投資報酬率增加超過5倍(從75%增加到400%)
2.宣傳活動成本節省40%。
3.營收增加超過300%。

👉案例:協助手機業者留住顧客
預測分析的應用:利用流失增益建模留住顧客
1.要預測什麼:哪些顧客能被說服留下。
2.要做什麼用:針對能被說服的顧客提供優惠宣傳。

【預測分析的應用】
👉找出直銷的目標客戶
要預測什麼:哪些顧客會對行銷接洽做出反應
要做什麼用:接洽更可能回應的顧客
👉預測目標廣告
要預測什麼:每位顧客最可能點擊哪則廣告
要做什麼用:依據點擊可能性及廣告商每次點擊率的付費金額,秀出效益最佳的廣告

👉影片推薦
要預測什麼:顧客會給應片怎樣的評分
要做什麼用:依據預測推薦顧客可能給予高評分的影片。 

👉詐騙偵測
要預測什麼:哪些教義或信用、津貼、理賠、退款的申請是蓄意詐騙
要做什麼用:利用預測,由稽核人員過濾最可能出現詐騙的交易和應用

👉利用顧客流失建模留住顧客
要預測什麼:哪些顧客會流失
要做什麼用:努力留住可能流失的顧客

👉利用流失增益建模留住顧客
要預測什麼:哪些顧客能被說服而留下
要做什麼用:針對能被說服的顧客提供優惠宣傳

【預測分析實例】
一、行銷、廣告與網路
(一)、預測項目:採購-為進行目標行銷
(二)、取消服務:為能留住顧客
(三)、成功銷售:將銷售線索排出優先順序
(四)、產品選擇:以便進行個人化推薦
(五)、滑鼠點擊:選擇該顯示什麼內容
(六)、無效廣告:依此提醒付費廣告業者
(七)、虛擬推文和貼文:將宣傳最大化
(八)、垃圾郵件:寄到垃圾郵件資料夾
(九)、暢銷歌曲和電影

二、金融風暴與保險
(一)、提早繳清房貸
(二)、貸款違約(風險)
(三)、拒絕付款
(四)、股市(黑盒交易)


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- ID3、CHAID、CART

2026年5月16日 星期六

給初學者的財務金融通識課

給初學者的財務金融通識課
第二章 現金流量和交換契約
- 現在的1日圓=1年後的(1+r)日圓。
將等式的兩邊都除上(1+r)後,現在的1日圓/(1+r)日圓=1年後的1日圓,
由此可以算出一年後的1日圓的現值。這就稱為折現因子。
- 折現因子=1/(1+r)^n;r:利率;n=期間(年)
- 這時所使用的利率r稱為「折現值」(Discounting Rate)。由於這是換成現值時所使用的利率,所以稱為折現率。
 
第三章  選擇權和隨機漫步理論、選擇權評價模型
- 保護性的買權(Covered Call)
- 合成空頭(Synthetic Short)