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讓社群力助你踏入數據分析職涯──全通路行銷背後,IMC系統分析師的職涯分享|儲思閣


 

從儲思閣再出發,目標是藉由寫作,用簡單易達的方式,檢視知識間的連結。

 

過往的經驗讓我重新思考,並在新的一年決定重整了寫作社群。

2021年,我們可以在Blink與Medium繼續一起分享與學習:)

 

今天在這裡想與大家分享的是:

讓社群力助你踏入數據分析職涯──全通路行銷背後,IMC系統分析師的職涯分享

 

張九瑄 Chiu 是資生堂的數位系統分析師( IMC系統分析師),也曾擔任 iKala 愛卡拉互動媒體的數據分析師,進行職涯分享時可愛爽朗的台風充滿活力與魅力。

其中,讓我尤其印象深刻的是:

從數據分析職人角度出發,Chiu格外強調「社群」在數據分析學習上的力量。

這是我以前相對少想過的,也覺得這可以應用在相當多想學習的新領域上,因此格外想記錄、並分享Chiu的分享給我的收穫。

以下將分為三個部分,摘要Chiu對於如何連結社群,優化行銷策略的職涯分享:

1. 數據優化網紅KOL行銷策略實例:提提研面膜

2. 數據分析和我以為的不一樣……?解決問題的步驟、心態、社群力

3. 數據分析入門學習資源:線上、社群、書籍

 

1. 數據優化網紅KOL行銷策略實例:提提研面膜

Chiu 提到,在iKala負責推廣的提提研面膜系列KOL搭配策略,是一個金字塔型的層層組合,運用數據優化不同受眾人數與類型的KOL,並妥善搭配,才能發揮行銷上最大的功效。

以提提研的例子來說,就分層使用了:

大型KOL:YT影片(認識品牌)
(提提研實例:【見習網美小吳 】冷笑話大賞!挑戰敷面膜不准笑!究竟⋯)
大型KOL的執行策略以讓多數、陌生受眾接觸到品牌為主,至於功效或深入瞭解則不是主要目的,像是冷笑話大賞和面膜功效就不見得有直接關聯XD

中型KOL:圖文/影片(了解品牌),藉由主打美妝的KOL直播推薦、實測功效。
須更精準的投放到對應主題的受眾,讓他們能深入了解品牌,提升轉換率。

Micro-inflencer:IG圖文(HashTag集中曝光)
與微型KOL合作成本相對低,但影響力與轉換率其實不可忽視,適合以人海戰術的方式集中曝光、攻佔Hashtag

 

2. 數據分析和我以為的不一樣……?

Chiu 從傳播學院出身、研讀歷史碩士,在實際踏入數據分析工作前,對這個領域其實不甚熟悉。

她說,實際工作才會發現,花最多時間的部分其實是釐清需求、資料探索、與資料溝通,大概佔了60%(甚至更多),剩下的40%才是她以為的「數據分析」,像是寫SQL視覺化、資料解釋等。

 

面臨陌生的問題時,除了在心態上「Being Agile」,Chiu也分享了她會透過三個步驟去解決:

1. 上網搜尋:其實不限網路,而是在這個時代應該具備的自學能力,先了解基本知識,就能降低恐懼

2. 面對面請教:有沒有朋友能幫我?若沒有,則透過社群接觸領域專家

3. 實際運用:在工作之中累積成就感

 


Chiu讓我尤其印象深刻的是:

從數據分析職人角度出發,格外強調的社群力量。

她認為,學習數據分析,最重要的是:認識一群喜歡數據分析的朋友,透過主動接觸、互相激勵學習熱忱,不但能累積「硬實力」的技能應用,也能累積產業知識。

發展出「Skill + Domain Knowledge」的組合,在任何領域都會相當受用。

 

 

 

3. 數據分析入門學習資源

文末,也在這裡整理 Chiu推薦的數據分析入門學習資源。

除了以下提到的資源,Chiu也表示自己近期想要更加補足統計學相關知識及學習Python,都會對於向數據分析師職涯更進一步有所幫助。

線上知識:大數據分析:商業應用與策略管理Customer Analytics科技島讀

SQL:w3schools.com

社群:數聚,社群丼

書:《資料科學的商業應用》,Lean Analytics:use data to build a better startup faster

 

※本篇為地平線講座紀錄

 

 

 

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