【專案紀實】NTU DAC 第五屆上學期企業合作專案
NTU DAC 第五屆除了有專業的數據分析工具課程，以及舉辦各式探索職涯課程讓社員們認識不同領域產業外，我們也積極與外部企業合作，希望讓同學們透過企業專案合作，學習利用課堂所學的工具，實際應用企業提供的數據，為企業解決商業問題，並提供商業洞察報告與決策建議，進而提升自身的實戰能力。上學期我們很榮幸的與 均一平台教育基金會、好盒器、Ocard、1111 人力銀行 四家不同企業進行專案合作，快來看看這半年社員們走過了哪些吧！
業主簡介
🔖 均一平台教育基金會：台灣的一個非營利教育組織，致力幫助每一位使用者「喜歡學」、「學得會」、「學會學」，透過科技與合作，讓每一位孩子不論出身，都有機會成為終身學習者。
🔖 好盒器：循環容器租借平台，串連店鋪提供可重複使用的飲料杯（循環杯）與餐盒，設計容器租借服務流程，包含容器的運送機制、清洗流程、衛生檢驗等。合作業者包含麥當勞、肯德基、漢堡王等知名速食業者。
🔖 Ocard：全台最完整且輕量化的顧客經營CRM 平台，協助客戶打造顧客經營方案。提供會員、集點、問卷等工具，讓品牌店家可以用最簡單輕鬆的方式打造一套屬於自己的顧客經營方案，以利進行後續的精準再行銷以提升顧客忠誠度及回流率。
🔖 1111 人力銀行：1111人力銀行替求職者及求才企業精選全職、兼職、工讀實習等多元工作媒合。並提供各種求職工具，協助求職者了解自己、發揮所長，讓找工作變得更簡單，提高錄取機率。
均一平台教育基金會
| Group 1 |
專案目標：目前組織以人工建題方式為主，在建題過程中缺乏好的評估機制，希望透過本次專案分析均一平台習題的使用狀況，評估建立習題品質相關量化指標，以調整未來出題方向與比例。
研究方法：透過高低分組答對率、提示使用率、作答時間離均差，建立量化的題目鑑別公式，提供未來出題方向之調整建議。
最終產出：參考教育部提供之指標、實際觀察題目，並配合小組分析後產出的題目鑑別公式，針對未來平台出題策略提供質化與量化的建議。
組員真心話：
很感謝均一平台教育基金會給予我們這次的專案機會，以及幹部、顧問從中提供的協助！本次專案讓我獲益良多，除了提升自己處理陌生議題的專案能力，更在專案執行的過程感受到程式語言能力的進步，例如在資料處理和探索性資料分析階段，嘗試使用像 Pandas 這樣的套件，亦或是在專案後期，運用了資料視覺化套件，如 Matplotlib、Seaborn 和 Plotly，以呈現結果，整體從拆解、分析、溝通、產出，收穫非常多，希望未來還有做專案的機會！
均一平台教育基金會
| Group 2 |
專案目標：目前組織以人工建題方式為主，在建題過程中缺乏好的評估機制，希望透過本次專案分析均一平台習題的使用狀況，評估建立習題品質相關量化指標，以調整未來出題方向與比例。
研究方法：首先從使用者作答流程切入，歸納出做提前觀看影片、做題行為、以及作答後精熟制度之建立。進而剖析做題時使用者行為層面，以及平台題目層面，最後針對答題次數、答對率、提示使用率等描繪出「好題目」的輪廓，並建立量化指標。
最終產出：以章節、作答時間、答對率歸納題目特徵，並建議出題順序可由隨機分配，改成依照等級出題。
組員真心話：
感謝小組員，每一位都超棒的！透過本次專案，我了解到敏捷思考的重要性，在執行過程中保持彈性的思維，持續釐清業主的需求，並根據反饋不斷迭代與優化指標，以調整分析方向。此外，由於本次議題涉及到作答者、教師、平台，我也從使用者角度思考使用網路平台的作答流程以及做題時會遇到的問題，透過換位思考如何分析可實際應用至平台。最後也得到正向的回饋，非常有成就感！
好盒器
| Group 3 |
專案目標：挖掘影響循環杯使用意願的關鍵因素，並提出可提升使用量的方法。
研究方法：拆解問題找出可能的關鍵因素，並使用 Python、Google Sheet 等工具進行探索式資料分析，瞭解這些關鍵因素對使用量的影響，並針對高用量用戶與不同流失率的店家與提出相應改善策略。
最終產出：鎖定高用量用戶會員，提出營運策略與行銷策略。
(1) 營運策略：列出急迫需改善的店家並區分優先順序，預估將這些店家的流失率改善至應有表現水準，可顯著提升使用量。
(2) 行銷策略：發想策略提升高使用量用戶續用意願，同時鼓勵高使用量用戶發揮影響力，觸及更多潛在客戶。
組員真心話：藉由這次的專案，得以運用課程中學到的解決問題方法論，實際拆解業主提供的問題，針對專案範圍進行資料集的分析，製成圖表和簡報與業主、顧問溝通，並在來回討論的過程中逐步改善視覺化呈現資料、用簡報溝通的能力，清楚如何呈現更容易讓聽眾理解。透過組員之間的頻繁討論與合作，也學會如何持續對齊大家對專案目標、進度和預期成果的認知，將多元的想法聚焦成有架構、可行性的解決方案。在運用數據分析解決問題、團隊合作和簡報溝通提案等面向上，都有顯著的成長！
Ocard
| Group 4 |
專案目標：描繪 Ocard 高潛力品牌客戶輪廓，以提出後續行銷廣告策略。
研究方法：透過不同資料集的串接，以轉換率及成交金額描繪出初步高潛力客群；爾後將產業細拆成小顆粒度矩陣觀察顧客樣貌。同時搭配業主提供的廣告投放資料，觀察不同成功案例的點擊率，從而提出因應的精準廣告投放策略。
最終產出：針對不同類型的用戶進行分群之後，最終提出具體可執行之各目標市場具體作法，與廣告投放之優化策略。
組員真心話：透過本次的專案，讓我們真正了解社課上所學到的「定義與拆解問題的重要性」。在這次實作專案後才讓我們深刻了解，如果在專案初期沒有和組員一同建立正確的分析目標與方向，在專案後期就會變得很混亂、並可能失去各項策略的一致性，長期下來便會導致整個策略建議逐漸失焦。此外，本次專案也很榮幸有機會能與組員共同建立績效評估的模型，得以讓我們明確得知公司的發展目標與資源應該如何分配，能使數據分析的實質效益最大化，對我們來說都是非常大的突破！
組員小告白：
由於這次專案的數據有些受限，其中包含資料筆數較少、部分數據未能拿到等外部因素引響，導致分析時常常會遇阻，或是沒辦法即時解決。不過，透過本次專案讓我發現，往後在碰到此類型問題時，若能保持開放性心態，多與幹部、組員或顧問甚至是業主討論，都將能大幅減少錯誤發生，且容易激盪出不同的火花～
Ocard
| Group 5 |
專案目標：描繪 Ocard 高潛力品牌客戶輪廓，以提出後續行銷廣告策略。
研究方法：透過統計分析篩選出影響成交率之特徵與設定客群框架以，並透過行銷漏斗為不同客群制定行銷策略，最終以所有族群皆成效顯著的廣告素材作為建議範例，並提供個別族群其他廣告建議。
最終產出：描繪出高潛力客群細部特徵，擬定不同客群之廣告偏好與策略，並且給予廣告策略預期 CPL 與總成交金額效益
組員真心話：謝謝有機會參與本學期的企業專案，也非常感謝業主、組員、幹部與顧問的協助，讓我們能透過企業專案熟悉資料分析的流程，並了解到任何分析都要回歸發想到如何能提供最高的商業價值。在與組員一步步摸索，進而找到 Insights 並能實際交付給企業，對我們來說都學到非常多！
1111 人力銀行
| Group 6 |
專案目標：提出增加特定職務類型之使用者主動投遞人次策略建議。
研究方法：從 GA 察覺瀏覽職缺到主動投遞率下降，透過 5C 架構進行總體環境分析，以及行銷漏斗察覺使用者通點，進而提供對應策略。
最終產出：分析總體環境，並提供各求職管道優缺點整理。最終建議企業針對特定族群經營社群媒體求職社團提升競爭力，並且加以優化使用者查找職缺相關流程，以達提高投遞人數之目的。
組員真心話：
在本次的專案進行過程中，在面對巨量資料的處理時，需考驗小組的程式能力和電腦運算能力。很開心本次有機會在執行專案的過程中，有機會應用社課中學到的工具，如：Excel、SQL、Tableau、Python 等，來分析數據，試圖找出數據中的 insights，並學習如何有效率地呈現發現的洞察。
除了培養拆解與解決問題能力外，本次實際與企業合作專案，亦讓我們學會如何與企業業主溝通、管理業主期待。很開心本學期的經驗能和團隊一起完成一個 End To End 的專案，不僅單是將問題點出，我們亦一起透過發現的 insights，將其轉化為行銷上的策略，來提供業主後續的改進方向，非常有成就感！
再次感謝本學期與 DAC 合作的四間企業，提供寶貴的內部數據資源與專業知識，使得專案能順利進行，為社團在學習資料分析與解決問題上，帶來了深遠的幫助！另外，也非常感謝本學期擔任專案顧問的奕泓學長、子御學長、宜軒學姊、遠志學長、孜頤學姊、品樺學姊、竣竤學長、承宏學長，給予社員從問題拆解、數據分析、到簡報呈現等多面向的專業指導，讓社員可以在獲得回饋的過程中精進專案成果與溝通上的專業度。
最後也要感謝每位辛苦的組員，相信這三個月的專案實作經驗，會是學習數據分析過程中的一大里程碑，也為未來的成長奠定紮實基礎！
