日期 | 模組 | 課程單元 | 時數 | 地點 |
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結訓日前完成 | AI時代的風險與安全意識 | 網路詐騙的危害認識各類型網路詐騙與避
生成式AI風險全球AI治理與評測現況
為什麼資料要防護?個人日常中的資料防護
| 4H | 線上自學 |
7/7(二) | 市場需求分析方法與資料來源 | 市場需求分析基礎:解析需求形成因素、產業趨勢關聯及從問題出發的分析方法 。多來源資料蒐集:整合社群、搜尋、交易等多元公開資料與企業內部資料並進行重點萃取 。需求洞察方法:辨識顧客痛點與未滿足需求,並針對不同客群建立需求結構 。AI 輔助資料整理與洞察:運用 AI 處理大量資料、生成洞察並建立初步需求分析報告 。
| 6H | 實體/線上同步 |
7/9(四) | 競品分析與市場機會辨識 | 競品分析方法:執行競品分類、定位及功能價值比較,並進行差異化分析 。市場機會辨識:從競爭中找尋市場缺口,識別新產品與新服務的發展機會 。AI 輔助競品分析:利用 AI 自動整理競品資訊、分析市場優勢並生成比較報告 。情境實作:分析特定產業類別,找出市場機會並提出初步產品構想 。
| 6H | 實體/線上同步 |
7/15(三) | 需求預測與產品策略設計 | 市場趨勢與需求預測:探討消費行為與趨勢關聯,從數據推估未來長短期需求變化 。AI 預測與趨勢分析應用:操作 AI 工具分析趨勢、預測成長方向並解讀預測限制 。產品定位與策略設計:設計產品價值主張、目標客群定位與差異化策略 。產品策略實作:建立產品或服務構想,整合需求與競品分析以設計市場策略 。
| 7H | 實體/線上同步 |
7/17(五) | 產品企劃整合與決策應用 | 數據導向產品決策:建立從洞察到決策的轉化機制,減少決策不確定性並持續優化 。產品企劃整合:結合需求、競品與策略,形成完整的產品規劃與初步商業模式設計 。導入與風險評估:評估需求誤判、資料偏差與 AI 限制等風險,並驗證調整策略 。專題實作:完成包含需求洞察與產品定位的完整企劃方案,並進行成果簡報 。
| 7H | 實體/線上同步 |
註 : 主辦單位保留變更課程內容與講師之權利。