課程效益

完成本系列課程後，可以將課程內容應用到實際商務場景，以下為 Mobagel 客戶的實際應用案例，提供學員做為參考：

1. 違約風險預測：某 B2B 公司時常使用應收帳款、應付帳款的交易形式，如果沒有適當的風險評估，會導致現金流短缺、甚至對方違約導致帳款無法收回。於是該公司透過機器學習技術將各項數據、指標整合，預測客戶的違約率、還款天期等，得到適當的違約違約風險評估。
2. 會員升級預測：某公司的收入大多來自於會員升級、訂閱費，但由於行銷資源有限，必須將行銷資源集中於高潛力客群。於是該公司透過整合用戶的個人資料、行為數據等，並使用機器學習工具預測個別用戶的會員升級潛力，並依此訂定行銷策略，成功有效找出高潛力客群以及成為高潛力客群的重要原因。
3. 銷售預測：某電商公司由於難以預測未來銷售數量，存貨管理成為一大難題。於是該公司透過數據整合，串接機器學習工具，成功有效降低存貨周轉率(約 15%)，節省上百萬元成本。

如果你希望：

• 及時抓住機會，不錯失百萬訂單
• 及時發現問題，以避免鉅額損失
• 透過精準預測將 ROI 提升 2~10 倍
• 透過預測將成本降低 30% ~ 70%
• 透過自動化將繁瑣工作時程從 2 天降低至 20 分鐘

那你一定要把握 AI 這項關鍵技術！本課程除了觀念介紹外，也會提供最實用的自動化 AI 工具，即使是沒有工程背景的人也能將 AI 這項工具掌握自如。

課程大綱

第一堂課 | 用AI打造爆款臉書貼文！行銷文案3秒生成實戰班（線上課程，6 小時）

1.社群行銷的三大關鍵

2.臉書作為行銷平台的定位與優勢

3.社群文案的策略、類別與順序 

4.AI的力量，社群文案生成操作 

5.實戰練習與案例分享

第二堂課 | 機器學習基礎概論（線上課程，3 小時）

1. 從統計觀念到機器學習：從圖表及統計方法認識資料特性、認識探索性資料分析 (EDA)

2. 模型建置前的準備作業：資料集劃分與前處理、預防過擬合對策

3. 模型實作與成效評估：設定模型細節、評估模型成效

第三堂課 | MoBagel Platform 工作坊（實體工作坊，2 小時） Amelia

1. MoBagel 與 MoBagel AI Builder Platform 介紹

2. 模型構建實作：實作 Decision AI，探索模型解釋性 ( Explainable AI )

3. 數據分析與視覺化：使用 Report AI 進行數據視覺化和探索性分析

4. 案例實作：以 “ 潛在客戶預測 ” 命題上手 MoBagel AI Builder Platform

第四堂課 | C-Suite 實作工作坊（實體工作坊，3 小時）Verlyn

1. C-Suite 介紹：概述 C-Suite 的重要性與應用領域

2. 成功案例分析：探討 C-Suite 實例，包括挑戰與解決策略

3. 小組討論：設計基於特定情境的 C-Suite

4. 設計分享：小組展示設計並收集反饋

第五堂課 | 零售通路績效分析與預測實務工作坊（實體工作坊，3 小時）Yvonne, Eva

1. 資料探索與特徵工程：分析零售通路績效，創造關鍵預測特徵

2. 模型建立與調整：透過 Decision AI 進行迴歸和分類模型建立及調整

3. 結果可視化與評估：使用 Report AI 進行效能評估和可視化

4. 策略制定與討論：提出優化策略並討論