【MMDays】軟體公司該這樣做~領導你的員工、而非管理他們
【MMDays】軟體公司該這樣做~領導你的員工、而非管理他們
2012.06.11 | 科技

過去一段時間, iKala 收了很多履歷,面試了非常多的傑出人才,我發現到一個有趣的現象:「大部分的人都非常害怕公司會對他們不利。」怎麼說呢?許多面試者對於 iKala 的福利都覺得有點驚訝,因為他們之前待過的公司並沒有這樣子在照顧他們,福利內容甚至讓他們有點不安,覺得福利的背後一定隱藏著公司的陰謀,我覺得啼笑皆非。

從傳統電子公司出來的一些面試者,有這種反映出現的比率更高,我其實很好奇到底他們之前是被公司壓榨到什麼程度,以致於他們根本不相信公司會秉持著照顧和培育人才的理念在經營。員工對於企業缺乏信任,雖是全球普遍的現象,但是在台灣,這樣的情形似乎更為嚴重,許多離開工作的人,對於自己的前公司沒一句好話,不是工時長、就是老闆賤,長期下來造成他們心中對於工作型態的刻板印象,認為工作就是這個樣子。

「這群人真的受到很嚴重的心理創傷」我常常在心裡這樣想,這樣子的工作型態,在未來越來越靠腦力競爭的環境,豈能久乎?

軟體公司不能這樣經營

腦力密集的工作者型態,跟勞力密集工作者的型態完全不相同。勞力密集工作者的生產力,基本上是以工時在計算,工時越長,能組裝的零件越多,一翻兩瞪眼;腦力密集的工作者,卻沒有辦法用工時計算生產力。尤其是程式設計師,寫過 code 的人都知道,當你連續的工時拉得越長,你寫出來的 code 就越接近垃圾。等到你明天清醒了,你會很驚訝自己寫出的這堆垃圾,像是前一夜喝醉酒鬧事留下的爛攤子,然後你的隊友或是你自己,要花額外的時間把這些垃圾清掉或是重構 (refactor),結果整體的生產力,還比不上你早點去睡覺,早點起床後神智清醒的那短短幾個小時。

一個腦力密集的工作者能夠集中意志、進入「flow (心流)」狀態的時間是有限的,「flow」的概念已經反覆被討論,人一旦進入這個狀態,會發現意志極度集中、全世界與你隔絕、甚至於感受不到時間的流逝,在這段時間內,生產力達到顛峰。不過一旦脫離這個狀態,會需要花額外的一些時間才能再次進入,一天之中能維持心流狀態 8 個小時的人,已經算是超人了。開發軟體最重要的是腦袋有沒有清醒,而不是工時夠不夠長。站在經營者的角度,你要確定的是你的員工知道自己在做些什麼,而不是不讓他們回家。有些工程師喜歡晚上夜深人靜的時候拼進度 (我就是其中一個),有的人喜歡多一些面對面討論、不介意隨時被打斷。身為軟體主管,你得尊重每個人偏好的工作方式,你要做的是訂定清楚的目標和時程,然後隨時審視軟體的品質,至於工程師打算怎麼把東西生出來,是他們自己的事情。我不介意這些 code 是在上廁所的時候、還是乖乖坐在辦公桌前時寫出來的。

領導,而非管理

好的人才並不需要管理,他們需要的是領導,站在領導者的立場,最迫切的三件事情,就是給予好的人才最明確的目標、最大的彈性、和爭取最多的資源。剩下的,好的人才都會自動幫你完成。他們甚至會反過頭來告訴你,什麼是該做,什麼是不該做的。一個好的人才會幫你解決問題,一個不好的人卻會幫你製造更多的問題。如此一來一往,就決定了公司的命運,因此創業的初期,最重要的就是人,天大的 idea,如果你不能一個人完成,你需要的就是最棒的人才,組成一個真的能實現 idea 的團隊。idea 和執行力同樣重要。沒有人能保證任何 idea 一定會成功,但是如果沒把人找好,找到錯的人,失敗的機率鐵定大增。

好的人才最討厭人家管他們。他們自己有企圖心、自律、和執行力,你不用總是拉著他們的小手一同去郊遊,他們會自動把很多事情完成。

領導應該是明顯的,管理應該是隱諱的

軟體人才通常是一群很 free style 的人,但是身為領導者,應該要確實掌握住公司的方向願景,和制訂公司的發展策略,如此可以給公司員工清楚的目標,然後激勵他們,讓他們覺得自己真的是在做很棒的事情,這是領導。相較之下,軟體人才的管理應該建立在「制度」之上,而非建立在諸多「手段」之上。所以我把制度盡量簡化,並且致力於自動化重複性的管理工作,為的是盡量讓員工平常感受不到這些東西,有時間去做真正重要的事情,而非配合公司的重重規定作一些沒有生產力的事情。

「只有管不住自己的人,才需要別人管」,這也同時告訴我們,員工的自律,對於軟體公司是最重要的一個特質。 ****



Google 和許多成功的大公司,都是以這樣的一套哲學在經營公司,主管給予員工充分的自由,去完成訂定的目標。這並不代表放縱員工,而是代表員工必須有高度的「自律」,而不是「他律」去達成目標,因為公司依然存在著有效的淘汰和評量制度,能夠評判每個人的成果,目標沒有達成或是打混摸魚的人,都會攤在眾人眼前,這樣的環境,讓員工擁有高度的自由,但同樣是一個競爭激烈的環境。重要的是,這樣的環境可以讓員工充分發揮創意和獨立思考,用自己的方式去達成目標。軟體的本質本是如此,需要創意和獨立思考,才能創新和創造;也只有用這樣的方式,才能留住你的人才。

全世界都在喊著創新與創造,台灣更是不落人後,許多電子公司想要跨入軟體的領域,政府也拼命喊著文創的口號,要讓台灣成為設計島和創意國。但是這些機構和公司對於軟體公司的文化卻所知不多,也缺乏實踐,結果傳統的硬體文化和軟體文化格格不入,嚴重限制了軟體工程師能發揮的空間。造成軟體業始終沒辦法向上提升,

台灣很多公司普遍認為員工就是該被管,該被公司的重重規範用力綁住,才能為公司帶來生產力,這在軟體公司完全行不通。身為老闆,我們都有一種直覺,認為「員工工時越長,公司越划算」。但是,是時候做出違反直覺的決策了:給你的員工清楚無比的目標和設定公正有效的評量機制,剩下的,就不要管太多了吧。

本文作者為MMDays 共同創辦人,現任iKala 執行長, 曾任 Google 軟體工程師。

來源:Mr./Ms. Days(MMDays)部落格 ****

關鍵字: #企業經營管理
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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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