工程師績效不是看程式碼產量!Quip工程師這樣看進階指標設定
工程師績效不是看程式碼產量!Quip工程師這樣看進階指標設定
2016.07.05 | 技能

一名工程師主管為了激勵他的團隊找出和修復更多 bug,因此制定一個計畫:每發現和修復一個 bug,就可獲得 20 元獎勵金。不過獎勵計畫開始實行後,工程師開始刻意在程式碼埋下 bug,以獲得更多獎勵金。這項立意良善的計畫很快便終止。

你發現了嗎?錯誤的衡量指標不僅影響工作方式,也影響工作目標。曾任職於 Google 和 Quora 等公司、現任 Quip 軟體工程師的 Edmond Lau,同時也是《The Effective Engineer》作者,近日在部落格分享如何訂出衡量生產力的標準,他認為應隨時反問自己:這個衡量方法是否能激勵到我想要做到的事?

正確的衡量標準會依目標的不同而改變

衡量指標應隨著目標不同而改變。Lau 舉例,若以程式碼行數作為衡量指標,大家一定覺得很荒謬,不過以數量作為衡量標準在某些地方仍是有意義的。例如,在剛開始學新東西的階段,不論是寫程式、畫畫、表演或駕駛等,寫了幾行程式碼、畫了幾張草稿、排演了幾幕,以及在路上開車幾小時,都是重要的衡量指標,因為這些是發展新技能必經的練習過程。然而一旦技能發展到一定程度,專注產出數量的衡量指標便不再那麼適用,而是應持續精進技能,讓自己離開舒適圈。

舉例來說,Lau 在著手開始寫《The Effective Engineer》初稿時,品質並不是首要考慮重點,他更在乎盡快完成所有初稿,以看出所有內容如何拼湊在一起。具體做法為,以每天寫 1000 字定為衡量生產力的標準,可讓自己專注在產出新內容,而不是花很多時間重寫或修訂過去的產出。

圖說明
(圖片來源:unsplash.com

找到目標,並以此找到衡量指標

作為一名工程師,每個階段的目標都不一樣,衡量指標也隨之改變,Lau 列出工程師常用的工作目標與對應的衡量指標:

  • 學習新架構或程式語言:對學習而言,最簡單的衡量指標就是每天練習時間應達到多少小時。
  • 減少工作時分心:追蹤專注、有生產力的工作時數多久。可先以「番茄工作法」開始,意即每 25 分鐘的工作搭配 5 分鐘休息時間的工作方式,更能激勵自己全心投入工作,並避免被 Facebook、接收 Email 或瀏覽網頁打斷工作。
  • 加快關鍵子系統效能:追蹤改善多少平均值、95th 百分位的延遲,或是任何遇到的瓶頸,都是很重要的衡量方式。若很明確知道哪個功能該優化,應該做得更深入。例如,Instagram 便鎖定優化「每位活躍用戶在尖峰時間可執行的 CPU 指令數量」,取代過去「平均每個 request 花費的 CPU time」的衡量指標。
  • 改善搜尋結果品質:可追蹤改善多少點擊率,或是參考Google追蹤「長時間點擊率(long click-through rates)」,意即在搜尋結果頁面點下連結後,沒有立刻離開該頁面的點擊才算數。
  • 提升使用者成長和涉入程度(engagement):根據不同業務對每間公司的重要性不同而改變,你的衡量指標可能會是註冊率、付款轉換率、每周活躍用戶成長率、每周的留存率等。
  • 提升伺服器可靠性:假設你已經有很好的監測系統,可以用每周緊急通報系統出錯的次數作為衡量指標。此外,也可以進一步根據你在意的面向,調整權重。例如,提升伺服器可靠性,是為了最小化客戶中斷次數,還是避免員工在工作時間以外受到干擾?可以將在員工上班時間,以及伺服器非尖峰時間的系統緊急通報次數採不同權重計算。

Lau 強調,想知道應該以什麼當衡量指標,從界定你想要達成的目標開始。並問自己:「如果我只能選一個衡量指標有計畫的隨時間進行,哪一個才能更佳、更持續性地引領我到達目標?」這個答案就是你該採用的生產力衡量指標,而且可以影響指標最多的工作,就是你應該專注的最高優先順序工作項目。

代表圖來源:startupstockphotos.com
資料來源:The Effective Engineer

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關鍵字: #工程師文化
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用數據串起亞洲市場,Vpon 為品牌開啟跨境成長新航線
用數據串起亞洲市場,Vpon 為品牌開啟跨境成長新航線
2025.10.29 |

近年來,台灣零售、金融、服務等 B2C 產業,正面臨營運成長放緩的挑戰。一來本地市場規模趨於飽和,品牌間競爭日益激烈;二來會員結構逐漸高齡化,而年輕族群的忠誠度與黏著度又難以維繫。若想突破現況,企業勢必要尋找新的成長路徑——或是積極佈局海外市場,擴大營運版圖;或是吸引外國觀光客增加消費,創造跨境商機;又或者,精準洞察會員需求與偏好,重新打造客戶關係。

無論選擇哪條路,數據整合與 AI 應用都是推動轉型的重要關鍵。威朋大數據(Vpon)執行長篠原好孝正是看見了這樣的市場契機,提出「以數據串起亞洲市場」的核心願景,善用 Vpon 在數據、AI 與數位廣告上的整合能力和經驗,協助品牌描繪顧客行為軌跡,從而制定更個人化的商品推薦與行銷策略,同時亦能協助企業掌握跨境商機,加速日本品牌深耕台灣市場,也讓更多台灣企業能以數據為翼,飛向更廣闊的亞洲舞台。

三大特色構築 Vpon 數據競爭力:多維數據 × 廣告行銷 × 隱私保護

要實現「以數據串起亞洲市場」的願景,背後靠的不只是理想,更需要完整的跨境數據與嚴謹的治理機制,而這正是 Vpon 第三方數據庫的核心競爭力所在。

篠原好孝認為, Vpon 第三方數據庫具備三大特色。第一是提供多維且全方位的消費者洞察。除了透過 App 廣告聯播網收集數據, Vpon 亦以電子發票數據為基礎,並結合政府開放數據,擴大數據收集的維度,使數據庫涵蓋線下消費傾向、地理位置、族群輪廓、興趣偏好、App 使用行為等多元面向。透過多維度數據整合分析,為企業建立涵蓋「人、事、時、地、物」的完整市場視圖。

第二是整合廣告行銷專業。提供從數據收集、受眾分析到廣告投放的一條龍式解決方案,協助企業將數據洞察轉化為具體行銷策略,並精準觸及目標客群,提高廣告行銷的成效。

第三為重視隱私保護與數據合規。 Vpon 的數據收集範圍橫跨亞洲多個國家,考量到各國政府及企業客戶對個資保護的高度要求, Vpon 從一開始就堅持不收集使用者的姓名、電話或其他可識別個人身分的數據,數據庫內僅有匿名化的裝置使用行為數據,除此之外 Vpon 更通過 ISO 27001 資訊安全管理系統認證,從數據收集原則到營運流程全面保障消費者隱私安全及數據使用的合法合規。

Vpon 威朋
威朋大數據(Vpon)執行長 篠原好孝
圖/ 數位時代

以數據助攻國家戰略:從 Cool Japan 到 Cool Taiwan

憑藉在數據整合與分析上的深厚實力, Vpon 成功引起日本政府與企業的關注和採用,包括日本政府觀光局(JNTO)、關西觀光本部、大阪觀光局、AEON MALL 等,皆導入 Vpon 數據解決方案進行精準行銷。

日本政府在 2010 年開始推動 Cool Japan 戰略,在政策推進過程中,適逢 Vpon 進軍日本市場,與日本觀光局合作進行大數據分析,藉由 Vpon 數據解決方案整合與分析海外旅客的觀光旅遊數據,不僅吸引更多海外旅客造訪日本,也帶動日本百貨業者、日本特色食品與文化商品的海外銷售業績成長。近年來,日本觀光局更依據 Vpon 的數據洞察結果精準投放廣告,推動海外遊客到東京、大阪或京都等知名景點以外的地區旅遊,促進地方觀光與產業均衡發展。

Cool Japan 的成功經驗,讓 Vpon 看見跨境數據應用的巨大潛力。因此於 2024 年啟動 Cool Taiwan 計畫,此計畫的兩個重點,一是吸引外國觀光客來台旅遊,二是支援海外企業佈局台灣市場,持續以數據為核心,打造更緊密的亞洲經濟網絡。

篠原好孝舉例指出,若日本品牌要在台灣舖設實體通路,可以透過 Vpon 數據庫了解各個商圈的人流特性、消費習慣與潛在顧客的生活圈,進而判斷哪些地點最適合開設新店。「從店舖開設前的市場評估、選址決策,到開幕後的廣告行銷與宣傳活動,都能藉由 Vpon 的數據洞察持續優化。」篠原好孝強調。

更重要的是,這套數據應用機制不僅能「順向操作」,協助日本品牌登台拓點,也能「逆向操作」,協助台灣企業前進日本市場,同時提升入境(inbound)和境外(outbound)的收入。像佳音英語在佈局日本市場時,便借助 Vpon 的廣告與數據專業,在日本主要城市的戶外看板投放廣告,成功建立品牌知名度。另外,桃園觀光局也與 Vpon 合作,於日本實體展會進行宣傳與曝光,吸引日本民眾來台旅遊。

從第三方到第一方: Vpon 以 CCDP 助企業重掌數據主導權

除了以數據串聯亞洲市場, Vpon 更進一步透過可組合式顧客數據管理平台(Composable CDP;CCDP),推動企業「回到自身」,善用自有數據資產,打造內部數據的增值循環。

篠原好孝表示, Vpon CCDP 以 Google Analytics 4(GA4)技術為核心,協助企業收集網站與 App 的使用者行為數據,並整合品牌自有的會員數據庫。如此一來,企業就能更全面掌握顧客的數位行為軌跡,據此進行更精準的分眾分群,進一步去提升會員活躍度與終身價值。

目前包括中國信託、遠東商銀、ABC Mart 等零售與金融業者,皆已導入 Vpon CCDP 解決方案,在符合法規與隱私保護要求的前提下,有效整合分散的數據資產,並透過 AI 模型進行預測與建模,找出轉換率最高的潛在客群,或是進行個人化商品推薦、優化廣告投放策略等,實現更精準且高效的行銷決策。

展望未來, Vpon 將持續「以數據串起亞洲」的願景,深化在日本、台灣、香港等東亞市場的整合布局,並計畫於東京上市,以取得更多資源推動全球化發展,例如:拓展、越南、歐洲等東亞地區以外的新市場,打造連結亞洲、放眼世界的數據生態版圖。

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