厲害的人才都想去創業!組織怎麼留住他們?中國兩大企業的做法
厲害的人才都想去創業!組織怎麼留住他們?中國兩大企業的做法

近來,BCG的許多客戶都面臨了兩個相似的經營課題。

第一是「好人才留不住」,他們大都將創業視為職涯發展的必然,在組織內學習成長一段時間之後,就斷然離職、自行開公司。第二是「產業環境和技術變動太快」,公司策略團隊不知道該押寶哪個方案,才能賭贏、站穩市場。

面對這兩個勢必將危及企業存亡的隱憂,BCG和阿里研究院合力研究、歸結出一個新管理方式——平台型組織,試圖同時解決這兩大課題。

圖/ 經理人144期

具體的做法是將產品部門拆分為一個個小公司(或是小型產品團隊),一看到商機就快速推出對應的產品,搶占先機。至於製造產品之外的財務會計、倉儲物流、客服系統等支援功能,就統一由企業資源平台提供,提升經營效率。

生產部門拆分成小組,靈活應變市場需求

中國電商服飾品牌「韓都衣舍」,正是將平台型組織發揮到極致的好例子。

韓都衣舍以服裝款式多、更新快而聞名,但是負責生產的不是單一部門,而是多達兩、三百個的「三人產品小組」,每個小組成員分別負責商品的設計、製作和運營,為產品制定價格、毛利、銷售目標、庫存量,自負盈虧,薪酬和獎金也是從最終的銷售額和毛利中,按比例提撥。

為了讓產品小組能夠專注於發掘商機、推新品、把關品質,舉凡產品小組在經營時所需的一切資源,包含財務、客服、攝影、人資、企畫、IT系統等,公司都集中管理,分別成立中端平台,提供後援補給。

目前韓都衣舍的每個產品小組,平均每年能創造出逾百款新品,公司每年就能更新三萬多件商品,2015年營收高達新台幣60億元。

這種平台型的組織型態,使得大型企業既能保有新創公司的靈活性,藉此留下渴望創業的人才,也能隨著市場環境的改變,大量又快速地測試產品設計方向,更有機會抓準消費者的最新需求。

不過,除了前端和中間平台之外,平台型組織要順利運轉,還需要一個「資源分配者」,我們稱為「風險投資委員會」,負責決定資源投入的次序和多寡。

像是當企業與通路業者合作周年慶活動,只能推播10個品項時,哪些產品小組可以獲得行銷宣傳的機會,放進推播的名單之中?當攝影組的行事曆被卡滿,哪些產品有優先插隊的權利?或是,產品小組虧損多少錢時,就必須拆分重組?這些都仰賴委員會謹慎制定遊戲規則,決定平台資源和資金的分配,避免產品小組把時間浪費在無謂的爭吵。

自負盈虧的獨立營運團隊,為企業保持創新動能

平台型組織多見於網路公司,是因應快速變動的產業特性逐漸發展出的管理模式,但是對於傳統企業也極具參考價值。

中國家電龍頭「海爾集團」創辦人張瑞敏,便是意識到產業環境快速改變,因而借鏡網路公司和新創公司的做法,在既有的核心事業之外增設資源平台,並鼓勵員工創立「小微公司」(類似韓都衣舍的產品小組),自主創新、研發、生產和銷售新品,至於通路、財會、技術等資源,依然靠總公司支援。

「海爾洗衣」App就是小微公司做出的新產品,瞄準大學生族群在宿舍裡為洗衣機排隊、浪費不少時間的痛點,推出可線上查看和預約洗衣機的服務,還能直接用微信支付結帳,符合現代學生的消費習慣。

由於這款App只能連結智慧型洗衣機,所以海爾可以先將智慧型洗衣機批次賣給學校洗衣業者,由業者推廣學生透過海爾洗衣App預約洗衣,為學生省去等待時間,也為業者減少機器空擺著沒人使用的機率;接著,海爾再從中取得學生使用App的數據、了解他們的洗衣習慣,還能藉此和學生保持高度互動,做為行銷管道,為未來的銷售鋪路。

試想,在既有的洗衣機部門裡,如果有員工想額外制作App,部門難免會以本業為重,無暇專為App發展新的商業模式。一旦公司裡有內部創業的機制,可以組成獨立營運團隊,自負盈虧,自然有機會幫海爾逐步發展出第二種、第三種獲利來源。

觀察韓都衣舍和海爾的經驗,當企業打算在公司內建立平台型組織,高層如何分配平台資源、怎麼讓既有的部門願意提撥人力及時間來協助小微公司、平台與小微公司之間如何計算成本和獲利等,都將決定平台型組織的成敗。(口述 / 徐瑞廷,整理 / 韋惟珊)

「平台型組織」結構圖:活化企業,快速創新

平台型組織的特點是:由一個個規模較小、數量眾多的產品團隊,像新創公司一樣自行規畫、設計和銷售產品,有的還必須自負盈虧。

為了協助這些產品團隊順利運轉,企業會建立強有力的中間平台,提供財務、人資、客服等資源,並由最高層的「風險投資委員會」決定資源分配的順序。
這種組織結構有助於活化大企業,以針對市場變化快速創新,避免被市場淘汰。

本文授權轉載自:經理人

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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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