不用很懂車、也不需要很會賣車!特斯拉大舉徵才,要找的是哪種人才?
不用很懂車、也不需要很會賣車!特斯拉大舉徵才,要找的是哪種人才?

電動車龍頭特斯拉(Tesla)即將揮軍台中!今天台灣特斯拉發出新聞稿,表示4月7日於台中大遠百設置首座快閃店,進攻中台灣市場。

自2016年起進駐台灣、今年插旗台北市內湖科技園區成立直營中心至今,台灣特斯拉動作頻頻,日前特斯拉全球副總裁暨亞太區總裁任宇翔更喊出「台灣市場徵才人數無上限」,顯見其發展台灣市場的決心。

特斯拉香港、澳門及台灣地區區域總監范菁怡進一步說明,特斯拉與傳統車商的經銷模式不同,從首次接觸、試車、下訂到售後服務,不假經銷商之手,都是企業員工直接面對消費者,所以更需要建立更在地化的團隊。

有沒有專業不是重點,願不願意一起掀起革命才重要

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特斯拉第一間展銷中心設在台北市信義區新光三越內,4月即將南下台中展店
圖/ 賀大新攝影

但什麼樣的人才會得到特斯拉的青睞?

「特斯拉第一線的客戶顧問,要銷售的不是一個『產品』,而是一個『經驗』,」范菁怡解釋,由於特斯拉不同於傳統車款,企業想要提出的是一個全球性的能源解決方案,而汽車只是最後一個跟消費者接觸的產品。

因此有沒有傳統車業的專業、是不是銷售背景出身,都不是找人的第一要件。

「你是否擁有想要改變人們生活的能力?」「你是不是願意跟我們掀起一場能源革命?」范菁怡強調,透過對於全球共同面臨的能源困境,第一線銷售顧問必須清楚理解自己的使命、進而與消費者一而再、再而三的溝通。正因為產品的特殊性,也因此這樣的商品交易,便不可能只停留在「交通工具」「銀貨兩訖」的階段。

再者,由於車體本身的軟體系統會不斷更新、電池與馬達也有長期保固,意即特斯拉與客戶之間的關係,「並不會在一次買賣之後就結束」,企業員工願不願意長期與客戶維持良好互動、能不能正確傳達「這台車,將會影響全世界人類的生活」的願景,成為企業尋找人才最重要的指標。

即時評分機制,考驗第一線銷售顧問

正因產品的殊異性與企業的創新性,內部溝通順暢與否,成為企業運作得宜的關鍵要素。

范菁怡透露,目前特斯拉布局全球27個國家,為使全球員工能及時回報市場動態與發展,企業內部有個全球共享的溝通平台,可以讓所有員工在上面提供建言。

在今年2月底,在這個平台上便召開了一場全球員工大會,創辦人伊隆.馬斯克(Elon Musk)也在線上,逐一與員工討論、溝通未來發展。

「如果有當下回答不了的問題,馬斯克也會交辦部屬查詢、幾個小時後就會提出答案與解釋,運作非常高效,」范菁怡表示。

追求高效的企業文化,也出現在管理第一線銷售人員的機制上。在第一線客戶顧問的KPI裡,客戶服務滿意度的占比最高,而這個打分數的權力,全數繫於消費者手上,從試駕、下訂、領車或維修服務,都有即時評分機制。

因此銷售顧問的表現、應對與專業,都會在第一時間得到回饋。「我們希望消費者的建議都可以直接回流,」范菁怡強調,「你不會真的知道產品的失敗、成功與否,這些都是消費者在現場不會告訴你的『秘密』。」而這些隱藏性的訊息,對於企業而言,正是逐步改進的原動力。 

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本文授權轉載自:經理人

關鍵字: #人才 #特斯拉
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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