突圍清潔紅海市場,潔客幫用遊戲式評鑑,打造400人打掃大軍
突圍清潔紅海市場,潔客幫用遊戲式評鑑,打造400人打掃大軍

找人到家裡打掃,會是一門好生意嗎?從各大業者積極投入的程度看來,答案是肯定的。

信義居家推估,光是居家服務市場產值,一年至少新台幣10億以上,且每年都有20%的成長。

基本上,目前台灣各地都已經有區域性業者佔據山頭,加上老字號連鎖集團,全台擁有12處營業據點的媽咪樂、彭婉如文教基金會等搶佔市場;甚至還有特力屋、台灣大車隊等公司加入戰局,競爭相當激烈。

但這片紅海市場裡,還是有新創團隊存活下來,並且逐漸擴大版圖,走出不同的路。2014年創立的潔客幫,就是其中一個例子。

潔客幫共同創辦人林文康談台灣O2O清潔市場
潔客幫曾經獲得數字科技投資,是台灣少數能在O2O市場創造規模化的團隊之一。共同創辦人林文康坦言,切入正確的時間點,讓他們比起其他團隊更有機會站穩腳步。
圖/ 賀大新/攝影

去年一整年,潔客幫的營收是新台幣4100多萬,而今年達成同樣業績,僅用了半年時間,且已經損益兩平。他們有信心能挑戰年營收1億目標,最近甚至還開出100個全職職缺,強調月薪3萬起跳,最高可拿到5萬元。

「首先我們做到今天預訂,明天打掃,這是很少人能夠提供的服務。」潔客幫共同創辦人林文康說,這樣的方式很受消費者歡迎,但因為即時訂單量大,讓公司有時難以消化,這點確實需要完全改進。但他認為,除此之外,公司能持續成長的原因,在於能留住許多優秀員工,「不讓他們跳單」。

用遊戲式評鑑,幫旗下打掃阿姨做CRM

「 打掃阿姨其實是很沒成就感的。」林文康說,許多公司都會針對顧客做關係管理(Customer Relationship Management, CRM),卻忽略員工感受,這點在清潔領域尤其明顯,就算打掃得再乾淨,也不會有評價,在無法獲得肯定的情況下,久了自然會想離開產業。

潔客幫內部評鑑
透過客訴率、工作時數等不同數字,潔客幫設計出一套機制,讓清潔員工能隨著資歷、表現,實質增加薪水,時薪從250往上跳。
圖/ 潔客幫

因此,潔客幫設計出一套制度,能讓打掃人員既能有職涯上的升遷,同時也能維繫公司服務品質,林文康稱之為「遊戲式評鑑」,透過工時、評價、客訴率等共同方式,建立清潔員工的升遷管道。「加上我們會提供保險、免費生活用品,就能讓跳脫平台自行接案的成本變高,」他說。

為了留住員工,他們去年乾脆做了個實驗,推出一款App,測試在不同評價的情況下,客戶願不願意付出差異化價格來取得服務,結果發現,其實「差別訂價」是很有潛力的,因此考慮小步創新,先從旗下固定時間採用服務的客人嘗試起。

目前,潔客幫團隊人數已經突破4百人,客服人力也增加了三倍左右,接下來會考慮推出子品牌,在打掃之外尋找更多機會,同時也正在進行募資,不排除往東南亞發展。


以下是《數位時代》和潔客幫的訪談重點整理:

Q:居家清潔市場競爭激烈,潔客幫如何維持成長?

A:除了傳統清潔業者,市場上也有信義房屋、臺灣大車隊等「大玩家」加入,確實相當競爭。就服務內容來看,我相信大家的落差並不大,所以潔客幫主打今天預約明天打掃,儘管這樣對人力調度相當考驗,卻讓客戶覺得很方便。同時我們也將線下實務累積到的經驗,運用在App介面設計,讓預約方式更直覺。對公司最重要的清潔員,則提供少有的評鑑升遷機制,留住優秀員工。

Q: 招聘清潔員的秘訣是什麼?能讓打掃人力翻倍,從200變400人?

A: 我們除了會幫清潔員保險、取得中華民國家事職業認證協會資格,同時也給出不錯薪水,兼職最低時薪250元起跳。另外有專屬App,讓清潔員透過評鑑和徽章制度,列出客訴率、五星評價,換算總積分,擁有透明的升遷方式,實質增加薪水以及影響力。對於資深優秀員工,則會培訓成講師,提供他們更多職涯選擇。明年起,也打算推出區隔等級付費,幫員工取得更好待遇。

Q:對你們來說,經營家政O2O還有什麼考驗?

A: 首先是客戶的滿意程度。因為打掃是否乾淨,有時候很主觀,去年我們的新客客訴率是6%,今年降低到4%,某部分原因跟客服人數成長有關,從2位增加到6位左右。還有一點,則是市場差異。潔客幫目前在六個都市推服務,不過,8成訂單還是集中台北市。這樣看起來,好像中、南部沒有居家清潔需求,可是仍有不少傳統業者生存得很好,代表我們還有很多努力空間。

關鍵字: #O2O
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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