巨頭互相挖角!為什麼跳槽到Facebook的人,是加入蘋果的11倍?
巨頭互相挖角!為什麼跳槽到Facebook的人,是加入蘋果的11倍?

本文摘自:《成為臉書》,三采文化出版

要說Facebook哪裡勝過Google和蘋果(Apple),人才流動絕對是其一。Facebook從蘋果挖來的人才數量,是蘋果從Facebook挖走的11倍,這個數字與Google比較,則是15倍;而與微軟相比,則是30倍。

能擠進這些科技巨頭工作的人,都是產業的佼佼者,Facebook做了什麼,讓人才的流入遠大於流出?又是什麼讓員工願意投身於此,而不是去創業或跳槽到其他企業?曾任Facebook全球經濟市場部主管的麥可.霍伊弗林格(Mike Hoefflinger)揭露Facebook人才管理的獨到之處:

許多頂尖人才加入Facebook時,甚至都上了報紙頭條。例如桑德伯格、消費者行銷部門主管蓋瑞.布里格斯(Gary Briggs)、廣告業務負責人大衛.費雪,以及新組成的硬體研發與設計團隊Building 8 的負責人雷吉娜.杜根(Regina Dugan)(這些人都是從Google跳槽加入Facebook的)。

可是當你每年要聘任幾千名員工,而且這些人都是還沒加入Facebook的業界佼佼者,又不會因為加入Facebook而登上科技部落格媒體TechCrunch、Recode、或者AdAge的首頁,相對於Google及蘋果,你也無法提供他們能改造世界等級的掌控感,或者能改變生活的公司股票選擇權時,你就得提供一個對所有人都奏效的吸引元素,那就是業界口碑,讓大家都知道公司會提供工作滿足感,不只讓明星級人物滿意,也會讓基層員工滿意。

招聘新人還不算是其中最重要的工作,讓已經僱用的一萬名員工留下來,才是最重要的任務。

他們已經知道你的公司在做什麼,也知道你是如何做到的。由於矽谷已經成為財富經濟與高知識分子聚集地,他們的專業知識與學識,是最不容易移轉與取代的。加上經常發生創造性的破壞,大家不斷在換公司,換工作的機會也競爭得很激烈。履歷表上最後幾年所待的公司、職位與工作內容成為跳槽的賣點。

人力折損也無可避免。因此,贏得人才大戰,從而換得公司的長治久安,就代表了要 讓公司人才流入大於人才流失

你是否能把人才留得比你那些不斷演進的競爭者更久一些?從競爭者來你公司的人才數量,是否超越離開你的公司,去加入競爭者的人才數量?

想讓員工對公司敬業?就別看他們的弱點

管理學巨著《首先,打破成規》(First, Break All the Rules)根據蓋洛普民調公司,針對400家公司8萬名經理人,耗時25年所做的調查整理。這本書指出,成功的第一線經理人,有四個共通點:

  1. 選擇天分,而不是只選擇經驗或決斷力。
  2. 設定結果,而非過程。
  3. 利用專注於優點來激勵人,而非改善缺點。
  4. 找對的人,而不是不斷換人。

一家公司專注於讓員工發揮強項,並忽略他們的弱點( 更務實地說,就是努力讓人才的弱點與工作職務無關 。)這種做法很能培養員工對自己的工作與公司的敬業心,而這也是員工在工作表現與願意留在公司發展的重要影響因素,這也是矽谷人力經濟中非常顯著的資產。

從直覺上看來,讓員工的工作內容與其強項搭配,可以強化敬業心,所以這是一件好事。但這種實務的成功,卻有著更深刻的理論基礎。這種做法是基於一項起源於1970年代,由匈牙利籍心理學家米哈里.奇克森特米海伊(Mihaly Csikszentmihalyi)在芝加哥大學所做的研究而來。

心流(Flow)這個名詞的意思,是指意識的最佳狀態,在這種狀態下,我們感覺而且也能表現出最好的結果。這種狀態的效果非常強大,在麥肯錫公司(McKinsey)所做的一項為期10年的研究報告中指出,高階主管表示,當他們處於心流狀態時,生產力可以提升到5倍。

心流與你的技巧以及任務的挑戰度有關。當你具備技巧,但沒有感到挑戰性,你會覺得厭煩;當你沒有技巧,卻感到高度挑戰性,你會覺得焦躁;當你既沒有技巧,也不覺得有挑戰性,你會覺得沉悶;但在心流狀態下時,你會因為技巧的正常成長,以及不斷被更難一些的挑戰刺激,而處於良好的平衡狀態。

實際的作法就是讓工作與人才的強項連結。 心流無法透過外在的法規與命令而誘導產生。如果機會與能力無法平衡而產生內在的激勵,就不可能達到心流狀態(指明顯的目標與即時的回饋)。

當各個團隊以及整個組織都能大規模產生這種狀態時,心流狀態就能在整個組織裡出現。這種團體凝聚力稱為「社群心流」(social flow)。在Facebook內部形成的原因則是在公司上上下下的人,都澈底相信讓世界更開放、連結更緊密的公司使命。

這種心流狀態對千禧年族群而言,似乎更為重要,而他們將於 2025 年時將成為最大的族群,占美國就業市場的 44%。在被問到「在職業上取得成功以及被認可,是過好日子的必要條件」時,表示肯定的百分比,也較嬰兒潮世代(Baby Boomer)來得高(91%與71%)。此外,這個族群也會轉換工作,找對的公司以達到這種成就( 這個族群有60%的人,會在就職三年內離職,以尋求更好的發展 )。

這對未來的意義非常清楚:來自將工作技能與挑戰搭配而產生的敬業心,已經不再是優秀公司可以選擇的加分項目,因為,如果員工沒有敬業心,公司就根本不可能有競爭力。

根據人才的強項來分配工作,讓員工滿意度遠勝Apple和Google

根據薪資分析公司級表(Payscale)在2015年,由3萬3500名科技業員工收集來的資料,並於2016年三月出版的報告來看,這個作法非常有效。根據這份針對18家科技產業大型公司所做的研究中, Facebook員工對自己的工作最滿意(96%) ,也最不覺得有壓力(44%)。緊接其後的Google,員工滿意度不到 90%,而科技巨人蘋果公司更是只有 70%。

除此之外,Facebook在不具名的工作調查網站「玻璃門」(Glassdoor)所做的「2017 年最好的公司」調查中,也得到第二名(在科技產業為第一名)。在滿分5顆星中,它得到了4.5顆星。有92%的員工,都願意將公司推薦給朋友。也有92%的員工對公司的未來展望持正面看法。還有 98% 的員工,對佐克伯擔任執行長的領導風格表示肯定。Google在這項調查中排名第四。蘋果公司則是第36名。

雖然外界嗤之以鼻,但免費供餐、洗衣服務,以及交通車等福利,在矽谷各公司已經變成常態,因此不能在這裡每日上演的人才大戰中,成為與其他公司分出差別的武器。整家公司都能給員工帶來工作的滿足感,已經成為與其他公司分出差別的一種名聲,也是Facebook在人才大戰,員工不斷流動之際,始終能進多出少,在人才的數學題上贏過其他公司的原因。

根據招募網站最佳候選人(Top Prospect)在 2011 年的分析, Facebook從蘋果公司挖來的人才數量,是蘋果公司從Facebook挖走的 11 倍,這個數字與Google比較,則是15倍;而與微軟相比,則是30倍。即使在2015年,根據Quartz線上雜誌分析領英社群網站資料後,也發現Facebook員工的前任公司裡,微軟、Google與蘋果公司均名列前五名。但在微軟、Google與蘋果公司員工的前任公司名單中,Facebook卻不在前五名之中。

工作聚焦自己的強項、同時有挑戰空間,連高層都會感到滿足

Facebook的敬業文化最制度化的一個例子,就是新進工程師在六周訓練期間結束後,可以自由選擇要加入哪一個團隊,而不是由團隊來挑選人員。

更明顯的是,這種 根據強項的用人方式,從下到上,連最高層都一體適用,包括佐克伯(他的時間幾乎都用在產品策略與開發)與桑德伯格(她則專注於管理廣告業務、合夥人關係維護、溝通協調以及政策制定等)的工作分配亦然。

佐克伯幾乎不花時間與廣告客戶周旋(與其他常見的傳統執行長大不相同),而桑德伯格也從不管Facebook的消費者產品。這並不是對客戶或產品沒興趣或無禮的跡象,只不過是這兩個人把自己的時間,完全發揮在他們所長的地方而已。

這種方式讓Facebook、它的員工,以及它的客戶,都得到最好的結果,而佐克伯與桑德伯格則成為高勒這種策略的最佳典範,用來提醒所有員工, 去找到最適合自己的工作崗位,也提醒所有管理人,在員工做這件事的時候,要盡力幫忙員工實現這個理想

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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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