斜槓青年和零工經濟達人必懂攻略:為技能與服務訂出正確報酬
斜槓青年和零工經濟達人必懂攻略:為技能與服務訂出正確報酬

本文摘自《自由工作的未來》,天下文化出版

先說最重要的事,來談談錢的問題。

收費方式五花八門,不過主要來講有四種:按時數收費、專案費、成功費、配股。按時數收費最常見;企業習慣依據工時付費給專業服務提供者,例如律師與會計師,因此以相同方式付顧問費順理成章。儘管如此,如果按照工時計費要留意相關法條,因為依據工作的性質,可能會出現違反薪資與工作時數法規的問題。此外,有的監理單位把時薪當成認定標準,判斷相關工作者應被視為員工而非契約工。

按天、月時數收費,包含無法納入計費的工作時間

許多方法都能協助你找出設定平日費率的公式,相關考量包括可以收費的時數;休假或開發生意等無法納入計費的時間;行銷成本、會計費用等支出;稅前的目標收入等等。ConsultingSuccess.com網站提供線上計算工具,但除了自己想收多少錢,也得考量客戶願意為你的服務掏出多少錢。

按天數收費是按時數收費的延伸。有的客戶偏好按日計費,尤其是如果他們在意每日工時的時候。此外,工作坊與策略顧問也歡迎按天數收費,因為策略計畫或訓練課程一般要好幾天。替這類零工訂一天收費2,000美元(金額可以任填),將是更為有效的訂價策略。

同樣的,按月收取的委任費,也是按時數收費的延伸,適合每個月所需工時不確定或不一定的工作。委任費一般適合不需要全職投入的工作,例如小型公司可能以合約的方式聘請兼職財務長。委任費在公關領域尤其常見,不過委任費的問題在於,客戶要求完成的工作可能會超出時間允許的範圍。最理想的委任費架構是講好在一定期間內「不得超出」多少時數,額外的時數以雙方都同意的方式按時數計費。

按專案收費,必須擅長估計成本

策略與科技領域的常態則是依專案收費。選擇這個方法的顧問必須擅長估計成本,尤其是達成理想結果所需的時間。各位如果採用這種方法,一開始就要談清楚最後的產出。許多依專案收費的顧問碰上的大麻煩是「工作超出合約範圍」,也就是客戶不斷追加最初沒提到的工作。如果是沒講好的事,顧問得決定是否要延長工作時間,或者是要重新商議合約。

思科等許多大型企業從另一個角度看待這個問題,反過來認為自己並未得到當初講好的結果。解決辦法是藉助專案管理方法,事先擬定複雜的「工作說明書」(Statement of Work),詳細定義工作產出。

工作說明書是多數專案管理計畫的標準做法,公司請人承包專案中可獨立工作的部分。工作說明書會以大綱的方式列出工作細項。人力資源產業分析師顧問公司最近的〈零工經濟評估〉調查,直接將工作說明書專案列為一種獨立工作,顯示這個方式已日漸被採用。

相關費用一般以達到某個里程碑來計算。由於許多工作說明書專案曠日費時,因此依據產出的計費方式,通常還會外加每月的委任費。多數採取工作說明書的公司有詳細的專案追蹤系統。一般來講,達成產出後就會自動付費的流程。在這類環境下工作的顧問需要了解相關系統的細項,以正確的方式報告進度,確保專案能夠成功。

按專案成功收費,金融業常見

專案成功費在金融或併購零工中很常見。顧問的收費根據的是:是否替客戶爭取到資金或公司買主,例如金融顧問收取出售價格或募得資金的一定比例。制度較為完整的公司可能採取反向的雷曼架構(Lehman structure),也就是募得的資金愈高,專案成功費的比例就愈高。

營運改善專案也可能採取專案成功費制度,費用多寡由省下的營運費用而定。此時會碰上的問題是:如何判定是因為執行專案而得到節流的效果?這一定要在事前就清楚講好判斷節流金額的費用計算方式。

股權代替現金,新創公司最愛方式

最後,以股權代替現金費用是新創公司界最熱門的方式。各位如果選擇這種方式,別忘了這種收費的風險最大,因為公司價值可能最終沒有變現的一天。此外,就算最終沒變現,得到的股權的確有價值,因此你拿到X新創公司價值5,000美元的股票,依舊得申報為應課稅所得。如果你決定拿權證或股票,最好加上至少能彌補稅金的現金報酬。以我的M平方公司為例,如果是以股權代替費用的案子,必須先由財務長核准,因為這種收費方式實際上是一種信用決策;我們接下案子前,財務長會先評估客戶公司的財務穩定度。各位如果考量拿股權來折抵費用,一定要先請教稅務顧問,可能也得先請教會計。

決定價格的是工作內容,而非專長

確定服務費用的架構後,接著要思考你要收多少錢。許多顧問沒意識到最終決定價格的是工作內容,而不是你的專長、收費方式或資歷。任何人都可以、也理應設定各種費率。替面臨破產危機的公司擔任臨時財務長的收費,理應比對一般子公司擬定財務計畫的收費還高。同樣的,別人介紹的工作理應收費較低,因為花的力氣較少。不過不管怎麼說,最重要的是市場價格。

在訂定價格範圍時,記得要考量所有可以比較的項目。以下是訂價時可以考量的一些事項:

風險與報酬直接相關:專案的風險愈高,不論是因為範疇廣或目標高,都應該收取更多的錢。例如協助重建公司,失敗的可能性很高,獎勵就應該比較多。反過來講,如果某個專案對你來講風險極低,因為你已經有過數千次類似的經驗,或許可以打折。

把累積資歷當作長線投資:如果接下某個工作可以拓展技能,累積智慧資本,就算比其他的工作收費低,你也應該要接下來,因為長遠來講,你會更具市場性,而且有可能因此提高收費。請把這樣的機會當成投資。不過,有的人會走極端,為求累積資歷,願意免費接案,但除非是替非營利組織做慈善工作,不然我不建議這麼做。收取較低的價格是合理的做法,但完全不收費是在自貶身價。

另一方面,如果客戶想從你那裡獲得某個產業、公司或技術的特殊知識,打算擁有或利用你帶來的智慧財產權,也應該收取較高的費用。你需要更多的投資報酬。

各位可以考慮採取1%原則:我同樣也在第一本書提過這個好用的經驗法則:按日計算的費用,應該是年薪的1%,例如認為自己的專業目前的薪資行情是20萬美元的行銷顧問,每日的服務收費應為2,000美元,或每小時250美元。年薪8萬的初階人士應該每日收費800美元,或每小時100美元。儘管如此,別忘了價格的決定性因素是工作的內容,而不是你的學經歷。

主要客戶可以考慮提供優惠:不動產市場把購物中心的主要零售商稱為關鍵承租戶。關鍵承租戶不但會帶來購物人潮,還占了高比例的租金收入。同理,主力客戶不斷給你案子,讓你有錢繳房租,年年都有同樣的客戶帶給你源源不絕的專案是很美好的事。有的顧問會在幾年後希望調漲費用,但除非你的成本大幅增加,不然最好克制住那樣的衝動。對有的人來講,有辦法事先知道今年有某個公司的案子可以做是很奢侈的事,應該好好珍惜那個客戶。

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AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?
AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?

AI 正快速改變消費者探索商品、接觸品牌的方式,也為零售業帶來新的成長機會。然而,當 AI 從個人使用工具逐步走向企業營運,台灣零售業的轉型腳步仍有落差。財團法人人工智慧科技基金會《2026 台灣產業 AI 化大調查》顯示,台灣零售業的 AI 應用仍存在明顯差距,資源有限的中小企業尤其面臨挑戰。對照全球已有 62% 的企業開始布局 AI Agent、近五成運用 AI 投入高價值決策,如何將 AI 從單點工具導入,真正成為零售成長的助力,已成為品牌必須面對的課題。

全方位零售整合專家 SHOPLINE 於 9 月舉辦「AI-Verse Day 2026」年度大會,以「Where AI Meets Commerce」為主軸,邀集零售與科技業者,從流量獲取、數據應用到會員經營,探討 AI 落地零售場景的實戰路徑。服務全球累計逾 70 萬品牌的 SHOPLINE,也在會中宣布邁向 AI in Retail,推出官方 MCP(Model Context Protocol),進一步串聯零售數據與 AI 應用,協助品牌掌握新興 AI 流量入口,為下一階段的智慧零售布局做好準備。

SHOPLINE 預告:零售下一個流量入口是 AI

2026 年上半年,SHOPLINE 客戶 GMV 年增 20%,是電商大盤成長率的 2.5 倍。「這代表我們與品牌客戶一起把生意做大!」SHOPLINE 台灣總經理葉力維指出,從全球市場來看,尤其是以北美為主的 SHOPLINE 客戶,來自 AI 渠道的流量 PV 較去年同期成長 15 倍,訂單量更成長 35 倍;相較之下,台灣 AI 渠道流量 PV 約成長 2 倍,顯示 AI 導流的商業潛力正逐步浮現,台灣品牌仍有很大的成長空間。

當品牌越做越複雜,從多通路走向全域經營、數據與規模擴大,如何確保資料品質、打通資訊孤島,並兼顧資安與治理,成為 AI 能否真正落地的關鍵。為此,SHOPLINE 提出四大 AI 佈局方向:首先,建立 AI Ready 數據基礎,整合分散的零售資訊,為 AI 應用做好準備;其次,深化 MCP 布局,讓品牌能依照自身需求,自主選擇並串接不同的 AI Agent;第三,成立 AI 轉型委員會,將 AI 導入內部工作流程,推動服務模式從執行任務進一步升級為洞察客戶需求、提供策略建議;最後,擴大 AI 夥伴生態系,開放第三方開發者串接垂直領域的 AI 應用,讓品牌能更靈活地組合所需工具。

#4 SHOPLINE
圖/ 數位時代

「過去十年,SHOPLINE 陪伴品牌走過每一次通路變革。每一次流量入口的改變,其實都代表著品牌經營方式的改變;而下一個入口,就是 AI。」葉力維表示,當 AI 開始影響消費者探索商品、發現品牌與完成購買的路徑,品牌不能只停留在導入單一工具,更需要提前整備數據、串接應用並建立治理能力。接下來,能否做好 AI Ready 的準備,將成為零售品牌掌握下一波成長機會的關鍵。

SHOPLINE 推官方 MCP,助攻品牌落實 Agent Ready

品牌該如何做好 AI Ready 的準備?SHOPLINE 產品副總賴哲文指出:「人、貨、場的接觸點沒有改變,改變的是誰做決定、誰做執行、誰做判斷。」

當 AI 逐步介入零售場景,消費者、員工與企業的角色也隨之改變:做決定的是消費者,當消費者問 AI「我該買哪個品牌」,品牌能否出現在答案裡是第一個挑戰;執行的是員工,員工則可將部分執行工作交由 AI 處理,將更多精力投入判斷與決策;做判斷的是企業,AI 能否提供可靠的洞察與建議,關鍵仍在於數據品質,以及能否有效運用既有數據資產。

要讓品牌被 AI 理解與推薦,品牌經營也必須從傳統 SEO,進一步走向 AIEO(AI Engine Optimization),讓商品與品牌資訊具備良好的結構與可讀性,才能提高被 AI 採用、推薦及導流的機會。對此,SHOPLINE 提出三層 AI Ready 架構:以「AI Ready Data」整合高品質、可供運算的零售數據;透過「AI Ready Commerce」讓商品資訊與交易流程能被 AI 理解和銜接;再以「AI Ready Agents」串接品牌自主選擇的 AI Agent,逐步將數據基礎延伸至實際應用。同時,SHOPLINE 也透過第一方數據歸因,改善消費者身分碎片化、數據時效性不足與成效歸因不清等問題,讓原始數據能進一步支援 AI 分析與決策。

#3 SHOPLINE
圖/ 數位時代

在工具應用上,SHOPLINE 推出官方 MCP,涵蓋流量轉換、數據分析、商品管理與會員經營等場景。品牌可在 Claude 中透過輸入零售 skills,搭配 MCP Tool 的後台相關能力,進一步產出數據洞察報表與執行建議,讓 AI 從資訊整理延伸至實際的零售工作流程。為兼顧應用效率與資料安全,SHOPLINE 也設下三道防護機制,包括涉及資料寫入時須經人工核准、個人資料須取得授權才能存取,以及依照角色與需求進行權限分級。

「Agent Ready 就是入場券。」賴哲文強調,當 AI Agent 開始參與消費者決策與企業營運,品牌不只要讓 AI 看得懂商品,更要讓數據能被安全地運用、讓不同工具能順利協作。

除了產品之外,SHOPLINE 也致力發展 AI 開放生態圈,邀請各領域夥伴分享引流、口碑、營運與顧客經營的應用方向。此次大會邀請數聚國際、Tagnology、BUNNYWORK、beBit TECH 微拓科技,以及女性高效身體保養品牌 HYPHY,攜手展示 AI 如何串聯流量獲取、行銷轉換到顧客經營等零售場景。

Justar 運用真實發票數據,提升廣告投放效率

廣告投放端同樣面臨轉變。「市場愈來愈大,轉換效益卻愈來愈低。」紅門互動及Justar 數聚國際執行長張元溢分析,投放效率下滑,源於成長結構改變:影響消費者的場域更分散,找人的方式從興趣推測走向真實行為,素材也無法一套打完全場。

對此,Justar 運用 AI 結合電子發票數據,以 AI 廣告投放平台結合全台規模領先的雲端發票消費資料庫,涵蓋超過 20 億筆雲端發票、700 萬名消費者及 3,200 萬項商品。其「AI 廣告受眾推薦引擎」可依商品特性生成受眾輪廓(Persona),比對發票資料庫、找出真實買家作為種子受眾,而非僅依賴瀏覽紀錄或興趣標籤,再由 AI 自動擴充相似受眾、生成並優化素材,並依成效動態調整投放策略與預算配置。

張元溢強調,從真實種子到規模化放大,重點在於找到更多相似的人。同時觸及也須走出社群,延伸至 RMN 聯播網、社區 App 廣告與戶外媒體。他以「三人成虎」形容,藉創作者短影音加上跨場域廣告加深印象,才能為品牌實現「線上找到人,線下讓他記住你」的成效。

#2 SHOPLINE
圖/ 數位時代

BUNNYWORK 推 AI 營運特助,主動預警缺貨與滯銷也發掘成長機會

除了行銷之外,AI 也開始深入零售業的日常營運,協助品牌從事後處理走向事前預測。BUNNYWORK 創辦人周于如指出,電商營運常面臨幾大痛點:商品售罄後客戶問了才發現缺貨、補貨數量仰賴 Excel 與個人經驗判斷,滯銷商品也往往要到季末才浮現。「營運方式不同,留下的利潤差很多。營收決定你做多大,營運才決定你能留下多少利潤。」

針對這些痛點,BUNNYWORK 推出定位為「會思考的電商 AI 特助」的解決方案,目標是讓電商營運進入「自動駕駛」。傳統 ERP 只負責被動紀錄營運數據,BUNNYWORK 則讓 AI 24 小時主動盯盤:根據銷售數據提前發出缺貨預警、產出補貨建議單,並每日掃描商品銷售速度,一旦偵測到滯銷風險,即透過 LINE 推播提醒品牌及早規劃促銷、加速庫存去化與資金回流。除了提前規避風險外,AI 也幫助電商看見潛在機會:偵測到爆款潛力的商品,提醒品牌提早加碼備貨、調整廣告資源,把握成長時機。

至於 AI 為什麼能提供可靠的營運建議?背後仍取決於數據基礎。周于如解釋,ERP 串聯商品、銷售與庫存等不同環節的數據,並即時同步多通路的商品與庫存資訊,讓 AI 掌握完整且即時的營運全貌,同時降低超賣風險。「唯有建立乾淨、即時的資料基礎,AI 才能進一步辨識缺貨與滯銷風險、並發掘銷售成長機會,協助品牌提前應對、做出更精準的決策。」目前品牌平均約 7 天即可完成導入。

#1 SHOPLINE
圖/ 數位時代

精兵團隊導入 AI,解決流程瓶頸再創高成長

從流量獲取到營運效率,AI 的價值最終仍須回到顧客經營與商業成效。大會壓軸的高峰沙龍回到會員經營。beBit TECH 商務長譚學凱指出,OmniSegment CDP(顧客數據平台)能整合分散的顧客資料,建立 360 度顧客輪廓,進一步支援跨渠道的精準經營;旗下導購型 AI Agent「AgentBit」,提供對話式分眾,讓使用者與 AI 對話就能快速打包推播受眾,不再需要手動設定篩選條件;商品興趣預測則以 AI 學習客戶的行為軌跡,自動將高相關商品推送給高潛力買家;AI 智慧分析更只需透過問答,即時分析品牌檔期成效與提供優化建議,並能一鍵調整現有顧客旅程。透過 CDP 與 AI 功能加乘,大幅提升行銷團隊協作效率,並支援逾 2,000 種 OMO 跨通路智慧推播,協助品牌更有效地觸及目標客群。

#0 SHOPLINE
圖/ 數位時代

HYPHY 品牌共同創辦人林又立分享,品牌長期透過 LINE 經營千人會員社群,希望在規模化經營的同時,仍保有一對一對談的親切感與即時回覆的能力。導入 AgentBit 後,團隊能透過 AI 對話快速完成受眾分群,並取得具體的行銷優化建議,降低操作門檻。以單檔活動為例,LINE 發送量僅為原先的 15%,點擊率卻提升 227%,EDM ROAS 更提升至原先的 3.3 倍,展現 AI 協助品牌提升溝通效率與行銷效益的潛力。

對於資源有限、希望嘗試 AI 的品牌,林又立也分享了務實的做法:「不要一開始練跑就想著今天要跑全馬,先踏出第一步,把目標定在到達下一個電線桿就夠了。」與其一開始就追求全面轉型,不如從具體的營運需求出發,逐步找到適合 AI 發揮的場景。

活動尾聲,葉力維也提醒,品牌導入 AI 前,應先盤點內部工作流程,找出真正影響效率與成效的瓶頸,再思考如何運用 AI 改善。「那就是你最該導入 AI 的地方。把 AI 放在流程上,才是關鍵。」與其為了導入 AI 而導入 AI,先解決實際問題,才能讓技術真正轉化為營運成果。

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