員工來一周就辭職?主管除了會做事,更要懂帶人!超級店長必備的 T 型能力
員工來一周就辭職?主管除了會做事,更要懂帶人!超級店長必備的 T 型能力

前麥當勞總經理李明元曾說,經營店鋪的所有課題,都脫離不了「人」。而服務業由於營業時間長、第一線人員多為兼職工讀生,與顧客接觸的機會和時間頻繁,高壓工作使流動率高於其他行業。

《為什麼員工一週就離職》甚至提到,計時人員及工讀生中,大約有一成的人會在上班後的一週內走人,更有3成的人會在3個月後離開。假如員工總是三天兩頭就辭職,那資方耗費的成本與勞力將全部浪費。

優秀員工升遷後,不一定會變優秀店長!

表現出色的員工能夠晉升為店長,有極大比例是屬於「自我要求高」的類型,他會不斷思考,怎樣才能讓工作更有效率、運用哪種行銷手法才能提升營業額。不過這類「最強單兵」,一但升任店長,有個致命缺點就是試圖把自我價值觀、好惡投射到店舖經營。

以「自以為」最好的工作方式要求員工如實執行,但這種沒有深入了解員工的個人特色、工作風格與生涯規劃的鐵血領導,可能變相「逼」走有熱情與能力的好員工。

旗下擁有肯德基、必勝客等大型連鎖品牌的百勝餐飲集團前執行長大衛˙諾瓦克(David Novak)點出其中關鍵,就是第一線員工晉升店長時,經常沒有人告訴他:「要成為優秀店長,我們都需要別人幫忙」,而這也是成為店長能夠獨當一面的成功鐵律。

店長必備的 T 型能力:對內凝聚團隊、對外開創營收

店長除了指導員工執行日常店務、定期確認營業狀況即時調整、制定營運計畫規劃門市未來發展等基礎能力外,還需要成為一位「左手凝聚團隊、右手開創營收的 T 型人」。以下為新手店長、或即將成為店長的你,量身盤點 T 型店長該具備哪些技能:

T型店長.png
圖/ 經理人商學院

建團隊:

  1. 自我角色定位:從營運、用人到績效,釐清自己需職掌的任務
  2. 團隊角色盤點:盤點團隊要角、培養大將,不再自己越做越累
  3. OJT(邊做邊學)關鍵能力傳承:建立工作流程與SOP,讓新人培訓有所依據
  4. 動心激勵領導力:洞察員工的心理狀態,在對的時間、對的地點、對的問題上發揮同理心

轉績效:

  1. 服務流程設計:從破冰、服務、體驗到送客,完整設計每個顧客體驗環節
  2. 顧客與商圈經營:分析客群與地域特性,規劃行銷計畫
  3. 客訴處理:「處理客訴問題」同時「照顧顧客心情」的因應方法
  4. 顧問式銷售力:締結關係與需求探詢,提高訂單成交率

店長不只是最強單兵,更要變身為店舖經營的掌舵手,對內建團隊,須懂得識人、用人、帶人,凝聚一個高投入團隊;對外轉績效,須洞察顧客經營關鍵,抓住業績上升機會、跟進業績下滑時的調整方針,帶領團隊衝破營收天花板。

(本文整理自經理人No.147《超級店長學》)

關鍵字: #企業經營管理
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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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