特斯拉公然抗令、強行復工,馬斯克:要抓就只抓我
特斯拉公然抗令、強行復工,馬斯克:要抓就只抓我

據外媒報導,美國當地時間周一,電動汽車製造商特斯拉執行長伊隆·馬斯克(Elon Musk)發布推文,證實該公司位於美國加州的弗里蒙特汽車組裝工廠已經恢復生產。

伊隆·馬斯克(Elon Musk)證實,自己違反了當地的就地避難命令,決定重新開放公司位於加州弗里蒙特的汽車製造工廠。馬斯克表示本周自己將在公司的生產線上工作。馬斯克寫道:「如果有人被逮捕,我要求只逮捕我一個人。」

馬斯克
圖/ 網易科技

延伸閱讀:特斯拉復工遭拒!馬斯克嗆:總部搬離加州、提告違憲

特斯拉加州工廠僱傭了1萬名工人,週一停車場幾乎停滿了車,暗示該公司可能無視當地衛生部門的命令而恢復生產。

另據兩名不願透露姓名的現任員工透露,特斯拉召回了部分員工,並已完成了約200輛Model Y和Model 3汽車的生產。在這個過程中,馬斯克曾在推特上威脅要將特斯拉的製造業務和總部搬出加州,並就「就地避難」命令起訴阿拉米達郡。

在特斯拉發出的電子郵件中,該公司也在召回上個月被要求放無薪休假的員工。特斯拉先前只要求某些工人本周晚些時候回工廠報到。特斯拉尚未回覆媒體,阿拉米達郡公共衛生部門發言人則拒絕置評。

上周宣布允許製造商恢復營運的加州州長加文·紐瑟姆(Gavin Newsom)表示:「我對此感到驚訝,尚不清楚這件事的細節。」不過美國財長史蒂夫·姆努欽(Steve Mnuchin)支持特斯拉,他稱加州需要與特斯拉合作,這樣馬斯克才能快速安全地重開弗里蒙特工廠。

上周末馬斯克一直在抱怨阿拉米達郡官員從3月中旬開始實施的就地避難命令。為了減緩疫情蔓延,當地下達的就地避難命令限制了除「基本業務」以外的所有業務,只允許企業進行處理薪金等最基本操作。命令發布後,特斯拉進行了一番掙扎,最終於3月23日關閉了工廠。

此前,由於國土安全部認定汽車製造屬於「國家關鍵基礎設施」,特斯拉花了很長時間試圖說服當地官員,應該允許它繼續生產電動汽車。在阿拉米達郡發布最初「就地避難」命令一周後,特斯拉弗里蒙特工廠被關閉。

馬斯克辯稱,加州州長紐森在全州範圍內下達的「居家隔離」命令,為特斯拉汽車製造廠留下了繼續營運的空間。當地時間上週六,馬斯克稱要讓特斯拉對阿拉米達縣提起訴訟,以示抗議。紐森周一表示,加州以及阿拉米達郡官員和特斯拉方面的代表進行了「非常有建設性的對話」,他希望公司「最早在下週開放」。

阿拉米達郡監察員斯科特·哈格蒂(Scott Haggerty)上周末接受採訪時表示,該郡和特斯拉將要達成協議,有望於5月18日重新開放工廠。但那是在周六馬斯克發起抨擊並提起訴訟之前。

據報導,特斯拉在上周末已經開始生產汽車,並告訴所有員工做好重返工作崗位的準備。這些員工被告知,如果自己感到不舒服就可以待在家裡,但必須是無薪休假。據悉,上個月特斯拉延長了員工的假期,兌現了許多員工的帶薪休假。福特和通用汽車等其它汽車製造商定於本月晚些時候恢復美國工廠的生產並投入營運。其中一些汽車製造商希望更早開業,但遭到了美國汽車工人聯合會的抵制。

多位特斯拉員工表示,他們需要做出艱難的決定:是否應該在本周返崗報到。由於許多人都是零工,如果待在家裡就拿不到工資,但即使返崗,由於最近全公司範圍的減薪,他們的收入也將比過去少。

許多員工稱,現在回到工廠組裝汽車並不安全,因為他們需要近距離工作。一名員工說:「我們被拯救地球的特斯拉夢想所吸引,結果卻受到如此惡劣的對待,以至於儘管我熱愛我的工作,但我不願冒著健康危險繼續為馬斯克效力。」

周一晚些時候,阿拉米達郡最後回應稱,期望特斯拉「在當晚」提供重新開放工廠的「現場計劃」,以及「期待審查特斯拉計劃並達成重新開放的安全協議和時間表」。事實上,此時馬斯克已經公開表示將重新開放工作,而工廠已經開始投入汽車生產。

阿拉米達郡表示,「今天(5月11日),我們了解到位於加州弗里蒙特的特斯拉工廠已經超出了最低限度的基本營運。我們已經通知特斯拉,他們只能維持最低限度的基本營運,直到我們拿到依據當地公共衛生秩序執行的批准計劃方可開放。」

責任編輯:林芳如、蕭閔云

本文授權轉載自:網易科技

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不只投廣告!在 AI 時代,無限創意行銷如何從企業營運出發,放大行銷成效?
不只投廣告!在 AI 時代,無限創意行銷如何從企業營運出發,放大行銷成效?

一家連續十年營收 700 萬元的健身業者,如何在一年內將業績推升至 3,500 萬元,成長整整 5 倍?答案可能和多數人想的不一樣。

這家健身品牌不是一開始就加碼投放廣告,而是先從調整組織架構與薪酬制度著手,透過明確分工改善團隊運作,進而建立「全員銷售」文化,這並不是要求每位員工都成為業務員,而是讓團隊理解與認同品牌理念,確保從服務、回覆、教學到售後過程中的每一個顧客接觸點,都能傳遞一致的訊息與體驗,從而建立顧客對品牌的信任感,甚至願意主動購買與持續回購。而規劃這套成長策略的幕後推手,正是無限創意行銷。

AI 讓行銷變簡單,為何行銷公司反而更難做出成效?

雖然公司名稱裡有「行銷」兩個字,但無限創意行銷並非只從行銷工具出發,而是以顧問式行銷的角色,先理解企業經營問題,再決定應採取哪些行銷與營運解方。「我們不會一開始就告訴企業該採用哪些行銷策略,而是根據企業真的需求來提供適合解方」,無限創意行銷創辦人翁小五一語道出公司的獨特定位。

通常,企業在面對營收成長瓶頸時,第一個念頭就是做行銷,然而,翁小五從過往的工作與創業經驗中發現,限制企業營收成長的原因有很多,不一定與行銷有關,背後可能還有其他問題,若沒有釐清真正的問題所在,就急著投入廣告或其他行銷資源,很可能只是治標不治本。

基於這樣的觀察,無限創意行銷決定採取反向思考邏輯:先回到企業經營本身,找出造成「成長趨緩」的真正原因,再據此制定策略、優化營運流程,最後透過行銷放大企業優勢。當每一筆行銷投入都建立在更健康的企業體質與更精準的策略判斷之上,行銷才不只是「有做」,而是真正能為企業帶來成長。

這套「先找問題、再選工具」的服務模式,在生成式 AI 工具普及後,也成為拉開行銷成效差距的關鍵。

過去,行銷公司的價值建立在製作能力、投放技術與媒體資源;但當 AI 逐步降低文案、素材與分析的執行成本,單純提供「做內容、下廣告、做報表」的服務,差異化將快速縮小。此時真正考驗的,反而是行銷人的理解力和判斷力:能否看懂消費者真正需要什麼?能否找出限制企業營收成長的關鍵環節?而這正是無限創意行銷長期深耕企業經營現場、不斷透過數據與市場驗證所累積的核心能力。

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無限創意行銷創辦人 翁小五
圖/ 數位時代

AI 拆解營收黑洞,讓數據為企業成長導航

在無限創意行銷的顧問式服務流程中,數據是相當重要的依據。翁小五進一步說明,無限創意行銷的數據應用可以分為三個層次:從檢視行銷活動成效、拆解顧客旅程中的問題節點,再進一步延伸至年度營運規劃,讓企業不只知道「過去發生了什麼」,更能判斷「下一步該怎麼走」。

首先,是檢視行銷活動成效,其中最重要的原則在於,根據行銷目標去解讀數據。舉例來說,如果目標是增加首購顧客,除了檢視素材吸引力與點擊率,還要持續追蹤到站、詢問、成交、新客占比與首購成本;如果目標是擴大營收規模,則應進一步檢視回購率、客單價與顧客終身價值。

數據應用的第二層價值,是拆解從「廣告投入」到「營收產出」之間的過程,理解每一個節點的數據分別反映什麼問題,再針對問題逐一修正。

至於第三個層次,則是讓數據成為企業經營與資源配置的依據。無限創意行銷會從年度營收目標出發,結合產業特性、淡旺季變化與過往行銷成果,拆解每一季、每個月的業績任務,再將過去有效的策略放大、成效不佳的做法修正,據此安排下一年度的行銷資源與營運節奏。

不急著加碼廣告,從企業體質出發找出 5 倍成長解方

對無限創意行銷來說,數據是找出問題、配置資源與規劃成長路徑的關鍵,文章開頭提到的健身業者,正是此套方法論的最佳印證。當初,翁小五深入診斷後發現,這家企業真正的問題在於組織結構過度扁平,老闆長期忙於處理日常事務,難以專注在營運規劃;此外,組織缺乏真正負責營運管理的中階主管、教練流動過高導致學員缺乏安全感等,皆是影響回購率的因素。

因此,無限創意行銷先從組織架構著手,設立專責店長一職,並重新設計薪酬制度,藉此讓教練、店長與老闆皆可專注在自身工作上。之後,再透過前期廣告數據與顧客洞察,找出消費者選擇品牌的真正原因,並運用行銷活動與口碑經營持續放大。同時,翁小五也在過程中導入「全員銷售」概念,確保顧客在各個接觸點都享有一致的體驗,品牌才能逐步累積顧客信任。

最終,這家企業的營收一年就成長至 3,500 萬元,達到原先的 5 倍。這個案例也說明了無限創意行銷的方法論:行銷不是企業成長的起點,而是放大企業優勢的槓桿;企業體質愈健全,這支槓桿所能放大的成長效益也愈大。

從「會做」到「會判斷」,AI 時代,無限創意行銷正在重新定義行銷公司的價值

隨著 AI 能力越來越強大,下一代行銷公司的價值,不只是比誰更懂得運用 AI,而是行銷人的市場理解力與專業判斷力,知道 AI 產出的內容哪些值得留下、哪些應該捨棄,或是該如何持續修正,才能打造出能夠被消費者感受到的品牌體驗。

因此,無限創意行銷未來將積極建立團隊與 AI 協作的方法論,將過往的專案判斷、提問框架與數據檢核邏輯,轉化為 AI 協作流程。團隊在面對新專案時,不是直接要求 AI 給答案,而是先定義目標、限制條件與判斷標準,再去檢查 AI 產出是否符合商業情境。

對翁小五而言,AI 時代真正稀缺的,不是工具,而是定義問題、理解消費者與判斷品質的能力。未來無限創意行銷的競爭力,也不在於使用多少 AI,而是持續將人的品味、市場理解與產業 Know-how,透過 AI 放大,協助企業打造更精準的品牌體驗與更高品質的決策。

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