後疫情時代,遠距工作的新挑戰
後疫情時代,遠距工作的新挑戰

我在美國新冠肺炎肆虐的四月時加入了現在的公司——CVS Health,作為資料科學家(Data Scientist)至今也將近五個月。今天將分享遠端加入公司與工作的心得,希望對於目前在轉職或是求職的朋友帶來一些幫助。

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圖/ Shutterstock

遠距辦公之前,先為自己做好心理建設

遠端加入新的公司絕非一件易事,我建議需要做好心理建設與準備。我在開始上班的前一週收到公司寄來的電腦,對於如何開啟與使用則是毫無頭緒,也不知道要如何設定VPN(Virtual Private Network,虛擬私人網路)、辦公軟體、密碼等,我看著好幾組不同的員工ID,極端地困惑與無助。

對於新上班的員工來說,耗時幾個小時與IT講電話,只為了搞懂如何設定電腦,是非常挫折與沮喪,畢竟如果是在過去實體上班的狀況下,絕對是一件五分鐘便能解決的事。然而,遠端onboarding是無法有這樣的待遇的,設定電腦只是第一步,後面的訓練與熟悉業務與專案,才是更困難的挑戰。

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訓練的部分,我和帶領我的同事每一天都會有30分鐘check-in,他講解著公司的資料庫、經常使用的程式語言軟體、醫療衛生產業知識、甚至是團隊與公司架構等,都是藉由遠端會議來完成。我並不習慣使用影像會議或是電話溝通,也因此花費了更多時間詢問與確定他的意思,也有許多時候因為完全沒有相關產業的背景知識,需要自行搜尋與閱讀投影片等方式去熟悉公司營運與資料的面貌。

因此,我建議在疫情期間找尋或轉換工作,必須要調整好心態,遠端加入新公司和實體加入完全不同,訓練與上工的過程將會有許多「單打獨鬥」的狀況,例如:你必須自己主動去聯絡IT或是HR部門才能拿到你想要的東西,或是因為無法實體見面而導致的溝通不良等問題,都會經常發生。不過,因應疫情各公司會有不同措施,在拿到offer以後請詢問公司疫情期間相關onboarding與訓練的過程,讓自己做好心理準備。

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溝通是遠端工作的重要關鍵

在遠端工作環境下,溝通是最重要的環節。唯有良好的溝通方式,才能夠順利與同事一同工作、合作。其中我建議要主動溝通,若有不清楚或不確定的地方,一定要主動詢問與確認,確定自己了解上司或同事的意思,進而做出正確的決策。

我的個性非常直來直往,若有不懂的部分我會立刻提出,也花了許多時間在熟悉與瞭解團隊使用的各種名詞與縮稱,我也因而向團隊提出創建一個Wiki,將這些名詞整理起來,確保未來溝通能夠更順暢。

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圖/ OPOLJA via shutterstock

此外,我也建議要跟團隊溝通自己的職涯目標。我加入後三個月正逢年中評鑑,但是因為我剛加入公司,所以沒有正式的評鑑。因此,上司幫我搜集了同事的回饋與意見,並且討論公司所給出的幾個評鑑面向,來討論我過去幾個月的表現,而我也有列出約10項的本年度目標,例如:我想要完成幾個專案、了解公司商業營運與利潤、或是學會與運用哪些模型等,並和上司與同事討論這些目標是否可行,或者是否跟我未來的職涯目標相符等,都是需要反覆溝通與協調才能夠完成。

也與第一點有所呼應,當你溝通與設定好目標後,能夠有更明確的方向去努力,不會因為沒有實體地和團隊工作讓自己亂了方寸,確保遠端工作更有效率與目標明確。

遠距辦公,也需要建立良好的工作關係

遠端工作時和團隊建立良好的關係也是相當重要的,但是建立的過程並不簡單,尤其疫情期間都是在家工作,時常感到非常孤獨,且和從沒見過面的同事與團隊一起工作,會有種自己該不會在和AI或機器工作的幻覺。我認為這些都是很正常的,自己在家工作、盯著電腦,會感到和團隊分離,沒有團隊的歸屬感。

因此,我也在和上司與同事溝通的過程中提出這個問題,尤其我又是新加入的成員,一位同事都沒有見過的情況下,建立良好關係更加困難,而這裡所指的關係不只包含專業上的關係,而是超越專業去真正暸解同事與上司身為「人」的經驗,如:他們的興趣、嗜好、重視什麼等,是基於認識「人」的前提上去建立關係,對我而言這是非常重要的。

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由於我不想要像和機器工作般地和我的團隊工作,我提出建議團隊能夠有team-bonding時間,包括Happy hour、玩遊戲,讓對話不只限於工作,而能夠真正建立人與人之間的關係。例如:我們大組有固定週五的30分鐘遊戲時間,或是小組也有兩週一次的會議,讓大家一起玩遊戲或是閱讀文獻、分享。藉由不同的方式來促進彼此之間的認識與關係,也會讓團隊更有向心力與歸屬感,進而增加效率與促進溝通。

提出自己的看法,以適當的雙向溝通來解決衝突

我認為雙向或多向討論溝通是相當重要的。在和團隊工作時,因為上司做了一件冒犯我的微歧視(microaggression)事件,因此造成我工作上非常大的壓力與負擔。我建議,當遇到類似這種事時,需要讓上司或是同事知道你被冒犯,適當溝通與提出你的看法,讓事情能得到解決。

美國的職場環境是比較平等的,上司與下屬之間沒有高低之分,有任何意見都應該要積極提出來,才能夠有改變的機會。我也佩服當時勇敢的自己,並沒有吞下這口氣,而是反映想法給上司並表達不受尊重,而我上司也因此道歉並承諾會加以改進,我也看到他試圖改善的努力,因此讓彼此的合作更加順暢。

我鼓勵在職場上遇到不公平的對待,都應該要提出,甚至應該要通知公司倫理委員會或人資部門舉報、留下證據,才能夠保護自己。遇到這種事情,挫折與沮喪是非常正常的,如同我當初也懷疑自己是不是做得不好,但是檢討受害者並無法解決問題,如果意識到是歧視或自己無法控制的他人問題,在自己能夠承受的範圍以內,試著反抗與溝通。

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我認為,加入一間公司不僅是公司給予工作機會,更經常是我們在選擇公司;同理,團隊之間更不是上司施捨工作,而應該平等地一起合作,是否能夠尊重彼此就更是衡量公司與團隊好壞的標準。但當然,如果衡量後認為自己無法反映意見或是舉報,也是自己的決定,只要無愧於心即可。

結論

在15年時幸運地進入時代基金會實習,第一次有機會接觸業界經驗與實際與支援不同新創團隊,和基金會同仁學習如何從最簡單的Office Suite開始一點一滴累積良好的溝通技巧、如何呈現乾淨利落的投影片與表格、練習團隊合作、瞭解不同產業動向與趨勢等扎實的訓練,讓自己轉換不同產業與工作之間游刃有餘。

此外,基金會提供強大的人脈網絡,即便想要轉換跑道,或是人在國外需要朋友依靠,都能藉由基金會的網絡認識許多有才華的朋友,對我而言,也是很棒的學習機會。

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圖/ Stokkete via shutterstock

我分享了幾點遠端工作以來的心得,遠端加入公司與工作對我而言是個困難的挑戰,但也因為能積極溝通,讓工作的環境與過程更加友善與順暢,並應用在時代時學到的技能,讓自己更進入狀況。希望我的心得能提供想要找工作或是已經在遠端工作的讀者參考。

責任編輯:文潔琳

(本文由付諸行動的夢想家授權轉載自其Medium

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關鍵字: #遠距工作
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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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