【觀點】怎麼擠進電商紅海?優秀電商人才的3大關鍵能力,轉職卡位必收
【觀點】怎麼擠進電商紅海?優秀電商人才的3大關鍵能力,轉職卡位必收

電商這些年的發展,實在很有趣,從無到有,從小到大,但現在卻從大平台變成商家獨自經營、從網路到手機App,大集團和中小企業百家爭鳴,也讓電子商務領域開出大量職缺,各人力銀行上滿滿的都是求才熱,但渴望進入電商圈工作的人們,要如何適得其所、脫穎而出才是大功夫。

像最近迎來畢業季,各方長輩好友已經開始「動作」:「克威呀,你們公司有沒有缺人,我朋友的小孩也想要做電商欸,他們覺得做這個很有前途!」Line、email陸續出現許多朋友們引薦的CV,五花八門的科系都有,但若是想成為電商人才,甚至是「專才」,究竟該具備哪些能力?

一、企畫力:

很多人認為「有創意」就可以進入電商工作,但它不是必要的關鍵因素。在電商節日時,真的會有多少客戶在乎廣告文案多有創意?他們會在乎價格是否最低、有沒有免運優惠,給他一個心動的因素,比行銷技巧更有fu。

將手邊的有限資源予以「整合」、考量各種可能會出現的狀況,並且設計出適合的方案,就是企畫力。相對於傳統的零售通路,電子商務需要接觸更多不同媒體通路來的消費者,需要的職能及工具也必須更多元,而電商的基本環境又是虛擬的網路世界,數位行銷的對象來自各種不同的社群媒體,如何掌握好正確的特性來規畫,也是一門大功夫。

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圖/ Mimi Thian on Unsplash

在一開始,從業人員最重要的就是要有感知能力,無論是對產品的敏銳度,或是對於社會現象、目前流行的趨勢等,都是讓企畫發想的開端。像知名傢俱連鎖公司的小編就很厲害,往往在新聞出現後沒多久,就會在社群粉絲頁放上「梗圖」,讓許多會心一笑的網友們轉發分享,就是擁有正確的「嗅覺」,也讓品牌的知名度獲得加分。

找到對的議題,或是被指派了工作,有了需要完成的「共同目標」,接下來就需要思考問題及需求。每個人因為出生及學習的背景不同、經驗及知識也不一樣,如何找到「最大公約數」,整合出社會大眾較能接受、可以被滿足的期望,就需要向外收集各式各樣的資訊,最近爆紅的ChatGPT也能做為參考來源之一,但還是要做到各方查證之後再應用較佳。

資料收集完之後,就需要預測及判斷。「為什麼他要/不要買我們的商品」、「買這個商品可以解決他的什麼問題」及「他會常遇到這個問題嗎」?從掌握住市場的需求開始,尋找可能的消費族群、決策者偏好,產品定位、優勢及生命週期,要進哪些通路,找到賣點,要下什麼樣的廣告行銷,要買什麼關鍵字,要找網紅還是直播主合作,行銷檔期的規畫…每一步都需要仔細推敲,再做出具體的行動方案—講個讓消費者有興趣的故事,寫出吸引人的標題及文案,再搭配美美的素材,這都是一切的基礎。

而要如何讓團隊、上司及老闆們可以接受方案,就需要良好的溝通能力。畢竟讓他們理解不是重點,要首肯才能推動接下來的進行。而在溝通時,最重要的莫過於引起他們的興趣及共鳴,並且凝聚大家的共識,才能順利。要完成一個企畫,就是需要這麼多的步驟和流程,而且每個步驟都需要仔細推敲、反覆思量。

二、執行力

企畫完成後,接下來就要執行。發想廣告策略、投放平台操作、數據分析等,都需要一步一步進行,並且善用網路行銷工具分析資訊、解讀報表,觀察消費者在網站上的使用行為,並做出適當的調整,以增加自然流量,追求轉換率。

若還要負責擔任小編的工作,那還需要應付各式各樣消費者的能力。畢竟網路上的溝通需要技巧,有時候無心的話,可能會被有心人扭曲,甚至造成危機、需要公關出面解決的地步,這也是需要磨練的應變能力。

除了企畫需要執行,電商在經營時,還要包含平台、金流、物流、倉儲、客服等環節,如何順利地進行,就必須熟悉每個環節的業務內容,才能在出現問題時,很快找到原因、排除異狀。

三、將心比心的能力

這一點比較少人提到,但其實是很重要的關鍵。如果自己是消費者時,希望獲得什麼樣的服務、拿到什麼樣的商品,成為VIP時,想要得到什麼樣的優惠,或是當問題發生時(想退貨、物流出包)時,會希望店家提供什麼樣的補救措施……只有「換位思考」,才能得到最好的答案。畢竟大部分的消費者其實是沉默的一群,如果店家的商品或服務不好,他根本不會給你下一次的機會,所以當突發狀況產生時,如何讓他們滿意、吸引再次消費,甚至成為品牌推薦者,至為重要。

至於想從事電商,該唸什麼科系,其實並沒有特別的限制。畢竟金融科技、行動支付、社群行銷、開發App、庫存管理……範圍包山包海,主要還是要看個人的興趣所在,才不會「厭世」。若是唸一般財管、行銷或廣告的學生,若是有程式設計背景及邏輯思考能力,也都是有機會的。筆者也有一個朋友,唸的是法律系,進入電商從改合約開始,因為邏輯思考能力強,就去考Google AdWords,負責下關鍵字、寫文案的部分,所以只要有心進入電商,又肯學,一定都會有屬於自己的機會。

剛好是畢業季,也給新鮮人一些建議,想進入電商工作,當然需要有基本知識。想進入平台方或企業方,因為立足點不同,需要的技能當然也不一樣。如果在企業方工作,人力比較吃緊,很可能工作需要包山包海,基本的美編工作甚至也要包辦,說不定還要幫產品拍「奇蹟美照」,而且會面對很多未知的問題,可能也沒有人會告訴你正確的答案,所以願意接受挑戰的個性,以及能夠快速修正的彈性也是職場必備。

「有心就有願,有願就有力」只要了解自己的興趣所在、能快速學習、願意接受不斷的變化及日新月異的科技,人人都有機會成為「電商專才」。

《數位時代》長期徵稿,針對時事科技議題,需要您的獨特觀點,歡迎各類專人士來稿一起交流。投稿請寄edit@bnext.com.tw,文長至少800字,請附上個人100字內簡介,文章若採用將經編輯潤飾,如需改標會與您討論。

(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場)

責任編輯:傅珮晴、錢玉紘

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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