餐飲缺工的痛,貳樓不打薪水戰!為何還能留住9成人才?兩招讓員工爭當主管
餐飲缺工的痛,貳樓不打薪水戰!為何還能留住9成人才?兩招讓員工爭當主管

根據 104 人力銀行「2023 民生消費產業人才白皮書」統計,今年 Q1 民生消費產業平均每月徵才達 38.2 萬人、職缺供過於求。其中,餐飲業的缺工問題最大,求才難度是整體市場的 4.4 倍。

「缺人的狀況在我 10 年前踏入餐飲業就存在了,」貳樓集團營運處協理林孟璇指出,近年投入餐飲的業者增加,但人力卻持平,供需不平衡的狀況讓缺工議題變得更顯著,就算開缺,無論正職還兼職,都找不到人,「以前的策略已不管用,我們不能再用以往的思維招募。」

2020 年,貳樓展開「北漂專案」。不同於其他人從外部徵才,貳樓首先盤點組織內部人力,發現台北門市持續缺人,但中南部門市不只人數充足、穩定,甚至是有員工想往上升遷卻沒有空缺,「我們一開始就想到把中南部的夥伴北調,這是一個很直觀的想法。」

他們針對「北漂徵才」做了調查,發現大家有意願北上發展,但顧忌是房租、台北物價太高等,所以祭出免費宿舍、發放 3000 元零用金的策略。結果效果很好,一般貳樓員工的留任率大約 7 成,北漂員工卻達 9 成,「這些員工的穩定度很高,甚至開始有經理是北漂身分。」2021 年,貳樓向外擴大辦理「北漂專案」,聯手 IKEA 打造員工宿舍。

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林孟璇|貳樓營運協理
圖/ 侯俊偉 攝影

加薪無法解決缺工問題,所有作為都要讓對方「有感」

因應缺工問題,貳樓在今年初已上調薪資 6%,北漂專案更是讓招聘一位員工的成本硬生生增加 1 萬,這樣做真的值得嗎?

林孟璇表示,缺工問題已經不是用錢就能解決,這 1 萬元其實也大可直接加在薪水裡,「但我的每項作為都要建築在『有感』之上,所以要換位思考到對方的角色裡,思考他的需求,找到甜蜜點。」

比方說,住進宿舍的員工,慢慢會有需求,像是冬天曬衣服很難乾,就需要添購烘衣機,「這其實要增加預算,但如果解決這些痛點,能讓他們回到家過得更舒服、更安定地在這裡上班,就沒有問題。」

不過,對於員工提出的需求,也不是無限上綱。林孟璇笑說,曾經有員工提議想要在每間宿舍放一台 Switch,這個提議就被否決;但在客廳提供 Netflix,能讓員工們聯絡感情,他們也就做了。

「北漂專案」為貳樓台北門市多帶來近 100 位員工,且留任率比以往其他管道都來得更高,「我們當初的目標就是提高留任率,雖然還是有流失,但幾乎是留下了每位對的人,這也是讓我們持續辦理的原因。」

【貳樓xIKEA企業業務新聞稿】北投女宿客廳_2.jpg
對照:宿舍改造前
圖/ 貳樓餐廳 提供
【貳樓xIKEA企業業務新聞稿】北投女宿客廳_1.jpg
對照:宿舍改造後
圖/ 貳樓餐廳 提供

改善升遷管道留住人才,兩招讓員工積極爭取

除了吸引新進人才,貳樓也透過改善升遷管道留才。林孟璇指出,過去貳樓升遷是用「任命制」,覺得這個人各方面表現不錯,就請他當經理,「但這種方式會讓員工覺得,是組織需要我,他自己可能不一定想要,或是沒花什麼力氣就爭取到,之後如果遇到挫折,就比較容易放棄。」

招式一:自行爭取升遷,讓主管職更有榮譽感

2021 年,他們改用「資格挑戰賽」的方式遴選主管,只要符合資格的員工想爭取當主管,就可以報名,「讓他自己爭取升遷,這件事就變成是一個好的循環,因為是他真的想做的事。」

為了讓主管職更有榮譽感,他們調整了福利與獎金制度。舉例來說,只要擔任管理職,就能擁有一張像貴賓卡的實體卡片,每半年有 8000 元的旅遊經費、親友去各門市能免費用餐、免費升等全身體檢、進修與育兒補助等福利。

這些福利,都是針對員工做市調而得到的結果,「無限上綱的福利肯定能讓大家滿意,但資源不可能無限,這時候『有感』就很重要了。」

招式二:做好管理獎金跟著提升

再來是調整獎金制度。林孟璇認為,所有店鋪都是營運單位,那業務單位就需要獎勵,過去除了業績達標,還必須關注顧客滿意度、新人留任率等指標,所有指標達標才會給予獎勵,但這麼多指標會讓員工在追逐的過程中變得沒有動力。

2022 年底,他們推出「指數型獎金」,把獎金計算方式變成階梯狀,業績達成率只要超過某個趴數,每增加一碼(0.25%),管理者就能多出一筆獎金。等於是做愈好的管理職,就能拿愈多獎金,「後來發現他們數字觀念變超好,下面的領班也會想要晉升,爭取當經、副理。」

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林孟璇與貳樓營運團隊
圖/ 侯俊偉 攝影

每次展店都是一個小破壞!貳樓:20 家後就不再擴店

貳樓成立 15 年來擁有 18 家店,以一般餐飲業展店速度來說,並不算快。林孟璇在採訪最後也透露,達到 20 間後,貳樓可能就不會再展店,「我們是一個很重人力的品牌,每一次的展店,老實說就是一個小破壞。」她指出,每展店一次,就必須調整、均衡戰力,「這些背後都需要大量的人力支撐。」

創辦人暨董事長黃寶世也指出,他們和同仁達到共識,發展到一定規模後,品牌所有決策會以「三角理論」為主,也就是在經營品牌、滿足顧客體驗的同時,也要注重同仁發展與公司經營。

不打薪水戰、不為營收而展店,同樣重視員工、品牌與顧客,正是貳樓能在平均流動率 30~40% 的餐飲業中,維持 10% 低離職率的關鍵。

延伸閱讀:【圖解】餐飲每月大缺17萬人,加薪也難找!美廉社「上下兩招」解決缺工

本文授權轉載自:經理人

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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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