不順心就投履歷、換工作!安靜離職後再掀「憤怒求職」,主管怎麼防?
不順心就投履歷、換工作!安靜離職後再掀「憤怒求職」,主管怎麼防?

隨著勞動力市場的短缺,加上社群媒體的推波助瀾,Z 世代開始浮現一股「#憤怒求職」(RageApplying)風潮,只要工作上出現不如意,即開始大量地投遞履歷找尋新職缺。雖企業端不一定會進入面試階段,但過多的求職信對人資來說也是困擾,而年輕員工毫無預警地辭職,也讓原東家很頭痛。「憤怒求職」為何興起?對求職者和企業分別造成什麼影響?企業又該如何避免自己的員工展開「憤怒求職」?

「憤怒求職」從 TikTok 興起,成 Z 世代發洩管道之一

「憤怒求職」最早的起源,是 TikTok 創作者「redweez」發佈的影片,內容寫道:「我對工作感到氣憤,然後我憤怒地申請了 15 份工作。」最終在她獲得了一份薪資增加 2.5 萬美元(約新台幣 79 萬)的工作後,「#RAGEAPPLYING」的話題在社群上迅速爆發,並吸引許多 Z 世代仿效。

雖然過去數十年來,那些對工作失去熱情的員工往往都會「騎驢找馬」地探尋新工作,然而在社群媒體的驅動下,更清晰地傳遞出一種暗示:「如果你想要加薪,就趕快離開你原來的工作。」不少研究也支持這種想法,例如美國數據公司皮尤研究中心發現,在 2021 年和 2022 年間轉換雇主的工作者中,有 60% 的人收入增加,而留在原地的工作者,收入反而下降。因此大家開始覺得換工作並非壞事。

此風氣造成創紀錄的求職數字,尤其在缺工的勞動市場中,求職者更覺得在面對不完美的工作時,自己有權力努力尋找新的機會。對於想要發洩情緒的人來說,連續不斷地投遞履歷,甚至成為一種紓壓的方式,畢竟此舉「進可攻,退可守」,若找到一個更好的工作就離開,即使沒有仍能保有原本的工作。

企業如何判斷求職者是「憤怒求職」?

許多勞工會覺得「憤怒求職」是轉換跑道的好機會,然而這樣衝動地投履歷,有效性仍存疑。美國人力資源公司 RFT Search Group 副總裁 Linda Ferrante 表示,看起來像「範本」的履歷,常常在第一階段就會被企業的 AI 過濾,並迅速貼上「不合適」的標籤。如果求職者通過 AI 進入「面試」階段,Linda 分享面試官還有一個判斷的線索:「如果他們只是抱怨自己現在的工作,對這個職缺或面試的公司沒任何問題,這樣也很可能只是憤怒求職。」她會聽他們抱怨一番,然後就謝謝再聯絡。

根據顧問公司 Vanderbloemen Search Group 的調查,憤怒求職者受聘機會與其他求職者相比減少 43%,對雙方來說效益都極低。在沒有真正了解想去的企業前就申請工作,會讓人資認為你做出了衝動的決定,降低錄取可能,且經常變換工作也會讓人資有疑慮。

聰明的求職者會詢問他們的新工作,能否令他們感到滿足,也確保自己不會一直在變動中動過。單單薪水提高並不總能讓人更快樂,包含職稱的改變、職位的權限也都能是考慮因素。

Vanderbloemen Search Group 執行長 William Vanderbloemen 點出:「即使求職者順利找到新工作,倉促離開原本的工作,會讓原公司陷於困境之中。」若往後要再換工作,就少了一個機會。最好的離職方式還是有計劃地交接,並提出進行離職面談的提議,確保一切井然有序。

離職風氣會傳染,企業如何前預防?

對企業來說,避免員工「憤怒求職」也很重要。溫哥華不列顛哥倫比亞大學尚德商學院助理教授 Sima Sajjadiani 就說:「離職是有傳染性的。」她的研究發現,企業內每 5 名員工離職,就會再有一位員工跟上腳步。為了阻止高績效員工的「憤怒求職」,領導者在人才外流前阻止流失。

短期內若有員工憤怒求職而離職,企業可預防性展開「留任面談」,並請員工在面談中提出「回饋」。企業雖不需對每個員工的要求作出回應,但應盡力在能力範圍內中改進,提升工作體驗,並在問題失控之前修復。除了留任外,企業也應有長期的留才策略規劃。包含替員工建立明確的目標、提供培訓和發展機會,並適度獎勵員工的辛勤工作和對公司的貢獻等。

憤怒情緒在工作中常會發生,但在憤怒中求職、離職,對企業和員工來說皆不見得有好結果,工作者不如做出清晰的職業選擇,並在對未來有方向感時再自信離開;企業則可以先從平常機制滿足員工,且避免錄取憤怒求職者,降低員工流動帶來的成本。

延伸閱讀:你安靜離職、老闆也在「安靜解雇」你!幾個跡象,代表你的工作不保了⋯

本文授權轉載自:FC未來商務
責任編輯:蘇祐萱

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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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