特斯拉啟動大裁員10%!補償曝光:美國都拿兩個月、中國0.5N+3
特斯拉啟動大裁員10%!補償曝光:美國都拿兩個月、中國0.5N+3

4月18日消息,特斯拉近期宣布裁員10%,據五名離職美國員工透露,特斯拉似乎為被裁員員工提供了兩個月的遣散費,預計他們將在6月14日之前收到這筆款項。 他們也指出,遣散費的金額似乎並未根據員工在特斯拉的任職時間長短進行差異化處理,因為無論是工作了幾個月還是幾年的員工,所得到的遣散費金額都是相同的 。

另根據界面新聞報道,特斯拉中國區裁員涵蓋多個部門,部分部門已裁員完畢,銷售人員是「重災區」。 一位特斯拉銷售表示,被裁員多數為工作時間六個月以內的新員工。「這群人依照『0.5N+3』進行賠償,因為特斯拉底薪較高,所以賠償到手大概有4至5萬元。」(N為工作年限,不足六個月以0.5N計算)

上週日晚間,特斯拉執行長馬斯克(Elon Musk)向全體員工宣布,公司將實施超過10%的裁員計畫。現在,特斯拉已開始向被解僱員工發送資遣訊息。

媒體得到的電子郵件顯示,馬斯克發出全公司範圍的電子郵件後不久,特斯拉便迅速向受影響的員工發送了個人裁員通知。特斯拉告知員工,他們將在「48小時內」收到相關的訊息。

這些郵件直接發送至員工的個人電子郵件帳戶,明確告知他們已被解僱,且此決定立即生效。數名離職員工表示,這些被解僱員工在收到郵件的同時,也被迅速移除了特斯拉的內部系統權限。

根據《工人調整和再培訓通知法》(the Worker Adjustment and Retraining Notification Act)的規定,任何員工人數超過100人的企業在計劃進行大規模裁員時,必須依法提前60天通知相關員工。然而,若特斯拉被發現違反法案規定,其提供的遣散費或可成為解決潛在處罰的一種方式。法案規定,若員工未得到法定提前通知而被解僱,他們有權獲得最多達60天的薪資和福利作為補償。

同時,特斯拉也負責支付那些透過公司獲得保險的員工兩個月的COBRA健康保險費用。

為了順利領到遣散費,被解職的員工需要簽署一份協議。這份協議包括禁止員工參與任何針對特斯拉的訴訟和大規模仲裁,禁止洩漏公司的商業機密,也禁止公開誹謗特斯拉。這些條款在遣散協議中屬於標準內容。

特斯拉表示,遣散協議必須在員工收到後的5個工作天內簽完畢。一旦簽署完成,員工將在解僱之日後的45天內收到相應的遣散費。

儘管裁員訊息似乎在一夜之間發酵,但仍有部分受影響的特斯拉員工表示,截至週三上午,他們尚未收到相關的遣散訊息。

值得注意的是,遣散協議中並未包含股權獎勵或未使用帶薪休假的相關資訊。特斯拉在周二發給被解僱員工的電子郵件中指出,員工從終止之日起享有30天至3個月的時間來行使既得股票選擇權。 同時,員工在終止之日之前累積的帶薪休假將計入他們的最終工資中。

對於以上情況,特斯拉發言人尚未回應置評請求。

延伸閱讀:特斯拉宣布裁員逾10%,資深高層同步離職!馬斯克:為下階段成長準備

本文授權轉載自:網易新聞

責任編輯:錢玉紘

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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。

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「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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