Meta正重蹈微軟曾犯的錯!為何開除「爛員工」可能會毀掉公司?揭秘績效管理的致命誤區
Meta正重蹈微軟曾犯的錯!為何開除「爛員工」可能會毀掉公司?揭秘績效管理的致命誤區

研究顯示,以低績效為由的裁員雖短期內可提高產能,長期卻損害創新和獲利能力,建立支持性文化比散播恐懼更能留住人才。

2月份,當Meta宣布裁員4000人時,祖克柏(Mark Zuckerberg)宣稱要「淘汰低績效者」,微軟和馬斯克也相繼以業績為由解僱成千上萬的員工。

若你也相信這種「優勝劣汰」的管理策略能提升公司績效,研究的結果可能會讓你大吃一驚。

華頓商學院組織心理學家兼管理學教授亞當・格蘭特(Adam Grant)指出,「短期內你可能創造了更高的績效標準,長期來看,你可能是在搬石頭砸自己的腳。」

研究顯示,這種做法儘管短期內可能提高生產力,但長期來說,卻會損害公司的創新能力和獲利能力。當員工因恐懼而變得謹慎保守,風險承擔和創造性思維就會減少——而這正是動盪環境中最需要的。

90年代一項針對Fortune 500強科技公司的研究發現,裁員後,留下的高績效員工變得較少創新,產生的新發明想法也減少了。組織心理學家將此稱為「威脅僵化反應(threat-rigidity response)」,也就是面對威脅時傾向抱緊熟悉的事物,行動變得更加保守。

裁員1%,就會引發連鎖效應

讓員工擔心工作安全也會促使他們離職。一項研究估計,僅裁員1%,就會導致員工的自願離職率平均增加31%。而在就業市場擁有最多選擇權的高績效員工,最終選擇離開的數量,遠超表現平庸的員工。

建立恐懼文化也使招募高績效人才變得更困難。研究發現,進行裁員的企業在企業聲譽排名中普遍下滑。你越是裁掉低績效者,最終留下的高績效者就越少。

基於恐懼的領導,將抑制內在動力

此外,基於恐懼的領導力會抑制激勵的三個內在驅動力:自主、掌握和目標,使員工難以發揮最大潛能。

微軟曾經是前車之鑒。2010年代初,這家曾經主導市場的公司市值暴跌超過50%。主要原因之一是其「強制排名(stack ranking)」制度,即將員工分為1到5個等級,績效評比落在最後的10%被列為不適任者。

這把績效變成是一種零和遊戲——如果你想成功,其他人就必須失敗,讓微軟組織內陷入「無止境的明爭暗鬥」,許多潛在創新型業務點子,就在這種環境中被扼殺或延遲。2013年,微軟就宣布放棄了這種制度。

「這是一種破壞性的做法,」來自哈佛商學院,專長研究裁員問題的教授薩切爾(Sandra Sucher)表示:「如果祖克柏認為這能激勵人們做得更好,那麼他需要了解人們是如何受到激勵的。大多數人並不會因為恐懼而真正做得更好。」

「要求」與「貶低」的區別

這代表公司不能淘汰績效落後的員工嗎?設定高標準、監控員工產出、獎勵表現優秀者仍是良好管理的基石。

然而,格蘭特強調,「要求」與「貶低」員工間有巨大差異。「要求」是設定明確期望並提供支持;「貶低」則是用武斷的裁員配額和負面標籤打擊員工士氣。

他認為,這是一種管理失敗,真正「提高標準」的方式,應該是專注於建立支持性文化而非散播恐懼,如此企業才會贏得忠誠的員工、可持續的創新和更穩健的基礎。

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本文授權轉載自:商業周刊

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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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