全球產品經理年薪TOP20!美國以473萬最高居冠,台灣「這三個職位」年薪破150萬
全球產品經理年薪TOP20!美國以473萬最高居冠,台灣「這三個職位」年薪破150萬

由前資深產品經理Paweł Huryn所製作的《產品經理薪水報告》(Product Manager Salary Report)網站,彙整了LinkedIn, Glassdoor, ZipRecruiter及其他多方數據,統計全球65個國家年薪中位數並進行排名。

這份排名中,美國以中位數 145,491 美元穩居全球最高,瑞士、以色列緊隨其後;而亞洲國家如新加坡、中國則展現出明顯的地區落差。究竟各國與台灣的產品經理年薪排名表現如何?

產品經理在做什麼?

產品經理(Product Manager,PM),負責定義產品策略、制定產品開發藍圖,掌握產品全生命周期的管理流程,並與設計、工程、市場等部門協作,確保產品成功推向市場並持續優化。

日常工作涵蓋用戶研究、市場分析、產品規劃、協調內外部利害關係人、產品測試(QA)與回饋機制設計等。並依據產品導向、產品性質等類型,可區分產品開發經理、技術產品經理、產品行銷經理等職位。

延伸閱讀:元大0050分割完成「1拆4」!還原發行價一張4萬入手:富邦006208有望跟進?

全球PM薪資誰最高?美國、瑞士、以色列進前三名

根據最新國際薪資統計顯示,美國產品經理仍是全球最高薪的職位之一,年薪中位數達 $145,491 美元(約新台幣473萬元),最高可上看 $191,359 美元。反映了美國科技產業對產品領導人才的高度倚重,尤其在加州、紐約、波士頓等科技重鎮,薪資競爭激烈且上升空間大。

緊追其後的是瑞士的136,956 美元(約新台幣445萬元),以色列108,120 美元(約新台幣351萬元)。

中段班國家包括許多西歐和北歐國家,如丹麥、荷蘭、愛爾蘭和德國,產品經理的薪資中位數落在 70,000 美元到 90,000 美元之間。

亞太地區中,新加坡與澳洲表現亮眼,中位數分別為 $69,744 與 $92,795 美元。而中國雖位居亞洲第二大經濟體,但薪資中位數僅為 $51,717 美元,與美國相比落差達近三倍,反映出本地產業發展階段與國際人才薪酬水準仍有明顯差距。

中東市場中,阿聯酋與沙烏地阿拉伯也逐漸成為高階產品經理職缺的聚集地,提供高達102,504 美元與 93,792 美元的薪資上限,吸引海外產品人才。

值得一提的是,位於地中海東部的島國賽普勒斯,產品經理的年薪在65個國家中排名第17,超越許多歐亞國家和台灣。

雖然賽普勒斯本地市場規模不大,但透過稅收優惠、語言優勢與國際開放政策,吸引大量外資進駐,例如以色列、美國、歐洲的金融科技公司,尤其是加密貨幣、線上交易公司紛紛在此設立營運中心,也將國際薪資水平帶進市場。加上真正在當地工作的多數產品經理職位偏向中高階,拉高整體薪資中位數,成為高薪排行榜中的一匹黑馬。

台灣篇〉產品開發經理、高級產品經理薪資最高

再來看看台灣產品經理的年薪中位數比較。依照網站顯示的7種職位來排名,台灣年薪中位數排名最高的職位為「產品開發經理」與「高級產品經理」,分別達到新台幣176萬元及172萬元。

其中,「產品開發經理」更以248萬元的最高彈性薪資領先,顯示技術整合與開發導向的產品管理人才備受企業重視。這項職位通常具有軟體工程、品質測試或 UX 設計等背景,主要負責從構想到上市的產品開發流程,涵蓋市場研究、趨勢分析與客戶需求導入,是將創意轉為市場產品的核心推手。

在技術與行銷導向職位上,如「技術產品經理」雖有 156 萬元的中位數,但最低與最高薪資差距超過 5 倍,從 42 萬元起跳至近 240 萬元。顯示技術 PM 可能從中階工程協作角色到技術總監階級都有涵蓋,呈現市場職位定位彈性大、年資與職責差異化高。

另一方面,「產品行銷經理」薪資表現也表現亮眼,中位數為 147 萬元,最高達 244 萬元,是企業打造品牌價值、推動上市策略的重要角色。

而對於剛入門產品領域的職涯規劃者來說,「助理產品經理」起薪約 76 萬元,中位數為 94 萬元,而一旦晉升為正式 PM,即可望躍升至中位數 118 萬元的年薪級距。

延伸閱讀:泰勒絲後最年輕富婆是誰?30歲華裔女連續創業還會派對,從破解寶可夢發跡,靠AI變鳳凰

資料來源:Product Manager Salary ReportsCoursera

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 蘇柔瑋

往下滑看下一篇文章
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

數智聚(良興)_1.JPG
良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

數智聚(良興)_2.JPG
Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

數智聚(良興)_3.jpg
良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
代理式商務連動百兆商機
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓