酷澎720元時薪搶人真的好嗎?104分析背後兩大效益、一大致命傷
酷澎720元時薪搶人真的好嗎?104分析背後兩大效益、一大致命傷

在人才競爭激烈的時代,雇主品牌除了自身的文化與願景,給員工的薪酬、職涯發展與工作環境,也成為人才評估企業價值的重要依據。對求職者而言,一家公司是否值得加入,往往取決於其在這些方面的表現。

然而,當多數企業薪資差距有限,強調願景與成長價值時,跨國電商巨頭酷澎卻在 618 購物節以「夜班 720 元」的時薪招募倉儲理貨臨時人員,消息一出便引發廣泛討論。酷澎這場高薪徵才,究竟只是短期搶人,還是另一種雇主品牌策略?會對其他競品帶來何種影響?

酷澎用 720 元時薪搶人,工讀生 3 天可領走 1 萬 8

今年「618 年中購物節」,酷澎推出了突破性人力策略,在台大舉辦短期徵才活動,針對倉儲理貨人員祭出 3 倍加碼時薪:日班時薪 630 元 、夜班更高達 720 元,若符合資格的工讀生在這段期間上 3 天班,單日入帳能超過 5,000 元,一次就能領走近 18,000 元。此舉不只在短時間內迅速補足出貨高峰所需人力,並成功引發話題。

重要的是,這些時薪「看得到也吃得到」。就有網友在 Threads 社群平台上,實際分享了這段打工的心得。該網友表示,自己前往桃園觀音上夜班,3 天就入帳 17,280 元。由於應徵熱度太高,光是報到排隊等上工,就花了近兩小時。

此貼文一出,就有許多網友留言表示:「時薪 720 元只比醫生低耶」、「羨慕觀音人」、「工作 3 天, 1 天 8 小時,就領其他服務業半個月的薪資」;不過也有網友直指,工作雖然薪水很高,但內容也相對辛苦,包括揀貨、搬運、打包與品管,對體力都有一定要求。不過,網路熱烈討論的同時,也代表酷澎策略成功引發話題。

高薪搶人背後,蘊含 2 大效益

酷澎用時薪 720 元搶人,到底在玩什麼策略?104 人力銀行資深協理江錦樺分析,酷澎敢這麼做,主因是找這批臨時工,不需長期經營留才策略,可專注於短期吸引求職者眼球即可。他說:「此策略替酷澎帶來 2 大效益。」首先,透過這波高薪徵才,酷澎確實快速補足檔期前的倉儲人力缺口,確保出貨時效不受影響;另外,這舉動也帶來社群自發分享,讓媒體大篇幅報導,將「酷澎=大方給薪」的印象迅速擴散。

對其他物流業者而言,這場高薪攻勢衝擊不小。短期來看,江錦樺點出:「由於桃竹地區,向來為台灣倉儲物流人力集中地,因此酷澎在 618 檔期,用薪資水準高出一般市場近三倍的價格徵才,的確會造成人才被洗走。」面對此舉,許多業者措手不及,即使發現對手攻勢,短時間難以負擔、跟進。

酷澎
圖/ Coupang提供

長期而言,江錦樺指出,求職者會出現「酷澎薪資給得大方」的印象,提升公司整體吸引力。此說法也得到數據驗證,從 104 內部資料顯示,6 月求職者搜尋兼職工作與酷澎公司關注數大幅提升,甚至一度進入排行榜前十名,對其他品牌來說,將成為吸引人才的危機。

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用薪資形塑雇主品牌,恐成兩面刃

過去許多台灣企業在塑造雇主品牌時,在薪水之餘,往往聚焦於文化、願景、成長機會等無形價值。然而,酷澎此次選擇用最直接的薪資吸引力作為溝通手段。江錦樺解釋:「雇主品牌是指勞動市場上可能潛在的求職者,看這家公司是不是他們認同的優良工作環境,因此經營雇主品牌,最大目的就是要吸引人才。」薪資當然是雇主品牌的重要構面之一,只是每家企業會依產業特性與人才策略,決定要在哪個構面重點發力,只是過往鮮少有品牌,用3倍薪資來搶人。

江錦樺認為,高薪當然能快速吸引大量應徵者,對外傳遞「薪資大方」形象,也可能提升工讀以外職缺的吸引力,認為薪資待遇有更大的彈性;不過,這同時也蘊藏風險。江錦樺分析,這容易吸引「只為薪資而來」的人才,一旦企業出現薪資水準下降或經營狀況改變,員工流失率就會提高。他補充:「 品牌未來若缺乏共鳴、成長機會、工作環境等『鉤子』作為吸力時,留才難度就會提升。

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酷澎未來檔期可能重複操作,專家提其他品牌解方

至於未來,江錦樺認為:「酷澎極有可能在雙 11、雙 12、春節等旺季重複類似操作。」因為這種短期高薪策略,不僅補足人力需求,還兼具行銷效益,尤其酷澎目前在台灣市場仍屬後段班,仍在積極提高市占,藉由引發話題提高知名度,增加的銷售額能再回饋給員工,形成正向循環。對酷澎而言,此前期成本仍在可承受範圍。

面對這樣情況,其他物流業者難以用薪資正面對決。因此,江錦樺建議能採用擴大招募區域,提供交通補助或延長工時等方式應對。他說:「若找不到桃園的人力,可以擴大到新竹、台北或台中,透過交通接送,或通勤時間算時薪,解決這個問題。」

酷澎以高薪臨時工策略,雖然短期內確實解決人力缺口並製造話題,但長遠來看,也挑戰了傳統「雇主品牌」僅靠文化與願景取勝的想像。對競爭對手而言,這不只是 618 檔期的一次人力戰,更意味著未來在招募策略、薪酬設計與雇主品牌經營上,都必須重新審視定位。物流業的人才競賽,恐怕才正要開始。

本文授權轉載自《FC未來商務》

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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。

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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。

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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。

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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/

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