賺錢難,留住員工更難?
賺錢難,留住員工更難?
2008.03.01 |

這是一個全球企業爭奪最佳人才的時代,到底員工心目中的好公司長相如何?美國《財星》(Fortune)雜誌近期評選出2008年全美100名最佳雇主,第一名仍為眾所周知的Google,但排行榜上也出現了許多新面孔。這些公司到底用了什麼秘訣留住員工的心?

首先,公司的高階主管們必須做好自己的工作,英明地擬定企業策略,並徹底執行,讓企業賺錢,這樣才有照顧員工的本錢。舉例來說,網路貸款公司Quicken Loans因為公司主管們在房貸市場中,找到一個低風險、高獲利的空間,因此躲過了次級房貸風暴,而且獲利極佳。當同業大幅裁員,他們反而大幅增員,一年新增近2000個職缺。

打從心底真正關心員工的成長也是重點。華格曼超市(Wegmans Food Markets)被美食網站評選為2007年全美最棒的超市,這個耀眼的成績,主要來自員工對公司的向心力。華格曼重視每位員工,不只是上班時間還包括下班之後,某些包裝工人甚至因為公司的協助不斷進修,最終可以勝任經理的工作。華格曼的信念是,如果員工感受到公司的善意,一定能夠把這份心意融合在工作環境中,傳達給顧客。
為員工解決日常生活的瑣事,或高階主管打開耳朵真誠地聆聽員工心聲,也會讓員工更愛公司。基因科技(Genentech)提供日間寵物照護,以及駐點菜市場等;思科(Cisco)則以執行長錢伯斯(John Chambers)開放的領導作風,獲得員工一致好評。

另外,如果能跟有特色的同事一起工作,將會為整個工作環境大大加分。耐吉(Nike)身為體育用品業的龍頭,「Just do it!」不只是對顧客的行銷口號,也是對員工的呼喚。公司某些員工經過特訓,組成一支山難救援隊,隨時因應狀況支援當地的山難搜救小組出勤。本來在店裡賣鞋的員工,一接到召集令,必須立刻放下手邊的工作,整裝出隊,這不僅贏得其他同事的敬意,看在顧客眼裡也真是酷斃了。

從以上幾點可以發現,公司的行事作風、員工訓練、員工福利甚至同事情誼等,這些一點一滴累積企業文化的功夫,說不定反而比薪資更能獲得員工認同!

留人先留心,雇主出奇招

1. 珍惜資深員工
S.C. Johnson & Son

名建築師萊特所設計的辦公室,充滿藝術氣息。這家日用品公司半數以上員工超過45歲,28%以上員工工作了20年,員工離職率只有2%。

2. 充滿時尚的工作空間
Herman Miller

公司總部放眼所見盡是自產的高檔家具,整個公司猶如專業工作者的天堂。去年因應環保趨勢,甚至把屋頂全面改裝成太陽能板。

3. 充滿膽識的同事
Nike

公司內組成義工團隊,與當地山難救援隊相互合作,Nike專售店的員工,賣鞋子賣到一半,可能就要隨時應召出動去救人。

4. 多才多藝的團隊
Perkins Coie

這個律師事務所員工組成的古典搖滾樂團,在當地獲獎連連,向大家證明,律師的嘴巴,不只會吵架,歌也唱得相當不錯。

5. 吃喝玩樂凝聚向心力
JM Family

過去18年來,這個公司的員工,每逢假日就組隊騎著重型機車到佛羅里達海岸兜風,第一次去的人可以免費用餐,當月升遷的人要幫大家買單。

財星百大最佳雇主,留人有方

**NO.10  Methodist Hospital System∕美以美醫療體系
**每個員工都可獲得200美元的雜貨卡。近來還發起一項員工可陪伴臨終病人的義工計畫。

**NO.1  Google∕排名第一的搜尋引擎
**連續兩年坐上第一名寶座,以如大學校園般的工作環境聞名。

NO.9 Goldman Sachs∕華爾街證券商
儘管華爾街不景氣,高盛營業額仍破紀錄,獲利也較前年提高23%。

NO.3 Wegmans Food Markets∕連鎖超市
網路貸款公司,躲過次級房貸風暴,還成為工作成長率最高的公司。

NO.5  Genentech∕美國最大生技公司
內部組成多元化,有50%女性以及44%少數民族。有禁止歧視性別取向政策,也提供同性伴侶福利。

**NO.4  Edward Jones∕仲介公司
**去年在全美增開了1000個業務據點,公司中有65%是女性。

NO.7  Starbucks∕連鎖零售咖啡商
財務上雖然因快速擴張而表現不佳,但今年1月創辦人霍華修茲要接執行長的新聞讓股價上升9%。

**NO.2  Quicken Loans∕網路貸款公司
**擁有71家連鎖店的家族企業,從員工到顧客都覺得自己是一家人。

**NO.8  Qualcomm∕無線通訊商
**新進員工可獲得全額給付健康保險,並擁有股票選擇權。

NO.6  Cisco∕網路設備及解決方案供應商
執行長錢伯斯領導作風開放,設立部落格聽取員工意見。74%的員工可以有20%的時間在家工作。

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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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