Salesforce 人資長:彈性上班常態化、部分可全職遠距

這種「隨處工作 (Work From Anywhere, WFA)」的工作模式將釋放新的成長契機,Salesforce 的人才策略將不再受地理位置等障礙的侷限,可以將人才搜尋範圍擴展到傳統市中心以外地區。
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本篇來自合作媒體 MoneyDJ 理財網,INSIDE 經授權轉載。

客戶關係管理軟體服務供應商 Salesforce 人資長 Brent Hyder 週二(2 月 9 日)表示,朝九晚五的工作型態已經結束,員工體驗不再侷限於乒乓球桌和點心而已。

他說,雇主有機會創造一個更好的工作場所、讓彼此更加緊密地連繫在一起,讓工作與家庭之間更趨於平衡,最終帶來更多的創新和更好的商業成果。

Hyder 指出,將近半數的員工希望每個月只需進辦公室數次,八成員工希望與實體空間保持連結。因此,Salesforce 給予員工三種工作型態的彈性去決定何時、何地的工作方式。

一旦可以安全地回到辦公室,Salesforce 全球員工(人數約5.4萬人)多數都將彈性上班。這意味著他們每週將進辦公室 1-3 天進行團隊協作、客戶會議和進行簡報。

對於不住在辦公室附近或職務不需要待在辦公室的員工,他們將全職遠距工作。最後, Salesforce 極少數員工基於職位需要、每週必須進辦公室 4-5 天。

Hyder表示,這種「隨處工作 (Work From Anywhere, WFA)」的工作模式將釋放新的成長契機,Salesforce 的人才策略將不再受地理位置等障礙的侷限,可以將人才搜尋範圍擴展到傳統市中心以外地區。

他指出,在這個隨時上線、隨時連結的世界,期待員工上班 8 小時並成功地完成工作是沒有意義的。隨著時間的推移,Salesforce 將重新設計空間、未來將不會看到辦公室塞滿辦公桌。

Hyder 指出,疫苗將在重返辦公室的路途中扮演重要的角色,在此同時疫苗仍面臨許多變數、今年多數時間內謹慎地控制新型冠狀病毒(COVID-19)擴散仍將是相當重要的一件事。

成立於 1999年、總部設在美國加州舊金山的 Salesforce 是在 2004 年 6 月以 11.00 美元初次公開發行(IPO)。

嘉實 XQ 全球贏家報價系統顯示,道瓊工業平均指數成分股 Salesforce 週二下跌 0.93%、收 236.70 美元,過去一年漲幅達 27.45%。

美國勞工部勞工統計局(BLS) 2 月 5 日公布的數據顯示,2021 年 1 月美國受雇人數當中、23.2% 受冠狀病毒大流行影響而遠距工作。上述數據指的是、過去 4 週的某個時間點因為冠狀病毒大流行而在家工作以賺取工資的受僱人員。

Direxion 在家工作 ETF 週二上漲 1.57%、收 74.93 美元,創歷史收盤新高;過去一季累計漲幅達 32.69%、優於那斯達克指數的 19.58% 漲幅表現。

責任編輯:MindyLi

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Cookie 消失?試試看全新 AI 影像內容辨識:讓用戶看的內容決定看到的廣告

Google Chrome 即將淘汰幫助廣告主的工具—— Cookie ,它的離去將再一次地影響數位廣告產業。
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透過GA分析進站者發現, Safari的新客數越來越多,難道這表示 iOS 的用戶數也跟著增加了嗎?注意了,這有可能是 Apple 封鎖第三方 Cookie 帶來的影響。隨著 Google 即將淘汰 Chrome 上的 Cookie ,這個幫助廣告主記住用戶受眾的小工具,將要再一次地影響數位廣告產業。

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後 Cookie 時代的廣告受眾如何鎖定?

各大廣告平台在過去幾年不斷地透過 Cookie 以及其它方式,悄悄收集使用者的用戶數據,隨著這幾年用戶的隱私權意識抬頭, Apple 與 Google 對於藉由 Cookie 辨識用戶資料的廣告投遞方式,持有不同的態度,這也將是所有廣告主的極大挑戰。當 Cookie 不復存在,要如何辨識使用者資料?

Cookie 消失了,或許會有新的數據辨識工具來取代,但是任何試圖跟蹤受眾的方式,都難以符合大眾對於保護隱私權的期望。另一方面,也極有可能無法再通過日趨嚴格的媒體監管限制。無論如何,數位廣告不能像過去一樣,無條件地使用類似 Cookie 的追蹤方式,來達到與現在同樣的廣告效果。

後 Cookie 時代內容辨識類型的廣告鎖定方式,將成為未來具指標性的投放策略。廣告與瀏覽平台或內文主題的高相關性,不僅能顯著提高受眾的互動度,更重要的是,完全不需要收集任何個人數據。

FreakOut Taiwan 不斷嘗試更友善的廣告投遞形式, 自 2016 年進入台灣市場的原生廣告,到 2020 年末引進「 Mirrors 」 AI 影像視覺內容辨識系統,都是以網路使用者的角度出發。「 Mirrors 」不需要使用傳統的受眾興趣設定,即可針對「目標受眾在觀看的影像內容」、「品牌自身競爭對手或相關指定系列產品出現的影片」來投遞 YouTube 上的影音廣告。

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AI 人工智慧影像技術突破,推動新一代內容辨識功能

傳統的內容比對廣告皆為自然語言處理 NLP 中心,基於「純文字」的比對來顯示相關廣告,如大家很熟悉的 Google AdSense 。但是,結合新興的 AI 演算和複雜的圖像辨識,已然能夠達到「影片」的內容偵測,透過增加多個比對層和基於自然語言處理 NLP 的基準定位,可深度學習並提供更精細的辨識洞察力。

舉例來說,若想要將汽車廣告投放給對汽車有興趣的人,我們要先從可能對汽車感興趣的受眾中開始推估,並且根據過去的經驗加入不同的興趣條件,最後針對素材更進一步地測試。透過 Mirrors ,我們可以讓廣告出現在有滿足特定條件的影片內,例如:在消費者觀看的影片中,出現汽車評測報告、自家品牌或競爭對手的 LOGO 、代言人等指定條件,再依照不同廣告主設定的預算判斷是否露出廣告。

藉由這樣的影像比對方式,可以更有效地根據消費者行為觸發廣告投遞條件,而不再是現行的用戶受眾數據。人的興趣是多樣且多變的,當對汽車有興趣的用戶在完成汽車的選購後,短期內將不會再瀏覽相關資訊,轉而瀏覽其他更具時效性的內容。透過消費者當下正在觀看的影片內容,取代消費者身上被貼上的數位標籤,將更貼近消費者本身的使用行為。

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Mirrors AI 影像辨識:用消費者看的內容決定廣告

2021 年台灣數位報告指出,台灣人在各網路內容服務中,最愛「網路影片」的比例高達 97.9%,遠超過 Vlog、串流音樂、網路廣播、Podcast 。

影音廣告早已是品牌經營的趨勢:根據 DMA 2019 年台灣數位廣告量統計報告指出,台灣各類型廣告中,影音廣告以 37.2% 的成長比例大幅領先奪冠。其中 YouTube 持續蟬聯台灣最常被造訪網站第 2 名(僅次於 Google ) ,在台灣各大影音平台中的觸及率及影響力不容小覷。

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