提案總被主管退回重改?教你用ChatGPT做「主管分身」,送件前先自己抓漏洞
提案總被主管退回重改?教你用ChatGPT做「主管分身」,送件前先自己抓漏洞

早安呀!最近有位讀者留言問我,如何在 AI 裡建一個「主管分身」?

她想在跟主管開會前,先做一輪模擬對話,把提案弄完整再交上去,才不會花太多時間來回溝通和修改。她的主管有個特質:希望每個數據都要有比較基準,推論和統計才有意義。

不如,就把這些特質做成主管分身 AI 的陪練標準,每次開會前都找它幫你修改。

我把方法整理在圖卡裡!

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如何讓 AI 像我的主管一樣提問和審查?

如何讓 AI 像我的主管一樣提問和審查?

不需要幻想主管的人格,建議蒐集 3 種真實材料:主管給過的意見、已經核准和退回的文件,以及在會議裡曾反覆追問的問題,例如「報告中的數據,應該要有比較基準」,做為 AI 學習的判斷標準。把自己沒看到的漏洞,在送件以前多消掉幾個。

資料繳交前,先交給 AI 預審

資料繳交前,先交給 AI 預審

給 AI 的提示詞範例:

扮演我的主管,幫我進行事前審查。① 以「(填入主管職位,以及他與我的關係)」的立場來閱讀。② 根據「過去我實際收到過的修改意見」,用相同的審查角度檢查這次的資料。【過去收到的意見貼在這】③ 列出我目前的問題,依重要程度排序,但不要直接幫我改。④ 每個問題都用一行告訴我建議的修改方向。⑤ 沒問題的話就說「沒有問題」。以下是我要交的資料。

ChatGPT 的建議,別照單全收

ChatGPT 的建議,別照單全收

ChatGPT 提出的問題,有一些可能過度解讀、太詳細,或是與你的公司真實狀況不符。要透過自己的判斷,評估 AI 給的意見來修改自己的文件和資料,並對照主管真正給予的意見,來校準自己的判斷。

主管常見的 3 種思考角度

主管常見的 3 種思考角度

不確定主管在意哪些事情?先請 AI 從數據是否有根據、你的結論是否清楚、有沒有錯字和遺漏來檢查。之後當主管提出新的追問,再把它提供給 AI 來學習。

別管主管的抱怨,要萃取主管的判斷標準

別管主管的抱怨,要萃取主管的判斷標準

把 AI 事前預測的問題,和主管真的追問的問題放在一起看。猜中的規則保留,主管提出的新角度,就抽象成新的規則。例如主管說:「給 A 公司的報價,理由太薄弱。」應轉成 「報價文件要清楚說明金額或報價的依據。」每次改一點,之後越用越像你的主管。

存進 ChatGPT 專案,下次直接套用

存進 ChatGPT 專案,下次直接套用

在 ChatGPT 建立「主管審查視角」專案,裡面上傳主管提出過的意見清單,以及設定好給專案的指示:

① 當我貼上資料時,請扮演主管,進行交件前審查。② 審查時,請根據專案中的「過去意見清單」,用相同的角度來審查。③ 不要重寫,只列出需修改的問題,並依重要度排序。④ 每個問題後面,用一行說明建議修改的方向。

以後就在此上傳資料,更新主管審查意見。

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從獲客到理解需求,SHARP 攜手 Insider One 如何用第一方數據重寫家電行銷?
從獲客到理解需求,SHARP 攜手 Insider One 如何用第一方數據重寫家電行銷?

家電是典型的低頻、高單價商品,消費者可能數年才換一次冰箱、洗衣機或空氣清淨機,但品牌與消費者的接觸遠早於購買當下:從搜尋產品資訊、比較規格、閱讀評價,到進一步留下會員資料、瀏覽官網,甚至進入門市體驗,消費者的決策路徑越來越分散,即使最後的交易發生在線下,購買的決策可能早在線上決定。

這也是夏普(SHARP)會重新思考數位行銷的原因。

過去,品牌比較關注如何「帶來多少流量」,但當數位接觸點持續增加,重要議題逐漸變成:誰在關注什麼?誰可能進入購買週期?又該在什麼時間點,提供什麼內容?

SHARP 台灣總經理張凱傑表示:「我們的目標是串聯產品、 AI 、會員數據以及服務,讓 SHARP 從一個『賣家電的品牌』,逐步成為一個理解家庭生活需求的品牌。」

從空氣淨化、冰箱除菌保鮮、洗衣清潔、健康烹調、 AI 咖啡機到顯示技術, SHARP 致力將科技融入日常生活,預先設想、解決消費者不同階段的生活需求;如今,這套「半步先行」的思維也延伸到數位行銷:不只是等消費者說出需求,而是透過數據,更早辨識需求正在形成的訊號。

從散落的第一方數據到「看到完整消費者旅程」

SHARP 累積來自官網、會員、客服、維修與交易等大量第一方數據,但因數據資料分散在不同部門與系統,想要為行銷活動建立目標消費者輪廓,需要跨部門整理與人工處理。例如,需要先請 IT 撈取資料,再由行銷團隊分類目標客群,前後可能花上 3 到 5 天,活動發送出去後,也難以即時掌握消費者接下來的行為。

為解決上述挑戰, SHARP 開始評估、測試客戶資料平台(CDP),最終選擇與 Insider One 合作。評估過程中, SHARP 關注的不只是資料整合能力,也包括系統是否容易上手,以及線上、線下數據能否進一步串聯。

首先, SHARP 希望能縮短資料整合與行銷執行的距離。

Insider One 除可協助團隊進行第一方數據的整合、分群與分類,還有提供行銷引導與 AI 工具,例如行銷自動化等,讓團隊可以更精準地擬定媒體策略與決策,以清晰的投資報酬率(ROI)等數據,建立內部行銷與業務部門的信賴機制。

張凱傑指出:「對我們來說, CDP 的價值是縮短從資料、決策與行動的時間,讓行銷團隊可以把更多時間放在策略與內容,而不是處理資料。」舉例來說,導入 Insider One 後,行銷團隊用說的就可以完成受眾設定與行銷流程初步建置,將原本需要 3 到 5 天的時間縮短成 1 分鐘,然後,由系統觸及,以及追蹤開信、點擊與轉換,大幅縮短跨部門協作的工作流程。

Insider One
1912 年創立的夏普,在台灣積極數位轉型。SHARP 台灣總經理張凱傑攜手 Insider One ,透過數據整合,真正了解消費者的需求,精準推薦,股東購物節創造雙位數成長。右為 Insider One 吳一凡總經理。
圖/ 數位時代

對 SHARP 來說,另一個關鍵是降低團隊學習與使用數據的門檻。

為協助 SHARP 團隊快速上手與習慣使用, Insider One 團隊扮演如導師般的角色,透過手把手的培訓與指導,不僅大幅縮短系統摸索時間,更將原先至少要 3 個月以上的多元數據資料整合時間縮短在 1.5 個月內,成功趕上 SHARP 的年度最重要節慶活動–股東購物節。

第三個議題是捕捉線上互動跟線下交易之間的資料斷點,以消費者全通路(OMO)旅程數據持續深化互動關係。

張凱傑表示, SHARP 超過 80% 的銷售來自線下通路,部分合作通路同樣採用 Insider One,讓跨通路數據串接有了共通基礎,在 Insider One 團隊的協助下, SHARP 與生鮮超市合作,在符合資料授權跟隱私規範的前提下,透過會員輪廓標籤掌握跨通路消費需求,並以此規畫跨業聯合促銷(Joint Promotion)。

股東購物節四大指標皆雙位數成長, SHARP 如何從「廣撒行銷」走向「找對的人」

對 SHARP 來說,股東購物節是年度最重要活動,透過 Insider One 的站上模組、智能推薦、自動化顧客旅程與 A/B Test 等解決方案,結合會員資料整合與行為分析,去(2025)年, SHARP 行銷團隊可以從過去依年齡、性別等基本條件分群,轉變成掌握消費者對不同產品與內容的興趣,再搭配個人化推薦與自動化顧客旅程,讓對的內容在對的時機觸達對的人,極大化行銷綜效。

SHARP
「股東福利」官網提供一站式數位權益服務,包含股東卡領取、合作商家優惠查詢及精選好禮解鎖,輕鬆掌握各項專屬禮遇。
圖/ Insider

更重要的是,隨著數據累積與平台熟悉度提升, SHARP 的數位行銷成效持續優化。

以股東購物節為例,今(2026)年,不僅股東購物節的 eDM 開信率近 40%,流量、轉換率、客單價與回購率皆較去年成長15至25%,讓 SHARP 更加確信:數位行銷的重點不只是「吸引多少人」,而是能否辨識「哪些人值得溝通,以及現在應該說什麼」。

AI 智慧手沖咖啡機則是另一個案例。透過會員數據分析與問卷, SHARP 成功從會員名單中找出 4,000~5,000 名具有相關興趣與行為特徵的消費者,如喜愛手沖咖啡、熱愛科技、享受質感生活等客群,針對這群人進行精準溝通,帶動數百台產品銷售,創下轉換率超過 15% 的成績。

張凱傑認為,以 CDP 持續深化第一方數據資料有助於極大化行銷成效,以維修服務為例,如果系統辨識出消費者的冰箱使用年限已久,且近期有多次維修紀錄,即可在適當時機提供換機資訊,甚至從節能效益切入,讓這一次維修服務成為下一次產品需求的起點。

一次又一次的亮眼行銷成果,不僅讓 SHARP 從「廣撒行銷」轉向「找對的人」,持續深化對消費者的理解,讓線上的互動、內容與優惠,成為消費者消費或走進實體通路的前一站,也反映出家電行銷正從追求流量轉向對消費者需求的持續理解,成為家電數位行銷競爭的新典範。

想知道更多 Insider One 零售與家電產業應用,立即了解:https://insiderone.com/zh-hant/contact-us/

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