用 ChatGPT Work 把產品洞察變成團隊行動計畫
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示範用 ChatGPT Work 分析 Sites 採用率、找出原因並產出 Slack 建議訊息
- 00:03 情境設定：管理層今天要開會決定新產品的投資方向，市場回饋是試用的客戶太少。
- 01:04 產品使用數據只能看出使用者在這一步流失，無法判斷是找不到 Sites，還是不知道 Sites 能拿來做什麼。
- 02:05 畫面下方會出現摘要和草稿，可以先編輯再發布；這則訊息就是透過 ChatGPT 送出的。
💡 你可以怎麼用：下次看到「很多人有權限，卻很少人在用」這類數字時，別急著下結論。先請 AI 把客戶回饋或同事討論整理出來，判斷是「找不到」還是「不知道怎麼用」。結論出來後，再請它擬一則可以直接發給團隊的訊息，改一改就能送出。
看全部 16 條重點
🧑🏫 這支影片示範一個完整的工作流程：用 ChatGPT Work 查產品數據、找出客戶不用的原因，再直接寫好要發給團隊的 Slack 訊息。ChatGPT Work 是影片裡負責分析資料、整理客戶回饋、擬訊息草稿的工具。這支片值得看，因為它示範了怎麼從「數字看起來不好」一路追到「該做什麼」，而不只是叫 AI 做一份報表。
- 00:03 情境設定：管理層今天要開會決定新產品的投資方向，市場回饋是試用的客戶太少。↳ 這是很常見的決策場景：主管今天就要決定新產品要不要繼續投資，但手上只有「試用的人很少」這種模糊回饋，需要更具體的依據。
- 00:03 示範產品是 Sites：可以建立並分享給同事的互動式 web 應用程式。↳ Sites 是影片拿來示範的產品。web 應用程式就是用瀏覽器打開就能操作的小工具或頁面，不用安裝；Sites 讓你做好後直接分享給同事使用。
- 00:03 向 ChatGPT Work 提問：Sites 剛上線，想了解外部客戶是否感興趣，以及團隊該專注在哪裡。↳ 她問的不是「給我數據」，而是兩個要做決定的問題：外部客戶到底有沒有興趣，團隊該把力氣放在哪。先講清楚你想做什麼決定，AI 才知道往哪分析。
- 00:34 提問時指定使用 data agent 和 Sites semantic layer 來協助分析。↳ 影片沒解釋這兩個詞。一般來說，data agent 是專門查資料、跑分析的 AI 助手；semantic layer 是預先定義資料意思的設定，讓「誰算使用者」等算法一致。
- 00:34 產出的分析報告本身就是用 Sites 做的，也就是正在討論的同一個產品。↳ ChatGPT 交出的分析報告本身就是用 Sites 做的互動頁面。等於一邊分析這個產品，一邊示範它可以拿來做什麼。
- 00:34 報告中最關鍵的是 creation funnel：有權限使用 Sites 的人和開始建立內容的人之間落差很大。↳ funnel（漏斗）是把使用者每一步的人數排出來，看哪一步流失最多。這個 creation funnel 顯示：能用 Sites 的人很多，真的動手建立內容的人卻少很多。
- 00:34 數據顯示有權限的人當中，只有 15% 會開始建立內容。↳ 換句話說，每 100 個有權限的人，只有大約 15 個會開始做東西，另外 85 個卡在門口。問題不在沒人能用，而在沒人動手。
- 01:04 產品使用數據只能看出使用者在這一步流失，無法判斷是找不到 Sites，還是不知道 Sites 能拿來做什麼。↳ 數據能告訴你使用者在哪一步不見，但說不出原因。可能是根本沒發現這個功能，也可能看到了，卻不知道要拿來做什麼。
- 01:04 這兩種解釋會把產品開發帶往完全不同的方向。↳ 如果原因是找不到，就該把入口做得更明顯；如果是不知道用途，就該教用法、給例子。原因判斷錯了，資源就會整個投錯地方。
- 01:04 請 ChatGPT Work 進一步調查，從 Slack 和 Google Drive 撈出客戶回饋，以便釐清原因。↳ 數字解釋不了原因，就去看客戶實際說了什麼。Slack 是很多公司用的團隊聊天工具，Google Drive 是雲端檔案空間，客戶回饋常散落在這兩個地方。
- 01:04 從回饋得出結論：客戶不確定 Sites 的用途，需要和自己工作相關的範例。↳ 答案是第二種：客戶看得到 Sites，但想不到它跟自己的工作有什麼關係。他們需要貼近自身業務的實際例子，才會想試試看。
- 01:34 建議一：針對最有價值的使用情境建立 templates。↳ template（範本）是做好一半、可以直接套用再修改的現成樣板。先挑對客戶最有價值的用途做範本，客戶一打開就知道「原來可以這樣用」。
- 01:34 建議二：推出企業宣傳活動，讓潛在客戶看到 Sites 能做到哪些事。↳ 第二招是主動對企業客戶宣傳，展示 Sites 能做出的成果，直接解決「不知道能做什麼」的問題，不必等客戶自己摸索。
- 01:34 請 ChatGPT Work 準備一則 Slack 訊息草稿，重點呈現關鍵想法和上述兩項建議。↳ 分析完不會停在報告。她直接請 ChatGPT 把結論和兩項建議濃縮成一則可以貼到團隊頻道的訊息，讓大家馬上看到、開始行動。
- 02:05 畫面下方會出現摘要和草稿，可以先編輯再發布；這則訊息就是透過 ChatGPT 送出的。↳ 草稿會先出現在畫面下方給你看，你可以改字、補充，確認後才發出去。訊息是直接從 ChatGPT 送到 Slack，不用自己複製貼上。
- 02:05 講者提到，公司內部的人經常使用這項功能。↳ 講者說公司內部的人經常這樣用，代表這不只是展示用的流程，而是實際工作裡會反覆用到的做法。
📘 術語
ChatGPT Work（ChatGPT Work）：影片中用來分析資料、整理客戶回饋並撰寫 Slack 草稿的工具。
Sites（Sites）：可以建立並分享給同事的互動式 web 應用程式。
data agent（資料代理）：字幕沒有解釋，只提到分析時要使用它。
semantic layer（語意層）：字幕沒有解釋，只提到分析時要使用 Sites 的 semantic layer。
creation funnel（建立漏斗）：呈現從「有權限使用 Sites」到「開始建立內容」之間的人數落差。
template（範本）：建議針對最有價值的使用情境建立，幫助客戶了解 Sites 的用途。
Sites（Sites）：可以建立並分享給同事的互動式 web 應用程式。
data agent（資料代理）：字幕沒有解釋，只提到分析時要使用它。
semantic layer（語意層）：字幕沒有解釋，只提到分析時要使用 Sites 的 semantic layer。
creation funnel（建立漏斗）：呈現從「有權限使用 Sites」到「開始建立內容」之間的人數落差。
template（範本）：建議針對最有價值的使用情境建立，幫助客戶了解 Sites 的用途。
✏️ 小考一題
根據影片中的分析報告，有權限使用 Sites 的人當中，有多少比例會開始建立內容？
A. 50%B. 5%C. 15%D. 25%看答案
答案：C。[00:34] 字幕提到 Only 15% of people who have access start creating something.
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