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AI 市場研究工作流程

實作

AI 研究與顧客洞察

把搜尋結果、訪談、產品資料與分析判斷拆開保存,做出每個主張都能回到來源的研究 brief。

難度
入門
預估時間
90 分鐘
更新日期
2026-08-20
文案複核
speak-human-tw
兩輪
本課內容
  1. 01先把定義說清楚
  2. 02現場情境
  3. 03實作範例
  4. 04照著做,每一步都有檢查點
  5. 05動手實作
  6. 06故障診間
  7. 07正式上線前的邊界
  8. 08資料來源與主張限制

這一課會完成什麼

  • 把商業決策改寫成可查證的研究問題與停止條件。
  • 用固定欄位保存原始證據、顧客原話、分析推論、信心與限制。
  • 處理來源衝突、日期過舊、重複引用與證據不足,不讓模型把缺口寫順。

開始前先準備

  • • 一個會改變活動、產品或內容決策的真實研究問題。
  • • 可使用的公開來源與第一方資料清單,以及資料使用限制。

先把定義說清楚

研究與顧客洞察

AI 研究工作流程會先定義決策,再蒐集核准來源,把可觀察事實、顧客原話、來源日期與分析推論存成不同欄位,最後才讓模型協助分類或摘要。完整的研究 brief 不只列出支持某個方向的資料,也保留矛盾、缺口與不能下結論的地方。讀者應能從一句主張回到原始證據,知道是誰在什麼時間說了什麼,以及作者多走了哪一步推論。

搜尋很容易產生『看過很多資料』的錯覺。十篇文章重複同一份未標日期的統計,仍然只有一個來源;模型把它們合成流暢段落後,重複與不確定性更難看見。先建 source ledger,可以在摘要之前處理出處、日期、地區、樣本與互相抄錄。

顧客原話、研究者觀察與建議不能混在同一欄。原話回答顧客怎麼描述問題,觀察記錄發生什麼,建議則是團隊基於證據做的判斷。三者一旦混在一起,後續內容、銷售與產品團隊會把分析師的句子誤當成市場事實。

研究不以頁數作為完成條件。當關鍵主張已有足夠的一手或官方證據、主要反例已被檢查、缺口已標示,而且新來源只在重複既有內容,就可以停止。若證據仍不足,brief 應該寫『目前不能判斷』並提出下一個蒐集動作。

現場情境

Harbor CRM 台灣市場進入研究

教學用合成案例。公司、受訪者、來源包與所有數字都是練習資料,不代表真實市場調查。

負責人
市場研究負責人,要判斷 Harbor CRM 是否應先服務台灣 20–100 人的 B2B SaaS 團隊。
要做的決策
先不回答『要不要進台灣』,改成判斷是否值得投入下一輪 8–10 場問題訪談;以目標團隊是否持續遇到跨工具交接與報表信任問題作為門檻。
目前狀態
主管拿到一份 18 頁 AI 摘要,裡面有 12 個網站連結、3 段無法追溯的『使用者普遍認為』,以及兩個年份不同卻被並列的市場規模數字。兩週後要決定是否啟動訪談與在地化預算。
預期成果
產出一份兩頁研究 brief、source ledger、主張對照表與訪談問題清單。每個結論都有來源或明確標為推論,主管能看見支持、反對與尚缺的證據。

限制條件

  • • 只能使用 10 份指定公開來源與 6 段去識別化訪談節錄。
  • • 任何市場規模、法規或競品功能主張都要保存原始 URL 與觀察日期。
  • • 不得把訪談節錄補成完整人物故事,也不得推測受訪者未說出的原因。
  • • brief 必須分開顯示事實、原話、推論、反證與待查問題。

實作範例

同一個『報表不可信』主張,拆成四種證據

證據類型: 具名模擬情境

來源包裡有一篇廠商文章說 CRM 資料不完整、兩位受訪者提到業務會另外做試算表、一份產品文件說系統支援自訂欄位,還有研究員寫下『台灣團隊需要更好的整合』。若直接摘要,四段資料很容易被合成『台灣 SaaS 團隊普遍有 CRM 整合問題』,但來源沒有支持這麼大的範圍。

研究員將廠商文章標為次級觀點,兩段訪談各自保留原話與角色,產品文件只支援功能存在,研究員的句子標為待驗證推論。主張改為『在本教材的 6 段訪談中,有 2 段提到 CRM 外另做試算表;原因與普遍程度仍需訪談確認』。這個句子比較保守,卻能被核對。

完成版 brief 把決策拆成證據門檻:若後續訪談能確認資料重複輸入、報表無法追溯,而且問題影響每週工作,才進入解法測試。若受訪者只是偏好試算表,或問題只在單一導入失敗,則不應用『市場需求』包裝。來源衝突保留在表內,不由模型替團隊裁決。

主張限制

6 段節錄與 10 份公開來源不具市場代表性,案例也沒有真實抽樣設計。教材只示範證據紀律,不能推估台灣 CRM 市場。正式決策還需要目標名單、訪談招募、法規檢查與定價研究;公開網頁也可能更新或下架,因此關鍵主張要保存快照或存取日期。

做法

照著做,每一步都有檢查點

Harbor CRM 研究流程,顯示來源 ledger、證據紀錄、支持與反證、主張狀態及人工審核。

現場情境

先不回答『要不要進台灣』,改成判斷是否值得投入下一輪 8–10 場問題訪談;以目標團隊是否持續遇到跨工具交接與報表信任問題作為門檻。

  1. 01先鎖定決策與證據門檻
  2. 02逐份登錄來源,不先摘要
  3. 03抽取原句與可觀察事實

驗收條件

brief 不追求把答案寫滿。好的完成品會把『知道什麼、根據什麼、還不知道什麼、下一步怎麼補』放在同一頁,並保留一兩個真正會改變決策的矛盾。

這張圖要幫你看懂什麼證據從來源、抽取、主張到 brief 的 lineage 需要可編輯圖;生成圖片不能充當引用證據。
  1. 01

    先鎖定決策與證據門檻

    把『研究台灣 CRM 市場』改成一個決策句,寫下支持、反對與不足時各會採取什麼行動。標出不能由公開搜尋回答的部分,例如採用流程、內部政治或願付價格。

    檢查點 · 決策者能對 supported、mixed、insufficient 三種結果各說出下一步。

  2. 02

    逐份登錄來源,不先摘要

    記錄 publisher、URL、日期、地區、來源類型與是否一手資料。檢查多篇文章是否都引用同一原始研究;重複來源保留關係,但不重複計算證據。

    檢查點 · 10 份來源都有唯一 ID,關鍵數字能回到最早可取得的原始出處。

  3. 03

    抽取原句與可觀察事實

    把逐字節錄、可觀察事實、顧客語言與分析推論分欄。模型可協助依 schema 抽取,但安全拒絕、輸出截斷、缺欄或無法驗證的 URL 都要進例外佇列。

    檢查點 · 抽查 5 筆紀錄,節錄逐字一致,推論沒有被放進 observed_fact。

  4. 04

    建立支持與反證

    每個主張至少列支持證據,也主動找日期、地區、樣本或定義不同的反證。若只有同一來源的轉述,將狀態降為 insufficient。

    檢查點 · 每個 pivotal claim 都有 evidence ID;沒有證據的句子已刪除或改成待查問題。

  5. 05

    寫 brief 並做人工回讀

    brief 先回答目前能做的決定,再列依據、反證、限制與下一步。由未參與抽取的人抽查所有關鍵主張,確認建議沒有超出證據。

    檢查點 · 審核者能從 brief 的每個關鍵句,在兩次點擊內找到來源與原始節錄。

動手實作

建立可追溯的市場研究 brief

使用 Harbor CRM 固定來源包,先完成 ledger,再寫兩頁 brief。

準備項目

  • • 寫下這份研究要支援的決策、決策者、期限與會改變想法的證據。
  • • 建立允許與排除來源政策,說明語言、地區、日期、資料類型與個資處理。
  • • 複製 ledger,不要先開空白文件請模型『研究市場』。

本課產出

一份至少 10 列的 source ledger、證據紀錄、主張對照表、兩頁 brief、限制段落與下一輪研究問題。

起始模板: 研究 source ledger 與主張對照範本

CSV + Markdown
source_id,publisher,title,url,published_at,accessed_at,region,source_type,primary_or_secondary
S01,,,,,,,,

## Evidence records
evidence_id:
source_id:
verbatim_excerpt:
observed_fact:
customer_language:
analyst_inference:
confidence: high | medium | low
limitation:

## Claim map
claim_id:
claim:
supporting_evidence_ids:
contradicting_evidence_ids:
status: supported | mixed | insufficient
next_research_action:

預期結果

brief 不追求把答案寫滿。好的完成品會把『知道什麼、根據什麼、還不知道什麼、下一步怎麼補』放在同一頁,並保留一兩個真正會改變決策的矛盾。

留給下一課

source ledger 會成為第 2 堂內容狀態機的 evidence-ready 輸入,也能在第 7 堂作為研究代理的允許來源包。

驗收條件

  1. 01每個來源都有 publisher、URL、日期或 accessedAt、地區、類型與一手/次級標記。
  2. 02所有市場數字、產品功能、法規與顧客原話都能回到 source ID。
  3. 03至少一個 mixed 或 insufficient 主張保留在 brief,沒有被順手寫成肯定句。
  4. 04審核者抽查 5 筆後,逐字節錄、觀察與推論三欄沒有混用。

常見故障

故障診間

F1多個來源看似互相印證,點回去卻都引用同一份報告。
先檢查
沿著連結追到最早出處,查看作者、發布日期、方法與引用關係。
可能原因
把轉載數量當成獨立證據,模型摘要又隱藏了引用鏈。
修復方式
將轉載掛回同一 source family,主張只計一次,找真正獨立的反證。
下次怎麼避免
ledger 增加 original_source_id 與 source_family 欄位。
F2brief 有引用,但引用頁找不到句子中的市場範圍或數字。
先檢查
逐字比對 claim、verbatim_excerpt、地區、時間與母體定義。
可能原因
模型生成了合理但來源未明說的範圍,或把兩個來源拼成一句。
修復方式
縮小主張到來源真正支持的範圍,拆開不同來源,無法支持就標 insufficient。
下次怎麼避免
關鍵主張發布前執行 claim-level 人工抽查,禁止只檢查 URL 存在。
F3研究持續增加頁數,決策者仍不知道下一步。
先檢查
檢查研究問題是否連到決策、證據門檻與停止條件。
可能原因
任務被定義成蒐集主題資訊,沒有定義什麼證據會改變行動。
修復方式
重寫決策句,刪除不影響決策的段落,為缺口指定下一個可執行動作。
下次怎麼避免
每次新增來源前先填它要支持或反駁的 claim ID。

展示版之後

正式上線前的邊界

  1. 01保存關鍵網頁快照或存取日期,並為會變動的價格、功能、法規與統計設更新期限。
  2. 02第一方訪談與 CRM 資料在送入模型前去識別化,權限沿用原系統,不把完整資料貼進共用 prompt。
  3. 03抽取 schema、模型版本、提示、來源包與審核決定都可追溯;重新執行不覆蓋舊版。
  4. 04對安全拒絕、輸出截斷、無法存取、日期缺失與格式錯誤設明確狀態,不無限重試。
  5. 05重大決策主張由人查核原文;模型信心分數不能替代證據品質與審核。
  6. 06監測來源新鮮度、重複率、缺口、反證比例、人工修正與每份 brief 完整成本。

證據類型

資料來源與主張限制

資料來源只支撐本課標示的主張,不代表換一個系統也會得到相同結果。

  1. [1]
    Structured model outputs

    OpenAI · 官方文件 · 2026-08-20

    結構化輸出、refusal 與 incomplete 狀態的處理邊界
  2. [2]
    How we built our multi-agent research system

    Anthropic · 已發表研究 · 2026-08-20

    研究任務拆分、平行搜尋、引用品質與成本限制
  3. [3]
    Introducing Contextual Retrieval

    Anthropic · 已發表研究 · 2026-08-20

    檢索資料集、語意與詞彙檢索、重排及 top-k 評估
  4. [4]
    Creating helpful, reliable, people-first content

    Google Search Central · 官方文件 · 2026-08-20

    內容品質、自評與以讀者需求為中心的發布原則
  5. [5]
    NIST AI Risk Management Framework

    NIST · 官方文件 · 2026-08-20

    AI 風險治理、衡量與持續管理框架

延伸的 Tenten 資源

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