這是一個 SasaDaily 假設案例。

不是 Microsoft 公布的客戶成效。

假設有一家：

4 人市場研究工作室。

平常替中小企業做：

客戶訪談。

品牌研究。

消費者調查。

產品概念測試。

簡單市場分析。

團隊只有四個人。

真正耗時間的，

常常不是：

研究本身。

而是：

同一批客戶資料，要被重新整理三次。

客戶開完第一次需求會議後，通常會有一堆原始 Context

例如：

客戶想研究什麼？

對象是誰？

預計什麼時候完成？

要訪談還是問卷？

目前已知問題是什麼？

預算有沒有上限？

最後要交什麼成果？

這些資訊可能散在：

Meeting Notes。

Email。

客戶 Brief。

舊 Proposal。

內部筆記。

會議結束後，

研究員先整理一次。

但工作：

才剛開始。

第一份要做 Word 研究計畫

內容可能包括：

研究背景。

Research Objective。

研究問題。

方法。

樣本。

時程。

交付成果。

限制。

這是一份：

內部和客戶都可能會看的正式文件。

第二份又要做 Excel

同一個 Project，

又要把資訊重新拆成：

樣本數。

訪談場次。

招募成本。

研究員工時。

第三方費用。

交通。

分析時間。

專案成本。

最後才能算：

初步報價。

第三份再做 PowerPoint

接著業務或研究總監：

又要把前面內容重新整理成：

客戶比較容易看的：

Proposal。

問題。

研究方式。

為什麼這樣設計。

時間。

交付。

下一步。

結果就是：

同一件事情，被重新寫了三遍。

最容易出錯的甚至不是打字太慢

而是：

三份資料：

開始不一致。

Word 寫：

12 場訪談。

Excel：

還是 10 場。

PowerPoint：

卻寫成 15 場。

Word 說：

6 週。

Excel 的成本：

用 5 週估。

簡報最後：

又變成 4 週交付。

每一份單獨看：

都很完整。

放在一起：

卻不是同一個 Project。

這才是最麻煩的地方。

團隊決定先讓 Copilot 做「三份 First Draft」

不是：

讓 AI 自己決定研究方法。

也不是：

直接產正式報價寄給客戶。

第一個目標只有：

同一批已確認 Context，不要人工重寫三次。

Microsoft Copilot 現在的 Word、Excel、PowerPoint Agents

可以直接根據描述：

建立真正的：

Word。

Excel。

PowerPoint

檔案。

所以這家工作室把：

Proposal Preparation

重新拆一次。

第一步：先建立一份「已確認資料包」

會議結束後，

研究員先不要：

立刻做簡報。

先把客戶資料整理成：

一個 Source Pack。

只有四種內容。

已確認

例如：

研究目的。

產品類型。

主要受眾。

希望完成時間。

客戶提出，但還沒確認

例如：

可能需要 500 份問卷。

可能加入 Focus Group。

團隊建議

例如：

先訪談再做量化。

先用 10 位使用者測試問卷。

資料缺口

例如：

正式預算。

確切樣本。

最終交付日。

這一步很重要。

因為如果原始 Context

本身就是混亂的，

AI 只是：

更快把混亂

做成三份漂亮檔案。

第二步：先叫 Word Agent 做研究計畫第一版

Prompt 不需要很華麗。

先照今天教學的四行：

成品：

2 頁 Research Brief。

對象：

內部研究團隊與客戶窗口。

必留：

已確認研究目的、受眾、限制、目前時程。

不能補：

未確認樣本數、價格、正式交付承諾不要自行加入。

接著指定：

來源檔案。

Copilot 先建立：

Word First Draft。

研究總監只先看「方法有沒有跑掉」

例如 AI 寫：

使用：

20 場深度訪談。

但客戶根本沒有：

確認樣本數。

那就不能因為：

20 看起來合理

直接留下。

研究員要把它：

改回：

待確認。

這裡 AI 的角色只是：

把資訊：

結構化。

不是：

替專業研究員決定：

Methodology。

第三步：Excel Agent 做成本與樣本規劃草表

接著使用：

同一批已確認 Context。

建立：

Excel Workbook。

例如分成：

Research Activities。

Sample。

External Cost。

Internal Hours。

Timeline。

Summary。

但是 Prompt 裡再加一句：

缺少正式單價與樣本數的欄位留空，不要自行估價。

為什麼？

因為 Excel 最大的心理陷阱就是：

一旦有：

表格。

公式。

總計。

大家很容易覺得：

「這一定已經算好了。」

但真正報價：

不能讓 AI：

自己猜一個訪員費。

自己估：

招募成本。

自己決定：

Margin。

AI 可以把架構先做好

例如：

訪談場次 × 單價。

受訪者 Incentive。

場地。

招募。

逐字稿。

分析工時。

報告工時。

專案管理。

先把：

Formula Structure

準備好。

真正的價格：

再由負責人填入：

公司目前的：

Rate Card。

或者：

確認過的供應商成本。

這樣 AI 省的是：

建立表格與重複整理。

不是：

替公司決定：

怎麼報價。

第四步：PowerPoint Agent 做 Proposal 第一版

當 Word 的研究架構

和 Excel 的初步成本

都已經人工看過一次，

再做：

PowerPoint。

例如：

8 頁。

第 1 頁

客戶問題。

第 2 頁

研究目標。

第 3～4 頁

Research Approach。

第 5 頁

Sample／Process。

第 6 頁

Timeline。

第 7 頁

Deliverables。

第 8 頁

Next Step。

這樣最大的差別不是：

PowerPoint 生成得多快。

而是：

簡報不用：

重新從零讀一次所有會議筆記。

但 PowerPoint 絕對不能自行把「建議」改成「承諾」

例如 Word 裡寫：

建議 6 週完成。

PowerPoint 不能變成：

6 週內完成。

Excel 裡只是：

初步試算。

簡報不能變成：

正式報價。

這就是：

Professional Service

使用 AI

很容易踩到的地方。

AI 擅長把文字：

變得很確定。

客戶卻會把：

簡報上的文字

當成：

你的承諾。

所以最後一定有一個 Human Gate

這家工作室規定：

以下五類資訊：

AI 做完後

一定由人逐項確認。

研究方法

這個 Method

真的適合客戶的問題嗎？

樣本

數量。

條件。

招募難度。

有沒有專業依據？

價格

正式 Rate。

Margin。

外包成本。

稅。

有沒有算錯？

Timeline

真的做得到嗎？

供應商。

招募。

分析。

客戶 Review

是否都有算進去？

Deliverables

客戶最後到底拿到：

什麼？

報告？

原始資料？

Workshop？

簡報？

這些全部：

不能只因為 AI 寫得漂亮

就通過。

這家公司的 AI Workflow 因此不是：

客戶說需求。

↓

AI 自動寄 Proposal。

而是：

客戶 Brief。

↓

建立確認過的 Source Pack。

↓

Word First Draft。

↓

人工確認 Method。

↓

Excel First Draft。

↓

人工確認 Cost。

↓

PowerPoint First Draft。

↓

三份文件交叉核對。

↓

研究總監批准。

↓

才對外。

真正省掉的是「重建 Context」

假設以前每一個 Proposal：

需要：

整理會議內容：

15 分鐘。

Word：

25 分鐘。

Excel：

20 分鐘。

PowerPoint：

30 分鐘。

三份文件交叉檢查：

10 分鐘。

合計：

100 分鐘。

以下全部是：

SasaDaily 假設數字。

不是 Microsoft 客戶成效。

導入後假設變成 55 分鐘

建立 Source Pack：

10 分鐘。

Word Review：

10 分鐘。

Excel Review：

10 分鐘。

PowerPoint Review：

15 分鐘。

Cross-file QA：

10 分鐘。

總計：

55 分鐘。

單案：

少約：

45 分鐘。

一週四個 Proposal，約少 3 小時

45 分鐘 × 4：

180 分鐘。

就是：

3 小時。

四週：

約：

12 小時。

但：

這不是說：

Microsoft Copilot

一定讓市場研究公司：

每月省 12 小時。

這只是示範：

真正 ROI

應該怎麼量。

不能用「AI 20 秒生成簡報」當省時數字

假設 PowerPoint Agent：

30 秒做完。

但研究總監：

花 25 分鐘

重新檢查：

研究設計。

樣本。

價格。

時程。

那這份工作的人工時間：

不是：

30 秒。

而是：

25 分 30 秒。

真正要算的是：

從：

客戶 Brief

到：

可以對外的 Proposal

總共多少時間。

這家公司最後只追四個 KPI

KPI 1：Proposal Preparation Time

單案從：

100 分鐘

到底降到多少？

KPI 2：First Draft Retention Rate

AI 做的第一版：

最後有多少內容：

真的留下？

如果每次：

80% 都重寫，

生成再快：

價值也不高。

KPI 3：Cross-file Consistency Errors

Word。

Excel。

PowerPoint

有沒有出現：

樣本不同。

日期不同。

價格不同。

交付不同。

這個 KPI：

甚至可能比：

省時

更重要。

KPI 4：Human Correction Time

團隊最後花多少時間：

修：

AI 做錯的內容？

如果 AI 讓：

建立時間少 30 分鐘，

但 Review：

多 25 分鐘，

實際只省：

5 分鐘。

要誠實算。

還有一個不能妥協的指標

正式報價與客戶承諾錯誤：0。

如果 AI：

少做一小時文書。

卻：

把 30 萬寫成 20 萬。

把 8 週寫成 6 週。

把建議方案寫成：

正式承諾。

那前面省的時間：

沒有意義。

所以：

高影響資訊

一定：

Human Approval。

這個 Workflow 最大的價值可能不是「少打字」

而是：

三份文件開始可以：

從同一個 Source Pack 出發。

以前：

Word Writer

看一次 Notes。

Excel Owner

再看一次。

PowerPoint Owner

又重新理解一次。

每個人：

都在做自己的：

Interpretation。

現在：

先把：

Confirmed Context

整理清楚。

AI 再用：

不同格式

做 First Draft。

這會讓：

版本管理

容易很多。

專業服務特別適合注意這件事

因為很多顧問型工作：

最後不是只交一份東西。

同一個客戶需求：

常常要變成：

內部 Brief。

估價表。

Proposal。

工作計畫。

簡報。

甚至：

合約附件。

如果每一份：

都重新從：

Email。

Meeting Notes。

聊天紀錄

拼一次，

真正浪費的時間不是：

寫字。

而是：

重新理解同一件事。

但也不能讓 AI 變成「唯一真相來源」

真正 Source of Truth

仍然應該是：

客戶正式確認的資料。

合約。

Rate Card。

公司方法論。

正式版本。

Copilot 做出的：

Word。

Excel。

PowerPoint

都只是：

Derived Output。

如果三份文件和：

原始 Client Brief

衝突，

最後不是：

三票對一票，

所以 AI 贏。

而是：

回到：

Original Source。

十個 Proposal 後再決定要不要繼續

這家工作室不會因為：

第一份簡報很漂亮

就宣布：

AI 導入成功。

先跑：

10 個 Proposal。

然後看：

總時間。

修正時間。

三份文件不一致次數。

客戶回來更正的次數。

如果：

總人工時間真的下降，

而且：

錯誤沒有上升，

才保留。

如果發現三份 First Draft 反而讓 Review 更累，就停

例如：

每一份：

都看起來不同。

Excel：

老是自己補 Assumption。

PowerPoint：

一直把建議寫成承諾。

研究員最後：

每次都要重做。

那就表示：

目前 Workflow

沒有真正改善。

也許只留下：

Word Agent。

或者只用：

PowerPoint First Draft。

不用為了：

「我們有 AI Workflow」

硬把三個全部留下。

真正好的自動化不是越長越好

可以是：

一個很小的改變：

原本同一份客戶 Context

要：

人工重建三次。

現在：

只整理一次。

三份 First Draft：

從同一批確認資料開始。

專業判斷：

仍然由人。

這就已經是：

很實際的 AI 導入。

Microsoft 新版 Copilot 往 Home／Code／Autopilot 走，但小公司不用一開始追 Autopilot

這家市場研究工作室：

甚至不用：

第一天就設定：

Background Agent。

不用：

自動監控。

不用：

自動寄 Proposal。

不用：

自己改 Price。

先把：

重複製作文件

這一段做好。

等團隊真的確認：

每天哪一步：

重複。

穩定。

可驗證。

再考慮：

下一階段。

因為真正的問題不是：「Copilot 能幫我們做多少？」

而是：

哪一段重複工作，交給 AI 之後，人可以把時間留給真正需要專業判斷的地方？

對市場研究工作室來說，

真正值錢的是：

Research Design。

訪談。

分析。

Insight。

客戶判斷。

不是：

把同一個 Deadline

從 Word

再抄進：

PowerPoint。

也不是：

把同樣的研究目的

重新寫第三遍。

最後可以把這個案例濃縮成一句話

AI：

負責：

同一份 Context，先變成三種 First Draft。

人：

負責：

確認三份成品講的是同一件事，而且真正的價格、方法與承諾沒有被 AI 自己決定。

這才是：

Microsoft Copilot

對小型專業服務團隊

最值得先測的一種 Workflow。

如果你也想知道自己的工作裡，哪一步最適合先交給 AI，留言「流程」。

今天，和 AI 一起進步一點。

每天學會一個 AI 技巧。

每天節省一點時間。

每天提升一點能力。

SasaDaily，陪你一起成長。

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