這篇將深入探討如何重構一套全新的腦力激盪工作流，讓靈感從發想階段有條不紊地被整合落地。

前篇有提到，傳統腦力激盪方式為什麼難以落地？不外乎是以下這些原因：

• 只發散、不收斂：會議結束後桌上堆滿便利貼，沒人知道該怎麼收斂比較好
• 射後不理：就算PM 花額外的時間加班，把成果整理進 Notion 或 PPT，最後常常沒人看
• 缺乏評估準則：方案決策只靠直覺，或主管一句話，而不是基於合適的準則

結果就是，雖然大家覺得 workshop 很酷、很有參與感，但最終的產出卻難以真正推動專案進展。

探索新的腦力激盪工作流

一、陌生領域快速進入狀況

很多時候，問題出在團隊根本不熟悉要發想的這個領域。相信你一定有過這樣經驗，鬼月的某一天，突然間被指派負責一個 B2B SaaS 方案，但團隊成員對該領域的產業知識和運作慣例一無所知，加上 B2B 領域中許多關鍵資料並未公開於網路。結果，我們自以為的腦力激盪往往淪為憑空猜測，難以產生有根據有所本的創意。

遇到這種情況，我建議別亂抓亂想，第一步應該是要先快速抓住該領域的核心隱性知識。

• 做法：把產業白皮書、客戶的資料或市場報告丟給 ChatGPT (或 Gemini，只要是腦力型的工具都行)，請它幫你提煉「十大關鍵字 + 領域痛點問題」。(如果有敏感資料，務必記得要去識別化)
• 效果：你立刻得到一份「陌生領域懶人包」，可以整理成簡單的一頁紙，在真的要開腦暴會議前，寄給 member 人手一張。如此，參與者就算對產業不熟，也能快速抓到關鍵字與概念，討論起來會更有依據。

你可以這樣下 Prompt：

請基於這份資料，告訴我其中最重要的 10 組概念性問題以及其對應的答案

"""
//貼上資料
"""

這份「懶人包」的價值，就在於它不只幫 PM 省下惡補功課的時間，也能讓 workshop 有一致的起跑點，避免大家一張白紙前來，然後各講各的，沒有交集。

我曾經與一位優秀的 PM 前輩合作，他分享另一種也很實用的方法－剖析原始資料逆推
不管是數位還是實體，先取得「原始資料」，就能從資料層面逆向分析，這樣往往也能挖掘出許多關鍵洞察。

二、靈感探索（發散階段）

有了基礎知識之後，下一步才是發散思考。這時候 ChatGPT 就是你的腦力助攻手，可以快速提供多種不同的角度。

1.建議角色：決定誰該進來討論

在傳統或新工作流的腦暴中，有時候 PM 甚至不知道該邀請誰來參與 brainstorming。這時可以先問 AI，請它建議跨領域角色與不同的觀點。

我想討論「如何提升新手用戶留存率」，我該找哪些跨領域角色進來討論？
請扮演這些角色，各各都是學有專精的該領域專家，請提出他們各自可能帶來的觀點。

很快地，我們就能獲得這些角色的名單，以及邀請他們參與的具體理由。

2.指定角色：不同觀點切入

請 ChatGPT 從不同角色角度來給建議，例如經過前步驟，你選擇了三種角色，分別是工程師、設計師、行銷專家，確保待發想不會被單一思維方式綁住。

請幫我針對「如何提升新手用戶留存率」列出 10 種完全不同的想法策略，
並從工程師、設計師與行銷專家的角度，透過他們擅長的思維，各自提出具有創意的解法。

3.指定腦暴法：套用經典框架

前人們已經發展出許多經典且實用的腦力激盪方法，因此我們可以直接透過指令，請 ChatGPT 套用像六頂思考帽或 SCAMPER 等不同的創意思考框架，協助發想。

• 六頂思考帽：

你是有 15 年經驗的行銷創意總監，請用「六頂思考帽」的方式，針對「如何提升新手用戶留存率」給出想法。
- 白帽：數據與事實
- 紅帽：直覺與情感
- 黑帽：風險與問題
- 黃帽：好處與價值
- 綠帽：創新與突破
- 藍帽：流程與管理

• SCAMPER：

請用 SCAMPER 方法，針對「如何提升新手用戶留存率」提出想法：
- Substitute（替代）
- Combine（組合）
- Adapt（調整）
- Modify（修改）
- Put to another use（用途轉換）
- Eliminate（刪除）
- Reverse（反轉）

看看下面的結果。神奇吧？就好像真的有人幫你用特定的腦暴方法論來做發想：

4.額外補充：將大問題拆解為「腦暴友善」的 HMW 問句

在傳統的腦力激盪裡，通常需要 UX 設計師或用戶研究員，先把大問題拆解成許多「容易啟發靈感的子問題」。說實話這是設計師的專業，一般人其實不太知道怎麼把大問題轉譯成適合腦暴的「好問題」。(在設計領域，這叫 How-Might-We 問句)

經過我實測，現在使用 AI 的時候，其實已經可以某種程度上 跳過這個步驟，只要請它扮演「擅長設計思考的設計師或分析師」，然後直接丟大的問題(未拆解過的)給它思考後再發散就可以了。

或者你跟我一樣比較老派，也可以多保留這個步驟，像 PM 問設計師一樣地問 AI：

你現在是一位訓練有術的設計師，你覺得該怎麼把這個 {{主題}} 拆解成適合腦力激盪時使用的 HMW 問題？ (How-Might-We)

請思考並拆解後，給我一份能啟發靈感的問題清單。

{{主題}}　:　"""企業採購專業人員(Buyer)的廠商報價合理性分析系統"""

這樣一來，即使團隊裡設計師太忙，也能讓 AI 幫你先設計出「腦暴友善」的好問題，提升整體討論品質：

不知不覺這篇寫得有點長，我們先中斷在這裡，下一篇將會說明腦力激盪的後半段，如何梳理、收斂這些靈感點子。