TL;DR

• 學習一套「會後分析」工作流，將顧問的服務從「被動回應」提升至「主動洞察」。
• 學習如何將會議音檔或逐字稿上傳至 NotebookLM，並提出三個關鍵問題，提煉客戶痛點、下一步行動與更新客戶面貌。
• 體驗如何將每一次客戶接觸，都轉化為可行動的情報，形成主動服務的正向循環。

我們已成功打造了一本能應對市場風浪的大師班筆記。我們現在要再次回到與客戶的深度互動中，學習一項能徹底改變我們服務品質的進階技巧：將「對話」本身，也變成可以分析的情報。

為什麼要分析一場對話？

一場成功的客戶會議，在結束的當下其實才是我們工作的真正開始。最有價值的資訊，往往不是記錄在筆記本上的條列重點，而是隐藏在客戶的語氣、重複提到的詞彙，以及不經意間流露出的情緒之中。

如果說 Gemini 是我們的「演奏家」，那麼 NotebookLM 在這裡就要扮演一位敏銳的「樂評家」。他的任務是在音樂會結束後，反覆聆聽錄音，寫下一份深入的評論，告訴我們這場演出的關鍵洞察。這個「會後分析」的流程，能幫助我們建立一個主動服務的正向循環：每一次互動，都讓我們下一次的服務更精準、更貼心。

【今日實戰】：從會議音檔中挖掘黃金

讓我們來演練這個強大的會後工作流。

第一步：取得會議的「樂譜」—— 會議音檔或逐字稿

NotebookLM 的強大之處在於它可以直接處理我們的會議錄音檔，這讓我們的流程更加簡化。當然，如果我們需要更精確的逐字稿，也可以使用外部工具協助。

• 方法 A（最直接）：直接上傳音檔
  • 我們可以將會議的錄音檔（如 .mp3, .m4a），直接上傳到 NotebookLM。它會自動為我們生成逐字稿與摘要，非常適合需要快速獲取重點的場景。
• 方法 B（更精準）：使用專業逐字稿工具
  • 如果會議內容非常關鍵，需要 100% 準確的文字記錄，我們可以先使用專業的語音轉文字工具（例如「雅婷逐字稿」），先產出一份精準的 .txt 檔。

第二步：將新情報加入客戶的樂譜庫

• 回到我們在 Day 19 為王先生建立的「王先生客戶備忘錄」筆記本。
• 將這份最新的會議逐字稿檔案，上傳至來源區。

第三步：向你的 AI 樂評家提出三個關鍵問題

接著，我們要對這份新的逐字稿，進行三個層次的深度提問，從中挖掘出黃金般的洞察。

【實戰提問演練】

• 提問一：挖掘「核心痛點」

根據這份最新的會議逐字稿，請總結客戶王先生目前最主要的「三個焦慮點或痛點」。請直接引用他的原話佐證。

• 提問二：確認「下一步行動」

根據這次的對話，我（顧問）答應了客戶哪些事？或是，有哪些我應該要採取的「下一步行動」？

• 提問三：更新「客戶面貌」

根據這次的對話，請幫我更新王先生的「客戶面貌(Persona)」。他的風險偏好、溝通風格、或近期的人生目標，有沒有什麼新的變化或更清晰的描述？

提問的藝術：為什麼是這三個層次？

這不是隨機的三個問題，而是一套經過精心設計的完整分析框架。它能將一場對話從「會議記錄」，昇華為一份能驅動行動、深化關係的「客戶戰略地圖」。

• 層次一：挖掘「核心痛點」
  • 原因：這是所有後續服務的基礎。理財規劃不僅是處理數字，更是處理客戶的情緒與焦慮。只有真正理解客戶內心深處的擔憂，我們的建議才能真正觸動人心，建立深層的信任。
• 層次二：確認「下一步行動」
  • 原因：這是專業與信任的體現。一場成功的會議，必須以明確的行動方案作結。透過 AI 輔助，我們能確保絕不遺漏任何對客戶的承諾，每一次都說到做到，這是在客戶心中建立「可靠」、「信任」形象最直接的方式。
• 層次三：更新「客戶面貌」
  • 原因：這是最具前瞻性與戰略價值的一步。客戶的人生與想法是動態變化的，定期更新我們對客戶的認知，能幫助我們提供領先一步的主動式服務，將一次性的客戶關係，昇華為長期信賴的夥伴關係。

本日總結

今天，我們學會了如何將 NotebookLM 從一個靜態的資料庫，提升為一個動態的洞察分析引擎。

透過這套「會後分析」工作流，我們能確保每一次與客戶的寶貴接觸，都不會隨著時間流逝而遺忘，而是會沉澱、轉化為可行動的情報，讓我們能提供越來越主動、越來越貼心的專業服務。

後記

今天我們學到的「會後分析」工作流，其威力遠遠不止於客戶服務。其中，第三個提問層次——更新客戶面貌——更是我們將服務「專案化」的關鍵一步。

這不僅僅是更新一份客戶檔案，更是讓我們手上的「專案」（例如我們之前打造的互動工具）變得更完整、需求更清晰的基石。

【從客戶洞察到專案優化的實務應用】

想像一下，當我們透過提問三，從與王先生的對話中發現：他對風險的態度，在談到「子女教育金」時，會從原本的「積極型」變得「極度保守」。這個看似微小的洞察，將會直接回過頭來，影響我們為他設計的「退休金缺口計算機」專案：

• 需求更清晰：我們立刻就知道了，原本的計算機功能還不夠。我們應該為他客製化一個「教育金穩健模式」的按鈕，這個模式下的「預期報酬率」預設值應該更低、更保守。
• 溝通更精準：未來在與他討論這個專案時，我們會優先強調資產的安全性與確定性，而不是報酬率，更能切中他內心真正的需求。

同樣的在任何軟體需求訪談或內部專案會議中，我們都可以套用這個模式：透過不斷更新我們對「利害關係人面貌」的理解，來反覆驗證我們的專案方向是否正確、需求是否清晰，避免開發出不符合預期的功能。這些一次次的累積，都讓每一次溝通轉化為專案成功基石的超能力。