20 個顧問提示詞， 從客戶的數據出發
AI 做出來的顧問成果，常在客戶會議上垮掉，因為模型自己補上了沒人給過的數據和基準。這些提示詞只用你的筆記和客戶的數字，標出它做了哪些假設，並且先給答案。
請把[方括號]裡的內容換成你的客戶筆記、數據或草稿。
01. 把模糊的客戶問題拆成 MECE 議題樹
第一週，簡報只寫了「改善毛利」，其他什麼都沒有的時候。
客戶描述的問題：[貼上簡報或你的啟動會議筆記] 他們最後要做的決策：[決策，如果你知道的話] 已經排除的項目：[不在考慮範圍內的選項或主題] 首先，把問題改寫成一個以決策收尾的核心問題，並說明它依據我筆記中的哪一行。如果我的筆記沒有說明這個問題要支援什麼決策，請先問我，再往下進行。 接著建立一棵三層深的議題樹。第一層是三到五個問題，合起來能回答核心問題，彼此沒有重疊、也沒有遺漏（相互獨立、完全窮盡，即 MECE）。在每個末端節點下，寫出需要做的分析和所需的數據。 最後，檢查你自己的議題樹：指出任意兩個重疊的分支、任何客戶不太可能有數據可驗證的分支，以及任何暗中預設答案的分支。
02. 列出你的假設，以及能推翻每個假設的數據
議題樹完成後，向客戶要任何東西之前。
這是 [一句話描述的專案] 的議題樹：[貼上議題樹] 客戶和我的團隊目前已經相信的事：[初步看法、直覺、執行長說過的話] 為每個末端節點寫一個可驗證的假設，措辭要是一個可能出錯的主張（例如「毛利下滑主要是運費成本造成的，而不是價格」）。每個假設請提供： 1. 用來驗證它的分析。 2. 能推翻它的具體結果。 3. 所需數據，以及客戶那邊大概由誰掌管。 4. 驗證需要多久，以天或週計。 然後依「假設若錯誤，最終答案改變多少」來排序。標出任何其實只是客戶偏好答案換了包裝的假設，以及任何我能取得的數據都無法推翻的假設。
03. 寫一份客戶真的填得出來的第一天數據需求清單
啟動會議結束了，第一次訪談前你需要數據。
以下是我們需要驗證的假設：[貼上清單或議題樹] 我知道的客戶系統和團隊：[ERP、CRM、財務團隊、營運主管] 我們關心的時間範圍：[例如：過去 36 個月] 把數據需求寫成一張表格，欄位包括：項目編號、我們需要什麼、細節層級（按月、按產品、按客戶）、時間區間、偏好的格式、客戶那邊可能由誰掌管，以及它支援哪個假設。 分成 [日期] 前必備和有最好。必備清單要控制在 15 項以內。每個項目都要寫到，讓沒參加啟動會議的財務分析師不必打電話問我，也能自己調出來。 最後列出任何可能敏感的項目（薪資、客戶名稱、個人資料），並建議我們可以改要求的彙總或匿名化版本。
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- 為你要見的每個角色寫一份關係人訪談指南
- 把關係人訪談彙整成客戶能接受的發現
- 在據以建模之前，先檢查客戶給的數據檔
- 判斷 2 by 2 矩陣是真的有幫助，還是只是裝飾
- 寫一份含風險、負責人與前 90 天的建議
- 寫一份先給答案的高階摘要
- 根據你的發現，建構最終成果報告的故事線
- 寫一份以決策收尾的指導委員會進度報告
- 規劃一場以達成共識的行動收尾的客戶工作坊
- 客戶否定你的發現時，如何回應
- 根據探索電話的筆記，寫提案的高階摘要
- 寫一份有明確範圍外清單的工作說明書範圍
- 範圍開始蔓延時，寫一份變更請求
- 用對客戶的價值，而不是你的工作天數，來說明報價
- 寫一份客戶團隊可以接手執行的交接文件
- 從已完成的專案寫一篇個案研究，並取得客戶簽核
- 請第二個模型批評第一個模型產出的客戶交付物