讓 AI 讀你的客戶評論，找出下一個該做的產品
評論、私訊、客服紀錄裡藏著客人還沒被滿足的需求。這篇教你把這些文字丟給 AI 做主題聚類，讀出下一個該做的產品。
讓 AI 讀你的客戶評論，找出下一個該做的產品
「下一個產品要做什麼？」
很多老闆是這樣決定的：看競品在賣什麼、憑感覺、或是等靈感來。
但其實答案早就寫在你自己的後台裡了。
只是它散在幾百則評論、幾千則私訊、一堆客服對話裡，你一直沒時間讀。
客人早就告訴你了，只是你沒整理
先講一個殘忍的事實。
客人幾乎每天都在跟你說他還想要什麼。
「你們有沒有出小包裝的？」
「這個顏色會再進嗎？」
「可以只買單堂嗎？」
「有沒有適合送禮的組合？」
每一句單獨看，都只是一個客服問題，你回一句「目前沒有喔」就過去了。
但把一百句這種話疊在一起看，它就不再是客服問題——
它是一張還沒被滿足的需求清單。
差別只在於，你有沒有把它們攤開來一起讀。
這件事人工做很痛苦，但正好是 AI 最擅長的。
第一步：把散落的聲音收成一份文字
開始之前，先把原料收齊。
你的需求訊號通常散在這幾個地方：
- 商品評論、Google 評論
- IG／FB／LINE 的私訊
- 客服對話紀錄
- 退換貨時客人寫的理由
把這些盡量複製、匯出，貼進同一份文件。
不用整理得很漂亮，雜一點沒關係。
量比乾淨更重要，AI 需要足夠多的原話才聚得出主題。
這一步是體力活，但只做一次。
第二步：請 AI 做主題聚類，不是做總結
這裡是關鍵，也是多數人用錯的地方。
多數人會叫 AI「幫我總結這些評論」。
總結會給你一段四平八穩的話，讀完你還是不知道要幹嘛。
你真正要的是聚類——把幾百句話依照背後的需求，分成幾個主題堆。
你可以這樣請它做：
- 把這些訊息依照「客人真正想要但我們還沒提供的東西」分群
- 每一群給一個清楚的名字
- 標出每一群大概出現幾次，由多到少排
- 每一群附上兩三句客人的原話當佐證
跑完之後，你會看到類似這樣的結果：
- 「想要小容量／體驗裝」出現 40 次
- 「想要送禮組合」出現 28 次
- 「想要單次購買、不想綁方案」出現 22 次
這時候下一個產品要做什麼，就不再是用猜的。
是你的客人用聲量投票投出來的。
第三步：把「抱怨」跟「詢問」分開讀
聚類出來之後，再往下切一刀，會更有用。
把訊號分成兩種性質：
- 抱怨型——現有的東西哪裡不夠好（該優化）
- 詢問型——他想要一個你還沒有的東西（該開發）
抱怨告訴你怎麼把現在的產品修得更好。
詢問告訴你下一個產品的方向。
兩種都重要，但別混在一起讀，不然你會分不清「是要改」還是「要新做」。
聚類找出方向，這一刀決定你先動哪隻手。
這不是一次性的，是一條可以重跑的線
最好的部分是——
這套流程做順了，它就變成一條可以固定重跑的工作流。
每一季，把這一季新累積的評論和私訊，再丟進同一套流程跑一次。
你會看到需求主題的排序在變：有些退燒了，有些冒出來了。
別人靠感覺猜市場，你靠自己的客人資料讀市場。
這條線一旦建起來，你的產品決策就多了一個不會騙你的參謀。
如果你後台躺著一堆評論和私訊卻不知道怎麼讀，歡迎私訊我「診斷」，我陪你把這條「聽客人說話」的工作流搭起來。
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