在日常的業務工作中，撰寫客戶回訪報告是與客戶保持良好溝通、推動後續合作的重要環節。然而，業務人員經常面臨如何總結關鍵資訊、整理回訪要點的挑戰。生成式 AI 工具，如 Rebaz AI，可以大幅提升業務人員撰寫回訪報告的效率。本文將對比一般模式 AI 教練模式在幫助業務人員完成客戶回訪報告時的優劣勢，並透過具體案例，展示這兩種模式的應用情境。
案例背景：ABC科技公司客戶回訪
情境描述：
業務員 James 剛結束了與 ABC 科技公司產品部經理林先生的回訪會議，會議重點討論了ABC科技對雲端數據安全的需求、現有的合規挑戰，以及對我們安全管理系統的反饋。 James 需要撰寫一份詳細的回訪報告，總結會議內容並記錄林先生的反饋與建議。
一般模式操作：快速生成報告
在 Rebaz AI 的一般模式下，業務人員只需提供簡單的提示詞，AI 便能自動生成回訪報告。這種方式適合對報告結構和內容有基本想法的使用者，能夠節省撰寫時間。
操作步驟：
1.在 Rebaz AI 中輸入提示詞：「撰寫一份關於 ABC 科技公司回訪的報告，內容包括他們對雲端數據安全的需求、合規挑戰，以及對我們安全管理系統的反饋。」
2.AI 生成了一份包含會議重點的回訪報告，幫助業務人員快速完成工作。
此模式能迅速產出一份邏輯清晰的回訪報告，但業務人員需確認內容的精確性，避免因 AI 預設邏輯導致的細節偏差。
教練模式操作：引導式報告生成
相比一般模式，教練模式提供更精細的引導，通過問題一步步幫助使用者完善報告內容。這種模式適合面對回訪或不確定如何組織文字內容的業務人員。
操作步驟：
1.Rebaz AI 會首先詢問會議涉及的主要議題，例如：「ABC 科技的需求是什麼？」
2.使用者逐步回答每個問題，AI 根據回覆生成詳細且結構完整的報告。
教練模式透過多輪提問，幫助業務人員釐清思路，它會每 3~4個問題，協助業務人員做整理，若業務人員覺得相關資訊已經足夠，即可自行決定停止對話，生成高度個性化的回訪報告，適合紀錄會議中的細節與客戶建議，並減少像一般模式需要來回確認的缺點。
一般模式與教練模式的適用場景比較表
| 比較維度 | 一般模式 | 教練模式 |
| 適用情境 | – 快速總結標準化回訪 – 目標明確，結構清晰 – 時間緊迫 | – 複雜會議、多主題回訪 – 不確定報告結構 – 精準記錄客戶反饋 |
| 操作步驟 | 提供簡短提示詞，自動生成報告 | 通過一系列問題引導，逐步生成詳細報告 |
| 報告個性化程度 | 較低，適合標準化回訪報告 | 高度個性化，適合需要精準資訊的報告 |
| 條理與邏輯性 | 條理清晰，但缺乏細節 | 條理分明，結構嚴謹，細節豐富 |
| 適合使用者類型 | 需要快速生成報告的使用者 | 需明確記錄客戶反饋的使用者 |
| 後續行動計劃記錄 | 適合簡單記錄行動計劃 | 適合精準制定行動計劃 |
在使用 Rebaz AI 的一般模式生成報告後，務必檢查內容是否符合實際情況。AI 可能基於預設邏輯生成內容，因此業務人員需進行適當修改，以避免資訊錯誤或誤傳。但如果使用教練模式，因為與 AI 互動的資訊，都是使用者自行輸入，因此錯誤的可能性較低，不會因為使用 AI 而引入新的錯誤。
結論
Rebaz AI 教練模式，減少使用 ChatGPT 需要審查內容來回修改的時間
1.一般模式：適合需要快速提交標準化回訪報告的業務人員，能節省撰寫文字的時間，但使用者必須仔細審查內容以保證準確性。
2.教練模式：適合沒有結構的訪談內容，通過問答引導，幫助業務人員分析會議內容，生成高質量且個性化的報告。
業務人員應根據實際需求靈活選擇合適的模式，透過 AI 的輔助顯著提升工作效率，並確保回訪報告的完整性與精確性。
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