想知道客戶真正需要什麼，卻不知道訪談時該問哪些問題？ChatGPT 可以協助你準備訪談大綱、設計追問問題，並把零散的客戶回饋整理成清楚的需求分析。
例如，你準備推出線上課程，想了解學員為什麼買了課程卻沒有持續學習。與其直接問「你是不是因為課程太難才放棄？」，不如透過 ChatGPT 設計問題，找出學員實際遇到的困難。
ChatGPT 客戶訪談的核心流程是：設定研究目標 → 設計問題 → 進行訪談 → 整理紀錄 → 分析需求。
本文提供可以直接使用的提示詞與操作範例，即使沒有市場研究經驗，也能建立自己的第一份客戶訪談計畫。
ChatGPT 可以幫忙做哪些客戶訪談工作？
客戶訪談是透過與實際使用者對話，了解他們的需求、困難、購買考量及使用經驗。
它和一般問卷最大的差別，在於訪談可以根據回答繼續追問，理解客戶為什麼做出某個選擇。
ChatGPT 適合協助以下工作：
| 訪談階段 | ChatGPT 可以協助的事情 |
| 訪談前 | 設定研究目標、規劃訪談對象 |
| 問題設計 | 產生開放式問題、檢查誘導性問法 |
| 訪談進行中 | 準備追問方向與訪談紀錄格式 |
| 訪談結束後 | 整理逐字稿、摘要客戶意見 |
| 需求分析 | 歸納痛點、找出不同意見、整理改善方向 |
但要注意，ChatGPT 不能代替真實客戶。
AI 可以模擬可能的回答，幫你練習訪談技巧，卻不能把這些模擬內容當成市場調查結果。真正的客戶需求，仍需要透過實際訪談取得證據。
步驟一：先讓 ChatGPT 幫你確定訪談目標
開始之前，先問自己：「我想透過訪談做出什麼決定？」
假設你經營一家線上課程品牌，最近發現部分學員購買課程後，很少繼續觀看。
這時候不應只問「如何讓學員更喜歡課程」，因為這個問題太廣泛。
更具體的訪談目標可以是：
「了解學員購買課程後無法持續學習的原因，判斷應該優先改善課程內容、學習安排，還是提醒機制。」
你可以把這段需求交給 ChatGPT：
我經營一個線上課程平台，想訪談購買課程後沒有持續學習的學員。
請協助我：
- 將研究目標轉成 3 個具體問題。
- 說明每個問題希望取得什麼資訊。
- 建議應邀請哪些類型的學員參與。
- 列出可能影響學習持續性的因素，但不要預設原因已經成立。
請使用沒有市場研究背景的人也能理解的文字。
ChatGPT 可能提出時間安排、課程難度、學習動機或平台操作等探索方向。
這些只能視為待驗證的假設，不能直接當作客戶真正遇到的問題。
步驟二：用 ChatGPT 設計不誘導答案的訪談問題
客戶訪談最容易犯的錯誤，就是在問題裡偷偷放進自己期待的答案。
例如：
「你是不是覺得我們的課程時間太長？」
這句話會讓受訪者把注意力放在課程長度，即使他真正遇到的問題可能是工作忙碌或缺乏練習機會。
比較中立的問法是：
「你上一次想繼續學習卻沒有打開課程，是什麼情況？」
兩者差別在於，後者讓客戶描述真實經歷，而不是選擇是否同意你的猜測。
可以直接使用的訪談問題提示詞
你是一位使用者研究助理。
我要訪談的對象是購買線上課程後，最近一個月沒有持續學習的學員。
訪談目標：了解學習中斷的實際原因。
請設計一份 30 分鐘的半結構式訪談大綱，包含：
- 3 題暖身問題。
- 6 題核心問題，聚焦具體使用經驗。
- 每題提供 1～2 個可能的追問。
- 2 題結尾問題。
所有問題以開放式問法為主，避免誘導答案、一次問兩件事，以及預設客戶有某種困難。
請依重要性安排提問順序，並建議每個階段的時間。
「半結構式訪談」指的是事先準備主要問題，但可以依受訪者的回答調整追問順序。
這種方式通常比完全照稿念，更容易深入理解個別客戶的經驗。
三種常見問題，怎麼改會比較好？
| 容易產生偏差的問法 | 建議改成 |
| 你覺得我們的產品很方便嗎？ | 可以描述你上次使用產品的過程嗎？ |
| 你是不是覺得價格太高？ | 你當時如何評估這項產品的價格？ |
| 如果加入 AI 功能，你會購買嗎？ | 你現在如何處理這項工作？最麻煩的地方在哪裡？ |
訪談時，優先了解受訪者「過去實際做過什麼」，通常比只詢問「未來會不會購買」更容易取得具體資訊。
步驟三：訪談進行中，如何追問出真正需求？
有了訪談大綱，不代表訪談一定能得到有用答案。
受訪者可能只回答：
「最近比較忙。」
如果訪談者直接把它記成「客戶沒有時間」，可能就錯過真正的原因。
你可以繼續問：
「可以分享最近一次想上課卻沒有時間的情況嗎？」
如果對方說，下班後只剩 20 分鐘，但每堂課都需要很長時間才能完成，這時才有機會找到具體的產品改善方向。
建議用三種追問方式深入了解：
- 追問具體情境：「可以說說上一次發生的經過嗎？」
- 追問實際行為：「當時你怎麼處理這個問題？」
- 追問影響程度：「這件事對你造成什麼影響？」
訪談者應該優先聽完回答，避免急著介紹產品或反駁受訪者。
如果想事先練習，可以請 ChatGPT 扮演模擬客戶，讓你熟悉追問方式。但模擬內容只適合練習，不能當作真實訪談資料。
步驟四：把客戶訪談紀錄交給 ChatGPT 整理
完成訪談後，常見情況是手上有一大段錄音、逐字稿或零散筆記。
這時候 ChatGPT 可以協助把內容整理成統一格式，方便後續比較。
如果已經有文字紀錄，可以直接貼入對話或上傳文件；若是錄音檔，則須確認目前帳號是否支援音訊上傳。
海豚 AI 學院也有一篇 ChatGPT 音訊上傳教學，說明如何將錄音轉成逐字稿並整理摘要。
客戶訪談整理提示詞
以下是一份客戶訪談逐字稿，請協助我整理成研究紀錄。
請依照以下欄位輸出：
- 受訪者背景：只整理逐字稿明確提到的資訊。
- 使用情境：受訪者通常在什麼情況下使用產品。
- 主要困難：列出明確描述的問題。
- 現有做法：受訪者目前如何解決這些問題。
- 需求與期待：整理受訪者明確表達的需求。
- 重要引述：保留逐字稿中的原句作為佐證。
- 待確認問題：列出資訊不足或需要下次追問的地方。
不要自行補充受訪者沒有說過的內容，也不要將你的推測寫成受訪者的原意。
若無法確定，請標記「未確認」。
以下是訪談紀錄：
［貼上去識別化後的逐字稿］
整理後，務必檢查重要引述是否和原始逐字稿一致。
尤其是受訪者提到的數字、使用頻率、價格及承諾，不能只依賴 AI 摘要。
步驟五：讓 ChatGPT 分析多位客戶的共同需求
當你完成數位客戶訪談後，就可以開始尋找不同受訪者之間的共同問題。
假設你訪談了五位線上課程學員，整理出以下示範資料：
| 受訪者 | 主要困難 | 目前做法 |
| A | 下班後時間不足 | 週末補看 |
| B | 單堂課太長 | 分多次觀看 |
| C | 不知道先學哪一堂 | 自己搜尋課程 |
| D | 缺乏練習動機 | 看完後很少實作 |
| E | 找不到合適的複習內容 | 重新觀看影片 |
以上為教學用的虛構案例，並非真實客戶訪談成果。
接著可以輸入：
以下是五位客戶的訪談摘要。
請協助我進行初步需求分析：
- 將相近的問題分成主題。
- 計算每個主題有多少位受訪者提及。
- 列出每項問題對應的受訪者編號。
- 區分客戶明確表達的需求與我們推測的改善方向。
- 提出值得下一步驗證的產品改善假設。
不要因為某個問題被提到最多次，就直接認定它最重要。
不要推論這五個人的比例可以代表全部客戶。
這種分析方式能幫助團隊整理出具體方向，例如研究短單元學習、課程導覽或複習機制是否有改善價值。
但五個人的訪談只能提供探索性線索，不能據此宣稱「多數學員都有相同需求」。
訪談結果如何轉成改善優先順序？
除了問題出現次數，還應考慮：
- 影響程度： 問題是否真的阻礙客戶完成重要任務？
- 證據品質： 客戶是否提供具體經驗，還是只有模糊印象？
- 改善可行性： 團隊是否能以合理成本測試解法？
例如，三位學員都提到課程太長，可能值得安排一個小規模測試，把其中一堂課拆成較短單元，再觀察學習完成情況。
這比直接全面修改所有課程更容易驗證改善是否有效。
使用 ChatGPT 做客戶訪談，最容易犯哪些錯誤？
把 AI 模擬回答當成真實市場需求
如果請 ChatGPT 扮演十位客戶並分析他們的購買意願，產出的內容仍是 AI 模擬結果。
它可以用來練習問題、探索假設，卻不能取代十次真正的客戶訪談。
只整理共同意見，忽略不同聲音
假設五位客戶中有四位喜歡目前設計，一位非常不滿意。
那一位的意見未必可以忽略，因為他可能代表某種特定使用情境。
分析時可以請 ChatGPT 額外列出「與多數人不同的意見」，避免只留下看似一致的結論。
上傳含有個資的完整逐字稿
訪談內容可能包含姓名、電話、Email、工作資訊、財務狀況或其他敏感內容。
在提供給 ChatGPT 前，應先取得適當同意，並依資料使用目的去識別化，移除不必要的個人資訊。
也應確認公司內部資料處理規範，以及 ChatGPT 帳號的資料控制設定。不同方案與工作區可能有不同的資料處理安排。
可以參考 OpenAI 官方的資料控制說明，了解如何管理對話與模型改善相關設定。
ChatGPT 客戶訪談常見問題 FAQ
ChatGPT 可以直接代替客戶訪談嗎？
不可以完全取代。ChatGPT 可以協助規劃問題、模擬對話與整理結果，但無法憑空知道真實客戶的想法。重要決策仍應建立在真實訪談與其他有效證據上。
客戶訪談一次應該問幾題？
沒有適用所有情境的固定題數。對 30 分鐘的探索性訪談，可以先準備約 6～8 個主要問題，再根據實際回答調整追問。比起問完所有題目，更重要的是取得具體且有深度的回答。
ChatGPT 可以分析多份客戶訪談逐字稿嗎？
可以協助整理與比較，但一次能處理多少資料，會受到檔案大小、方案限制及模型能力影響。資料較多時，可以先統一每份訪談的整理格式，再進行跨受訪者比較，並保留原始紀錄供查核。
客戶訪談和客戶滿意度問卷有什麼差別？
滿意度問卷適合用一致的問題蒐集大量回覆，觀察分數及分布。訪談則適合深入了解具體經驗，探索客戶做出某個選擇的原因。兩種方法可以搭配使用。
下一步：從一場小型客戶訪談開始
第一次使用 ChatGPT 做客戶訪談，不需要立刻規劃大型市場研究。
可以先選擇一個正在面對的問題，例如客戶為什麼沒有續購、試用後為什麼沒有下單，或使用產品時最常在哪個步驟遇到困難。
讓 ChatGPT 協助設計訪談問題，實際訪談幾位符合條件的客戶，再把紀錄整理成可核對的需求分析。接著選擇一項有證據支持的改善假設，安排下一步測試。
如果想進一步熟悉 ChatGPT 提問、資料整理與 AI 工作應用，可以參考海豚 AI 學院免費試看課程，從實際操作開始建立 AI 工作流程。
客戶訪談真正有價值的成果，是讓你更清楚知道下一步該驗證什麼。 ChatGPT 能協助整理資訊與發現線索，但客戶的真實經驗，才是做出產品和服務決策的重要依據。
資料來源
- OpenAI｜ChatGPT File Uploads FAQ
- https://help.openai.com/en/articles/8555545-file-uploads-faq
- OpenAI｜Data Controls FAQ
- https://help.openai.com/en/articles/7730893-data-controls-faq
- OpenAI｜ChatGPT Release Notes
- https://help.openai.com/en/articles/6825453-chatgpt-release-notes
