用真實紀錄餵 Claude，不是叫它憑空寫

今年四月，高雄一家賣淨水器兼做安裝維修的公司找我，兩位客服一天接四十幾通電話，我們請她們把一週的來電內容逐通記下來統計，結果六成三的電話集中在七個問題：濾芯多久換一次、換濾芯多少錢、漏水了怎麼辦、安裝要約多久、保固包含什麼、可以只買濾芯自己換嗎、搬家可以移機嗎。

有意思的是，老闆說他們早就有 FAQ 了，掛在官網上兩年。我當場點開看，十二題，跟客服統計出來的七題只重疊三題。剩下九題是「我們的濾芯有什麼技術特色」「公司成立多久」這種題目。兩年來，那份 FAQ 回答的是公司想講的事，不是客戶想問的事。

這是我做企業 AI 導入最常看到的狀況之一：FAQ 是用想的，不是用資料做的。

用真實紀錄餵 Claude，不是叫它憑空寫

很多人問我「Claude 可以幫我整理 FAQ 嗎」，可以，但第一步幾乎都做錯。錯的做法是打開對話框直接說「幫我寫一份淨水器公司的 FAQ」。它會給你一份很工整的題庫，但那些題目是它想像出來的，跟你的客戶無關。

那天下午我們花了不到兩小時重做，順序是這樣：

先把 LINE 官方帳號後台三個月的對話紀錄匯出成文字檔，連同客服手記的一週來電紀錄，一起丟給 Claude。指令的大意是：把客戶的問題分群，列出每一群的出現次數，由高到低排序，保留客戶原本的說法，不要改寫成書面語。

Claude 分出 23 群。光是看排序就值回票價，因為有幾題的出現次數是老闆完全沒料到的。

更關鍵的是第二層發現：問「濾芯多久換一次」的客戶，紀錄裡有一半接著問價錢。所以真正的問題根本不是週期，是錢，是「我會不會被多收」。新版 FAQ 的答案於是寫成：濾芯 6 到 12 個月換一次，RO 膜約兩年，每次更換連工帶料 1800 到 3600 元，換之前會先報價，你同意我們才動工。電話量會不會降，差別就在後半句。

答案的初稿由 Claude 起草，每題 100 字內，然後資深客服逐題修改定稿。這個順序不能反：AI 整理與起草，人拍板。她比任何模型都清楚客戶聽到哪句話會安心。

表面的問題，底下的問題

我平常也教企業主用易經卦牌問方向，這兩件事在我看來是同一個框架。問卦的人常常開口問「我該不該擴廠」，但真正逼他面對的是「你其實在怕什麼」。易經不是算命，它是一套逼你把問題想清楚的方法，你怎麼問，決定你怎麼看答案。

做 FAQ 一模一樣。客戶嘴上問濾芯週期，心裡問的是費用透不透明；嘴上問安裝要多久，心裡問的是要不要請假在家等。你只回答表面那一題，電話就會一直進來，因為底下那題還沒被接住。

分群報表能告訴你哪些題目常出現，但「這題底下藏著什麼」還是要人來判讀。那位資深客服看報表的時候說了一句：「這題會問的都是租屋的。」這種判斷，紀錄裡沒有，只在她腦子裡。

上線之後

新 FAQ 沒有只放官網。我們把前七題設成 LINE 自動回應的選單，印成一張 A5 卡片跟著每台機器出貨，客服接電話時也照同一份口徑回答。

一個月後回訪，兩位客服估計重複型電話少了大概三分之一。不是零，也不會是零。但她們說終於有時間好好處理真正麻煩的案子，像是十年前買的舊機型漏水那種。

離開前老闆跟我說了一句話，我記到現在：「原來我們兩年來，都在回答自己想像出來的客人。」