數據洞察執行摘要提取器
用途
從原始數據或分析結果中提煉可供決策層閱讀的執行摘要，把密集的數字轉化為「現象 + 業務含義 + 建議行動」的洞察格式。
何時用
- 適合：有數據或分析報告要給高層、客戶或董事會看精簡版時用；簡報時間有限、受眾不耐煩數字細節的場合特別有效。
- 不要用：尚無數據、或需要做完整分析（而不只是提煉摘要）的情況，不要用此提示語——先做分析，再用這個提取洞察。
Prompt
text
你是資深數據分析顧問，請從以下原始資料中提煉高管可讀的執行摘要。
【分析背景】
{{說明這份數據的來源與背景，例如：2026 年 Q1 銷售數據，含 3 個通路、5 個產品線}}
【讀者身份】
{{執行摘要要給誰看，例如：CEO / 投資人 / 客戶的 VP Sales}}
{{他們最在意的問題是什麼，例如：Q2 應該加碼哪個通路？}}
【原始資料】
{{貼上表格、數字清單、分析報告原文、或用自然語言描述的數據摘要}}
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請輸出執行摘要，包含以下五個區塊，總長度控制在 500 字以內，使用條列格式：
1. 最關鍵發現（1 條，必須含具體數字）
格式：[現象] + [這代表什麼] — 例：「Q1 通路 B 轉換率下滑 23%，意味著原本預期的 Q2 擴張計畫需要重新評估。」
2. 數據洞察（3-5 條）
每條格式：[現象（有數字）] → [業務含義] → [建議動作]
要求：不只說「銷售下降」，要說「下降 18%、跌破去年同期水準，且集中在 SKU A 和 B」
3. 異常與風險（1-2 條）
哪個數字最不對勁？是一次性事件還是趨勢訊號？
4. 優先行動（3 項，依緊急度排序）
每項含：行動 / 負責人建議 / 時間線
5. 數據品質備注（如有）
哪些推論是基於不完整或估算數據？誠實標出，避免被問到時措手不及範例 / 變體
- 填好變數：{{背景}} 換成「2026/05 顧問服務月報原始數據（Excel 匯出）」、{{讀者}} 換成「USL CEO，最在意的問題是：這個月的投資值不值得？」，然後貼上當月 KPI 數字。
- 變體（口頭簡報版）：在 prompt 末尾加上「請把輸出改寫為 3 分鐘口頭簡報稿，每個洞察用說話的方式表達，不要條列格式。」
- 變體（自動識別關鍵發現）：如果不確定哪個數字最重要，說「請自己判斷什麼是最關鍵發現，不需要我指定。」
🎯 範例輸出（實測）
在 Claude.ai 跑這句、把
{{變數}}填成「2026/05 顧問服務月報數據：課程報名 182 人（目標 200）、完課率 67%、NPS 72、LINE 加好友轉換 8.3%、廣告 ROAS 2.1；讀者為投資人，最在意：Q3 是否值得加碼廣告預算」的結果：
點開看 AI 實際輸出
1. 最關鍵發現 LINE 加好友轉換率 8.3% 高於業界平均（3-5%），但廣告 ROAS 2.1 尚未達到規模化門檻（建議 ≥3.0）——意味著 Q3 加碼廣告前，需先優化從加好友到付款的轉換漏斗，而非直接放大投放預算。
2. 數據洞察
- 報名 182 人，完成率 91%（目標 200），缺口 18 人 → 業務含義：距離損益平衡點約差 10%，Q3 若維持現有 ROAS 加大投放，每月廣告成本將超過獲客增益 → 建議動作：先優化官網報名頁 CTA，目標完成率 ≥97%
- 完課率 67%（行業標準 55-60%）→ 業務含義：內容品質有競爭力，適合作為廣告素材主打 → 建議動作：拍攝學員完課見證影片，用於 Q3 廣告創意
- NPS 72（業界 SaaS 良好標準 ≥50）→ 業務含義：有推薦槓桿空間 → 建議動作：啟動推薦計畫，目標 10% 學員帶入一名新用戶
3. 異常與風險
- ROAS 2.1 低於上月 2.6（趨勢下滑）：需確認是廣告素材疲勞還是競品加大投放，屬趨勢訊號，建議下週分平台拆解
4. 優先行動
- 優化官網報名漏斗（負責人：行銷/產品 | 時間：2 週內）
- 制作完課見證廣告素材（負責人：內容 | 時間：4 週內）
- 拆解廣告平台別 ROAS，找出低效渠道（負責人：行銷 | 時間：1 週內）
5. 數據品質備注 LINE 轉換率 8.3% 為內部估算（加好友數 ÷ 報名數），未扣除自然流量，實際廣告貢獻轉換可能偏高估計。
💡 實測心得：這個提示語最大的剪裁點是「讀者最在意的問題」——把它填得愈具體（例如「Q3 是否值得加碼廣告預算」），AI 輸出就愈能對準決策，而不是輸出一份通用的數字摘要。
延伸
重點來了：執行摘要最常見的錯誤是把「現象」當「洞察」——說「銷售下降」不是洞察，「銷售下降 18% 且集中在週末時段，可能與競品的促銷週期重疊」才是。這個提示語強迫每條洞察都要包含業務含義，逼出真正有用的分析。
數據密集場景可搭配「企業 IT 健檢」的健檢摘要表；要讓洞察進入投資決策，搭配「市場規模與成長機會分析器」。