對手降價就要跟嗎?用AI做競品分析前,先問比較表要回答什麼

104學習
2026.11.05
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用AI做競品分析,只拿到公司介紹,仍不知道該不該跟著降價?本文從行銷企劃的假設情境出發,整理決策用途、方案範圍與比較欄位,說明來源日期、待查證和推測如何區分,再透過兩個練習,檢查市場空檔還缺哪些客戶證據。

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看到低價,先別急著選邊

收到一張對手的低價截圖,你可能立刻想問AI:「我們該怎麼辦?」但這個問題裡,還藏著尚未釐清的比較範圍。人數不同、導入協助不同,便宜的原因也可能不同。先弄清楚眼前要做哪個決定,才知道該找什麼資料。

假設情境:小禾是行銷企劃,週五前要回應A公司的低價方案。情境 → 團隊要討論是否跟進調低月費;判斷 → 把問題限定在定價選擇;理由 → 若只交代分析競爭者,工具可能整理一堆公司背景,仍沒解釋服務與價格的關係。此時先寫分析用途,比再增加報告頁數更貼近任務。

搭配本課程5分鐘影片,先看重點,再用下面的整理與練習確認理解。

影片/AI工作術系列第13堂:先定要做的決定,再比較對手

比較表該放哪些項目?

想知道要不要調價,至少要看方案讓客戶得到什麼。公司創辦人的經歷可能查得到,卻不一定能幫這次選擇。可先問每個欄位:「如果它不同,我們的決定會跟著變嗎?」再留下有關的服務與合約條件。

  1. 寫出討論後要採取的行動,限定可比較的使用人數與服務內容。沒有對齊的部分先註記,避免把不同方案硬放在一起。
  2. 用同一套項目整理我方、A公司及B公司的公開資訊。月費、協助、綁約與企業方案都留下原始出處和查詢日,未知格子不補猜測。
  3. 讓AI根據表格提出可能差異,指出推論用到哪幾項資料,再列還需問客戶的事。找到沒人提供的方案,只能先視為探索方向。

這延續系列骨架:「交代目的與標準 → 排好先後步驟 → 要求附上依據」。說清楚要什麼,再驗收它交的東西。這堂的依據必須能回到每個格子,不能只有整份報告最後附一個看似相關的來源。

別讓AI私自替項目配分,再用總分決定方向。客戶在意低價還是專人協助,需要團隊先有判斷;尚未確認時,保留差異與問題,比一個沒有共識的名次更適合討論。

先寫決策用途、統一比較欄位,再將市場空檔與推測分列的流程
圖解|比較項目從決定出發,每一格保留可回查的依據

690元和990元,真的在比同一件事嗎?

下面依影片的回覆示意整理,都是假設情境與假設數據。金額只能用來練習比較,不能當成市場現價;正式使用時,每格仍須補公開出處與查詢日期。

方案資訊我方A公司B公司
每月費用990元690元1,290元
是否提供專人導入有待查證有
中小企業專用方案尚無無無

情境 → A公司的價格較低,但協助方式未確認;判斷 → 先補查導入服務;理由 → 月費差異尚不足以判定哪個選項更適合客戶。「待查證」是在提醒資料狀態,不應被讀成「確定不提供」。

即使查到三家都沒有中小企業方案,也不能立刻寫成客戶需求。可能的空檔要搭配下一個確認動作,例如詢問目標客群究竟重視低價或有人協助。是否改價或另做方案,仍交由團隊帶著證據討論。

行銷比較低價方案、產品評估新功能及業務解釋服務差異的情境
圖解|從真正要採取的行動,挑選值得補查的差異

空白格如何變成下一個問題?

原先問「請分析這兩家」,可以改成先交代這次選擇,再規定資料如何呈現。以下要求可依自己的比較表填寫:

我需要向團隊提出__的選擇建議,請將我方及A公司、B公司的__方案放在相同範圍比較。

請只讀我提供的公開資訊__,各資料格旁列出頁面出處及查詢日。無從確認的內容註記待查證。

將已知差異、可能機會及尚缺的客戶證據分開,說明哪些內容屬推測,讓我知道接著該查哪一項。

驗收時,先看欄位能否回答定價問題,再挑一格真的打開來源核對。連結無法開啟或資料過期,就重新查找;不能因為AI摘要寫得流暢而跳過查核。最後檢查推測是否有標記,缺資料時補查或訪問客群,不靠調整語氣讓推論變成事實。

對外送出去的數字和承諾,你要自己核過。工具可能記得舊價格或舊功能,結論再順也要由你核對。可留下欄位作為下次起點;對手改方案時,更新受影響資料,再重看原本判斷。查資料的問題也可搭配第2堂的研究方法。

動手做2個練習

  • 練習:想一項近期的市場選擇,挑兩個會改變決定的欄位,分別寫出公開查找位置。
  • 解析:欄位要能連到行動,例如定價時看服務與合約。若只是背景介紹,先問它如何影響選擇;來源不明的格子保留待查證。

  • 練習:假設比較後發現三家都未提供中小企業方案,寫一句結論與一個確認問題。
  • 解析:結論標為可能機會,不寫成已證實的購買需求;接著詢問客群在意協助方式還是價格,留下補證據的方向。

使用提醒

AI可能出錯,重要數字要自己查證。這堂只用公開資料;提供資料前先確認公司規定,去除個資。人物與比較內容為假設情境、假設數據或教學示意。未知不等於沒有,方案空檔也不等於有人願意買。

AI工作術系列|接著讀下一堂

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