Hi，
這一場的對象是我高中同學。他現在做業務，負責一個食品品牌在大型連鎖超市的通路。
我們約在星巴克，聊了三個半小時。
他的問題是：通路不公開銷售數字。
品牌端拿不到，所以他不知道哪一家店賣得好、哪一家店賣不動。
於是他自己發展出一套方法。每次巡店，看架上的貨是不是同一批。
同一批還在 → 沒賣動。 換成新的 → 賣掉了。
我聽到這個的時候愣了一下。這是一個非常聰明的間接量測。
而且這件事比想像中難，因為那個產品的保存期是兩年。東西不會過期，所以架上沒動不會觸發任何警告。沒有任何系統會告訴他哪一家店賣不動，除了他親自去看。
他的通路店數，從 88 家變成 266 家。
三倍。憑經驗排巡店路線已經不可能了。
而他來之前，最常用 AI 做的事就是規劃路線跟交通。
我第一版的紀錄寫成「他有大量資料但不知道能從裡面問出什麼」。錯了。他很清楚自己在做什麼，方法也對。
而且我把「266 家排路線」當成了核心痛點。也不對。
真正的原因是他後來講的一句話。他現在的工作其實非常輕鬆，所以他很希望學 AI，幫他找出新的洞察、新的生意方向。
排路線是效率問題，那個現成工具就能做。他要的是從那一份輕鬆的工作裡長出別的東西。
那個東西一直都在他手上，只是他沒把它當一回事。
他把每次巡店的觀察都記在 Google Keep 裡。一個多月下來，累積了數百筆。
那些不是筆記。那是一份沒有人有的通路資料庫：每一家店、每次去、貨動了沒有、陳列在第幾層、旁邊擺了誰。
通路不給的數字，他用腳走出來了。
但因為它們長得像隨手記，所以他從來沒把它們當成資料處理過。
那天我們做的事，就是把 Keep 匯出來，丟給 AI，然後問它，這裡面有沒有什麼模式是我沒看到的。
他當場的反應是：「這完全不是本來我會想到的方法。」
這件事後來變成我做這件事的核心判斷之一。
大部分人以為「導入 AI」要從「我有什麼問題」開始。但很多人其實答不出來。不是他們沒問題，是他們的問題還沒有變成一個他講得出口的形狀。
反而是從「你手上已經有什麼」開始，比較快。
因為每個人手上都有一些東西：一堆 Excel、一個資料夾、幾年份的 LINE 對話、幾百則隨手記。那些東西之所以沒被用起來，往往只是因為它們的格式看起來不像資料。
你已經有的東西，就是你給 AI 的最大優勢。
這件事還有另外一半。把問題框在你已經建立的東西裡面，AI 就從「憑空判斷」變成「在你的集合裡排序」。這一封講的是，你可能比自己以為的擁有更多集合。
Kidult
