7天把專業做成App，成交速度翻倍
學員問：到底怎麼把「知道」變成「做到」？我盯著鍵盤，忽然有種興奮——因為這一次，舞台換了：對話框本身成了作業系統。當 ChatGPT 開放內建 App，我看見的是一條更短的路：把我們的模板、腳本、檢核表，通通封裝成一個能點開就能幹活的小工作台。不是賣觀念，而是賣「即用的成果」。
我先試了一個最有感的案例：一位專做 B2B 內訓的講師 A。以前他每接一案都要重做簡報、銷售頁、Email 流程，來回溝通兩週還不一定成。這次我邀他一起做一個「課程成交 App」：進來先問三題，把客戶產業、受眾層級與預算抓出來；接著自動拉出一版銷售頁骨架、一套 6 封 Email 範本和一份 12 頁簡報草案；最後用一行「自評規則」去打分：語氣是否貼合決策者？承諾是否可驗證？CTA 是否清楚？A 嘗試了一週，發現平均初版提案時間從 48 小時縮到 6 小時，第一波投放 137 份提案，22% 直接回覆進入電話會議。他笑說：「我不是更努力，而是更『可複製』了。」
第二個案例來自一家 12 人的在地電商。老闆 B 的痛是客服與內容兩頭燒，常常為了回 20 個客訴，寫 5 篇貼文，結果一週就過了。這次我們把「客服常見 20 種情境」塞進對話 App，讓它先出第一版回覆，並附上「判斷清單」：需不需要真人接手？涉及退款或法律字眼先停、跳人工；同時把每則回覆的「語氣一致性」與「首解率」打分。三週後，首回覆時間從 12 小時降到 10 分鐘，客服每週省下約 15 小時；而內容端把熱賣品的 UGC 評論串成貼文草案，周更從 2 篇變 5 篇。他說最意外的是——團隊壓力降了，因為每個人都在同一套 #AI思維 的節奏上協作。
很多人以為「App 化」需要寫程式；但在我的實作裡，它更像是把「腦中 SOP」外化：先決定你要交付的「成果長相」，再把路徑一段段放進去。那天我把 A 的流程拆給他看。他愣住：「啊，原來我卡在一開始就想『寫得很美』，反而忽略『如何讓它賣得出去』。」我笑了，因為這就是 #內容成交 的本質：從結果往回設計。
我怎麼落地？那天我就在白板上寫了四句話：對象是誰、要交付什麼、怎麼自評、如何再販賣。接著我請 ChatGPT 先丟一版 App 對話腳本，我只做兩件事：一是「角色化提示」，把 App 當成一位「成交導向的內容架構師」，說清楚它的任務邊界；二是「自評與風險條款」，讓它每產出一段就自我審核，「不得承諾不可驗證的結果，敏感詞出現立即標記」。第一次跑完，我並沒有急著上線，而是用 10 個真實案子回放；我跟 A 坐在會議室裡，像挑剔的編輯一樣，把每句話的語氣與證據對齊。我們發現，只要把案例中的數字換成「範圍＋來源說明」，客戶信任感立刻提高，成交電話中的「懷疑」問題從 9 個減到 3 個。
有讀者問：這跟「把模板打包賣」有什麼不同？差別在於「回合數」。傳統賣模板像是手動攪拌，顧客還得自己摸索怎麼加水加料；App 化像食物處理機，材料丟進去就會跑一輪判斷、生成、檢核、優化。我的預估是：在相同客群基盤下，App 化能把首輪互動轉化提高 15–30%，並把交付時間壓到原本的 1/4。為什麼？因為門檻變低、回饋即時，而且「成果是看得見的」。它不是承諾一片藍天，而是丟出一份可以打電話討論的草案。
當然也有挫折。第一次我把 A 的案例丟給 App 時，它產生了太多花俏的形容詞——漂亮，但難成交。我們就給它加上「評審標準」：每一段話都要能替 CTA 服務，若 3 句話內沒有證據或行動，請壓縮。第二個坑是「資料漂移」：一段時間後產出的口吻開始走樣。我加了「語氣回放」：每完成一份產出，就自問三題——這是對決策者說的嗎？有沒有行業化？能不能立刻被上線？答不出來，就回爐重跑。這些做法聽起來像技術，其實是「責任感」在工作：我們不是追求炫技，而是把結果交出來。
如果你現在正卡在「知道但做不到」，我會分享我那天是怎麼把流程捏成一顆球的。我先在會議桌邊說：「讓我們假裝明天就要收單。」然後把路線往回拉——需要什麼交付物？銷售頁、簡報、6 封信。好，把它們的骨架口語化：「如果我是你，我會先問——你的客戶是誰？他現在最煩的是什麼？他要看到什麼證據才肯刷卡？」接著我把這三問丟進 App，讓它把客戶「帶」到能看見成果的地方。它吐出第一版後，我讓它自評：「這一版若給到猶豫型客戶，他會在哪一句停下來？」你會發現，當 AI 被要求扛責任，而不是單純「產文」，成品會越來越像能成交的東西。
我還發現一個小妙招：把「反對意見」當素材。A 的 App 內建一個「懷疑者模式」，專門生成質疑句，再逼自己補上憑證。這讓我們在電話前就先跑了一次「異議處理」，真槍實彈的時候更穩。這也是我為什麼強調「可賣、可做、可衡量」：你不需要十全十美，只需要一個能持續被校正的工作流。當工作流跑順了，聯盟分潤與代理就能掛上去——因為每個合作夥伴都能用同一套標準件交付。
你可能會問：「那 7 天真的夠嗎？」A 的經驗是：第 1 天把交付物長相說清楚，第 2 天讓 App 丟第一版，第 3 天用真實案子回放，第 4 天補齊憑證與數據說明，第 5 天做一輪語氣對齊，第 6 天加上「懷疑者模式」與風險條款，第 7 天就能對外測試小名單。整個過程，他最常對我說的一句話是：「原來不是我不夠好，是我沒有把『好』長成產品。」而這，正是 AI 的價值——把專業放大，讓你專心在「選擇與責任」上。
寫到這裡，我還是會想起自己從網路創業走來的那段日子：靠 SEO、靠腳本、靠一次次試錯。罹癌後我學會放下與合作，如今我把這些路徑交給 AI 跑第一輪，自己只做兩件事：定義與校正。當你也把專業 App 化，你會發現：成交不是靠話術，而是靠讓客戶「看見」未來一週會發生什麼。等他看見，他自然就會往前一步。
收尾我想說的是：我相信「結果與責任」，也相信「合作共贏」。當 AI 讓個人的槓桿變大，選擇與邊界就更重要。別急著炫耀你會哪些工具，先對齊——你要交付什麼、你承諾到哪裡、你願意背什麼。其餘的，就交給工作流。
👉如果你看到這裡心裡癢，我會建議你花 30 分鐘把你最拿手的一件事 App 化，試跑一輪；我把我怎麼做的骨架與示例都整理好了，直接拿去用
