尾牙意見回饋堆成山？用Claude 2.1一次抓出重複抱怨

尾牙辦完隔天，人資信箱躺著三百多份紙本問卷掃描檔和線上表單匯出的Excel，主管一邊要趕出勤班表，一邊還得抽空把每一條意見都看過一遍，看到後來字都糊在一起，重複的抱怨到底出現幾次也記不清楚，最後只能挑幾條印象最深的拿去開會，真正該優先處理的問題反而被漏掉。

紙本回饋為什麼比想像中難整理

飯店的尾牙問卷通常混雜手寫字跡、簡短句子、甚至畫圈打勾，內容零散又缺乏統一格式。傳統做法是找人一條條抄進Excel再用眼睛歸類，一份問卷看似只要一分鐘，三百份疊起來就是一整天的工時，而且愈到後面愈容易看漏或看錯，情緒性字眼和實質建議也很難即時分開。

Claude 2.1的長文本能一次貼上整份內容

Claude 2.1在2023年11月推出後，最大特色是支援20萬tokens的長文本輸入（約可容納整份問卷內容），這代表一份問卷即使謄打成純文字也能整份貼進對話框，不必再拆成好幾批分次餵給AI，也省去自己先做摘要的前置工作。房務或人資同仁可以把問卷內容整理成一份純文字檔（掃描件仍需先人工謄打或用文字辨識工具轉出文字），直接請Claude通篇閱讀。

讓AI抓重複主題、排優先順序草案

貼上整份內容後，可以請Claude做兩件事：第一，把散落各處但意思相近的抱怨歸成幾個主題，並標出各主題出現的大致次數；第二，依照出現頻率和問題嚴重程度，排出一份「建議優先處理順序」的草案。這份草案不是最終決定，而是幫主管在開會前先有一份可以討論的骨架，省下逐條翻找的時間，把會議焦點放在該怎麼解決上。

AI抓得出頻率，抓不出情緒背後的真正原因

要提醒的是，Claude只能根據文字表面內容做歸類與排序，它看不出「加班太累」這句話背後，可能是排班不均、也可能是人手不足，或單純是那位員工當晚心情不好。在泰國飯店業，旺季與淡季的人力調度落差本來就大，前線員工又有不少是外籍移工，日常溝通容易有語言與文化上的落差，主管光看問卷文字更難判斷真正原因。AI整理出的優先順序草案，終究只是討論起點，真正的原因還是要靠主管親自找相關員工聊一聊，才能對症下藥，避免明年尾牙又收到一樣的抱怨。

🔧 AI 動手做：意見回饋主題歸類與優先順序草案

把整份問卷回饋（謄打成純文字）貼在提示詞下方，請Claude 2.1幫忙分類並排出討論用的優先順序草案。

你是一位飯店營運顧問。以下是本次尾牙後收集到的員工意見回饋全文（已謄打為純文字），請你：
1. 將意思相近的抱怨或建議歸納成5到8個主題，每個主題取一個簡短名稱
2. 標出每個主題大約出現的次數（用「多次」「數次」「僅一次」表示即可，不必假裝精確計數）
3. 依照出現頻率與可能影響員工士氣的程度，排出一份建議討論優先順序（由高到低）
4. 最後提醒我：這份排序只是討論起點，實際原因仍需與相關員工面談確認

以下是回饋全文：
[貼上謄打好的問卷內容]

本週就能做的一步

把上一次尾牙或最近一次員工滿意度調查的回饋，挑出還沒謄打成文字的部分，先花半天請同仁謄打或掃描辨識成純文字，下週就能用長文本AI跑一次主題歸類，看看整理出來的優先順序和自己原本的印象差多少。