市場推廣 AI 供應商評估評分卡

AI 供應商評估很容易被 demo 帶走。

Demo 展示的是工具想你看到的一面。評分卡應該展示的是工具是否適合你的工作。

我不是說供應商一定會誤導你。很多 demo 真的有用。問題是市場推廣團隊經常在定義流程之前，就開始評估工具。

這個次序會造成差的購買決定。

評分卡

每一項用 1 至 3 分。

1 分代表弱或不清楚。2 分代表可行但有風險。3 分代表足夠強，可以試點。

1. 流程匹配

供應商是否解決一個具體、重複的流程？

較弱：

這工具可以幫團隊使用 AI。

較強：

這工具可以減少每週活動檢查的第一版匯報時間，同時不改變審批負責人。

如果流程沒有被說清楚，分數就應該低。

2. 資料邊界

哪些資料會進入工具？

哪些資料絕對不應該進入？

市場推廣團隊要在 procurement、legal 或客戶 stakeholder 問之前準備好。供應商如果不能清楚解釋資料邊界，就不適合敏感流程。

3. 審核控制

人在哪裡可以批准、編輯、拒絕或稽核輸出？

對很多市場推廣流程來說，審核控制不是加分項。它是草稿助手和營運風險之間的分界。

4. 整合負擔

工具要真正放進現有系統，需要多少工作？

包括：

• 資料設定
• 權限
• 流程改動
• 培訓
• 支援
• 匯報改動

工具可以很好，但仍然太重，不適合作第一個試點。

5. 衡量

團隊能不能衡量工具是否有幫助？

除非流程沒有任何質素或風險面向，否則不要只接受「節省時間」作唯一指標。

市場推廣工作要看速度、質素、採用和返工。

6. 支援負擔

誰處理錯誤、困惑用戶、提示改動和 stakeholder 問題？

這很容易被忽略，因為它通常在購買後才出現。它應該在評估時就被計入。

Prova 會看甚麼

一般 AI 可以幫你很快做一張供應商比較表。

但它未必會挑戰：這張比較表是否建基於團隊真正的營運現實。

Prova 應該檢查：

• 流程是否足夠具體
• 評分準則是否配合使用場景
• 資料邊界是否明確
• 審核控制是否真實
• 支援負責人是否已命名
• 評分卡是否分開 demo 吸引力和營運匹配

最後一點很重要。工具可以很 impressive，但仍然不適合第一個試點。

一條簡單決策規則

評分後使用這條規則：

• 如果流程匹配不是 3 分，先不要買。
• 如果資料邊界或審核控制是 1 分，不要用真實資料上線。
• 如果整合負擔低分但試點很急，縮小流程範圍。
• 如果支援負擔沒有負責人，暫停。

這條規則刻意嚴格。評分卡不是為了令購買看起來科學，而是保護團隊不要買到一個帶來更多工作而不是價值的工具。

最好的供應商問題是：

請展示這工具如何放進我們每星期已經在跑的一個流程，包括審核步驟和失敗路徑。

如果答案一直停留在功能層，你已經學到重要的事。

你正在評估的 AI 工具中，哪一個在 demo 入面最強，但放進真實流程時最弱？

Chandler