B2B 詢價表單，AI 能幫忙設計和回覆嗎？可以這樣問

可以。把過去半年的詢價紀錄（表單的回覆試算表、整理好的 Excel，或直接貼上）交給 ChatGPT、Claude 或 Gemini 這類 AI 助理，它能整理出常談不成的原因，建議表單該加哪幾題；這週的新詢價貼上去，它能照你的規則分類，並擬好一封看得出有讀過的第一封回信，業務改幾句就能寄。

很多 B2B 公司的詢價表單只有姓名、電話和一個「留言」欄，好填、不擋人；詢價進來後，業務靠多年經驗回電、約時間、帶型錄拜訪。想做得更好的，通常是第一通電話就談到重點、時程近的案子先回覆、估價的工程師一拿到圖面就能開始。這篇先給可以直接複製的問法，再說 AI 分完類、擬完信要檢查什麼，表單怎麼配合，最後談詢價變多之後的下一步。

直接問 AI：3 句可以複製的問法

複製下面的句子，把產品、金額、規則換成你的就好（範例都是示意）。

從過去的詢價設計表單

附件是過去半年的詢價紀錄（來源、需求、有沒有成交、沒成交的原因）。我們做金屬加工與鋁合金外殼代工。請找出最常談不成的原因，再依這些原因建議詢價表單的題目：每題寫出問法、選項、為什麼問、是否必填。時程與預算請用區間選項，都加上「還不確定」；必填最多四題。結果請用表格列出。

分類這週的詢價

附件是這週收到的 15 筆詢價（表單答案與留言）。請照下面的規則分類：時程 3 個月內、預算 NT$30 萬以上、需求是 CNC 加工或外殼的，列為「高度適合」；還在評估或半年以後的，列為「早期評估」；金額很大、需求少見或答案互相矛盾的，列為「交給專人」；預算或需求明顯不符的，列為「不適合」；推銷與垃圾另外列。每筆附一句理由與建議的下一步，用表格列出。判斷不了的，一律列為「交給專人」。

擬第一封回信

下面是一筆詢價的內容（貼上），附件是對方的圖面和我們的案例清單。請擬第一封回信：稱呼對方，引用圖面裡的一個細節，問一兩個關鍵問題（例如表面是否要陽極處理、第一批交期能否抓 8 週），從案例清單挑兩個相關的，最後附上預約 30 分鐘通話的連結〔預約連結〕。語氣客氣、簡短；不要提價格，也不要承諾交期。

AI 分完類、擬完信，檢查這 3 件事

1. 分類理由站得住：抽查幾筆，特別是被列為「不適合」和「垃圾」的，別擋掉了真正的詢價。
2. 回信裡的事實：能不能做、交期多久、價格多少，AI 不知道你的產能與報價。回信先不承諾這些，由業務確認後再寄。
3. 題目適合你的客戶：AI 建議的是通用版。預算區間要照你過去成交的案子大小切；題目一多，填的人就少，必填留三、四題就好。

詢價裡有對方的姓名、Email 和電話。用公司的企業方案，或先把姓名與聯絡方式換成代號、刪掉用不到的欄位再上傳。

想更省事：讓表單、信箱和 AI 配合

1. 加上「時程」與「預算區間」兩題

時程用選項：1 個月內／1–3 個月／3–6 個月／還在評估，這一題就能分出「現在要買」和「先蒐集資料」。預算不要請對方填一個數字：對方不想先亮底牌，也常真的還不知道。改成區間選擇，加上「還不確定」，再說明一句「為了推薦適合的做法，想先了解大概範圍」。

區間照你過去成交的案子大小來切，例如 NT$30 萬以下、30–100 萬、100–300 萬、300 萬以上（示意）。最低一格可以刻意設在你的最低接案金額之下，選它的人就是該溫和說明、或推薦其他方案的對象。代工製造業可以改問「年需求量」與「目標單價」。答案是固定的選項，AI 分類時就不用猜。

2. 把「留言」拆成幾個好回答的問題

不同需求要問的細節不同，可以讓欄位依前面的選擇才出現（用 Google 表單的話，可以設定「根據答案前往相關區段」），例如選「OEM／代工」才問年需求量、目標單價、是否已有模具或樣品。

必填只留三、四題：公司 Email、需求、時程與預算（後兩題都有「還不確定」可選），其餘設成選填；統一編號、公司地址、完整規格表，等談得下去再問。表單旁也要簡短說明資料怎麼使用，台灣的個人資料保護法第 8 條本來就要求蒐集個資時告知目的與利用方式。

3. 備好每一類的回信，第一封要快

依分類先備好確認信、案例包、婉拒範本與預約連結，存成一份文件；每次請 AI 擬信時一起附上，它擬的就會是你的口吻與資料。確認信要寫清楚什麼時候、由誰回覆（例如「1 個工作天內由專人聯絡」），然後做到。

速度很重要。《哈佛商業評論》2011 年的研究〈The Short Life of Online Sales Leads〉分析美國企業的線上詢問後發現：一小時內嘗試聯絡對方的公司，和關鍵決策者展開有意義對話的機率，接近晚一小時才聯絡者的七倍；而在他們稽核的兩千多家公司中，30 天內有回覆的，平均也要 42 小時。研究年代較早、對象也不是台灣企業，但方向很清楚：B2B 買家常同時問好幾家，先認真回覆的那家，往往決定了後面怎麼談。

4. 記下每筆詢價的結果

在試算表記下每筆詢價的來源、表單答案與後續結果（詢價 → 合格 → 會議 → 提案或報價 → 成交）。累積三到六個月，用樞紐分析表或交給 AI 整理，看哪些答案和成交有關。以下數字為示意，每家公司都不同：

看完之後：留下預測得到成交的題目，用它調整分類規則；拿掉從不影響處理方式的題目；多數人都選「還不確定」的，可能是區間切得不好，或問得太早。另外看首次回覆時間與表單放棄率，每季回顧一次就夠了。

什麼時候可以考慮下一步

AI 加上試算表和共用信箱可以用很久。遇到下面這些情況，就可以考慮下一步：

• 每天都在把新詢價複製給 AI，再把分類和回信貼回信箱。
• 附上 RFQ 與規格書的詢價變多，希望 AI 直接讀到表單和附件。
• 希望下班後送出的詢價，也能先收到一封看得出有讀過的回覆。
• 需要每一筆詢價怎麼分類、誰回的、何時回的都留下紀錄。

下一步：讓 AI 接上表單與信箱，人負責判斷

詢價一送出，就直接進到 AI，不用再複製貼上：它讀表單與留言，擷取 RFQ 與規格書的重點（見用 AI 讀訂單與報價單），判斷類型、適合度與急迫程度，起草回信、挑出相關案例。像 Jev 這類決策模型會直接回傳分類與信心值：信心夠高的照規則處理，沒把握的交給人。

人要留在這些地方：要報價的、金額大的、條件特殊的，以及 AI 判斷不了的。這和 LINE 上的混合客服是同一個原則：重複的事交給 AI，人把時間留給需要判斷的客戶。

在 StudioX 做的後台裡，可以直接對 Xena AI 說「以後網站詢問都先這樣處理，退款的轉給我」，它會建立一條自動化流程草稿：新詢問先由 Jev 判斷類型，一般問題由 AI 撰寫回信寄出，退款與客訴轉給人確認；按下啟用才開始跑，每一步都有紀錄。B2B 詢價也能照這個模式，換上自己的分類規則。

建議分階段：一開始 AI 只起草、不寄出，人工檢查兩三週；分類準了，再讓標準的確認信與案例資料自動寄出。前面備好的分類規則與回信範本，就是 AI 起草的基礎。

垃圾詢問怎麼擋

• 先用訪客察覺不到的方法：隱藏的陷阱欄位（honeypot）、檢查填寫速度、限制同一來源的送出次數。驗證碼也會擋到真人，等垃圾真的多了再加。
• 推銷另外歸類：網站代操、貸款、名單買賣的推銷，交給 AI 歸到另一區，每週掃一眼；不要直接刪除，以免誤刪真正的詢價。
• 自動回信不要把對方填的內容原樣寄回：否則有人會填上別人的 Email、把廣告寫進姓名欄，借你的網站寄垃圾信。

好的詢價表單不是把人擋在門外，而是讓對的客戶更快被看見。想知道你的詢價流程適合從哪一步開始，可以先做一次免費的 AI 健檢，或看看我們的客製化網站服務與 AI 導入服務，也歡迎直接和我們聊聊。