開始：手動計算的日子
有一天我發現，試算表上有超過100個買家，但團隊成員每次都要逐個打開電郵說：「我應該先聯繫誰？」
「回應速度快的人優先、去年有再次訂購的人優先、交易順利的人優先。」但這一切都是靠直覺判斷。
Google試算表裡有所有數據，卻沒有方法一次整合判斷。
解決方案：信任度評分自動化
我問Claude Code：
能從Google試算表的買家列表中計算以下內容嗎？
• 距上次回應的天數（越短分數越高）
• 去年以來的訂購次數（越多分數越高）
• 是否有運輸問題（沒有問題分數越高）
• 先前合約規模（越大分數越高）
整合這些生成0~100分的信任度評分，並設定每晚11時自動更新。
機器人在一個半小時內完成了自動化腳本。
After：早晨改變了
現在每天早晨8時，Google試算表會自動更新。每個買家旁邊會出現信任度評分，以紅色（40分以下）、黃色（41~70分）、綠色（71分以上）標記。
我們的團隊從綠色買家開始，對黃色買家進行更細心的溝通準備。紅色評分很少出現，但一旦出現，我們會先了解情況。
具體變化
• **決策時間**：「誰先？」的提問時間消失了（列表已經排好了）
• **追蹤準確性**：回應速度、交易歷史、問題記錄一目了然
• **團隊一致性**：靠數據標準運作，而非個人記憶
意外發現
機器人計算評分時，有幾個買家的信任度分數意外地低。經檢查後發現他們三個月沒有聯繫。因此我們策劃了全新的溝通系列。
反過來，有些買家的評分老是徘徊在70分左右。後來才明白，他們之前有一次運輸時出了小問題，這影響了信任度評分。我們主動聯繫澄清了誤會，評分也隨之上升。
現在
每晚11時，我們在睡眠中，機器人在工作。早上醒來時，優先聯繫名單已經按信任度排好，我們只需從列表開始著手。
Claude Code與Google Sheets自動化的結合，讓我們的業務團隊現在站在數據之上，而非直覺。