我大概是在五年前接觸自動化，hubspot workflow 的設置讓我得到許多觀念。其實這件事隨處可見，CRM 使用 automation 也是基礎中的基礎，例如會員在註冊後的 30 天後收到一封含有折扣碼的 EDM。只是比起你「會哪些 App 之間的串聯」，我覺得更加重要的是「做這件事，你看到的框架是什麼？」更加重要。
這篇文章我想深入說明關於「自動化思維」的重要性，同時希望可以提供一套實用的框架，幫助大家在組織中順利推行並管理自動化流程。一步步來：如何找出適合自動化的環節？怎麼挑選合適的工具？如何在公司內部培養持續的自動化？掌握了這些訣竅，你的團隊就能在這些冗長的作業時間上得到解放，甚至是選擇不自動化而得到解放。
一、找出可自動化的工作
開始自動化之旅的第一步，就是找出那些適合自動化的工作環節。仔細觀察日常工作中，有哪些任務是重複性高、步驟固定的？或者做哪些事讓你特別賭爛、而且不斷輪迴的。
舉個例子，每天早上你可能都要花時間整理各種報表，將數據匯總後再發送給團隊成員。這種工作雖然重要，卻相當耗時耗力。但透過 Looker studio，你可以設定在固定時間寄送報表，也能設置自動發送給相關人員。這樣一來，你就能將寶貴的時間用在更有價值的工作上。（不過其實很常是你完成了這件事後，而可以接更多工作而更忙…）
當然，並非所有重複性工作都適合自動化。在決定要不要自動化某個流程時，要權衡投入成本和可能獲得的效益。如果某個任務雖然重複，但每次執行時間很短，或者一個月只做一兩次，那麼自動化的效益可能就不太顯著。相反，如果是每天都要做、而且相當耗時的工作，自動化帶來的效益就會非常可觀。
更甚者，有一種狀況非常棘手：就是你根本不曉得完成這個流程自動化跟直接手動執行到底差了多少時間。但通常會有這種疑慮時，是這個項目的緊急程度已經非常高了才會這樣。所以當你遇到了 deadline 已經非常接近的任務時，我的建議是不要走火入魔想著要把這件事也自動化，因為往往任務完成時間都會來不及。但你可以嘗試讓這件事至少有 50% 的自動化比重，因為 50% 與這之上的完成度，工作時間有可能天差地別。
二、設定明確目標
找到了適合自動化的任務後，下一步就是設定清晰、可衡量的目標。這些目標應該具體到可以用數字衡量，比如「將報表生成時間從每天 2 小時縮短到 10 分鐘」，或者「將人工錯誤率從 5% 降低到 1% 以下」。
設定目標時，別忘了要與公司的整體策略保持一致。如果公司的重點是提高客戶滿意度，那麼自動化的目標就可以設定為「將客戶查詢的平均回覆時間從 24 小時縮短到 2 小時」。明確的目標不僅能幫助你評估自動化的成效，還能讓團隊成員更容易理解並支持這個項目。
目標設定是很多人都會遺漏的部分，我覺得這會非常可惜（包含我）。因為這種議題要量化其實非常困難，它不像業績目標一樣可以做到數字的統整統計。所以當你埋頭完成了這些自動化，卻無法量化的話，主管或者老闆其實很難去想像這之間的差異。除非他們本來就身在其中。
同時目標設定也是為自己所設置，這也會大大影響到自己的動機。
三、選擇合適的工具
市面上的自動化工具琳琅滿目，從簡單的任務自動化軟體到複雜的… 應有盡有。選擇工具時，要根據自己的需求和技術能力來決定。對於簡單的任務，像是資料整理或文件歸檔，可以考慮使用像 Zapier 或 Microsoft Power Automate（我沒用過） 這樣近乎 no-code 的平台。這些工具使用起來相對簡單，學習曲線不陡峭，適合沒有程式設計背景的人使用。
對於更複雜的流程，可能需要考慮使用 n8n、make 或者 Python 或 JavaScript 等程式語言來開發自定義的自動化解決方案。雖然開發成本較高，但靈活性和可擴展性也更強。
可是要切記，工具只是手段，不是目的。選擇工具時，要遵循「簡單需求用簡單方法達成」的原則。過度複雜的工具不僅會增加學習成本，還可能導致維護困難。
舉例來說，你希望定期匯出 GA4 數據到 Google sheet 當中，所以使用了 Zapier 與 Google sheet 串接匯出，設定了許多 Filter 最終花了三天終於完成了！每天花費 10 個 task 就可以讓數據呈現在表單上。
可是其實 Google Workspace Marketplace 當中就有非常多好用的資料匯出工具，一鍵就可以匯出你全部想要的資料，甚至不需要經過資料清理、重新排序等等。像是 Coefficient（但定期更新要付費）、Adveronix 等，當然你也可以使用 G Google Analytics Data API 搭配 App Script 來匯出，可是就會碰上維度以及指標只能匯出七個的限制。（我的印象）
四、模組化設計
同前面提到的，當你開始設計自動化流程時，不要試圖一口氣吃成胖子。盡可能將複雜的工作流程拆分成小型、可管理的模組，每個模組負責一個特定的功能，並有明確的輸入和輸出，把 10 種功能全部都塞在同一個 code 當中跟切分成不同的模組管理，後者理當方便得多。
假設你要自動化一個客戶訂單處理流程，可以將其拆分為幾個獨立的模組：
- 訂單接收
- 庫存檢查
- 付款處理
- 發貨安排
這樣的模組化設計有幾個好處：首先，它讓整個流程更容易理解和管理；其次，如果某個環節出現問題，可以快速定位並修復，而不會影響整個系統；而且它還可以為未來的擴展和優化留下了空間。
怎麼說？你可以試想所設置好的「付款處理」的 action 拿來與積分發送、訂單確認信件、資料統計這些你可能還沒設置好的不同的流程進行合併處理，你可以不用重複在設置一次「付款處理」的操作。
進階一點的像是 Zapier 的 Custom action，這個功能可以用 GenAI 幫你設置好 API 的串連（這功能真的很好用），或者 Sub-Zap，你可以把整串 Zap 設置成一個可以被銜接的節點，以後在設定新的 Workflow 時就可以拿來使用在當前的 action 之中。
五、漸進式調整
設計自動化時，不要貪多求快，而是應該採取漸進式的方法。從最簡單、見效最快的任務開始，逐步擴展到更複雜的流程，如同我前面提到的，你不一定一操作就要達到完美，你可以先設置 50%就好。
這種方法有幾個優點：首先，它能讓你和團隊快速看到成效，增加大家信心；其次，在過程中積累的經驗可以幫助你更好地處理後續更複雜的任務；最後，它還能幫助組織逐步適應新的工作方式，減少抵觸情緒。
為什麼說增加信心是個優點？當你接觸越來越多這些議題時，常常會需要埋頭開始設置這些流程，有些東西你直到最後都沒辦法達到你想要的成果，而且這件事很正常。而當團隊花了一堆時間一起去把這些項目完成，最後卻無法如預期的運作時，那個狀態真的會讓人很賭爛。
講到調整，通常會建議已完成且過於複雜的自動化就不要輕易的去修正它，尤其如果你已經寫了非常多個不同的 flow 而且每個都有關聯的時候… 因為這些都已經成為整個流程鏈上的重要節點，只要有一個出差錯有可能後面的流程都會出差錯，這也是完成整個流程自動化設置時最為重要的地方：畫好清晰、易懂的 Flowchart。
六、監控與錯誤處理
要注意，”自動化工具會出錯”，一出錯就可能會在短時間內造成大範圍的問題。所以建立健全的監控和錯誤處理機制很重要。
設置一個警報系統，在流程出現異常時立即通知相關人員。同時，為每個關鍵步驟制定應急預案。舉例來說，如果自動發貨系統出現故障，要能夠迅速切換到手動操作模式，確保業務不中斷。
定期對自動化系統進行「壓力測試」也是個好主意，看看在極端情況下系統是否還能正常運作。這樣可以提前發現潛在的問題，而不是等到真正出事時才手忙腳亂。
想要讓自動化真正發揮作用，還需要注意以下幾點：
- 詳細記錄：為每個自動化流程建立詳細記錄，包括設計思路、操作步驟和常見問題的解決方法。這不僅方便後期維護，也能幫助新人快速上手。可以使用 Ticket 的方式去進行開發與記錄。
- 定期審查：技術在不斷進步，業務需求也在不斷變化。定期回顧和更新自動化流程，確保它們始終符合當前需求，並利用最新技術來提高效率。
- 保持人為監督：盡管自動化能夠處理大量工作，但人為監督仍然不可或缺。設置檢查點，讓人工定期審核自動化系統的輸出，確保一切按預期運行。
- 每次出錯都是學習：GenAI 流行讓我跑去開發者論壇或者 API 文件（或交給厲害的同事研究XD）的時間少了非常多，加上我本身就不是技術底，每次出差錯丟給 AI 問一下，自己再稍微爬個資料，搭配設置記錄這完全就是學習槓桿開爆。所以出錯時不要氣餒，在某個時候你一定會再用到。
- 不要走火入魔：我曾經為了一個客戶的後台庫存批次調整來設置自動化忙了 10 個小時（因為 Product ID 不同所以很難 mapping，我又不希望人去手動浪費時間處理），結果最後發現還是難以處理，人工處理了資料 2 小時就完成了….. 事前評估很重要，時間更重要。
回到前言提到的「做這件事，你看到的框架是什麼？」，這件事就跟把問題寫下來就解決了一半同樣重要。我覺得現在很多人工作都太快了，快到讓人覺得「你到底在幹三小」，問題、需求都沒搞清楚，只想著執行，然後浪費一大堆時間開會同步非核心問題，更慘的是東西完成後沒有用處，PM 傻眼，開發的 RD 更賭爛，然後客戶端更加的賭爛產品怎麽會長這樣，形成一個垃圾的開發閉環…
如果沒有在一開始就往問題本身的根源去拆解，很容易在最後錯過修正的關鍵時間：
某間公司發現客服端總被大量的「商品何時送達」的問題給淹沒。公司決定實施一個自動化系統，當顧客詢問訂單狀態時，自動回覆他們的包裹位置和預計到達時間。
這個自動化系統確實減輕了客服人員的工作負擔，看似解決了問題。但過了一段時間後，公司發現顧客滿意度並沒有顯著提升，反而有些下降。
深入分析後，他們發現：
- 自動回覆雖然提供了資訊，但缺乏人性化的理解和安撫。
- 自動回覆系統運作良好，但未能解決顧客的根本擔憂。
- 許多顧客其實是因為送貨時間過長而感到焦慮，才會頻繁查詢。
這個例子說明，公司著眼於解決「如何快速回應查詢」、「減少客服端的 workload」的表面問題，卻忽視了背後的根源問題—— 送貨時間過長和顧客體驗欠佳。
真正的解決方案應該是：
- 優化物流系統，縮短送貨時間。
- 提高訂單狀態的透明度，主動推送更新。
- 改進自動回覆系統，加入更多人性化元素，如道歉和補償機制。
- 分析常見查詢背後的原因，從源頭改善產品和服務。
沒在關鍵時間點修正問題，等到被客訴也來不及了，損失的是商譽、品牌。事前評估、把問題好好寫下來去拆解後再去執行是第一步也是最重要的一步！
