符合台灣
會員回購提醒指令｜AI 幫眼鏡行寫出讓舊客自然回流的關心訊息
一句話結論輸入顧客上次配鏡資訊與偏好，AI 扮演台灣眼鏡行店員，產出像老朋友問候的回購提醒訊息，不像廣告、不帶推銷壓力，讓顧客覺得被記得而非被行銷。
指令介紹
會員回購訊息最容易寫成「距離您上次配鏡已滿一年，歡迎回店檢查視力」這種讓人直接滑掉的制式通知。讓顧客真的回來的訊息要有溫度、要記得顧客的事，讓他感覺「這家眼鏡行還記得我」，而不是「又一封系統發的簡訊」。
適用情境
會員回購LINE訊息顧客關係眼鏡行CRM
懶人貼上・複製就能用
已填好範例複製就能直接用
▸ 想換成你自己的內容？點開填一填選填
AI 指令庫編輯的話
編輯實測回購訊息的溫度來自「記得顧客的事」。這組指令把顧客的上次配鏡記錄與偏好轉成問候的素材，確保訊息不是系統發的制式通知，而是讓顧客感受到「店員真的記得我」的個人化關心，大幅提升回覆率與到店意願。 這組「會員回購提醒指令｜AI 幫眼鏡行寫出讓舊客自然回流的關心訊息」是 Prompts 編輯團隊實測整理的行銷 AI 指令（Prompt），適合用 ChatGPT、Claude 執行，特別適合「0」等台灣在地場景。複製上方指令範本即可使用，免費、免註冊。
模型實測對照
「嗨！不知道你最近忙不忙？距離上次來配鏡差不多快一年了，不知道那副金屬細框戴起來還順手嗎？
如果最近覺得看東西有點吃力，可能是時候來重新檢查一下度數了。最近剛到一批鈦金屬新款，知道你之前有問過，有幾副感覺蠻符合你的風格——低調、輕、戴一整天不累。
不一定要換，來看看也好。有空的話歡迎預約或直接回這邊給我知道，我幫你安排一個方便的時間 :)」
實測（ChatGPT）：開場問候記得顧客上次選的鏡框，帶出度數追蹤的合理理由，新品亮點對應顧客過去問過的偏好，結尾輕鬆不帶壓力，像朋友訊息而非廣告。
以「那副金屬細框還順手嗎」帶出問候，自然引入度數追蹤建議，連結顧客過去詢問過的鈦金屬款，以預約邀請收尾，語氣口語輕鬆。
實測（Claude）：把「顧客資料」轉成「被記得的細節」，是讓制式回購訊息產生溫度的關鍵差異。
為這個指令評分
常見問題
這個指令可以批次用在所有會員嗎？
可以用相似的顧客分群，例如「上次配鏡滿一年、偏好簡約款」這類描述批次套用，但建議每批保留 1-2 個客製化細節，避免讓顧客感覺是群發。
如果不知道顧客的偏好怎麼辦？
可在 customer_trait 填入「無特別記錄，僅知道是上班族」，AI 會產出較通用但仍有溫度的訊息，而不是空洞的制式通知。
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