Chat d'analyse des prix et offres

Objectif : compter les utilisateurs qui ont ouvert ou utilisé un modèle de prompt dans la fenêtre sélectionnée. Risque de jointure : les événements peuvent dupliquer les utilisateurs si la requête ne déduplique pas par identifiant utilisateur. Risque de filtre : la locale et les sessions anonymes peuvent modifier le dénominateur. Performance : indexer event_name et created_at avant d'exécuter cette requête sur tout l'historique.

Hypothèse de problème : les petites équipes e-commerce perdent du temps à transformer des photos produit brutes en supports de campagne prêts pour chaque canal. Hypothèses les plus risquées : la qualité photo est suffisante, les équipes font confiance aux variations de supports par IA et le temps de relecture est bien le principal goulot d'étranglement. Questions de recherche : qui possède la création des supports de campagne, où les révisions bloquent et quel seuil de qualité empêche la publication. Plan de validation : interroger 5 opérateurs, tester 3 flux de supports guidés par prompt et comparer le temps jusqu'au premier support approuvé. Seuil de décision : continuer seulement si les équipes peuvent atteindre un brouillon publiable plus vite qu'avec leur flux actuel.

Objectif : déterminer si les consultants indépendants ont besoin d'un espace de notes IA ou d'une couche plus légère de suivi client. Hypothèses de travail : ils capturent déjà des notes, mais la synthèse et la rédaction des prochaines étapes restent irrégulières. Audience : consultants indépendants avec appels clients récurrents et support opérationnel limité. Questions clés : quelles notes deviennent du travail facturable, qu'est-ce qui se perd après les appels et où les outils CRM paraissent trop lourds. Plan de recherche : mener 6 entretiens, examiner 10 flux récents de notes d'appel et tester un prototype de note de suivi.