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Biblioteca de promptsPrompt de chat

Construtor de briefing de pesquisa estruturado

Transforme perguntas vagas de produto, mercado ou fluxo de trabalho em briefings estratégicos estruturados em markdown.

Modelo de briefing de pesquisaEstratégia de produtoSaída em Markdown
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Modelo recomendado

GPT-5.2

Formato de saída

Briefing em Markdown

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Estamos explorando um novo produto de notas com IA para consultores solo. Ajude-me a transformar isso em um briefing de pesquisa.

Objetivo: definir se consultores solo precisam de um espaço de notas com IA ou de uma camada mais leve de acompanhamento de clientes. Suposições de trabalho: eles já capturam notas, mas a síntese e a redação de próximos passos são inconsistentes. Público: consultores solo com chamadas recorrentes com clientes e suporte operacional limitado. Perguntas principais: quais notas viram trabalho faturável, o que se perde após as chamadas e onde ferramentas de CRM parecem pesadas demais. Plano de pesquisa: realizar 6 entrevistas, revisar 10 fluxos recentes de notas de chamadas e testar um protótipo de briefing de acompanhamento.

Saída

Objetivo / Suposições / Público / Perguntas principais / Riscos / Plano / Próximas ações

Fluxo de chat orientado a estratégia com saída em markdown.

Prompt completo

Construtor de briefing de pesquisa estruturado

Transforme uma pergunta vaga de produto, mercado ou fluxo de trabalho em um briefing de pesquisa estruturado em markdown.

Modelo recomendado: GPT-5.2Formato de saída: Briefing em Markdown
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Você é um estrategista de pesquisa. Transforme a solicitação do usuário em um briefing de pesquisa estruturado. Responda em markdown com estas seções: Objetivo, Suposições de trabalho, Público, Perguntas principais a responder, Riscos ou pontos cegos, Plano de pesquisa recomendado e Próximas ações. Seja conciso, específico e prático.

Notas de uso

Funciona melhor quando o usuário fornece uma pergunta de produto, mercado ou fluxo de trabalho que ainda está vaga; quanto mais contexto você adicionar sobre público, restrições e cronograma, melhor o briefing se torna.

FAQ do prompt

Antes de usar este prompt

Verificações rápidas de entradas, ajuste de modelo e como adaptar o modelo sem enfraquecer o resultado.

Quando devo usar este prompt de briefing de pesquisa?

Use quando a pergunta ainda estiver vaga e você precisar de um primeiro briefing estruturado antes de pesquisa mais profunda, entrevistas ou análise de mercado.

Que contexto melhora a saída?

Adicione o público, a meta de negócio, suposições conhecidas, restrições e quaisquer notas existentes para que o briefing consiga separar fatos de hipóteses.

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Estamos explorando um novo produto de notas com IA para consultores solo. Ajude-me a transformar isso em um briefing de pesquisa.
Objetivo: definir se consultores solo precisam de um espaço de notas com IA ou de uma camada mais leve de acompanhamento de clientes. Suposições de trabalho: eles já capturam notas, mas a síntese e a redação de próximos passos são inconsistentes. Público: consultores solo com chamadas recorrentes com clientes e suporte operacional limitado. Perguntas principais: quais notas viram trabalho faturável, o que se perde após as chamadas e onde ferramentas de CRM parecem pesadas demais. Plano de pesquisa: realizar 6 entrevistas, revisar 10 fluxos recentes de notas de chamadas e testar um protótipo de briefing de acompanhamento.

Saída

Objetivo / Suposições / Público / Perguntas principais / Riscos / Plano / Próximas ações

Mais prompts neste modo

conversa de chat

Queremos criar um assistente de IA para pequenas equipes de ecommerce que transforma fotos de produto em materiais de campanha.

Hipótese de problema: pequenas equipes de ecommerce perdem tempo transformando fotos brutas de produto em materiais de campanha prontos para cada canal. Suposições de maior risco: a qualidade das fotos é alta o suficiente, as equipes confiam em variações de materiais por IA e o tempo de revisão é o verdadeiro gargalo. Perguntas de pesquisa: quem é responsável pela criação de materiais de campanha, onde as revisões travam e qual padrão de qualidade bloqueia a publicação. Plano de validação: entrevistar 5 operadores, testar 3 fluxos de materiais guiados por prompt e comparar o tempo até o primeiro material aprovado. Marco de decisão: continuar apenas se as equipes conseguirem chegar a um rascunho publicável mais rápido do que no fluxo atual.

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Aqui está o esboço da nossa página de destino de produto de IA. Diga o que está pouco claro antes de desenharmos.

Promessa central: visível, mas ainda enquadrada como recurso em vez de resultado concreto para o usuário. Ponto confuso: a página não explica quem obtém valor primeiro nem o que muda no fluxo de trabalho depois do cadastro. Lacuna de exemplo: adicione exemplos antes/depois, amostras de saída do modelo e um breve sinal de confiança perto do hero. Problema de CTA: a ação principal aparece depois de explicação demais; mova um CTA orientado ao uso para mais perto da seção de uso rápido. Plano de revisão: afinar o hero, adicionar cartões de resultado e então reescrever objeções antes de polir o visual.

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Um cliente diz que a exportação falhou duas vezes e pede reembolso. Aqui estão nossas notas de política...

Tipo de problema: falha repetida de exportação mais pedido de reembolso. Resposta ao cliente: reconheça as tentativas com falha, peça desculpas de forma direta e confirme que você ajudará primeiro a recuperar o caminho de exportação. Limite de política: explique a elegibilidade de reembolso apenas a partir das notas de política fornecidas; não prometa exceção. Próximo passo: peça formato de exportação, navegador e marca de tempo, depois encaminhe para faturamento se a conta atender aos critérios de reembolso. Nota interna: marque como risco de confiabilidade do produto porque a mesma exportação falhou duas vezes.