Diagnostic funnel onboarding

Ipoteza problemei: echipele mici de ecommerce pierd timp transformand fotografii brute de produs in asseturi de campanie gata pentru canal. Cele mai riscante presupuneri: calitatea fotografiilor este suficient de buna, echipele au incredere in variatia de asseturi AI, iar timpul de review este blocajul real. Intrebari de cercetare: cine detine crearea asseturilor de campanie, unde se blocheaza reviziile si ce prag de calitate impiedica publicarea. Plan de validare: intervieveaza 5 operatori, testeaza 3 fluxuri de asseturi conduse de prompt si compara timpul pana la primul asset aprobat. Poarta de decizie: continua doar daca echipele pot ajunge la un draft publicabil mai repede decat in workflowul actual.

Obiectiv: stabileste daca consultantii individuali au nevoie de un spatiu de lucru AI pentru notite sau de un strat mai usor pentru follow-up cu clientii. Ipoteze de lucru: ei deja captureaza notite, dar sinteza si redactarea pasilor urmatori sunt inconstante. Public: consultanti individuali cu apeluri recurente cu clientii si suport operational limitat. Intrebari-cheie: care notite devin munca facturabila, ce se pierde dupa apeluri si unde instrumentele CRM par prea greoaie. Plan de cercetare: ruleaza 6 interviuri, revizuieste 10 fluxuri recente de notite din apeluri si testeaza un prototip de brief de follow-up.

Promisiune centrala: vizibila, dar inca formulata ca functie, nu ca rezultat concret pentru utilizator. Punct neclar: pagina nu explica cine primeste valoare primul sau ce workflow se schimba dupa signup. Gol de exemple: adauga exemple inainte-dupa, mostre de output de model si un semnal scurt de incredere langa hero. Problema CTA: actiunea principala apare dupa prea multa explicatie; muta un CTA orientat pe utilizare mai aproape de sectiunea de utilizare rapida. Plan de revizie: clarifica hero-ul, adauga carduri de rezultat, apoi rescrie obiectiile inainte de polisarea vizuala.