Назад к библиотеке промптов
Библиотека промптовЧат-промпт

Чат для нарратива по данным

Превратите заметки по метрикам в готовый для руководителей нарратив инсайта: что изменилось, почему это важно и что делать дальше.

Инсайт по даннымРезюме для руководителейНарратив
Превью

Чат-промпт

Рекомендуемая модель

Gemini 3.1 Pro

Формат результата

Нарратив инсайта

Превью

Чат-промпт

чат-ветка

Активация выросла на 8 процентов, но удержание на второй неделе снизилось. Превратите это в управленческий инсайт.

Заголовок: активация улучшилась, но ранняя ценность может не закрепляться. Что изменилось: больше пользователей завершают онбординг; меньше возвращаются на второй неделе. Вероятные драйверы: более быстрый первый успех, но более слабый последующий цикл. Действие: изучить промпты после онбординга и сегментировать по каналу привлечения. Риск для внимания: пока не трактуйте это как причинность.

Результат

Заголовок / что изменилось / почему это важно / драйверы / уверенность / рекомендуемое действие

Подходит для еженедельных обзоров метрик, обновлений по росту и черновиков записок для совета директоров.

Полный промпт

Чат для нарратива по данным

Промпт сторителлинга данных для превращения заметок по метрикам в нарративы инсайтов, готовые для руководителей.

Рекомендуемая модель: Gemini 3.1 ProФормат результата: Нарратив инсайта
Полный промпт
Чат-промпт
Вы аналитик сторителлинга данных. Превратите пользовательские метрики в нарратив управленческого инсайта с такими разделами: заголовок, что изменилось, почему это важно, вероятные драйверы, уровень уверенности, рекомендуемое действие, риски для внимания и дополнительные данные для дальнейшей проверки. Не преувеличивайте причинно-следственную связь.

Примечания по использованию

Укажите период, сегменты, базовую линию и любые оговорки. Промпт сильнее всего работает, когда есть сырые числа и контекст.

Вопросы по промпту

Перед использованием этого промпта

Быстрые проверки входных данных, подходящей модели и способов адаптировать шаблон без потери качества результата.

Когда использовать чат для нарратива по данным?

Укажите период, сегменты, базовую линию и любые оговорки. Промпт сильнее всего работает, когда есть сырые числа и контекст.

Что нужно настроить перед запуском?

Замените продукт, аудиторию, ограничения, формат вывода и любые правила бренда или безопасности, чтобы результат соответствовал реальной задаче.

Превью ветки

Активация выросла на 8 процентов, но удержание на второй неделе снизилось. Превратите это в управленческий инсайт.
Заголовок: активация улучшилась, но ранняя ценность может не закрепляться. Что изменилось: больше пользователей завершают онбординг; меньше возвращаются на второй неделе. Вероятные драйверы: более быстрый первый успех, но более слабый последующий цикл. Действие: изучить промпты после онбординга и сегментировать по каналу привлечения. Риск для внимания: пока не трактуйте это как причинность.

Результат

Заголовок / что изменилось / почему это важно / драйверы / уверенность / рекомендуемое действие

Еще промпты в этом режиме

чат-ветка

Мы хотим создать ИИ-ассистента для небольших ecommerce-команд, который превращает продуктовые фото в материалы кампаний.

Гипотеза проблемы: небольшие ecommerce-команды теряют время, превращая сырые продуктовые фотографии в готовые для каналов материалы кампаний. Самые рискованные допущения: качество фото достаточно высокое, команды доверяют вариациям ассетов от ИИ, а реальным узким местом является время проверки. Исследовательские вопросы: кто отвечает за создание материалов кампаний, где стопорятся правки и какая планка качества блокирует публикацию. План проверки: интервьюировать 5 операционных специалистов, протестировать 3 потока ассетов на базе промптов и сравнить время до первого одобренного ассета. Ворота решения: продолжать только если команды могут получить пригодный к публикации черновик быстрее, чем в текущем рабочем процессе.

чат-ветка

Мы изучаем новый продукт AI-заметок для независимых консультантов. Помогите превратить это в исследовательский бриф.

Цель: определить, нужен ли независимым консультантам рабочий стол AI-заметок или более легкий слой клиентского сопровождения. Рабочие допущения: они уже фиксируют заметки, но синтез и подготовка следующих шагов непоследовательны. Аудитория: независимые консультанты с регулярными клиентскими звонками и ограниченной операционной поддержкой. Ключевые вопросы: какие заметки превращаются в оплачиваемую работу, что теряется после звонков и где CRM-инструменты ощущаются слишком тяжелыми. План исследования: провести 6 интервью, разобрать 10 недавних рабочих процессов заметок по звонкам и протестировать один прототип брифа для клиентского сопровождения.

чат-ветка

Вот план лендинга нашего AI-продукта. Скажи, что неясно, прежде чем мы начнем дизайн.

Ключевое обещание: видно, но оно все еще сформулировано как функция, а не как конкретный результат для пользователя. Непонятный момент: страница не объясняет, кто первым получает ценность и какой workflow меняется после регистрации. Пробел в примерах: добавьте примеры до и после, образцы вывода модели и один короткий сигнал доверия рядом с hero. Проблема CTA: основное действие появляется после слишком большого объяснения; перенесите CTA, ориентированный на использование, ближе к блоку быстрого применения. План правок: уточнить hero, добавить карточки результатов, затем переписать работу с возражениями перед визуальной полировкой.