Назад до бібліотеки промптів
Бібліотека промптівЧат-промпт

Діагностика воронки адаптації

Використовуйте Діагностику воронки адаптації, щоб перетворити реальні нотатки про робочий процес на структурований результат чату для перевірки, рішень і наступних дій.

АдаптаціяАктиваціяЗростання
Попередній перегляд

Чат-промпт

Рекомендована модель

Claude Sonnet 4.6

Формат результату

Структурований результат чату

Попередній перегляд

Чат-промпт

гілка чату

Користувачі реєструються, відкривають генерацію зображень, а потім ідуть до вибору моделі. Ми показуємо 18 моделей і не маємо типового вибору.

Ймовірна причина: перше рішення занадто широке й виглядає ризикованим. Докази для збору: відкриття випадаючого списку моделей, час наведення, події невдалого першого запуску та пошукові запити. Виправлення тексту: позначте одну модель за замовчуванням як найкращу для продуктових візуалів, а одну як найкращу для редагування. Виправлення продукту: попередньо виберіть безпечний варіант за замовчуванням і сховайте просунуті моделі за порівнянням. Експеримент на один тиждень: встановіть за замовчуванням модель зображень із найвищою успішністю та виміряйте завершення першого завдання.

Результат

Причина / Докази / Виправлення тексту / Виправлення продукту / Експеримент

Прев'ю Діагностики воронки адаптації з фокусом на вхідному контексті, структурованій відповіді та дієвих наступних кроках.

Повний промпт

Діагностика воронки адаптації

Чат-промпт Діагностики воронки адаптації зі структурованим аналізом, ризиками, рекомендаціями та наступними діями.

Рекомендована модель: Claude Sonnet 4.6Формат результату: Структурований результат чату
Повний промпт
Чат-промпт
Ви аналітик активації. Перетворіть нотатки про воронку адаптації на діагностику з ймовірною причиною відтоку, доказами для збору, виправленнями тексту, виправленнями продукту та експериментом на один тиждень.

Примітки щодо використання

Перед запуском додайте реальний контекст, обмеження, цільового читача, поточні докази та очікувану глибину відповіді; не використовуйте це як загальне чат-запитання.

Поширені запитання про промпт

Перед використанням цього промпта

Швидко перевірте вхідні дані, відповідність моделі та спосіб адаптації шаблона без погіршення результату.

Що підготувати перед використанням Діагностики воронки адаптації?

Підготуйте реальні вхідні нотатки, бізнес-ціль, обмеження, доступні докази та точну структуру відповіді, яку хочете отримати.

Як оцінити якість відповіді?

Перевірте, чи відповідь відокремлює факти від припущень і дає ризики, компроміси та дієві наступні кроки замість загальних порад.

Попередній перегляд гілки

Користувачі реєструються, відкривають генерацію зображень, а потім ідуть до вибору моделі. Ми показуємо 18 моделей і не маємо типового вибору.
Ймовірна причина: перше рішення занадто широке й виглядає ризикованим. Докази для збору: відкриття випадаючого списку моделей, час наведення, події невдалого першого запуску та пошукові запити. Виправлення тексту: позначте одну модель за замовчуванням як найкращу для продуктових візуалів, а одну як найкращу для редагування. Виправлення продукту: попередньо виберіть безпечний варіант за замовчуванням і сховайте просунуті моделі за порівнянням. Експеримент на один тиждень: встановіть за замовчуванням модель зображень із найвищою успішністю та виміряйте завершення першого завдання.

Результат

Причина / Докази / Виправлення тексту / Виправлення продукту / Експеримент

Інші промпти цього типу

гілка чату

Ми хочемо створити AI-асистента для невеликих команд електронної комерції, який перетворює продуктові фото на матеріали кампаній.

Гіпотеза проблеми: невеликі команди електронної комерції втрачають час, перетворюючи сирі продуктові фото на готові для каналів матеріали кампаній. Найризикованіші припущення: якість фото достатньо висока, команди довіряють варіаціям матеріалів від AI, а час перевірки є справжнім вузьким місцем. Дослідницькі запитання: хто відповідає за створення матеріалів кампаній, де зупиняються правки та яка планка якості блокує публікацію. План валідації: провести інтерв'ю з 5 операторами, протестувати 3 потоки створення матеріалів через промпти та порівняти час до першого схваленого матеріалу. Ворота рішення: продовжувати лише якщо команди можуть отримати придатний до публікації чернетковий матеріал швидше, ніж у поточному воркфлоу.

гілка чату

Ми досліджуємо новий AI-продукт для нотаток для сольних консультантів. Допоможіть перетворити це на дослідницький бриф.

Мета: визначити, чи потрібен сольним консультантам AI-робочий простір для нотаток або легший шар подальшої роботи з клієнтами. Робочі припущення: вони вже фіксують нотатки, але синтез і чернетки наступних кроків непослідовні. Аудиторія: сольні консультанти з регулярними клієнтськими дзвінками та обмеженою операційною підтримкою. Ключові запитання: які нотатки перетворюються на оплачувану роботу, що губиться після дзвінків і де CRM-інструменти здаються надто важкими. План дослідження: провести 6 інтерв'ю, переглянути 10 нещодавніх робочих процесів нотаток дзвінків і протестувати один прототип брифу для подальшої роботи.

гілка чату

Ось структура лендингу нашого AI-продукту. Скажіть, що незрозуміло, перш ніж ми перейдемо до дизайну.

Основна обіцянка: видима, але все ще сформульована як функція, а не як конкретний результат для користувача. Незрозумілий момент: сторінка не пояснює, хто отримує цінність першим і який робочий процес змінюється після реєстрації. Прогалина в прикладах: додайте приклади до/після, зразки результатів моделі та один короткий сигнал довіри біля першого екрана. Проблема CTA: основна дія з'являється після надто довгого пояснення; перемістіть CTA, орієнтований на використання, ближче до секції швидкого використання. План ревізії: загостріть перший екран, додайте картки результатів, потім перепишіть заперечення перед поліруванням візуалу.