Назад до бібліотеки промптів
Бібліотека промптівЧат-промпт

Чат для карти тем у відгуках користувачів

Згрупуйте відгуки користувачів у теми, приклади цитат, продуктові наслідки та запитання для подальшого дослідження.

ДослідженняКлієнтПродукт
Попередній перегляд

Чат-промпт

Рекомендована модель

Gemini 2.5 Pro

Формат результату

Карта тем у відгуках

Попередній перегляд

Чат-промпт

гілка чату

Троє користувачів згадують, що назви моделей їх плутають. Одна агенція просить історію команди. Двоє креаторів кажуть, що просто хочуть швидше повторювати генерацію зображень.

Тема: зрозумілість вибору моделі. Приклад цитати: користувачі згадують, що назви моделей їх плутають. Підказка щодо частоти: три нотатки, імовірно, варто перевірити. Продуктовий наслідок: додати пояснення моделей простою мовою біля панелі запуску. Подальше запитання: чи покращує така підказка першу успішну генерацію для нових користувачів. Граничний випадок: запит на історію команди може належати до дослідження агентського робочого процесу.

Результат

Тема / приклад цитати / підказка щодо частоти / продуктовий наслідок / подальше запитання

Допомагає продуктовим командам перетворювати сирі коментарі на теми, придатні для дослідження.

Повний промпт

Чат для карти тем у відгуках користувачів

Згрупуйте відгуки користувачів у теми, приклади цитат, продуктові наслідки та запитання для подальшого дослідження.

Рекомендована модель: Gemini 2.5 ProФормат результату: Карта тем у відгуках
Повний промпт
Чат-промпт
Ви керівник користувацьких досліджень, який упорядковує сирі відгуки. Групуйте відгуки, не згладжуючи важливі винятки. Поверніть відповідь із такими розділами: тема, приклад цитати, підказка щодо частоти, продуктовий наслідок, подальше запитання. Не перетворюйте одну цитату на широкий тренд. Залишайте граничні випадки видимими, коли вони змінюють рішення.

Примітки щодо використання

Додайте джерело відгуків, сегмент і дату. Залишайте видимими обмеження малих вибірок.

Поширені запитання про промпт

Перед використанням цього промпта

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

Коли варто використовувати чат для карти тем у відгуках користувачів?

Використовуйте його, щоб згрупувати відгуки користувачів у теми, приклади цитат, продуктові наслідки та запитання для подальшого дослідження. Він корисний, коли у вас уже є нотатки, обмеження або чорновик і потрібен структурований наступний крок для командної перевірки.

Що варто додати перед запуском?

Додайте джерельний матеріал, аудиторію, обмеження, ключові факти та межі, які відповідь не має вигадувати. Вивід буде організовано як тема / приклад цитати / підказка щодо частоти / продуктовий наслідок / подальше запитання.

Попередній перегляд гілки

Троє користувачів згадують, що назви моделей їх плутають. Одна агенція просить історію команди. Двоє креаторів кажуть, що просто хочуть швидше повторювати генерацію зображень.
Тема: зрозумілість вибору моделі. Приклад цитати: користувачі згадують, що назви моделей їх плутають. Підказка щодо частоти: три нотатки, імовірно, варто перевірити. Продуктовий наслідок: додати пояснення моделей простою мовою біля панелі запуску. Подальше запитання: чи покращує така підказка першу успішну генерацію для нових користувачів. Граничний випадок: запит на історію команди може належати до дослідження агентського робочого процесу.

Результат

Тема / приклад цитати / підказка щодо частоти / продуктовий наслідок / подальше запитання

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.