Научитесь писать промпты правильно. Работаем с ChatGPT через фреймворки бесплатное чтение

Предисловие

Искусственный интеллект – не просто технология будущего. Он уже здесь, и его влияние на нашу жизнь и работу становится все более ощутимым. Одним из самых доступных и мощных инструментов ИИ стал ChatGPT – нейросетевой помощник, способный генерировать тексты, анализировать данные, помогать в решении сложных задач и даже участвовать в стратегическом планировании. Но чтобы максимально эффективно использовать возможности ИИ, важно понимать, как направить его силу в нужное русло.

Здесь на помощь приходят фреймворки – готовые структуры мышления и действий, проверенные временем и практикой. Фреймворк – это своего рода «карта» для решения задач: он задаёт логику, последовательность шагов и формат результата. Они применяются во всех сферах – от маркетинга и продаж до разработки программного обеспечения и управления проектами. Благодаря фреймворкам мы можем сократить время на принятие решений, минимизировать ошибки и выстроить четкий, системный подход к любой задаче.

Но настоящий синергетический эффект возникает тогда, когда мы объединяем мощь нейросетей и структурированность фреймворков. ChatGPT позволяет быстро обрабатывать информацию, создавать тексты, моделировать ситуации и генерировать идеи, а правильно подобранный фреймворк направляет этот процесс в конструктивное русло. Вместе они превращаются в сверхэффективный тандем: фреймворк задаёт «рамки», а нейросеть их наполняет содержанием, адаптируясь под конкретные входные данные и цели пользователя.

Эта книга – практическое руководство по использованию фреймворков в работе с ChatGPT. Вы научитесь формулировать точные промпты, получать структурированные и целенаправленные ответы, автоматизировать процессы и повышать производительность в любом виде деятельности. Независимо от того, работаете ли вы в сфере маркетинга, образования, IT или управления, эти инструменты помогут вам работать умнее, быстрее и результативнее.

Добро пожаловать в мир осознанного использования искусственного интеллекта – где технологии работают на вас благодаря ясной структуре и стратегическому подходу.

I Маркетинг

Использование фреймворков может значительно повысить производительность труда в маркетинге по ключевым направлениям

Структура этапов внедрения маркетинговых фреймворков с добавленными причинами роста производительности для каждого этапа:

1. Анализ текущего состояния и формирование стратегии

Цель: Понять бизнес, рынок, ЦА, конкурентов и сформировать четкое видение.

Фреймворки:

5C Analysis

SWOT-анализ

PESTEL

Пять сил Портера

Kotler’s 4P

Balanced Scorecard

SOSTAC (Situation, Objectives)

Причина роста производительности:

Снижение дублирования усилий и принятие решений на основе данных.

Команды получают единую картину текущей ситуации, что позволяет избежать действий вслепую, сосредоточиться на ключевых проблемах и выстроить логическую цепочку от стратегии к тактике.

2. Аналитика и прогнозирование поведения

Цель: Настроить сбор данных, анализировать аудиторию, прогнозировать поведение и конверсии.

Фреймворки:

RFM Analysis

Predictive Analytics for Customer Lifetime Value

Churn Prediction Models

Attribution Models

AI-Powered Customer Segmentation

NLP in Sentiment Analysis

Причина роста производительности:

Ускорение принятия решений и персонализация коммуникации.

Автоматизированный сбор и анализ данных позволяют быстрее реагировать на изменения в поведении клиентов, точнее таргетировать рекламу и предлагать более релевантные предложения.

3. Автоматизация и ИИ: базовая оптимизация

Цель: Внедрить простые, но эффективные инструменты автоматизации и ИИ для экономии времени и ресурсов.

Фреймворки:

AI-Based Personalization Engines

Recommendation Engines

Marketing Automation Platforms

AI Chatbots for Customer Support

PPC Optimization Framework

Причина роста производительности:

Оптимизация операционных процессов и снижение нагрузки на команду.

Рутинные задачи (например, email-рассылки, поддержка клиентов, настройка рекламы) выполняются автоматически, освобождая время сотрудников для более стратегической работы.

4. Сегментация, персонализация и клиентоориентированность

Цель: Настроить работу с разными сегментами аудитории, улучшить опыт клиента и повысить лояльность.

Фреймворки:

STP (Segmentation, Targeting, Positioning)

JTBD (Jobs-to-be-Done)

Kano Model

Buyer Persona

Brand Pyramid

The Hook Model

Customer Journey Map

Причина роста производительности:

Повышение релевантности продуктов и коммуникаций.

Глубокое понимание потребностей разных групп пользователей помогает создавать более точные продукты и сообщения, что увеличивает конверсии и снижает уровень отказов.

5. Цифровой маркетинг и контент: выбор каналов и планирование кампаний

Цель: Эффективно использовать цифровые каналы, создавать нужный контент и запускать результативные кампании.

Фреймворки:

RACE Planning Framework

TOFU-MOFU-BOFU

Content Pillars Framework

BOSTIC (Budget, Objectives, Strategy, Tactics, Implementation, Control)

DARE (Define, Analyze, Review, Execute)

Flywheel Marketing

Причина роста производительности:

Единая структура взаимодействия с клиентом и повторяемость успеха.

Стандартизация подхода к работе с цифровыми каналами и использованию контента делает маркетинговые действия более предсказуемыми и масштабируемыми.

6. Быстрая проверка гипотез и масштабирование

Цель: Тестировать новые идеи быстро, масштабировать успешные, учиться и адаптироваться.

Фреймворки:

Lean Startup

MVP (Minimum Viable Product)

Build-Measure-Learn Cycle

A/B Testing

North Star Metric Framework

Причина роста производительности:

Снижение рисков и ускорение вывода продуктов на рынок.

Методы быстрого тестирования и итераций позволяют избегать дорогостоящих ошибок и фокусироваться на том, что действительно работает.

Общий эффект от внедрения всех этапов:

Производительность растёт за счёт сочетания структурированности, автоматизации, аналитики и клиентоориентированности.

1.1 Анализ текущего состояния и формирование стратегии

5C Analysis

Что это

Инструмент анализа внешней и внутренней среды

Описание

Оценивает 5 факторов: Company, Customers, Competitors, Collaborators, Context для понимания рыночной ситуации. Анализ компании, клиентов, конкурентов, партнёров и контекста

Пример промпта

«[Роль]: Маркетолог

[Задача]: Провести 5С-анализ

[Формат]: Таблица 5С

[Входные данные]: [входные данные]:

[Результат]: Понимание положения компании

[Входные данные]: [входные данные]

[Инструкция для AI]:

Если какие-либо данные отсутствуют, запроси их у пользователя перед началом анализа, используя следующую форму:

Для создания текста мне необходимо уточнить несколько деталей.

1. Company (Компания)

Анализ внутренней среды организации.

Миссия, видение и ценности компании

Стратегические цели и задачи

Финансовые показатели (выручка, прибыль, рентабельность)

Ресурсы: человеческие, технологические, производственные

Продуктовая линейка и портфель услуг

Бренд и его восприятие на рынке

Организационная структура

Ключевые конкурентные преимущества и слабые стороны

2. Customers (Покупатели / Потребители)

Изучение целевой аудитории.

Демографические данные потребителей (возраст, пол, доход, география и т.д.)

Психографические данные (интересы, образ жизни, ценности)

Поведенческие данные (частота покупок, предпочтения, лояльность)

Потребности и боли клиентов

Путь клиента (customer journey)

Исследования удовлетворенности (NPS, отзывы)

3. Competitors (Конкуренты)

Анализ внешней конкуренции.

Перечень основных и косвенных конкурентов

Их продукты/услуги, цены, каналы продвижения

Рыночная доля каждого конкурента

Уникальные торговые предложения (USP)

Финансовое состояние и стратегии развития

SWOT-анализ конкурентов

Отзывы клиентов о них

4. Collaborators (Партнёры)

Анализ ключевых партнёров и союзов.

Поставщики и дистрибьюторы

Стратегические партнёры (например, совместные проекты)

Агентства (маркетинговые, рекламные, PR)

Технологические партнёры

Финансовые партнеры (банки, инвесторы)

Контракты и соглашения с партнёрами

5. Context (Контекст / Макросреда)

Анализ внешней среды (политической, экономической, социальной, технологической и др.).

PESTEL-анализ:

Political (политические факторы): законодательство, налоги, регулирование

Economic (экономические): уровень инфляции, ВВП, валютные курсы

Social (социальные): демография, культурные тренды

Technological (технологические): инновации, автоматизация

Environmental (экологические): экологические стандарты, устойчивое развитие

Legal (правовые): трудовое право, антимонопольное регулирование

Изменения в отрасли

Глобальные тренды, влияющие на рынок»

Пример входных данных для 5C Analysis

Миссия: "Предоставлять качественные решения в сфере недвижимости на Пхукете для международных покупателей".

Предлагаем: элитные виллы и кондо в районах Карон и Ката.

Сильные стороны: опытные агенты, знание местного законодательства.

Слабости: низкий уровень цифрового присутствия.

Целевая аудитория: россияне, украинцы, китайцы, европейцы, 30–60 лет, средний и высокий доход.

Цели: инвестиции, переезд, второе жильё.

Основной канал: Instagram, Facebook, через знакомых или агентов.

Большинство ищут объекты с возможностью аренды и хорошим ROI.

Конкурент A: крупное международное агентство с офисами в Бангкоке и Пхукете.

Конкурент B: локальное агентство с акцентом на китайских покупателей.

Их преимущество: широкая реклама в WeChat, много отзывов.

Их слабость: мало информации на английском, медленный процесс сделок.

Юридическая поддержка: местная юридическая фирма с опытом работы с иностранцами.

Онлайн-платформа: размещение объявлений на DDproperty и Lazudi.

Партнёры: дизайнерские студии и управляющие компании для аренды.

Политика: новые правила для иностранных инвесторов (ограничения на землю).

Экономика: снижение интереса из РФ/Украины, рост из Китая и Ближнего Востока.

Социальные тренды: увеличение числа удалённых работников, покупающих жильё на Пхукете.

Технологии: внедрение VR-туров и онлайн-подписания контрактов.

Законодательство: обязательное использование тайского языка в договорах.

SWOT-анализ

Что это

Анализ сильных и слабых сторон

Описание

Оценивает сильные и слабые стороны, возможности и угрозы для формирования стратегии.

Пример промпта

«[Роль]: Ты опытный бизнес-консультант по стратегическому развитию.

Входные данные: [входные данные]

[Задача]: Проведи SWOT-анализ

[Формат]: Четыре квадранта: Сильные стороны, Слабые стороны, Возможности, Угрозы. Каждый пункт должен содержать не менее 4 факторов.

[Дополнительно]: Предложи 2 стратегии усиления сильных сторон и минимизации слабых.

[Пошаговый подход]: Пожалуйста, покажи мне свой ход мыслей шаг за шагом, прежде чем представить готовый SWOT-анализ.

[Самосогласованность]: Рассмотри 2–3 возможных варианта анализа и выбери наиболее согласованный и логически завершённый вариант.

[Входные данные]: [входные данные]

[Инструкция для AI]:

Если какие-либо данные отсутствуют (например, название компании, сфера деятельности или целевая аудитория), запроси их у пользователя перед началом анализа , используя следующую форму:

Для проведения полного и точного SWOT-анализа мне необходимо уточнить несколько деталей.

Сфера деятельности

Продукт

Целевая аудитория»

Входные данные для проведения SWOT анализа

Сфера деятельности:

Агентство недвижимости, специализирующееся на продаже и аренде жилой и коммерческой недвижимости на острове Пхукет (Таиланд).

Продукт:

Услуги по подбору, оформлению покупки/аренды, юридическому сопровождению и инвестиционному консультированию в сфере недвижимости.

Целевая аудитория:

Иностранцы (в основном из России, Европы, Китая), желающие приобрести недвижимость на Пхукете для отдыха, постоянного проживания или инвестиций; инвесторы, интересующиеся доходной недвижимостью; местные жители, стремящиеся улучшить жилищные условия или вложить средства в недвижимость.

PESTEL-анализ

Что это

Метод стратегического анализа внешней макросреды организации, учитывающий шесть ключевых факторов: политические (Political), экономические (Economic), социальные (Social), технологические (Technological), экологические (Ecological) и правовые (Legal).

Описание

PESTEL помогает понять внешние условия, в которых действует организация, и выявить ключевые тенденции и угрозы. Используется на этапе стратегического планирования, при запуске нового продукта или выходе на новый рынок.

Пример промпта

«[Роль]: Ты опытный бизнес-консультант по стратегическому анализу.

[Задача]: Проведи PESTEL-анализ предприятия на основе [водных данных]

[Формат]: Шесть блоков: Политические, Экономические, Социальные, Технологические, Экологические, Правовые. Каждый блок – не менее 3 факторов.

[Дополнительно]: Укажи, как каждый фактор влияет на бизнес компании.

[Пошаговый подход]: Пожалуйста, покажи мне свой ход мыслей шаг за шагом, прежде чем представить готовый PESTEL-анализ.

[Самосогласованность]: Рассмотри несколько возможных сценариев развития факторов и выбери наиболее релевантные для компании.

[Входные данные]: [входные данные]

[Инструкция для AI]:

Если какие-либо данные отсутствуют (например, название компании, сфера деятельности или целевая аудитория), запроси их у пользователя перед началом анализа , используя следующую форму:

Для проведения полного и точного PESTEL-анализа мне необходимо уточнить несколько деталей.

Название компании или отрасль , в которой она работает

Сферу деятельности (производство, торговля, услуги и т.д.)

Целевую аудиторию и географический охват (локальный, национальный, международный рынок)»

Пример входных данных для PESTEL-анализа бизнеса по продаже недвижимости на Пхукете

Название компании или отрасль, в которой она работает

Компания специализируется на продаже и аренде недвижимости на острове Пхукет, Таиланд. Основная деятельность включает реализацию жилой и коммерческой недвижимости, а также предоставление сопутствующих услуг: консалтинга, оформления сделок, управления недвижимостью.

Сфера деятельности (производство, торговля, услуги и т.д.)

Услуги – агентство недвижимости, предоставляющее полный спектр услуг по подбору, покупке, продаже, аренде и управлению недвижимостью на территории Пхукета.

Целевая аудитория и географический охват (локальный, национальный, международный рынок)

Целевая аудитория включает иностранцев, желающих приобрести недвижимость для отдыха или постоянного проживания, инвесторов, интересующихся доходной недвижимостью, а также местных жителей, стремящихся улучшить свои жилищные условия или инвестировать в недвижимость. Географический охват – международный: клиенты из России, Китая, Европы, стран Юго-Восточной Азии и других регионов.

Пять сил Портера

Что это

Анализ конкурентной среды

Описание

Оценивает рыночную привлекательность по 5 параметрам: конкуренция, поставщики, покупатели, новички, замены.

Пример промпта

«[Роль]: Ты консультант по стратегическому развитию бизнеса.

[Задача]: Оцени текущую конкурентную среду и рыночную привлекательность для [входные данные ], используя модель "Пять сил Портера".

[Формат]: Сначала покажи свой ход мыслей шаг за шагом. Рассмотри 2–3 возможных варианта анализа по каждой из пяти сил. Затем представь результат в виде краткого аналитического отчёта.

[Дополнительно]: Дай заключение: насколько привлекательна эта ниша для входа? Какие риски и возможности ты видишь?

[Входные данные]: [входные данные]

[Инструкция для AI]:

Если какие-либо данные отсутствуют (например, название компании, сфера деятельности или целевая аудитория), запроси их у пользователя перед началом анализа , используя следующую форму:

Для проведения полного и точного «5 сил Портера»-анализа мне необходимо уточнить несколько деталей.

Отрасль , в которой она работает

Сферу деятельности (производство, торговля, услуги и т.д.)

Целевую аудиторию и

Географический охват (локальный, национальный, международный рынок)»

Пример данных для анализа "Пяти сил Портера"

Отрасль, в которой он работает : Недвижимость / Рынок недвижимости

Сфера деятельности : Продажа и аренда жилой и коммерческой недвижимости, консалтинговые услуги

Целевая аудитория : Иностранные инвесторы (в основном из России, Китая, Европы), местные жители, владельцы бизнеса, туристы, рассматривающие покупку недвижимости для отдыха или долгосрочной аренды

Географический охват : Международный рынок (инвесторы из разных стран), национальный (тайские клиенты) и локальный (остров Пхукет и близлежащие территории)

Kotler's 4P Marketing Mix

Что это

Классическая маркетинговая модель

Описание

Product, Price, Place, Promotion – основа маркетинговой стратегии: что, почем, где и как продвигается.

Пример промпта

«[Роль]: Ты маркетолог продукта с опытом разработки маркетинговых стратегий для потребительских товаров.

[Задача]: Сформируй полный маркетинговый микс по модели Kotler’s 4P для [входные данные]

[Цель]: вывести продукт на рынок и создать устойчивое позиционирование

[Формат]: Сначала покажи свой ход мыслей шаг за шагом. Рассмотри 2–3 возможных варианта интерпретации каждого из элементов 4P, затем выбери наиболее согласованный. Представь результат в виде текстового отчёта без таблиц.

[Дополнительно]: Дай рекомендации по каждому из 4P и опиши, как они взаимосвязаны между собой.

[Входные данные]: [входные данные]

[Инструкция для AI]:

Если какие-либо данные отсутствуют , запроси их у пользователя перед началом анализа , используя следующую форму:

Для создания текста мне необходимо уточнить несколько деталей.

1. Product (Продукт)

Описание продукта/услуги

Целевая аудитория (сегмент рынка)

Уникальное торговое предложение (Unique Selling Proposition, USP)

Текущие характеристики продукта: качество, дизайн, упаковка, бренд

Жизненный цикл продукта (вводный этап, рост, зрелость, спад)

Обратная связь от клиентов

Конкурентные аналоги

2. Price (Цена)

Себестоимость продукта

Прибыльность и целевая маржа

Ценовая политика конкурентов (рыночные цены)

Ценовая чувствительность целевой аудитории

Скидки, условия оплаты, системы бонусов

Позиционирование бренда (премиум / эконом)

3. Place (Распределение / Место продажи)

Каналы сбыта (оптовая торговля, розница, онлайн, дистрибьюторы и т.д.)

География продаж

Доступность для целевой аудитории

Логистика и цепочки поставок

Положение относительно конкурентов (где они продают, где вы можете продавать)

Анализ охвата рынка

4. Promotion (Продвижение)

Бюджет на маркетинг и рекламу

Используемые каналы коммуникации (СМИ, социальные сети, email-маркетинг, события и т.д.)

Сообщение бренда и ключевые идеи продвижения

Анализ эффективности прошлых кампаний

Поведение целевой аудитории в каналах коммуникации

Активность конкурентов в продвижении»

Пример входных данных для фреймворка Kotler’s 4P Marketing Mix

1. Product (Продукт)

Компания предлагает органические растительные напитки (овсяное, миндальное и кокосовое молоко) в экологичной упаковке. Продукт позиционируется как полезная альтернатива традиционному молоку, подходящая для людей, следящих за здоровым образом жизни, вегетарианцев и приверженцев экологичного потребления.

Целевая аудитория – молодые люди в возрасте от 20 до 35 лет, живущие в городах, с активной жизненной позицией, заботящиеся о здоровье и окружающей среде.

Уникальное торговое предложение: "Экологичное питание без компромиссов – вкусно, полезно, ответственно".

Текущие характеристики продукта: высокое качество ингредиентов, современный дизайн упаковки, использование бренда с чёткой экологической концепцией. Бренд узнаваем благодаря яркому оформлению и честным этикеткам.

Продукт находится на этапе роста жизненного цикла: спрос растёт, увеличивается доля рынка.

Обратная связь от клиентов в основном положительная: отмечают вкус, удобство упаковки и экологичность. Некоторые жалуются на относительно высокую цену по сравнению с обычными аналогами.

Конкуренты предлагают похожие продукты, но большинство используют менее экологичную упаковку и не делают акцент на устойчивом развитии.

2. Price (Цена)

Себестоимость одного литра растительного молока составляет около 80 рублей, включая затраты на сырьё, производство и упаковку.

Целевая маржа – 40%, что позволяет удерживать конкурентоспособную цену при обеспечении устойчивого роста бизнеса.

Рыночная цена на аналогичные продукты варьируется от 90 до 160 рублей за литр. Компания устанавливает цену на уровне 120 рублей за литр, чтобы быть доступной, но сохранять имидж качественного продукта.

Ценовая чувствительность целевой аудитории средняя: покупатели готовы платить больше за экологичность и качество, но всё же сравнивают цены перед покупкой.

Предоставляются небольшие скидки при оптовых закупках для кафе и ресторанов. Также предусмотрены бонусы для постоянных клиентов в онлайн-магазинах.

Бренд занимает нишевую позицию между экономичными и премиум-сегментами, делая ставку на разумный баланс качества и цены.

3. Place (Распределение / Место продажи)

Продукция реализуется через сеть здорового питания, крупные продуктовые супермаркеты, специализированные органические магазины, а также через онлайн-платформы и собственный сайт.

География продаж охватывает крупные города России: Москва, Санкт-Петербург, Екатеринбург, Казань и Новосибирск. Планируется расширение на страны СНГ.

Доступность для целевой аудитории высокая: продукт можно найти в местах, где эта аудитория уже совершает покупки здоровой пищи.

Логистика организована через региональные склады и партнерские дистрибьюторские сети, что позволяет быстро доставлять товары в торговые точки.

По сравнению с конкурентами компания активно развивает сотрудничество с эко-магазинами и кофейнями, где часто встречаются потенциальные клиенты.

Анализ охвата показывает, что текущий уровень проникновения на рынок составляет около 30% в целевых городах, есть потенциал для роста.

4. Promotion (Продвижение)

Ежегодный маркетинговый бюджет составляет 15% от общего оборота компании.

Основные каналы продвижения: Instagram и TikTok для работы с молодой аудиторией, email-рассылки, участие в эко-мероприятиях, сотрудничество с блогерами в сфере ЗОЖ и экологии, реклама в тематических медиа.

Сообщение бренда: «Выбирайте то, что заботится о вас и планете». Ключевые идеи продвижения – здоровье, устойчивое развитие, натуральность, простота выбора.

Прошлые кампании показали хороший отклик: вирусный эффект от челленджа в TikTok, увеличение подписчиков в соцсетях на 50%, рост продаж на 25% после сезона рождественских акций.

Целевая аудитория активно взаимодействует с контентом в социальных сетях, особенно с видео и историями о производстве, пользе продукта и экологичности.

Конкуренты активно рекламируются в СМИ и телевизионных рекламных роликах, но меньше внимания уделяют личностной коммуникации и работе с микроблогерами.

Balanced Scorecard

Что это

Сбалансированная система показателей

Описание

Оценка деятельности компании по 4 направлениям: финансы, клиенты, процессы, развитие.

Пример промпта

«[Роль]: Руководитель производства или отдела продаж

[Задача]:

Построить BSC (Сбалансированную систему показателей) для управления эффективностью на [входные данные]

[Формат]:

Перечень KPI по 4 направлениям:

1. Финансы (себестоимость, рентабельность, затраты на брак)

2. Клиенты (удовлетворённость, сроки поставок, количество повторных заказов)

3. Внутренние процессы (производительность линии, процент брака, время настройки оборудования)

4. Обучение и развитие (курсы персонала, внедрение новых технологий, инновации)

[Результат]:

Чёткая система оценки эффективности, направленная на улучшение контроля качества, снижение издержек и повышение конкурентоспособности

[Входные данные]: [входные данные]

[Инструкция для AI]:

Если какие-либо данные отсутствуют , запроси их у пользователя перед началом анализа , используя следующую форму:

Для создания текста мне необходимо уточнить несколько деталей.

1. Стратегия компании

Миссия, видение, ценности

Долгосрочные цели и стратегические приоритеты

SWOT-анализ (сильные/слабые стороны, возможности/угрозы)

Результаты анализа конкурентной среды (например, модель Портера)

2. Финансовые данные

Бюджеты, прогнозы доходов и расходов

Фактические финансовые отчеты (P and L, баланс, cash flow)

Ключевые финансовые показатели: ROI, EBITDA, рентабельность, оборачиваемость и т.д.

Цели по улучшению финансовых результатов

3. Данные о клиентах

Сегментация клиентов и рынков

Уровень удовлетворенности клиентов (NPS, опросы)

Доля рынка, лояльность клиентов

Время выполнения заказов, качество обслуживания

Цели по улучшению взаимоотношений с клиентами

4. Информация о бизнес-процессах

Описание ключевых процессов (например, производство, логистика, продажи, сервис)

Показатели эффективности процессов (KPI): время выполнения, дефектность, автоматизация

Анализ издержек и потерь

Точки боли или неэффективности в процессах

5. Данные об обучении и развитии (человеческий капитал)

Уровень квалификации сотрудников

Данные по обучению, аттестации и развитию

Уровень вовлеченности и удовлетворенности персонала

Оборот кадров, текучесть

Инвестиции в обучение и ИТ-инфраструктуру

6. КСО и корпоративное управление (при необходимости)

Цели по устойчивому развитию, экологии, этике

Соответствие нормативным и законодательным требованиям

7. План реализации стратегии

Распределение ответственности

Сроки достижения целей

Наличие ресурсов (люди, финансы, технологии)

Интеграция BSC с системой KPI и оценкой эффективности

Ты можешь загрузить их отдельными файлами»

Пример входных данных для Balanced Scorecard

1. Стратегия компании

Миссия компании: «Создавать инновационные решения, которые улучшают качество жизни людей и повышают эффективность бизнеса».

Видение: «Стать лидером на рынке цифровых технологий в регионе к 2030 году».

Ценности: клиентоориентированность, инновации, честность, профессионализм, устойчивое развитие.

Долгосрочные цели: увеличение доли рынка до 25%, выход на международные рынки, рост выручки на 15% ежегодно.

SWOT-анализ:

Сильные стороны: опытная команда, высокое качество продуктов, сильный бренд.

Слабые стороны: ограниченное присутствие за пределами региона, зависимость от нескольких ключевых клиентов.

Возможности: рост спроса на цифровые технологии, новые рынки сбыта.

Угрозы: усиление конкуренции, изменения законодательства, экономическая нестабильность.

Анализ конкурентной среды по модели Портера:

Высокая угроза новых участников.

Высокая bargaining power клиентов.

Низкая bargaining power поставщиков.

Широкая номенклатура заменителей.

Сильная конкуренция внутри отрасли.

2. Финансовые данные

Бюджет на текущий год: 500 млн рублей.

Прогноз доходов: 600 млн рублей, расходов – 480 млн рублей.

Фактические финансовые результаты за прошлый год: выручка – 520 млн руб., EBITDA – 110 млн руб., чистая прибыль – 75 млн руб.

Ключевые финансовые показатели: ROI – 18%, рентабельность продаж – 14%, оборачиваемость активов – 1.3.

Цели: увеличить рентабельность до 17%, снизить операционные издержки на 10%, повысить оборачиваемость дебиторской задолженности.

3. Данные о клиентах

Сегментация клиентов: малый бизнес (40%), корпоративные клиенты (35%), государственные заказчики (25%).

Удовлетворенность клиентов: NPS = 42, согласно последнему опросу.

Доля рынка: 12% (в своем сегменте).

Лояльность клиентов: уровень повторных покупок – 65%.

Время выполнения заказов: в среднем 10 дней, сроки соблюдаются в 88% случаев.

Цели: увеличить NPS до 50, повысить уровень повторных заказов до 75%, сократить время выполнения заказов до 7 дней.

4. Информация о бизнес-процессах

Ключевые процессы: разработка продукта, продажи, техническая поддержка, логистика, обслуживание клиентов.

Показатели эффективности:

Время вывода нового продукта на рынок: 9 месяцев.

Процент дефектов в производстве: 1.2%.

Уровень автоматизации: 40% процессов автоматизировано.

Анализ издержек: основные потери связаны с переделкой продукции и задержками в логистике.

Точки боли: слабая интеграция между отделами, недостаточная автоматизация в управлении проектами.

5. Данные об обучении и развитии (человеческий капитал)

Уровень квалификации сотрудников: 75% имеют высшее образование, 40% – дополнительные сертификаты.

Обучение и развитие: проведено 12 тренингов за год, 60% сотрудников приняли участие в программе развития.

Уровень вовлечённости: по последнему опросу – 72 балла из 100.

Текучесть кадров: 12% в год.

Инвестиции: 5 млн рублей в год на обучение и развитие персонала, внедрены ИТ-инструменты для удалённой работы.

6. КСО и корпоративное управление (при необходимости)

Цели в области устойчивого развития: снижение энергопотребления на 15% к 2026 году, переход на экологичную упаковку.

Этика: внедрение кодекса корпоративной этики, создание внутренней службы контроля.

Соответствие требованиям: компания полностью соответствует действующему законодательству, имеет необходимные лицензии и сертификаты.

7. План реализации стратегии

Распределение ответственности: финансовые показатели – CFO, клиентские метрики – CMO, процессы – COO, развитие персонала – HR-директор.

Сроки достижения целей: большинство стратегических целей рассчитаны на 3 года, с ежегодным контролем прогресса.

Наличие ресурсов: достаточное финансирование, квалифицированный персонал, доступ к современным технологиям.

Интеграция BSC с системой KPI: все показатели BSC включены в систему оценки эффективности менеджеров и команд.

SOSTAC Model

Что это

Планирование стратегии

Описание

SOSTAC – это популярная маркетинговая методология, разработанная PR Smith. Это фреймворк для планирования и реализации маркетинговых стратегий. Расшифровывается как:

S – Situation (Ситуация)

O – Objectives (Цели)

S – Strategy (Стратегия)

T – Tactics (Тактика)

A – Action (Действия)

C – Control (Контроль)

Пример промпта

"Ты – опытный маркетолог.

Тебе нужно разработать маркетинговый план для [вводные данные].

Используй модель SOSTAC. Отвечай поэтапно, без использования таблиц.

Для каждого этапа дай краткие, но конкретные рекомендации.

[Входные данные]: [входные данные]

[Инструкция для AI]:

Если какие-либо данные отсутствуют , запроси их у пользователя перед началом анализа , используя следующую форму:

Для создания текста мне необходимо уточнить несколько деталей.

1. S – Situation (Анализ текущей ситуации)

Это аналог SWOT-анализа, направленный на понимание текущего положения дел.

Анализ рынка (размер, рост, сегменты)

Данные о клиентах (демография, поведение, потребности)

Конкурентный анализ

SWOT-анализ (сильные/слабые стороны, возможности/угрозы)

PESTEL-анализ (политический, экономический, социальный, технологический, экологический, правовой факторы)

Результаты предыдущих кампаний

Финансовые показатели

Продажи, KPI, воронка конверсии

Брендовое восприятие (brand awareness)

2. O – Objectives ( Цели )

Определение конкретных целей, которых хочет достичь компания.

Стратегические цели бизнеса

Ожидания от маркетинга (увеличение продаж, узнаваемости бренда и т.д.)

KPI из прошлых кампаний

Показатели, доступные для измерения (количественные и качественные)

3. S – Strategy (Стратегия)

Как компания будет достигать поставленных целей.

Целевые сегменты (целевая аудитория)

Позиционирование бренда

Уникальное торговое предложение (USP)

Доступные каналы продвижения

Бюджет

Ресурсы (людские, технические, финансовые)

4. T – Tactics (Тактика)

Конкретные действия, инструменты и каналы, которые будут использоваться.

Доступные маркетинговые каналы (SEO, контекстная реклама, email-маркетинг, SMM и др.)

Бюджет на каждый канал

Креативные идеи

Материалы (тексты, баннеры, видео)

Платформы и технологии

Аналитические инструменты

5. A – Action (План действий / Реализация)

Расписание, роли, задачи.

Календарь кампаний

Гантовые диаграммы или Trello/Jira/Asana

Назначенные ответственные

Технические задания

Проектные документы

Сроки выполнения задач

6. C – Control (Контроль и измерение результатов)

Мониторинг эффективности и корректировка плана.

KPI и метрики

Инструменты аналитики (Google Analytics, CRM, Яндекс.Метрика и др.)

Отчеты по кампаниям

Обратная связь от клиентов

A/B тестирование

Ретроспективы и встречи команды»

Пример входных данных для SOSTAC Model

1. S – Situation (Анализ текущей ситуации)

Компания «ЭкоСнэк» занимается производством органических перекусов – батончиков из сухофруктов, орехов и семян. Рынок здорового питания активно растёт: по данным исследований, ежегодный рост составляет около 12%. Основные конкуренты – «Здоровяк», «НатурФуд» и «Органика-Лайф».

Целевая аудитория – молодые люди и взрослые от 18 до 45 лет, заботящиеся о здоровом образе жизни, часто занимающиеся спортом, следят за питанием. Потребители ищут удобную, полезную и вкусную еду на ходу.

SWOT-анализ:

Сильные стороны: натуральные ингредиенты, уникальные рецепты, лояльная база клиентов.

Слабые стороны: ограниченное присутствие в регионах, небольшой бюджет на маркетинг.

Возможности: рост интереса к ЗОЖ, развитие онлайн-продаж, партнёрства с фитнес-клубами.

Угрозы: усиление конкуренции, рост цен на сырьё.

PESTEL-анализ:

Политический: поддержка экологичного производства государством.

Экономический: рост доходов среднего класса, но также инфляция влияет на цены.

Социальный: увеличение числа людей, выбирающих здоровое питание.

Технологический: развитие e-commerce и digital-маркетинга.

Экологический: потребители ценят устойчивое производство и упаковку.

Правовой: соблюдение стандартов качества продуктов.

Показатели предыдущих кампаний:

В прошлом году продажи выросли на 7%, ROI рекламных кампаний составил 3:1.

Уровень узнаваемости бренда среди целевой аудитории – 18%.

2. O – Objectives (Цели)

Основные цели компании на ближайший год:

Увеличить объём онлайн-продаж на 25%.

Повысить уровень узнаваемости бренда среди целевой аудитории до 30%.

Привлечь 10 000 новых подписчиков в соцсетях.

Добиться роста повторных покупок на 15%.

Маркетинговые KPI:

CTR в контекстной рекламе не менее 2%.

Конверсия сайта – от 3%.

Отзывы и рейтинги – не ниже 4.5 из 5.

3. S – Strategy (Стратегия)

Целевые сегменты:

Активные молодые мамы (25–35 лет), заботящиеся о здоровом питании детей и самих себя.

Мужчины и женщины 18–35 лет, занимающиеся фитнесом и спортом.

Люди, ведущие офисный образ жизни, но стремящиеся к более здоровому рациону.

Позиционирование бренда: «ЭкоСнэк – это натуральная энергия природы, всегда под рукой».

Уникальное торговое предложение (USP): Только натуральные ингредиенты без сахара, искусственных добавок и ГМО. Каждый батончик – это источник энергии и пользы без вреда для здоровья.

Доступные каналы продвижения:

Instagram и TikTok

Контекстная реклама (Google Ads, Яндекс.Директ)

Email-рассылки

SEO

Партнёрские программы и блогеры

Бюджет: Общий маркетинговый бюджет – 1 200 000 рублей в месяц.

Ресурсы:

1 маркетолог, 1 SMM-специалист, 1 копирайтер, внештатный дизайнер, IT-поддержка.

4. T – Tactics (Тактика)

Instagram and TikTok :

Еженедельные публикации (рецепты, истории клиентов, обзоры).

Рекламные таргетированные кампании.

Сотрудничество с микроблогерами (от 5 до 50 тыс. подписчиков).

Контекстная реклама :

Настройка кампаний Google Ads и Яндекс.Директ с акцентом на высокочастотные запросы: "здоровые перекусы", "батончики без сахара".

Бюджет: 400 000 руб./месяц.

Email-маркетинг :

Серия приветственных писем для новых подписчиков.

Рассылки с акциями, новинками и персонализированными предложениями.

Использование сервиса Mailchimp.

SEO :

Продвижение статей на темы ЗОЖ, правильного питания.

Внутренняя оптимизация сайта.

Бюджет на внешние ссылки – 100 000 руб./месяц.

Креативные идеи :

Акции типа “Приведи друга”, “Фото с батончиком”.

Видеоролики с историями пользователей.

Технологии и аналитика :

Google Analytics, Яндекс.Метрика, CRM Bitrix24.

5. A – Action (План действий / Реализация)

Март :

Запуск новых email-кампаний.

Обновление контент-плана в соцсетях.

Апрель :

Начало работы с блогерами.

Настройка и запуск контекстной рекламы.

Май :

Активация SEO-стратегии.

Проведение A/B тестирования landing-страниц.

Июнь :

Анализ эффективности первых трёх месяцев.

Корректировка тактики и распределения бюджета.

Ответственные:

Маркетолог – общее управление, аналитика.

SMM-специалист – контент, соцсети.

Копирайтер – тексты, рассылки.

Дизайнер – визуалы, баннеры.

Сроки: Все ключевые действия должны быть выполнены до конца июня. Еженедельные встречи для контроля прогресса.

6. C – Control (Контроль и измерение результатов)

Основные метрики:

ROAS (Return on Ad Spend) – должен быть не ниже 3:1.

Конверсия сайта – минимум 3%.

Узнаваемость бренда – рост до 30%.

Инструменты аналитики:

Google Analytics, Яндекс.Метрика, CRM Bitrix24.

Отслеживание UTM-меток во всех каналах.

Отчетность:

Еженедельные отчёты по рекламным кампаниям.

Месячный сводный отчёт по KPI.

Обратная связь:

Сбор отзывов через email и сайт.

Опросы в соцсетях.

A/B тестирование:

Тестирование заголовков, изображений, CTA кнопок на сайте и в рекламе.

Ретроспективы:

Ежемесячные встречи команды для анализа результатов и корректировки плана.

BCG Matrix

Что это

Матрица BCG

Описание

BCG Matrix (матрица Бостонской консалтинговой группы) – это инструмент стратегического анализа, используемый для оценки портфеля продуктов или бизнес-единиц компании. Он помогает определить, на какие направления стоит делать ставку, а от каких лучше отказаться.

Пример промпта

«[Роль]: Ты продуктовый менеджер в компании, управляющей портфелем товаров массового спроса.

[Задача]: Оцени позиции продуктов в матрице BCG на основе данных о доле рынка и темпе роста рынка. Предложи рекомендации по каждому продукту: развивать, удерживать, извлекать прибыль или выходить из сегмента.

Цель: оптимизация продуктового портфеля и распределения ресурсов

[Формат]: Сначала покажи свой ход мыслей шаг за шагом. Рассмотри 2–3 возможных интерпретации классификации продуктов, затем выбери наиболее согласованный вариант. Представь результат в виде текстового отчёта без таблиц.

[Дополнительно]: Дай практические рекомендации по каждому продукту, основываясь на его позиции в матрице.

[Входные данные]: [входные данные]

[Инструкция для AI]:

Если какие-либо данные отсутствуют , запроси их у пользователя перед началом анализа , используя следующую форму:

Для создания текста мне необходимо уточнить несколько деталей.

1. Темп роста рынка (Market Growth Rate)

Это темп роста отрасли или сегмента рынка, в котором работает продукт.

Обычно выражается в процентах (%).

Отражает привлекательность рынка.

Например: если рынок растет на 10% в год – это высокий рост, если на 2% – низкий.

2. Рыночная доля продукта относительно крупнейшего конкурента (Relative Market Share)

Рассчитывается как отношение доли рынка вашей компании к доле её главного конкурента.

Формула: Relative Market Share = Доля рынка вашей компании / Доля рынка лидера

Если значение 1 – вы лидер на этом рынке.

Если меньше 1 – вы не лидер.»

Пример входных данных для BCG Matrix

Темп роста рынка (Market Growth Rate):

Рассмотрим рынок мобильных приложений для фитнеса. По данным аналитического агентства, этот сегмент рынка увеличивается на 8% в год . Это говорит о высоком уровне роста отрасли и её привлекательности для инвестиций.

Рыночная доля продукта относительно крупнейшего конкурента (Relative Market Share):

Компания «ФитСтайл» имеет долю рынка в размере 15% , в то время как крупнейший конкурент – компания «СпортМастер» – занимает 30% .

Рассчитаем относительную рыночную долю:

Relative Market Share = 15% / 30% = 0.5

Это значение меньше 1, что означает, что компания «ФитСтайл» не является лидером на данном рынке.

STP (Segmentation, Targeting, Positioning)

Что это

Маркетинговое позиционирование

Описание

Фреймворк для сегментации аудитории, выбора целевой группы и позиционирования.

Пример цепочки промптов

"Ты – опытный маркетолог. Тебе нужно разработать стратегию позиционирования продукта, используя модель STP.

Не используй таблицы. Отвечай поэтапно: сначала сегментация, затем таргетинг, потом позиционирование.

Давай краткие, но конкретные и применимые рекомендации.

Если какие-либо данные отсутствуют , запроси их у пользователя перед началом анализа , используя следующую форму:

Для создания текста мне необходимо уточнить несколько деталей.

Какой продукт или услуга подлежит позиционированию?

Кто целевая аудитория (возраст, пол, география, интересы и т.д.)?

В чем уникальность продукта?

Какие основные конкуренты на рынке?

Какие каналы продвижения планируются?

Какова цена продукта – премиум, средний сегмент или бюджетный вариант?

Пример входных данных для STP (для кофейни премиум-класса):

Продукт: Кофейня премиум-класса с акцентом на экологичность

Целевая аудитория: Городские жители 25–40 лет, средний и высокий доход

Конкуренты: Starbucks, локальные кофейни, сети быстрого кофе

Brand Asset Valuator (BAV)

Что это

Оценка бренда по 4 критериям

Описание

Brand Asset Valuator (BAV) – это аналитический инструмент, разработанный компанией Young and Rubicam , предназначенный для измерения и оценки стоимости бренда с точки зрения его восприятия потребителями. BAV строится на основе данных, собранных непосредственно от потребителей, и анализирует четыре ключевые метрики (или "киты"), которые определяют силу бренда.

Пример промпта

«[Роль]: Ты исследователь бренда с опытом работы в сфере brand equity и маркетинговой аналитики.

[Задача]: Проведи BAV-анализ (Brand Asset Valuator) для [входные данные].

Оцени бренд по четырём параметрам: дифференциация, актуальность, престиж, знание бренда.

[Формат]: Сначала покажи свой ход мыслей шаг за шагом. Рассмотри 2–3 возможных интерпретации каждого из четырёх показателей BAV, затем выбери наиболее согласованный. Представь результат в виде текстового отчёта без таблиц.

[Дополнительно]: Дай рекомендации по усилению слабых сторон и развитию сильных сторон бренда.

[Входные данные]: [входные данные]

[Инструкция для AI]:

Если какие-либо данные отсутствуют , запроси их у пользователя перед началом анализа , используя следующую форму:

Для создания текста мне необходимо уточнить несколько деталей.

Результаты потребительских опросов

– Это главный источник информации. Респонденты отвечают на вопросы, касающиеся их отношения к бренду и его восприятия в сравнении с конкурентами.

Оценка четырёх ключевых метрик (основных измерений бренда):

Различимость (Differentiation) : насколько уникален бренд и чем он отличается от других.

Соответствие (Relevance) : насколько бренд актуален и близок целевой аудитории.

Уверенность (Esteem) : как сильно потребители уважают бренд и доверяют ему.

Знакомство (Knowledge) : насколько хорошо аудитория знает бренд и понимает, что он собой представляет.

Данные о рыночной производительности бренда

– Сюда входят такие показатели, как доля рынка, темпы роста продаж, уровень лояльности клиентов, цена, по которой бренд продаётся, и другие финансовые или коммерческие метрики. Эти данные используются для дополнения потребительской оценки и помогают вычислить общую ценность бренда.

Демографические данные респондентов

– Возраст, пол, доход, географическое расположение и другие параметры, позволяющие анализировать восприятие бренда в разных сегментах аудитории.

Информация о конкурирующих брендах

– Для корректного позиционирования и анализа силы бренда необходимо собирать аналогичные данные по ключевым конкурентам, чтобы строить сравнительные диаграммы и находить уникальные зоны роста.

Качественные комментарии и объяснения от респондентов

– Иногда в опросы включаются открытые вопросы, где участники могут объяснить свои оценки словами. Это помогает глубже понять причины тех или иных оценок.»

Пример входных данных для анализа бренда по методологии Brand Asset Valuator (BAV)

1. Результаты потребительских опросов

Опрос был проведен среди 1000 респондентов в возрасте от 18 до 55 лет, проживающих в крупных городах России. Респонденты оценивали бренд "FreshWave", производящий органические соки и напитки, а также несколько ключевых конкурентов на рынке функциональных напитков.

Каждому участнику задавались вопросы, направленные на выявление восприятия бренда, его уникальности, значимости и узнаваемости. Респонденты оценивали бренд по шкале от 1 до 10 по следующим утверждениям:

"Этот бренд сильно отличается от других."

"Этот бренд подходит мне и моему образу жизни."

"Я уважаю этот бренд и доверяю ему."

"Я хорошо знаю, что представляет собой этот бренд."

Средние значения ответов использовались для дальнейшего анализа.

2. Оценка четырёх ключевых метрик (основных измерений бренда)

Различимость (Differentiation): Респонденты отметили, что "FreshWave" предлагает более натуральный состав и экологичную упаковку, чем большинство конкурентов. Однако некоторые указали, что внешний вид упаковки и стиль коммуникации слишком похожи на одного из лидеров рынка – "GreenSip".

Соответствие (Relevance): Бренд хорошо воспринимается среди молодой аудитории (18–35 лет), особенно среди людей, ведущих здоровый образ жизни. Однако он менее релевантен для старших возрастных групп и семей с детьми.

Уверенность (Esteem): Уровень доверия к бренду высокий, особенно среди тех, кто уже пробовал продукт. Респонденты ценят честность бренда в вопросах ингредиентов и прозрачность производства.

Знакомство (Knowledge): Бренд достаточно хорошо известен в крупных городах, однако уровень узнаваемости падает в регионах. Многие респонденты не могли точно сказать, какие именно продукты входят в линейку "FreshWave".

3. Данные о рыночной производительности бренда

Доля рынка: 7% на рынке органических напитков.

Годовой рост продаж: +12% за последний год.

Средняя цена продукта: 95 рублей за 0.5 л.

Уровень повторных покупок: 68%.

Число торговых точек: представлен в 3500 магазинах по всей стране.

Эти данные помогают понять, как восприятие бренда влияет на реальные показатели бизнеса.

4. Демографические данные респондентов

Возраст: 18–25 лет – 30%, 26–35 лет – 40%, 36–45 лет – 20%, старше 45 лет – 10%.

Пол: женщины – 55%, мужчины – 45%.

Доход: средний и выше среднего уровень дохода – 70%.

География: Москва, Санкт-Петербург, Екатеринбург, Новосибирск.

Образование: высшее или незаконченное высшее – 80%.

Анализ показал, что наибольшую уверенность и соответствие бренд вызывает у молодых женщин с высшим образованием и активным образом жизни.

5. Информация о конкурирующих брендах

Для сравнения были выбраны три основных конкурента:

GreenSip – лидер рынка, акцент на экологичность и социальную ответственность.

JuicyNature – бюджетный бренд с широким ассортиментом.

PureBlend – нишевый игрок с уникальными вкусами и ограниченным тиражом.

Бренд "FreshWave" показал хорошие результаты по уровню доверия и различимости, но уступает лидерам по уровню знакомства и распространённости.

6. Качественные комментарии и объяснения от респондентов

Некоторые респонденты оставили комментарии в свободной форме:

"Мне нравится, что состав полностью натуральный, но хотелось бы больше информации на этикетке."

"Интересный вкус, но я не всегда могу найти этот бренд в своем магазине."

"Выглядит модно, но кажется немного дороговатым."

"Хорошо, что используются стеклянные бутылки, это важно для меня как эколога."

Эти отзывы помогли глубже понять слабые и сильные стороны восприятия бренда.

Brand Pyramid

Что это

Пирамида бренда

Описание

Модель построения бренда от осведомленности до лояльности, включая атрибуты, выгоды и ценности.

Пример промпта

«[Роль ]: Ты бренд-стратег с опытом создания эмоционально значимых брендов

[Задача ]: Разработай стратегию формирования эмоциональной связи с [входные данные ]

используя пирамиду BCG Brand Resonance Pyramid

[Формат ]: Сначала покажи свой ход мыслей шаг за шагом. Рассмотри 2–3 возможных подхода к построению брендинга на основе пирамиды резонанса, затем выбери наиболее согласованный. Представь результат в виде текстового отчёта без таблиц.

[Дополнительно ]: Опиши, как развивать каждый уровень пирамиды:

[Идентичность бренда ]

[Значение бренда ]

[Реакция потребителя ]

[Отношения с брендом ]

[Входные данные]: [входные данные]

[Инструкция для AI]:

Если какие-либо данные отсутствуют , запроси их у пользователя перед началом анализа , используя следующую форму:

Для создания текста мне необходимо уточнить несколько деталей.

Инсайты о целевой аудитории

Это информация о потребностях, желаниях, страхах, ценностях и поведении потребителей. Может включать демографические данные, психографический портрет, мотивацию покупки и ожидания от бренда.

Анализ рынка и конкурентов

Данные о текущем состоянии рынка, трендах, ключевых игроках, их сильных и слабых сторонах, а также о том, как они позиционируют свои бренды.

Уникальные характеристики продукта или услуги

Описание того, что именно предлагает бренд: функционал, преимущества, особенности, технологии, качество и т. д.

Текущее восприятие бренда

Если бренд уже существует, нужны данные о том, как он воспринимается аудиторией сейчас: результаты опросов, исследования лояльности, анализ социальных сетей, отзывы клиентов.

Ценности компании и её миссия

Внутренние принципы, которыми руководствуется компания, её долгосрочные цели и философия. Это может быть официальная миссия, видение, корпоративная культура.

Ключевые сообщения и коммуникации бренда

Как бренд говорит о себе сейчас: рекламные кампании, сайт, соцсети, упаковка, история бренда, тоны и стили общения.

Эмоциональные связи и ассоциации

Что вызывает бренд у потребителей эмоционально: какие образы, чувства, ассоциации возникают при взаимодействии с ним.

Долгосрочные цели бренда

Куда хочет двигаться бренд: стремление к лидерству, созданию сообщества, изменению общественного мнения и т. д.»

Пример входных данных для фреймворка Brand Pyramid

1. Инсайты о целевой аудитории

Целевая аудитория – женщины и мужчины в возрасте 25–40 лет, живущие в крупных городах, с уровнем дохода выше среднего. Они ценят качество жизни, заботятся о здоровье и окружающей среде, предпочитают осознанное потребление. Основные мотивы покупки: уверенность в качестве, безопасность продукта, этичность производства. Покупатели ожидают от бренда прозрачности, индивидуального подхода и соответствия их личным ценностям.

2. Анализ рынка и конкурентов

Рынок натуральной косметики растет на 10% ежегодно. Основные тренды: экологичность упаковки, отказ от тестирования на животных, использование органических ингредиентов. Ключевые игроки: "Чистая Линия", "Organic Lab", "Green Beauty". Их сильные стороны – узнаваемость, широкое присутствие в рознице и онлайн-каналах. Слабые места: высокая цена при ограниченной доступности информации о составе, недостаточно персонализированный подход к клиентам.

3. Уникальные характеристики продукта или услуги

Бренд предлагает органическую кожную косметику, изготовленную без химических добавок, с использованием местного сырья. Продукт отличается индивидуальным подходом – клиент может выбрать основу и дополнительные компоненты под свои потребности. Все продукты производятся вручную, с минимальным углеродным следом. Гарантия качества подтверждена сертификатами.

4. Текущее восприятие бренда

На данный момент бренд находится на стадии становления. По результатам опроса среди первых клиентов (около 500 человек), он ассоциируется с натуральностью, надежностью и современным дизайном. Однако известность бренда пока низкая, большинство потребителей узнают о нем через рекомендации и социальные сети. Есть небольшой процент тех, кто считает продукт слишком дорогим.

5. Ценности компании и её миссия

Миссия компании – сделать натуральную косметику доступной и качественной для каждого. Компания руководствуется принципами честности, устойчивого развития и заботы о людях и планете. Внутренние ценности: открытость, экологичность, инновации, бережное отношение к природе и уважение к потребителю.

6. Ключевые сообщения и коммуникации бренда

Сейчас бренд говорит о себе как «косметика без компромиссов», «сделано с любовью к тебе и природе». Сообщения транслируются через сайт, Instagram и TikTok, где делается акцент на истории создания продукта, процессе производства и отзывах клиентов. Общий стиль общения – дружелюбный, поддерживающий, немного игривый. Дизайн упаковки минималистичный, с элементами ручной работы.

7. Эмоциональные связи и ассоциации

При взаимодействии с брендом потребители испытывают чувство уверенности в правильности выбора, спокойствия, удовлетворения от того, что они заботятся о себе и природе. Бренд вызывает ассоциации с уютной домашней атмосферой, свежестью, природой и гармонией.

8. Долгосрочные цели бренда

Бренд стремится стать лидером на рынке натуральной косметики в стране, создать сообщество единомышленников, которые разделяют его ценности. Также планируется расширение на международные рынки, развитие образовательных программ по экологичному образу жизни и запуск собственного фонда поддержки устойчивого производства.

Brand Archetypes Framework

Что это

Архетипы бренда

Описание

Определяет 12 архетипов бренда (Герой, Бунтарь и др.) для создания узнаваемого имиджа.

Пример цепочки промптов

"Ты – стратег по брендингу, специализирующийся на психологических архетипах.

Тебе нужно создать идеи контента, основываясь на выбранном архетипе бренда.

Не используй таблицы. Отвечай в виде текстового отчёта: сначала объясни свой выбор, затем предложи конкретные идеи.

[Входные данные ]: [входные данные ]

[Цель]: например, углубить эмоциональную связь, повысить узнаваемость, мотивировать к действию

[Входные данные]: [входные данные]

[Инструкция для AI]:

Если какие-либо данные отсутствуют , запроси их у пользователя перед началом анализа , используя следующую форму:

Для создания текста мне необходимо уточнить несколько деталей.

Информация о бренде :

Миссия и ценности компании

Видение развития бренда

История создания и развития бренда

Стратегические цели на ближайшее и долгосрочное будущее

Целевая аудитория :

Демографические данные потребителей (возраст, пол, доход и т.д.)

Психографика: интересы, образ жизни, установки, ценности

Поведенческие особенности: привычки покупок, лояльность к брендам, мотивация выбора

Эмоциональная связь с брендом

Позиционирование бренда :

Уникальное торговое предложение (УТП)

Ключевые сообщения, которые бренд хочет донести до аудитории

То, как бренд хочет быть воспринят в глазах потребителей

Конкурентный анализ :

Архетипы, используемые конкурентами

Какие эмоции и ценности они задействуют

Пробелы или возможности на рынке, которые можно занять

Рыночная среда и контекст :

Отраслевые особенности

Тренды, влияющие на поведение потребителей

Культурные и социальные факторы

Эмоциональные ассоциации :

Как потребители чувствуют себя при взаимодействии с брендом

Какой персонаж или характер мог бы ассоциироваться с брендом

Результаты исследований :

Фокус-группы и интервью с потребителями

Опросы о восприятии бренда

Анализ тональности и языка коммуникации бренда»

Пример заполнения для Brand Archetypes Framework

Информация о бренде

Компания «Светлый Путь» была основана в 2010 году с целью помочь людям находить внутреннюю гармонию, улучшать качество жизни и развивать осознанность через образование, медитации и персональный рост. Миссия компании – вдохновлять людей жить осмысленно и с любовью. Ценности бренда включают честность, сострадание, развитие и поддержку сообщества. Видение бренда – создать глобальное пространство, где каждый человек может найти свой путь к внутренней свободе и мудрости. История бренда началась с небольшого онлайн-курса по медитации, который быстро превратился в платформу с тысячами пользователей по всему миру. На сегодняшний день компания предлагает приложение, тренинги, книги и мероприятия для саморазвития.

Стратегические цели на ближайшие 2–3 года включают расширение продуктовой линейки, выход на международные рынки и создание онлайн-сообщества для обмена опытом. Долгосрочные цели – стать ведущим брендом в сфере персонального развития и благополучия, а также внедрить программы в систему образования.

Целевая аудитория

Основная целевая аудитория – женщины и мужчины в возрасте от 25 до 45 лет, преимущественно городские жители с уровнем дохода выше среднего. Интересуются психологией, саморазвитием, экологичным образом жизни, искусством и духовными практиками. Стремятся к балансу между работой и личной жизнью, ценят время и самореализацию.

Покупательская поведенческая модель – осознанный выбор: тщательно изучают информацию перед покупкой, предпочитают качественные продукты, часто делают повторные заказы. Лояльны к брендам, которые разделяют их ценности. Эмоциональная связь с брендом строится на доверии, вдохновении и чувстве принадлежности к определённому сообществу.

Позиционирование бренда

Уникальное торговое предложение: «Бренд, который помогает вам услышать себя и найти свет внутри». Ключевые сообщения: мы верим, что каждый человек способен изменить свою жизнь; наша задача – дать инструменты для этого. Бренд хочет быть воспринят как поддерживающий, надёжный, вдохновляющий и мудрый спутник на пути к себе.

Конкурентный анализ

Конкуренты в основном используют архетипы Учителя, Исследователя и Помощника. Они делают акцент на эмоциях уверенности, свободы и саморазвития. Однако многие из них слишком ориентированы на коммерцию и теряют человеческое тепло. Пробелы на рынке – это нехватка брендов, которые действительно заботятся о клиенте как о личности, а не только как о потребителе. Также мало внимания уделяется формированию сообщества и поддержке на долгосрочной основе.

Рыночная среда и контекст

Отрасль – персональное развитие, психология, wellness. Тренды: рост интереса к осознанности, цифровому детоксу, психическому здоровью и экологичному образу жизни. Культурные и социальные факторы: увеличение числа людей, страдающих от стресса и выгорания, желание найти смысл в жизни, стремление к самореализации и значимым отношениям.

Эмоциональные ассоциации

Потребители описывают свои эмоции при взаимодействии с брендом как чувство покоя, ясности, уюта и понимания. Если представить бренд как персонажа, он был бы похож на доброжелательного наставника или старшего друга, который всегда рядом и знает, как помочь.

Результаты исследований

Фокус-группы показали, что потребители ценят искренность, доступность и глубину содержания. Опросы подтвердили, что бренд воспринимается как «тёплый», «вдохновляющий» и «доверительный». Анализ тональности коммуникации выявил, что язык бренда мягкий, поддерживающий, но при этом авторитетный и профессиональный.

4C's Marketing Mix

Что это

Клиентоориентированная альтернатива 4P

Описание

Фокус на клиента: Customer, Cost, Convenience, Communication вместо продукта и цены.

Пример промпта

[Входные данные]: [входные данные]

Основная цель – повышение конкурентоспособности

«[Роль]: Маркетолог по потребительскому опыту

[Задача]: Провести клиентоориентированный анализ 4C (Customer, Cost, Convenience, Communication)

[Результат]: Чёткое понимание потребностей клиента и рекомендации по улучшению продукта и стратегии продвижения.

[Входные данные]: [входные данные]

[Инструкция для AI]:

Если какие-либо данные отсутствуют , запроси их у пользователя перед началом анализа , используя следующую форму:

Для создания текста мне необходимо уточнить несколько деталей.

Customer Needs and Wants (Потребности и желания клиента)

Демографические данные целевой аудитории (возраст, пол, уровень дохода, образование и т.д.)

Психографические характеристики (интересы, ценности, образ жизни)

Поведенческие данные (частота покупок, лояльность к брендам, предпочтения в использовании каналов)

Отзывы, мнения и обратная связь от клиентов

Результаты исследований рынка и потребительских опросов

Анализ проблем или задач, которые решают клиенты, прибегая к продуктам такого типа

Cost (Стоимость для клиента)

Ценовая чувствительность целевой аудитории

Какие суммы клиент готов потратить на аналогичные товары или услуги

Сравнение цен конкурентов

Время, усилия и прочие немонетарные затраты, с которыми сталкивается клиент при совершении покупки

Оценка общей стоимости владения продуктом (Total Cost of Ownership)

Convenience (Удобство приобретения)

Предпочтения клиентов по каналам продаж (онлайн/офлайн, мобильные приложения, дистрибьюторы и т.д.)

Местоположение точек продаж или доступность онлайн-платформ

Часы работы, условия доставки, варианты оплаты

Уровень сложности взаимодействия с процессом покупки

Обратная связь по опыту покупки

Communication (Коммуникация)

Предпочтительные каналы коммуникации целевой аудитории (соцсети, email, ТВ, YouTube, TikTok и др.)

Тональность и стиль общения, который воспринимается как релевантный и доверительный

Каналы, через которые клиенты получают информацию о новых продуктах или акциях

Обратная связь от клиентов на рекламу и другие формы коммуникации

Присутствие бренда в социальных сетях и других каналах

Использование влиятельных лиц (инфлюенсеров), если это уместно»

Пример входных данных для фреймворка 4C’s Marketing Mix

Customer Needs and Wants (Потребности и желания клиента)

Целевая аудитория – молодые люди в возрасте от 18 до 35 лет, в основном женщины. Уровень дохода – средний и выше среднего. Большинство имеет высшее образование или находится на стадии его получения. Активные пользователи социальных сетей, предпочитающие экологичный и этичный потребительский стиль жизни.

Интересуются здоровым образом жизни, устойчивым развитием, модой и саморазвитием. Ценят индивидуальность, качество продукции и прозрачность бренда. Предпочитают бренды, разделяющие их ценности и поддерживающие важные социальные темы.

Часто совершают покупки онлайн, лояльны к брендам, с которыми имеют положительный опыт взаимодействия. Охотно оставляют отзывы в интернете, доверяют мнению других покупателей. Часто используют мобильные приложения для совершения покупок и поиска информации о товарах.

На основе опросов и исследований выявлено, что главной задачей, которую решает целевая аудитория при покупке товаров такого типа, является поиск качественного продукта, соответствующего их моральным принципам, с удобным способом доставки и возможностью вернуть товар, если он не подошёл.

Cost (Стоимость для клиента)

Целевая аудитория демонстрирует умеренную ценовую чувствительность. Готовы платить больше за продукт, который соответствует их ценностям, например, органический, cruelty-free или произведённый локально. Средний бюджет на аналогичные товары – от 2000 до 6000 рублей за единицу.

Анализ конкурентов показывает, что цены на рынке находятся в диапазоне от 1500 до 8000 рублей. Клиенты обращают внимание как на стоимость самого продукта, так и на дополнительные расходы: доставку, комиссию за оплату, налоги при международных заказах.

Кроме денежных затрат, клиенты учитывают время, потраченное на выбор и оформление заказа, а также усилия, связанные с регистрацией на сайтах или ожиданием доставки. Общая стоимость владения продуктом включает в себя обслуживание, замену компонентов, совместимость с другими товарами.

Convenience (Удобство приобретения)

Большинство клиентов предпочитают онлайн-каналы покупок: веб-сайты, мобильные приложения, маркетплейсы. Однако часть аудитории оценивает возможность приобрести товар в розничных точках в крупных городах.

Доступность платформ играет ключевую роль: сайт должен быть оптимизирован под мобильные устройства, работать быстро и без ошибок. Точки продаж должны находиться в удобных местах – торговые центры, метро, университетские кампусы.

Гибкие условия доставки: экспресс-доставка, самовывоз, возможность отслеживания заказа. Разнообразные способы оплаты: банковские карты, электронные кошельки, рассрочка. Часы работы онлайн-поддержки – 24/7 или хотя бы до 22:00.

Процесс покупки должен быть максимально простым: минимальное количество шагов, понятная навигация, чёткая информация о товаре. По результатам опросов, некоторые клиенты сталкивались с трудностями при регистрации и оформлении заказа, что снижало уровень удовлетворённости.

Communication (Коммуникация)

Целевая аудитория активно использует Instagram, TikTok, YouTube и Telegram. Рекламу и информацию о новых продуктах чаще всего получают через сторис, видеообзоры, рекомендации блогеров и email-рассылки.

Тональность общения должна быть дружелюбной, открытой, немного неформальной, но сохраняющей профессионализм. Важно использовать современный сленг, эмодзи, визуальный контент. Доверие вызывают персонализированные сообщения, истории от первого лица, обратная связь от команды бренда.

Информацию о новых продуктах и акциях клиенты чаще всего узнают через социальные сети и email-рассылки. Также эффективны push-уведомления в мобильном приложении.

Обратная связь показала, что реклама с элементами юмора и яркой визуальной подачей вызывает больший интерес, чем формальные объявления. Негативную реакцию может вызвать слишком навязчивая реклама или большое количество повторных уведомлений.

Бренд имеет хорошее присутствие в социальных сетях: регулярные публикации, взаимодействие с подписчиками, проведение конкурсов и прямых эфиров. Используются инфлюенсеры с умеренным количеством подписчиков, но высоким уровнем вовлечённости, что положительно влияет на восприятие продукта.

1.2 Аналитика и прогнозирование поведения

RFM Analysis

Что это

Анализ по частоте и ценности

Описание

RFM-анализ – это метод сегментации клиентов на основе их покупательского поведения. Он использует три ключевые метрики: Recency (давность), Frequency (частота) и Monetary (денежная стоимость).

Пример промпта

«[Роль]: Ты CRM-аналитик в онлайн-магазине косметики.

[Задача]: Проведи RFM-анализ клиентов на основе следующих данных: дата последней покупки, количество заказов за год, общая сумма покупок. Выяви клиентов с высоким RFM-скором.

[Входные данные]: [входные данные]х

[Цель]: выделить сегменты для кампаний лояльности и персонализированных предложений

[Формат]: Сначала покажи свой ход мыслей шаг за шагом. Рассмотри 2–3 возможных подхода к интерпретации RFM-оценок, затем выбери наиболее согласованный. Представь результат в виде текстового отчёта без таблиц.

[Дополнительно]: Для каждого ключевого сегмента предложи стратегию взаимодействия

[Входные данные]: [входные данные]

[Инструкция для AI]:

Если какие-либо данные отсутствуют , запроси их у пользователя перед началом анализа , используя следующую форму:

Для создания текста мне необходимо уточнить несколько деталей.

Идентификатор клиента (Customer ID) – уникальный номер или код, который идентифицирует каждого клиента. Это позволяет отслеживать действия конкретного пользователя или компании.

Дата покупки (Transaction Date) – дата, когда клиент совершил покупку или взаимодействовал с продуктом. Эта информация используется для расчёта Recency (чем позже покупка, тем выше значение Recency).

Сумма покупки (Transaction Amount) – размер денежной суммы, которую клиент потратил в рамках каждой транзакции. Она участвует в расчёте Monetary значения (общая сумма, потраченная клиентом).

Частота транзакций – количество покупок, совершённых каждым клиентом за определённый период. Это значение может быть вычислено из количества записей на клиента, так что отдельная колонка не обязательна.

Дополнительно могут использоваться:

Период анализа – временной промежуток, за который собираются данные (например, последние 6 месяцев или год).

Категория товара или услуги – если анализ проводится по разным группам продуктов.

Информация о повторных покупках – помогает точнее рассчитать Frequency и понять лояльность клиента.»

Пример входных данных для RFM Analysis

Я собрал данные по своим клиентам за последние 6 месяцев для проведения RFM-анализа. Вот как выглядит информация по каждому покупателю.

Клиент с идентификатором 001 совершил свою последнюю покупку 15 апреля 2024 года , а до этого – ещё две транзакции: 3 марта и 12 января 2024 года. За всё время он потратил у меня 8 500 рублей . Я вижу, что его уровень активности довольно высокий, и он совершает покупки регулярно – это говорит о хорошем уровне лояльности.

Клиент 002 сделал всего одну покупку – 28 февраля 2024 года на сумму 2 000 рублей . Больше никаких действий за последние полгода нет. Это может говорить о низкой частоте взаимодействия и необходимости провести стимулирующие акции, чтобы вернуть клиента.

Интересная ситуация с клиентом 003 : он совершил сразу пять покупок в период с 10 по 25 мая 2024 года , но до этого не было никакой активности. Общая сумма его трат составила 17 000 рублей . Последняя покупка была совсем недавно, так что его Recency оценивается высоко, но Frequency требует внимания, потому что активность началась только в конце анализируемого периода.

Ещё один клиент – 004 – очень активен. Он покупал товары каждый месяц , начиная с сентября 2023 года . Всего у него 9 транзакций , и общая сумма составляет более 35 000 рублей . Его последняя покупка была 3 июня 2024 года , то есть совсем недавно. Такой клиент – явно "золотой", и я должен уделять ему особое внимание.

Predictive Analytics for Customer Lifetime Value

Что это

Прогнозирование LTV клиента

Описание

Фреймворк Predictive Analytics for Customer Lifetime Value (CLV) – это подход, позволяющий предсказывать общую прибыль, которую компания получит от клиента за всё время его взаимодействия с ней. Для построения такой модели или аналитической системы требуется собрать определённые входные данные, которые можно разделить на несколько ключевых категорий:

Пример промпта

«[Роль ]: Ты [CRM-аналитик ], специализирующийся на применении искусственного интеллекта в маркетинговой аналитике.

[Задача ]: Используя модель Predictive Analytics for Customer Lifetime Value, спрогнозируй долгосрочную ценность клиентов для бизнеса, предлагающего [входные данные ].

[Контекст ]: Не ограничивайся простым расчётом CLV – проанализируй, какие типы клиентов имеют наибольшую вероятность повторных закупок, какие факторы повышают лояльность, и как можно влиять на показатель через маркетинговые действия.

[Формат ]: Сначала объясни, что такое Predictive Analytics for Customer Lifetime Value, затем покажи свой ход мыслей [шаг за шагом ], применяя модель к этой ситуации. Опиши, какие параметры ты считаешь наиболее значимыми для прогнозирования дохода от клиента.

[Дополнительно ]: Предложи 2–3 сегмента клиентов по доходности, оцени их потенциал и предложи стратегию удержания или роста каждого из них.

[Входные данные]: [входные данные]

[Инструкция для AI]:

Если какие-либо данные отсутствуют , запроси их у пользователя перед началом анализа , используя следующую форму:

Для создания текста мне необходимо уточнить несколько деталей.

Демографические данные клиентов

Это информация о возрасте, поле, местоположении, профессии, семейном положении и других характеристиках клиента. Эти параметры могут помочь выявить закономерности в поведении различных групп потребителей.

Исторические данные о покупках

Включают информацию о дате каждой покупки, сумме транзакции, количестве товаров, типах приобретённых продуктов или услуг, а также частоте покупок. Эти данные помогают понять, как часто клиент совершает покупки и сколько он тратит.

Данные о взаимодействии с брендом

Сюда относятся такие метрики, как: активность на сайте (просмотры страниц, добавление в корзину, время на сайте), использование мобильного приложения, участие в маркетинговых кампаниях, реакция на email-рассылки, обращения в поддержку и другие точки контакта.

Данные об оттоке или удержании клиентов

Факт отмены подписки, прекращения использования услуги, длительное отсутствие активности – всё это важные сигналы для оценки вероятности ухода клиента и расчёта CLV.

Маркетинговые и рекламные взаимодействия

Информация о том, через какие каналы привлечён клиент (например, социальные сети, контекстная реклама, партнёрские программы), стоимость привлечения (CAC), участие в акциях или скидках, а также эффективность этих мероприятий.

Сегментация и поведенческие паттерны

Данные о поведении клиентов в разрезе сегментов: например, какие продукты чаще покупают новые клиенты, как меняется поведение лояльных пользователей, или какие триггеры влияют на повторные покупки.

Данные о прибыли и издержках на клиента

Чтобы точно рассчитать CLV, необходимо знать не только доходы от клиента, но и затраты на его обслуживание, доставку, поддержку и маркетинг. Это позволяет рассчитать реальную прибыльность клиента.

Внешние факторы и макроэкономические показатели (опционально)

Некоторые модели CLV могут учитывать внешние данные, такие как сезонность, экономическая ситуация, конкурентная среда или изменения в отрасли, чтобы повысить точность прогноза.»

Пример входных данных для модели прогнозирования Customer Lifetime Value (CLV)

1. Демографические данные клиентов

Имя клиента: Иван Петров

Возраст: 34 года

Пол: мужской

Местоположение: Москва, Россия

Профессия: маркетолог

Семейное положение: женат, один ребёнок

Уровень дохода: средний выше среднего

2. Исторические данные о покупках

05.01.2023 – Покупка на сумму 2 800 руб., 2 товара, категория: бытовая электроника

17.02.2023 – Покупка на сумму 4 200 руб., 3 товара, категория: аксессуары для смартфонов

12.04.2023 – Покупка на сумму 6 500 руб., 1 товар, категория: умные часы

Средняя частота покупок: 1 раз в 1.5 месяца

Общая сумма покупок за год: 13 500 руб.

3. Данные о взаимодействии с брендом

Посещает сайт в среднем 2–3 раза в неделю

Добавляет товары в корзину, но не всегда оформляет заказ

Открывает около 60% email-рассылок

Участвовал в одном из онлайн-вебинаров компании

За последние 6 месяцев ни одного обращения в службу поддержки

4. Данные об оттоке или удержании клиентов

Последняя покупка была совершена 2 месяца назад

Активность на сайте сохраняется, но снизилась на 20% по сравнению с предыдущим кварталом

Не принимал участие в последней рекламной кампании

Вероятность оттока: низкая (оценено моделью)

5. Маркетинговые и рекламные взаимодействия

Привлечён через контекстную рекламу Google Ads

Стоимость привлечения (CAC): 850 руб.

Участвовал в программе лояльности: получал бонусные баллы

Получал персонализированные предложения по email

6. Сегментация и поведенческие паттерны

Клиент относится к сегменту "Активные молодые профессионалы"

Предпочитает дорогие гаджеты и аксессуары

Чаще всего делает покупки в конце месяца

Реагирует на скидки, если они составляют более 10%

7. Данные о прибыли и издержках на клиента

Общий доход от клиента за год: 13 500 руб.

Затраты на доставку и обслуживание: 1 200 руб.

Маркетинговые расходы на клиента: 850 руб.

Чистый доход от клиента: 11 450 руб.

8. Внешние факторы и макроэкономические показатели (опционально)

На момент анализа наблюдается умеренная инфляция в категории товаров клиента

Вырос интерес к бюджетным аналогам, однако клиент продолжает выбирать премиальные продукты

Время года: весна – снижение спроса на сезонные товары, но стабильный интерес к электронике

Churn Prediction Models

Что это

Модель предсказания оттока

Описание

Модели прогнозируют вероятность ухода клиентов на основе их поведения.

Пример промпта

«[Роль]: Ты аналитик по удержанию клиентов в компании, предоставляющей подписку на онлайн-курсы.

[Задача]: Определи клиентов с высоким риском оттока на основе следующих данных: частота входов в аккаунт, длительность просмотра контента, активность в чатах, покупка допопций, обращения в поддержку, завершение курсов.

[Входные данные]: [входные данные]:

[Формат]: Сначала покажи свой ход мыслей шаг за шагом. Рассмотри 2–3 возможных варианта оценки риска оттока, затем выбери наиболее согласованный. Представь результат в виде текстового отчёта без таблиц.

[Дополнительно]: Выдели ключевые признаки оттока и предложи целевую стратегию для снижения ухода клиентов.

[Входные данные]: [входные данные]

[Инструкция для AI]:

Если какие-либо данные отсутствуют , запроси их у пользователя перед началом анализа , используя следующую форму:

Для создания текста мне необходимо уточнить несколько деталей.

1. Демографические данные клиента

Это информация, характеризующая клиента с точки зрения его личных или индивидуальных характеристик:

Возраст

Пол

Регион проживания или местоположение

Семейное положение

Уровень дохода

Образование

Тип занятости

2. Поведенческие данные

Эти данные отражают активность клиента в использовании продукта или услуги:

Частота использования сервиса

Время последнего визита или взаимодействия

Длительность сессий

Количество заказов, покупок или транзакций

Средний чек или сумма покупок

Частота обращений в поддержку

Оценки удовлетворённости (если доступны)

3. Срок взаимодействия с продуктом

Дата регистрации или первого взаимодействия

Общий срок использования продукта (например, месяцы жизни клиента)

Количество месяцев без активности (для предиктивного анализа)

4. Финансовые данные

Суммарный доход от клиента (LTV – Lifetime Value)

Платежная история (пунктуальность оплаты, просрочки)

Использование скидок, промокодов, бонусов

Подписка на платные тарифы или бесплатный период

5. Канал привлечения и маркетинговая активность

Каким образом клиент пришёл к продукту (например, через рекламу, реферальную программу и т.д.)

Реакция на маркетинговые кампании (клики, открытия писем, конверсии)

Участие в акциях или розыгрышах

6. Обратная связь и метрики удовлетворённости

Отзывы и оценки

Участие в опросах

NPS (Net Promoter Score)

Жалобы или запросы в службу поддержки

7. Технические данные (если применимо)

Тип устройства (мобильный, десктоп)

Операционная система

Браузер

Частота ошибок при использовании сервиса

8. Целевая переменная (выходная)

Факт оттока: 1 – клиент ушёл, 0 – остался (или вернулся)»

Пример данных для модели прогнозирования оттока клиентов

Клиент ID: 000123

Возраст: 34 года

Пол: Женский

Регион проживания: Москва

Семейное положение: Замужем

Уровень дохода: 95 000 рублей в месяц

Образование: Высшее

Тип занятости: Постоянная работа

Канал привлечения: Google Ads

Частота использования сервиса: 4 раза в неделю

Время последнего взаимодействия: 3 дня назад

Длительность сессий: в среднем 12 минут

Количество транзакций: 28 за последние 6 месяцев

Средний чек: 1 200 рублей

Частота обращений в поддержку: 1 раз в месяц

Оценки удовлетворённости: 7 из 10

Дата регистрации: 2021-06-14

Общий срок использования продукта: 34 месяца

Количество месяцев без активности: 0

LTV (Lifetime Value): 33 600 рублей

Платежная история: всегда вовремя

Использование скидок: участвует в 30% заказов

Подписка на платный тариф: да

Реакция на маркетинговые кампании: открывает 60% писем, кликает часто

Участие в акциях: участвовал в 3 розыгрышах

Отзывы и оценки: в целом положительные

NPS: 6

Тип устройства: Мобильный телефон

Операционная система: Android

Браузер: Chrome

Частота ошибок при использовании сервиса: редкие проблемы

Целевая переменная: 0 (остался)

Клиент ID: 000456

Возраст: 28 лет

Пол: Мужской

Регион проживания: Екатеринбург

Семейное положение: Не женат

Уровень дохода: 65 000 рублей в месяц

Образование: Среднее специальное

Тип занятости: Самозанятый

Канал привлечения: Реферальная программа

Частота использования сервиса: 1 раз в неделю

Время последнего взаимодействия: 45 дней назад

Длительность сессий: в среднем 5 минут

Количество транзакций: 5 за последние 6 месяцев

Средний чек: 900 рублей

Частота обращений в поддержку: 3 раза за месяц

Оценки удовлетворённости: 3 из 10

Дата регистрации: 2022-03-02

Общий срок использования продукта: 21 месяц

Количество месяцев без активности: 3

LTV (Lifetime Value): 4 500 рублей

Платежная история: 1 просрочка

Использование скидок: использует только промокоды

Подписка на платный тариф: нет

Реакция на маркетинговые кампании: не открывает письма

Участие в акциях: участвовал один раз

Отзывы и оценки: негативный комментарий в опросе

NPS: 1

Тип устройства: Десктоп

Операционная система: Windows 10

Браузер: Firefox

Частота ошибок при использовании сервиса: частые жалобы на работу сайта

Целевая переменная: 1 (ушёл)

Клиент ID: 000789

Возраст: 42 года

Пол: Женский

Регион проживания: Санкт-Петербург

Семейное положение: В разводе

Уровень дохода: 110 000 рублей в месяц

Образование: Высшее + MBA

Тип занятости: Руководящая должность

Канал привлечения: Социальные сети

Частота использования сервиса: ежедневно

Время последнего взаимодействия: сегодня

Длительность сессий: в среднем 25 минут

Количество транзакций: 67 за последние 6 месяцев

Средний чек: 2 500 рублей

Частота обращений в поддержку: 1 раз в 2 месяца

Оценки удовлетворённости: 9 из 10

Дата регистрации: 2020-11-10

Общий срок использования продукта: 43 месяца

Количество месяцев без активности: 0

LTV (Lifetime Value): 158 000 рублей

Платежная история: без задержек

Использование скидок: минимальное

Подписка на платный тариф: да

Реакция на маркетинговые кампании: кликает часто, участвует в рассылках

Участие в акциях: участвует регулярно

Отзывы и оценки: высокая лояльность

NPS: 9

Тип устройства: iPad

Операционная система: iOS

Браузер: Safari

Частота ошибок при использовании сервиса: не замечено

Целевая переменная: 0 (остался)

Attribution Models

Что это

Модели атрибуции

Описание

Анализ вклада разных каналов в достижение конверсии.

Пример промпта

«[Роль]: Ты performance-маркетолог с опытом анализа эффективности рекламных кампаний.

[Задача]: Оцени вклад каждого канала в конверсию, используя разные модели атрибуции: First-touch, Last-touch, Multi-touch. Сравни результаты и предложи рекомендации по перераспределению бюджета.

[Входные данные]: [входные данные]:

Цель: определить, какой канал заслуживает увеличения инвестиций

[Формат]: Сначала покажи свой ход мыслей шаг за шагом. Рассмотри 2–3 возможных интерпретации данных, затем выбери наиболее согласованный вариант. Представь результат в виде текстового отчёта без таблиц.

[Дополнительно]: Объясни, почему ты выбрал именно эту модель атрибуции и как она лучше отражает реальный вклад каналов.

[Входные данные]: [входные данные]

[Инструкция для AI]:

Если какие-либо данные отсутствуют , запроси их у пользователя перед началом анализа , используя следующую форму:

Для создания текста мне необходимо уточнить несколько деталей.

Пользовательский путь (User Journey / Conversion Path)

Последовательность каналов или рекламных сендов, через которые прошёл пользователь до конверсии.

Например: E-mail – Google Search – Facebook – Органический переход – Конверсия.

Метаданные по каждому шагу пути:

Название канала (utm_medium, utm_source и др.)

Время взаимодействия

Тип взаимодействия (клик, просмотр, открытие письма и т.п.)

Порядковый номер шага в пути

Информация о конверсии

Факт завершения целевого действия

Стоимость или ценность конверсии (если известна)

Время конверсии

Контекст взаимодействий

Устройство пользователя (мобильный, десктоп)

Геолокация

Время суток, день недели

Данные о кампаниях (названия, бюджеты, периоды)

Данные о временных рамках

Временной лаг между взаимодействиями

Общее время от первого контакта до конверсии

Атрибуционное окно – промежуток времени, в течение которого учитываются взаимодействия до конверсии (например, 30 дней)

Идентификаторы пользователей или сессий

ID пользователя (анонимизированный)

Cookie-идентификаторы

ID сессии»

Пример данных для Attribution Models

Идентификатор пользователя: user_12345

ID сессии: session_89012

Cookie-идентификатор: cookie_789xyz

Пользовательский путь (Conversion Path):

E-mail – Google Search – Facebook – Органический переход – Конверсия

Детали каждого шага пути:

Шаг 1:

Канал: E-mail

utm_medium: email

utm_source: newsletter

Тип взаимодействия: Открытие письма

Время взаимодействия: 2024-04-01 09:15:00

Порядковый номер шага: 1

Шаг 2:

Канал: Google Search

utm_medium: cpc

utm_source: google

utm_campaign: spring_sale

Тип взаимодействия: Клик

Время взаимодействия: 2024-04-02 15:30:00

Порядковый номер шага: 2

Шаг 3:

Канал: Facebook

utm_medium: social

utm_source: facebook

utm_campaign: brand_awareness

Тип взаимодействия: Просмотр поста

Время взаимодействия: 2024-04-03 18:45:00

Порядковый номер шага: 3

Шаг 4:

Канал: Органический переход

utm_medium: (organic)

utm_source: direct

Тип взаимодействия: Прямой визит

Время взаимодействия: 2024-04-05 11:20:00

Порядковый номер шага: 4

Информация о конверсии:

Факт конверсии: Да

Тип конверсии: Покупка

Ценность конверсии: 5000 руб.

Время конверсии: 2024-04-05 11:25:00

Контекст взаимодействий:

Устройство пользователя: Мобильный телефон

Геолокация: Москва, Россия

Время суток / день недели: Утро, понедельник

Данные о кампаниях:

Кампания "spring_sale" (Google Ads):

Бюджет: 50 000 руб.

Период: 2024-03-20 – 2024-04-10

Кампания "brand_awareness" (Facebook Ads):

Бюджет: 30 000 руб.

Период: 2024-03-25 – 2024-04-05

Данные о временных рамках:

Временной лаг между взаимодействиями:

Шаг 1 – Шаг 2: 1 день 6 часов 15 минут

Шаг 2 – Шаг 3: 1 день 3 часа 15 минут

Шаг 3 – Шаг 4: 2 дня 12 часов 35 минут

Общее время от первого контакта до конверсии: 4 дня 2 часа 10 минут

Атрибуционное окно: 30 дней

AI-Powered Customer Segmentation

Что это

Сегментация клиентов на базе ИИ

Описание

ИИ анализирует поведение клиентов для создания персонализированных сегментов.

Пример промпта

«[Роль]: Ты CRM-аналитик в онлайн-магазине по продаже спортивного питания.

[Задача]: Сегментируй клиентов по паттернам поведения: частота покупок, сумма заказов, время последней покупки, категории товаров, уровень взаимодействия с email-рассылками.

[Входные данные]: ]: [входные данные]

Цель: персонализировать коммуникацию и повысить повторные покупки

[Формат]: Сначала покажи свой ход мыслей шаг за шагом. Рассмотри 2–3 возможных способа группировки клиентов, затем выбери наиболее согласованный. Представь результат в виде текстового отчёта без таблиц.

[Дополнительно]: Для каждой группы предложи целевую маркетинговую стратегию

[Входные данные]: [входные данные]

[Инструкция для AI]:

Если какие-либо данные отсутствуют , запроси их у пользователя перед началом анализа , используя следующую форму:

Для создания текста мне необходимо уточнить несколько деталей.

1. Демографические данные:

Эти данные описывают базовые характеристики клиента:

Возраст

Пол

Место проживания или географическое положение

Уровень дохода

Семейное положение

Образование

2. Поведенческие данные:

Отражают действия клиентов в процессе взаимодействия с продуктами или сервисами:

Частота покупок

Время последней покупки

Средний чек

Предпочтения в категориях товаров или услуг

Время пребывания на сайте или в приложении

Каналы взаимодействия (мобильное приложение, сайт, соцсети и т.д.)

3. Транзакционные данные:

Содержат информацию о совершенных сделках:

История покупок

Временные метки заказов

Суммы транзакций

Информация о возвратах или отменах

4. Данные из CRM -систем:

Информация, накопленная в системах управления взаимоотношениями с клиентами:

История взаимодействий

Ответы на опросы

Обращения в поддержку

Результаты маркетинговых кампаний для конкретного клиента

5. Онлайн-поведение:

Данные, собранные с цифровых платформ:

Посещаемость страниц

Клики и просмотренные товары

Конверсии (например, добавление в корзину)

Email-открытия и клики по рекламным рассылкам

6. Социальные и внешние данные:

Могут быть полезны при дополнительном анализе:

Активность в социальных сетях

Оценки и отзывы

Данные с открытых источников (например, социально-экономические показатели региона)

7. Psychographic data (психографические данные):

Характеристики образа жизни и предпочтений:

Интересы и увлечения

Ценности и установки

Стиль жизни

Лояльность к брендам

8. Данные о взаимодействии с рекламой:

Как клиент реагирует на маркетинговые активности:

Отклики на email-рассылки

Клики по баннерам

Реакции на push-уведомления

Участие в акциях и розыгрышах

9. Данные о churn (оттоке):

Информация о том, какие клиенты прекратили использование продукта или услуги:

Причины оттока (если известны)

Время бездействия перед оттоком

Снижение активности

10. Данные о customer journey :

Описание пути клиента от первого контакта до покупки и далее:

Этапы взаимодействия

Точки контакта

Поведение на каждом этапе жизненного цикла клиента»

Пример данных для AI-Powered Customer Segmentation

1. Демографические данные:

Имя клиента: Мария Петрова

Возраст: 34 года

Пол: Женский

Место проживания: Москва, Россия

Уровень дохода: Средний (50–80 тыс. руб./мес)

Семейное положение: Замужем, двое детей

Образование: Высшее (маркетинг и управление)

2. Поведенческие данные:

Частота покупок: 1 раз в 2 недели

Время последней покупки: 12.04.2025

Средний чек: 2500 рублей

Предпочтения: Детская одежда, товары для дома

Время пребывания на сайте: В среднем 8 минут за посещение

Каналы взаимодействия: Веб-сайт, email-рассылка

3. Транзакционные данные:

Общее количество заказов: 27

Последняя транзакция: 12.04.2025, сумма – 2650 руб.

Общая сумма всех покупок: 68 000 руб.

Возвратов: 1 (на сумму 1800 руб., январь 2025 г.)

4. Данные из CRM-систем:

Дата первого обращения: 03.02.2023

Ответы на опросы: Оценила удобство сайта на 4 из 5, отметила высокий уровень обслуживания

Обращения в поддержку: 3 обращения за последние 6 месяцев

Участие в маркетинговых кампаниях: Подписана на рассылку, участвовала в 2 акциях

5. Онлайн-поведение:

Посещаемость сайта: 2–3 раза в неделю

Просмотренные товары: Верхняя детская одежда, посуда

Конверсии: Добавляет товары в корзину в 40% случаев

Email-открытия: Открывает 65% писем, кликает по ссылкам в 30% случаев

6. Социальные и внешние данные:

Активность в соцсетях: Подписана на Instagram и VK, редко комментирует

Отзывы: Оставила 2 отзыва о товарах, оба положительные

Региональные данные: Москвичка, средний уровень жизни в районе проживания

7. Psychographic data (психографические данные):

Интересы: Семья, воспитание детей, домашний уют

Ценности: Качество товаров, безопасность, надёжность

Стиль жизни: Городской, активный, но ориентированный на семью

Лояльность к брендам: Предпочитает проверенные бренды, не склонна к экспериментам

8. Данные о взаимодействии с рекламой:

Отклики на email: Отвечала на один опрос в рассылке

Клики по баннерам: Переходила по рекламе 5 раз за последний месяц

Push-уведомления: Не отключает, но редко открывает

Участие в акциях: Участвует в распродажах, получает бонусы

9. Данные о churn (оттоке):

Признаки оттока: Нет (регулярные покупки и активность)

Время бездействия: Последнее – 5 дней назад

Снижение активности: Не зафиксировано

10. Данные о customer journey:

Этап взаимодействия: Лояльный клиент

Первый контакт: Через Google-рекламу (январь 2023)

Основные точки контакта: Сайт, email, служба поддержки

Поведение на этапах:

Привлечение – Регистрация – Первый заказ – Регулярные покупки – Лояльность

NLP in Sentiment Analysis

Что это

Анализ настроений с помощью NLP

Описание

NLP помогает оценивать уровень удовлетворенности и вовлеченности клиентов по отзывам и комментариям.

Пример промпта

«[Роль]: Ты эксперт по клиентскому опыту

[Задача]: Проанализируй 10 последних отзывов о [входные данные] Определи тональность каждого отзыва и выдели ключевые причины удовлетворённости или недовольства.

[Формат]: Текстовый вывод: сначала покажи свой ход мыслей шаг за шагом, затем представь результат в виде краткого отчёта: категории эмоций, основные темы, рекомендации.

[Дополнительно]: Не используй таблицы, оформи всё в виде связного текста.

[Входные данные]: [входные данные]

[Инструкция для AI]:

Если какие-либо данные отсутствуют , запроси их у пользователя перед началом анализа , используя следующую форму:

Для создания текста мне необходимо детали в следующей форме.

1. Текстовые фрагменты

2. Предложения или абзацы

3. Неочищенный текст

4. Токенизированный текст

5. Числовые представления текста

6. Метаданные (необязательно)»

Пример входных данных (текстовые отзывы):]

"Удобная и прочная упаковка, отлично держит форму даже при перевозке."

"Очень понравилось, что экологичная – радует, что производитель заботится о природе."

"Размер чуть больше, чем нужно, но это не критично."

"Яйца иногда выпадают из ячеек – не очень удобно."

"Хорошо смотрится на полке, привлекает внимание покупателей."

"Слишком мягкая конструкция – легко мнётся при хранении."

"Цена соответствует качеству, можно было бы сделать чуть дешевле."

"Отличная идея использовать переработанный картон, будем заказывать ещё."

"Неудобно открывать – требуется усилие, чтобы отделить крышку."

"Плохо вписывается в стандартную линию упаковки, пришлось менять оборудование."

CSPM (Customer Sentiment Prediction Models)

Что это

Модели прогнозирования клиентских эмоций, основанные на анализе текстовых данных и поведенческих паттернов.

Описание

Эти модели позволяют предсказывать отношение клиентов к продуктам, услугам или бренду в целом. Используются методы машинного обучения, NLP (Natural Language Processing), а иногда и данные о взаимодействии пользователей с платформой (например, время просмотра, частота визитов, клики). Основная цель – понять, какие факторы формируют положительное, нейтральное или отрицательное отношение и как его можно скорректировать.

Пример промпта

«[Роль]: Ты аналитик данных с опытом в области обработки естественного языка и прогнозирования клиентского опыта.

[Задача]: Построй модель прогнозирования клиентской эмоции для [входные данные]. Определи ключевые триггеры положительных и отрицательных отзывов.

Цель: выявить ключевые факторы влияния на клиентскую эмоцию и предложить стратегию повышения лояльности

[Формат]:

Сначала покажи свой ход мыслей шаг за шагом. Примени подходы NLP (Sentiment Analysis, Topic Modelling) и простую корреляционную интерпретацию поведенческих метрик. Выбери наиболее вероятные триггеры. Представь результат в виде текстового отчёта без таблиц.

[Дополнительно]: Сформулируй рекомендации по улучшению слабых зон и использованию сильных сторон в коммуникации и UX.

[Входные данные]: [входные данные]

[Инструкция для AI]:

Если какие-либо данные отсутствуют , запроси их у пользователя перед началом анализа , используя следующую форму:

Для создания текста мне необходимо уточнить несколько деталей.

Текстовые данные

Это основной источник информации для анализа настроения. Может включать:

Отзывы клиентов на сайтах и платформах

Комментарии в социальных сетях (Twitter, Facebook, VK и др.)

Обращения в поддержку (чаты, письма)

Оценки и рейтинги товаров или услуг

Данные о взаимодействии с продуктом

Эти данные показывают, как клиент использует сервис или продукт:

Частота использования

Время сессий

Количество обращений в техподдержку

Отзывы об использовании (например, через опросы)

Демографические данные

Информация о клиенте может помочь улучшить предсказание:

Возраст

Пол

Географическое расположение

Доход

Уровень образования

История покупок и поведения в приложении/сайте

История заказов

Просмотренные товары

Добавленные в корзину, но не купленные товары

Частота посещений сайта или приложения

Результаты опросов и анкетирования

NPS-оценки (Net Promoter Score)

CSAT (Customer Satisfaction Score)

CES (Customer Effort Score)

Контекстные данные

Время написания отзыва или обращения

События, связанные с продуктом (обновления, сбои, акции)

Тип устройства, с которого происходило взаимодействие

Метаданные из коммуникаций

Тональность голоса в записях звонков (при наличии)

Длительность разговора с поддержкой

Количество повторных обращений

Данные из CRM-систем

История взаимодействия с менеджерами

Уровень лояльности клиента

Дата регистрации или первого заказа»

Пример входных данных для анализа тональности клиентов (CSPM)

Текстовые данные

Клиент оставил отзыв на сайте:

"Покупала телефон этой марки впервые – очень довольна качеством и скоростью работы. Батарея держится больше суток при активном использовании."

В социальной сети пользователь написал:

"Служба поддержки не отвечает уже третий день. Это ужасно. Даже не пытайтесь связаться с ними."

Данные о взаимодействии с продуктом

Пользователь заходил в приложение 15 раз за последний месяц.

Средняя продолжительность сессии составляет 4 минуты.

За месяц было 3 обращения в техническую поддержку.

Один из опросов показал, что клиент испытывает трудности с навигацией по сайту.

Демографические данные

Возраст клиента: 32 года.

Пол: Женский.

Географическое расположение: Москва, Россия.

Доход: 90 000 рублей в месяц.

Уровень образования: высшее.

История покупок и поведения в приложении/сайте

Совершил 6 заказов за последние 6 месяцев.

Просмотрел 12 товаров в категории "наушники".

Добавил в корзину беспроводные часы, но так и не оформил покупку.

Посещает сайт 2–3 раза в неделю.

Результаты опросов и анкетирования

NPS-оценка: 8 (рекомендует компанию друзьям).

CSAT: 4 из 5 баллов (удовлетворён последней покупкой).

CES: 2 из 5 (считает, что для решения проблемы потребовалось слишком много усилий).

Контекстные данные

Отзыв был оставлен 15 марта 2025 года, через 2 дня после выхода новой прошивки устройства.

Обращение в поддержку происходило с мобильного телефона Android версии 12.

Метаданные из коммуникаций

Запись звонка с клиентом показала повышенную эмоциональную нагрузку.

Длительность разговора с оператором составила 12 минут.

Это второе обращение клиента по той же проблеме за неделю.

Данные из CRM-систем

История общения с менеджером показывает, что клиент регулярно делает заказы крупным оптом.

Уровень лояльности: высокий.

Первый заказ был сделан 2 года назад, 5 апреля 2023 года.

Predictive Analytics

Что это

Прогнозная аналитика

Описание

Использует исторические данные для прогнозирования будущего поведения клиентов.

Пример промпта

«[Роль]: Ты маркетолог по акциям в онлайн-магазине одежды.

[Задача]: Спрогнозируй влияние [входные данные] на уровень конверсии сайта.

[Формат]: Сначала покажи свой ход мыслей шаг за шагом. Рассмотри 2–3 возможных сценария развития событий после запуска акции, затем выбери наиболее согласованный. Представь результат в виде текстового отчёта без таблиц и графиков.

[Дополнительно]: Оцени вероятное изменение конверсии, укажи ключевые факторы, которые могут повлиять на результат, и дай рекомендации по оптимизации акции.

[Входные данные]: [входные данные]

[Инструкция для AI]:

Если какие-либо данные отсутствуют , запроси их у пользователя перед началом анализа , используя следующую форму:

Для создания текста мне необходимо уточнить несколько деталей.

1. Исторические данные

Это данные о прошлых событиях, которые используются для построения модели. Например:

Продажи за предыдущие периоды

История действий пользователей

Архивные показания датчиков

Данные о сбое оборудования

2. Структурированные данные

Данные, организованные в виде таблиц, где каждая запись имеет чётко определённые поля:

Клиентская база: возраст, пол, доход, место проживания

Показатели эффективности работы сотрудников

Финансовые метрики компаний

3. Неструктурированные данные

Более сложные для обработки данные, требующие специальной подготовки:

Тексты (например, отзывы клиентов, сообщения в соцсетях)

Аудиозаписи (звонки в колл-центрах)

Видео и изображения (например, данные с камер наблюдения)

4. Временные ряды

Последовательность данных, зафиксированных через определённые промежутки времени:

Ежедневные курсы валют

Погодные данные

Показания датчиков в реальном времени

5. Демографические данные

Используются при анализе поведения людей:

Возраст

Пол

Уровень дохода

Место проживания

Образование

6. Поведенческие данные

Отражают действия пользователей или клиентов:

Посещаемость сайта

Кликабельность рекламы

Частота покупок

Отзывы и лайки в соцсетях

7. Данные о продуктах или услугах

Характеристики объектов, связанных с прогнозируемым событием:

Себестоимость товара

Категория продукта

Сезонность

Гарантийный срок

8. Географические данные

Могут влиять на прогноз, особенно в маркетинге и ритейле:

Регион проживания

Координаты пользователя

Климатические условия региона

9. Событийные данные

Фиксируют произошедшие события, влияющие на будущее:

Выход нового продукта

Проведение рекламной кампании

Изменение законодательства

Природные катаклизмы

10. Данные из внешних источников

Иногда используются сторонние данные для улучшения прогноза:

Макроэкономические показатели

Социальные медиа

Биржевые данные

Публичная статистика (например, Росстат)

Можно загрузить в виде текстовых файлов»

Пример входных данных для системы предиктивной аналитики

Компания «ТехноСтор» занимается продажей электроники и хочет прогнозировать вероятность повторных покупок у клиентов. Для построения модели предиктивной аналитики используются следующие данные:

Исторические данные

За последние 3 года фиксировались все заказы клиентов: дата покупки, сумма, категория товара, способ доставки и оплаты. Также собраны данные о случаях возврата товаров и обращений в техподдержку.

Структурированные данные

В базе данных хранятся сведения о клиентах: возраст, пол, уровень дохода, регион проживания, дата регистрации в системе, количество заказов, средний чек. Также имеются показатели эффективности работы менеджеров: время обработки заявок, процент успешных сделок, уровень удовлетворённости клиентов.

Неструктурированные данные

Сохранены текстовые отзывы клиентов с сайта и социальных сетей, а также аудиозаписи разговоров из колл-центра. Часть отзывов содержит жалобы на качество обслуживания и проблемы с доставкой.

Временные ряды

Еженедельно собирается статистика по посещаемости сайта, количеству добавлений товаров в корзину и оформлению заказов. Также отслеживается динамика цен на ключевые товарные позиции и сезонные колебания спроса.

Демографические данные

Известны возраст, пол, уровень дохода и место проживания каждого клиента. Эти данные помогают сегментировать аудиторию и выявлять закономерности между демографией и поведением пользователей.

Поведенческие данные

Фиксируется активность клиентов на сайте: время просмотра страниц, частота посещений, переходы по рекламным баннерам, лайки и комментарии в социальных сетях. Также учитывается частота покупок и среднее время между ними.

Данные о продуктах или услугах

Для каждого товара указаны категория (смартфоны, ноутбуки, аксессуары), цена, себестоимость, гарантийный срок, сезонность спроса и рейтинг товара на сайте.

Географические данные

Учитываются регион проживания клиента, координаты магазинов и складов, климатические особенности региона (например, влияние температурных условий на спрос на определённую технику).

Событийные данные

Занесены факты запуска рекламных кампаний, выхода новых моделей устройств, проведения распродаж, а также информация о сбое серверов, приводивших к временному недоступности сайта.

Данные из внешних источников

Привлечены макроэкономические индикаторы: уровень инфляции, курс валют, данные Росстата о доходах населения. Также анализируются тренды в социальных сетях и биржевые цены на ключевые комплектующие, влияющие на стоимость продукции.

Automated Lead Scoring Systems

Что это

Оценка лидов

Описание

Присваивает оценку лидам на основе уровня их вовлеченности для приоритезации.

Пример промпта

«[Роль]: Ты менеджер по продажам в компании, предлагающей онлайн-курсы по программированию.

[Задача]: Проведи автоматическую оценку лида по их активности: посещение страниц курса, просмотры видео, время на сайте, заполнение формы, клики по email-рассылке, участие в вебинарах.

[Входные данные]: [входные данные]

Цель: приоритизировать горячих лида для персонального контакта

[Формат]: Сначала покажи свой ход мыслей шаг за шагом. Рассмотри 2–3 возможных способа оценки лида, затем выбери наиболее согласованный. Представь результат в виде текстового отчёта без таблиц.

[Дополнительно]: Опиши, почему этот лид получает такую оценку, и дай рекомендации по дальнейшим действиям.

[Входные данные]: [входные данные]

[Инструкция для AI]:

Если какие-либо данные отсутствуют , запроси их у пользователя перед началом анализа , используя следующую форму:

Для создания текста мне необходимо уточнить несколько деталей.

1. Демографические данные

Эти данные описывают "кто" является лида:

Имя, фамилия

Должность

Компания

Отрасль компании

Размер компании (количество сотрудников, оборот)

Географическое расположение (страна, город)

Контактная информация (email, телефон)

2. Поведенческие данные

Отражают действия, которые лид совершил на сайте или в приложении:

Посещение страниц сайта

Время, проведённое на сайте

Просмотр конкретных страниц (например, страницы цен или продуктов)

Скачивание материалов (whitepapers, брошюр)

Подписка на рассылку

Участие в вебинарах или демо

Клики по email-рассылкам

Частота и регулярность действий

3. Технические данные

Информация, связанная с технической средой, через которую пользователь взаимодействует с вашими ресурсами:

Тип устройства (мобильный, десктоп)

Браузер и операционная система

IP-адрес (может использоваться для геолокации или определения компании)

Referrer (источник трафика – например, Google, LinkedIn)

4. Данные из CRM и маркетинговых инструментов

Интеграция с внутренними системами позволяет собирать дополнительную информацию:

История коммуникаций (звонки, письма)

Ранее установленные встречи или демо

Состояние лида в воронке продаж

Данные из email-маркетинга (open rate, click-through rate)

5. Фирменные данные (для B2B)

Если лид представляет собой компанию (например, в B2B-сценарии):

Индустрия компании

Финансовые показатели

Темпы роста бизнеса

Наличие технологий, с которыми работает компания

Изменения в структуре компании (например, новые инвестиции, расширение)

6. Социальные и внешние данные

Иногда используются данные из социальных сетей и сторонних источников:

Активность в LinkedIn, Twitter и других профилях

Публикации, упоминания компании

Связь с уже существующими клиентами

Информация из открытых баз данных (например, Crunchbase, LinkedIn Sales Navigator)

7. Оценочные метрики и сигналы заинтересованности

Эти данные могут быть выведены из предыдущих категорий:

Частота посещений

Посещение ключевых страниц (например, «цена», «контакты»)

Заполнение форм

Открытие и клики в email-рассылках

Обращения в поддержку»

Пример данных для системы Automated Lead Scoring System

Демографические данные

Лид: Иван Петров

Должность: Руководитель отдела маркетинга

Компания: ООО "Экосервис"

Отрасль компании: Экологические услуги

Размер компании: 150 сотрудников, годовой оборот – около 800 млн рублей

Географическое расположение: Санкт-Петербург, Россия

Контактная информация: [email protected] , +7 (921) 123-45-67

Поведенческие данные

Иван посещал сайт компании 12 раз за последние 30 дней.

Общее время, проведённое на сайте: 45 минут.

Он просматривал страницы:

Главная страница

Страница продукта "Автоматизация маркетинга"

Страница цен

Блоговая статья "Как улучшить конверсию в B2B"

Скачал whitepaper "Цифровая трансформация в экосервисе".

Подписан на еженедельную email-рассылку.

Участвовал в двух вебинарах:

"Внедрение CRM в малом бизнесе"

"Тренды цифрового маркетинга 2025"

Кликал по двум из пяти последних email-рассылок.

Его активность регулярна: посещает сайт каждые 2–3 дня.

Технические данные

Используемое устройство: ноутбук (десктоп)

Браузер: Google Chrome версия 121

Операционная система: Windows 11

IP-адрес: 195.210.45.121 (идентифицирован как принадлежащий ООО "Экосервис")

Referrer: LinkedIn и прямые переходы с закладок

Данные из CRM и маркетинговых инструментов

В системе CRM указано, что Иван был добавлен в базу 4 месяца назад.

С ним проводили два звонка менеджера по работе с клиентами.

Запланирована встреча через 2 недели для демонстрации платформы.

Статус лида в воронке продаж: "Квалифицированный лид"

Email open rate: 80% (выше среднего по списку рассылки)

Click-through rate: 40%

Фирменные данные (для B2B)

Компания ООО "Экосервис":

Отрасль: экологические услуги и утилизация отходов

Финансовые показатели: стабильный рост выручки на 12% ежегодно

Темпы роста: расширение на новые рынки в Уральском регионе

Используемые технологии: ERP-система SAP, облачные сервисы Microsoft Azure

В прошлом месяце получила инвестиции от частного фонда (около 150 млн руб.)

Социальные и внешние данные

Активность в LinkedIn:

Подписчик страницы нашей компании

Лайкнул пост о новых возможностях автоматизации маркетинга

Комментировал статью о digital-стратегии в B2B

Профиль LinkedIn содержит информацию о его текущей должности и опыте работы

Компания упоминается в новостях: недавно подписала контракт с крупным заводом на Урале

Имеются связи с нашими текущими клиентами через общие события и мероприятия

Оценочные метрики и сигналы заинтересованности

Высокая частота посещений сайта – 12 за месяц

Посетил ключевые страницы: цены, продукт, контакты

Заполнял контактную форму после второго вебинара

Активно взаимодействует с email-рассылками

Неоднократно возвращался к материалам после скачивания whitepaper

Недавно обращался в поддержку с вопросом о демо-доступе к платформе

1.3 Автоматизация и ИИ: базовая оптимизация

AI-Based Personalization Engines

Что это

Персонализация на базе ИИ

Описание

Подбирает контент или предложения, адаптированные под конкретного пользователя в реальном времени.

Пример промпта

«[Роль]: Консультант по упаковочным решениям

[Задача]: Подобрать оптимальный тип продукта, соответствующий потребностям клиента

[Формат]: Рекомендательный список с обоснованием выбора

[Результат]: Повышение удовлетворённости клиентов и снижение возвратов за счёт точного подбора

[Входные данные]: [входные данные]

[Входные данные]: [входные данные]

[Инструкция для AI]:

Если какие-либо данные отсутствуют , запроси их у пользователя перед началом анализа , используя следующую форму:

Для создания текста мне необходимо уточнить несколько деталей.

Данные о пользователе (профиль пользователя)

Это статическая или медленно меняющаяся информация, характеризующая личность пользователя:

Демографические данные (возраст, пол, местоположение, язык).

Интересы и увлечения.

Профессия, уровень образования, доход (если доступно).

Устройство и браузер, с которых пользователь заходит на платформу.

Поведенческие данные

Самый важный тип данных для персонализации, поскольку они отражают действия пользователя:

История просмотров, кликов, покупок, добавлений в корзину.

Время, проведённое на странице или в приложении.

Частота посещений и активности.

Реакция на предыдущие рекомендации (например, кликнул или проигнорировал).

Поисковые запросы, введённые пользователем.

Контекстуальные данные

Информация о текущей ситуации или среде, в которой взаимодействует пользователь:

Время суток, день недели, сезон.

Геолокация в реальном времени или IP-адрес.

Погодные условия (в некоторых случаях).

Тип устройства (мобильный телефон, планшет, десктоп).

Содержательные данные (content features)

Характеристики самого контента или товаров, которые предоставляются пользователю:

Описание товара, категория, цена, бренд.

Метаданные контента (жанр, автор, ключевые слова, тема).

Структура и оформление страницы (для анализа A/B тестов и CTR).

Социальные данные

Информация из социальных сетей и взаимодействий пользователя с ними:

Лайки, репосты, комментарии.

Подписки, друзья, группы.

Активность в соцсетях и интересы, выраженные там.

Транзакционные данные

Информация о покупках или других завершённых действиях:

История заказов.

Отзывы и рейтинги.

Отказы от покупок, возвраты.

Данные об окружающей среде и системные метрики

Скорость интернет-соединения.

Уровень загруженности сервера.

Время отклика системы.

Эти данные могут влиять на выбор типа контента, который показывается пользователю.

Атрибуты источников трафика (UTM-метки, referrer и др.)

Позволяют понять, откуда пришёл пользователь:

Рекламные кампании.

Органический поиск.

Социальные сети.

Email-рассылки.»

Пример данных для AI-Based Personalization Engine

Данные о пользователе (профиль пользователя)

Пользователь – женщина, 28 лет, проживает в Москве, говорит на русском языке. Интересуется модой, красотой и здоровым образом жизни. Работает маркетологом в крупной компании, имеет высшее образование, уровень дохода выше среднего. Постоянно заходит на платформу с мобильного телефона через браузер Google Chrome.

Поведенческие данные

За последние две недели пользователь просматривала товары категории "женская одежда", добавляла несколько платьев в корзину, но не завершила покупку. Среднее время на сайте составляет около 5 минут за посещение. Активна по утрам и вечерам, чаще всего заходит со своего смартфона. Ранее кликала на рекомендации с акциями и новыми коллекциями, но проигнорировала предложения о спортивной одежде. В поисковой строке вводила запросы: "летние платья 2024", "стильные юбки", "акции на одежду".

Контекстуальные данные

Сейчас июнь, утро вторника. Пользователь подключена к мобильному интернету, геолокация показывает, что она находится в центре Москвы. Температура на улице +22 C, погода солнечная.

Содержательные данные

На платформе представлены товары разных брендов: от масс-маркета до люксовых. У каждого товара есть описание, категория (например, "платья", "верхняя одежда"), цена, бренд, цвет, сезонность. Также доступны изображения товаров и отзывы других пользователей. Некоторые страницы содержат видеообзоры и стилизованные комплекты.

Социальные данные

Пользователь активна в Instagram и ВКонтакте. Лайкает посты с модными луками, подписана на блогеров в сфере красоты и фитнеса. Участвует в нескольких закрытых сообществах, связанных с экостилем и устойчивой модой. Недавно делала репост рекламного поста с распродажей обуви.

Транзакционные данные

В истории заказов – три покупки за последние два месяца: два платья и одна сумка. Оставила один положительный отзыв о товаре. Один раз удалила товар из корзины перед оформлением, возможно из-за высокой цены.

Данные об окружающей среде и системные метрики

Пользователь подключена через 4G сеть со средней скоростью загрузки страницы – 1.2 секунды. Серверы платформы работают в штатном режиме, задержек нет. Уровень загруженности системы низкий.

Атрибуты источников трафика

Первый вход был осуществлён по UTM-метке из email-рассылки магазина. Последующие визиты – органические и через ссылки из соцсетей. Участник текущей рекламной кампании "Летняя распродажа".

Recommendation Engines

Что это

Система рекомендаций

Описание

Алгоритмы, предлагающие клиентам продукты на основе их интересов и истории покупок.

Пример промпта

«[Роль]: Специалист по аналитике данных

[Задача]: Подобрать оптимальные варианты для [входные данные]

[Формат]: Краткий список решений с обоснованием выбора

[Результат]: Увеличение лояльности клиентов, снижение возвратов, соответствие стандартам качества

[Входные данные]: [входные данные]

[Инструкция для AI]:

Если какие-либо данные отсутствуют , запроси их у пользователя перед началом анализа , используя следующую форму:

Для создания текста мне необходимо уточнить несколько деталей.

1. Данные о пользователях (User Data)

Это информация, которая описывает пользователей и их предпочтения:

Идентификатор пользователя

Демографические данные: возраст, пол, местоположение, язык

История взаимодействий с продуктами: просмотры, клики, покупки, лайки, оценки

Предпочтения и интересы, собранные явно (например, анкетирование) или неявно (по поведению)

Временные метки взаимодействий – помогают учитывать актуальность

2. Данные о товарах или контенте (Item Data)

Это информация о рекомендуемых объектах:

Идентификатор объекта

Категория объекта: музыка, фильмы, товары и т.д.

Атрибуты: название, описание, жанр, цена, бренд, изображение

Характеристики текстового содержания – используются при построении content-based рекомендаций

3. История взаимодействий между пользователями и объектами (Interaction Data)

Самый важный источник информации для большинства рекомендательных систем:

Оценки или рейтинги, которые пользователь ставит объекту

Просмотры, добавления в корзину, время просмотра, клики

Совместные покупки (что покупали вместе)

Последовательности действий – например, какие объекты пользователь просматривал перед покупкой

4. Контекстуальные данные (Contextual Data)

Данные о среде или обстоятельствах, в которых происходит взаимодействие:

Время суток, день недели, сезон

Местоположение пользователя

Тип устройства (мобильный, десктоп)

Погода, текущие события или акции – иногда учитываются в специализированных системах

5. Данные о других пользователях или объектах (Collaborative Data)

Используются в коллаборативной фильтрации:

Похожие пользователи (на основе поведения или профиля)

Похожие объекты (на основе атрибутов или частоты совместного выбора)

6. Неявные и явные сигналы

Явные: оценки, отзывы, сохранённые элементы

Неявные: продолжительность просмотра, прокрутка, количество кликов, частота использования»

Пример данных для рекомендательной системы

1. Данные о пользователях (User Data)

Пользователь с идентификатором user_001 , мужчина, 28 лет, проживает в Москве, предпочитает русский язык. Ранее просматривал фильмы жанра триллер и фантастика, ставил высокие оценки сериалам вроде "Острые козырьки" и "Во все тяжкие". Совершал покупки на онлайн-платформе в категории электроники и книг. Временные метки показывают, что большинство взаимодействий происходило вечером, после 20:00.

Пользователь с идентификатором user_045 , женщина, 34 года, из Санкт-Петербурга, интересуется кулинарией и домашним декором. Часто добавляет товары в избранное, но редко оформляет заказ. Лайкнула несколько рецептов на кулинарном сайте и подписалась на рассылку с новыми предложениями по кухонной утвари.

2. Данные о товарах или контенте (Item Data)

Товар с идентификатором item_201 – это книга "Искусственный интеллект: будущее уже здесь", относится к категории "Научно-популярная литература". Автор – Иван Петров, описание содержит ключевые слова: алгоритмы, машинное обучение, нейросети. Цена – 799 рублей, издательство "Наука и Технологии".

Фильм с идентификатором item_312 – "Начало", режиссёр Кристофер Нолан, жанр – научная фантастика, боевик. Описание: фильм о профессиональном воре, который проникает в подсознание людей через сны. Содержит английскую и русскоязычную версии, доступен в формате HD. Получил среднюю оценку 8.8 от пользователей.

3. История взаимодействий между пользователями и объектами (Interaction Data)

Пользователь user_001 15 марта 2025 года посмотрел фильм item_312 и поставил ему оценку 9. До этого он просматривал трейлер фильма дважды и искал информацию о других фильмах того же режиссёра. Также, за последний месяц он добавлял в корзину два товара из категории книг, но не завершил покупку.

Пользователь user_045 10 февраля 2025 года кликнул на рецепт "Ленивые пирожки в духовке", провёл на странице 3 минуты, сохранил рецепт в избранное. Позднее, 20 февраля, она посетила страницу с набором кухонных ложек и посмотрел их видеообзор.

4. Контекстуальные данные (Contextual Data)

Взаимодействие пользователя user_001 с сайтом чаще всего происходит с мобильного устройства, особенно в будние дни с 20:00 до 22:00. Последнее посещение произошло в условиях морозной погоды (-15 C), во время новогодних праздников, когда действовала акция "Скидка 20% на книги".

Пользователь user_045 чаще всего использует планшет по выходным утрам, особенно в периоды сезонных распродаж, таких как Black Friday и предновогодняя акция.

5. Данные о других пользователях или объектах (Collaborative Data)

Пользователь user_001 имеет схожие предпочтения с группой пользователей, которые часто смотрят сериалы про преступность и читают техническую литературу. Его поведение похоже на пользователей из Москвы в возрасте от 25 до 35 лет.

Объект item_312 (фильм "Начало") часто просматривается вместе с фильмами "Интерстеллар" и "Матрица", что позволяет считать их похожими в рамках коллаборативного подхода.

6. Неявные и явные сигналы

Явные сигналы:

Пользователь user_001 поставил оценку 9 фильму item_312 .

Пользователь user_045 оставила отзыв о наборе кухонных ложек: "Отличное качество, быстрая доставка".

Неявные сигналы:

Пользователь user_001 потратил 5 минут на просмотр информации о книге "Искусственный интеллект", но не совершил покупку.

Пользователь user_045 часто открывает уведомления с сайта, но редко переходит по ссылкам – поведение отслежено по данным прокрутки и времени открытия пуш-уведомлений.

Marketing Automation Platforms (MAPs)

Что это

Платформы маркетинговой автоматизации

Описание

Автоматизируют рассылки, управление кампаниями и аналитику для повышения эффективности.

Пример промпта

«[Роль]: Email-маркетолог

[Задача]: Создать welcome-цепочку для новых клиентов

[Формат]: Сценарий писем с темами, текстами и CTA

[Входные данные]: [входные данные]

[Результат]: Повышение вовлечённости и конверсии на первом этапе сотрудничества

[Входные данные]: [входные данные]

[Инструкция для AI]:

Если какие-либо данные отсутствуют , запроси их у пользователя перед началом анализа , используя следующую форму:

Для создания текста мне необходимо уточнить несколько деталей.

1. Демографические данные

Это информация о базовых характеристиках контакта:

Имя, фамилия

Пол

Возраст или дата рождения

Город, регион, страна проживания

Язык общения

2. Контактная информация

Данные, необходимые для связи с пользователем:

Email

Телефон

Должность (для B2B)

Компания (для B2B)

3. Поведенческие данные

Информация о действиях пользователя на цифровых каналах:

Посещение веб-сайта (страницы, время, частота)

Клики по ссылкам в email-рассылках

Открытие писем

Просмотр рекламы

Скачивание материалов (например, белых книг)

Участие в вебинарах

Взаимодействие с мобильным приложением

Действия в CRM (если интегрирована)

4. Технические данные

Сведения о том, как пользователь взаимодействует с цифровыми ресурсами:

Браузер и устройство (мобильный, десктоп, планшет)

Операционная система

IP-адрес

Геолокация

Referrer-информация (откуда пришел пользователь)

5. Данные из CRM

Если MAP интегрирована с CRM-системой, то сюда могут передаваться:

История взаимодействия с менеджером

Статус сделки

Этап покупательского цикла

Данные о заказах, покупках, возвратах

6. Данные из социальных сетей

Некоторые платформы собирают информацию из соцсетей:

Профиль в LinkedIn, Facebook, Instagram и т. д.

Лайки, репосты, комментарии

Подписки и вовлеченность

7. Формы и опросы

Информация, которую пользователи предоставляют добровольно:

Заполненные формы регистрации, подписки, заявки

Ответы на анкеты и опросники

Оценки удовлетворенности

8. Данные из внешних интеграций

MAP может получать данные из сторонних сервисов:

ERP-системы

E-commerce платформы

Аналитические инструменты (Google Analytics, Yandex.Metrica)

Сервисы управления рекламными кампаниями (Google Ads, Meta Ads)

9. Параметры UTM и рекламные метки

Маркетинговые параметры, добавляемые к ссылкам:

Источник трафика (utm_source)

Тип кампании (utm_medium)

Название кампании (utm_campaign)

Контент и термин (utm_content, utm_term)

10. Данные о статусе подписки

Подписан/не подписан на рассылку

Факт отписки

Количество жалоб на письма

Частота открытий»

Пример входных данных для Marketing Automation Platform ( MAP )

1. Демографические данные

Имя: Иван

Фамилия: Петров

Пол: Мужской

Дата рождения: 15.04.1985

Город: Москва

Страна: Россия

Язык общения: Русский

2. Контактная информация

Email: [email protected]

Телефон: +7 (916) 123-45-67

Должность: Маркетолог

Компания: ООО «Рекламные технологии»

3. Поведенческие данные

Посещения сайта:

– Посещал главную страницу, страницы с продуктами и блогом – всего 27 визитов за месяц

– Время последнего визита: 03.04.2025, 15:23

Открытия email-рассылок:

– Открыл 4 из последних 5 писем

Клики по ссылкам:

– Перешел по ссылке на страницу загрузки кейса

Скачивание материалов:

– Скачал PDF-документ «Как улучшить ROI в маркетинге»

Участие в вебинарах:

– Зарегистрировался и присутствовал на вебинаре «Автоматизация маркетинга в 2025 году»

Взаимодействие с мобильным приложением:

– Заходил 3 раза за последние 7 дней

4. Технические данные

Браузер: Google Chrome 122

Устройство: Ноутбук (десктоп)

Операционная система: Windows 11

IP-адрес: 192.168.1.100

Геолокация: Москва, Россия

Referrer: google.com

5. Данные из CRM

История взаимодействия:

– Консультация по продукту от менеджера Алексея 02.04.2025

Статус сделки: В процессе

Этап покупательского цикла: Рассмотрение

Предыдущие покупки:

– Приобретал годовой тариф Email-сервиса в 2024 году

6. Данные из социальных сетей

LinkedIn:

– Профиль активный, 150 контактов

– Поделился нашей статьей о цифровом маркетинге

Facebook:

– Лайкнул нашу рекламную запись

Instagram:

– Подписан на официальный аккаунт компании

7. Формы и опросы

Заполненные формы:

– Форма регистрации на вебинар

– Форма запроса демо-версии продукта

Ответы на анкеты:

– Участвовал в опросе удовлетворенности сервисом

Оценка: 8/10

8. Данные из внешних интеграций

Google Analytics:

– Источник перехода на сайт: органический поиск

Yandex.Metrica:

– Совершил 3 конверсии на сайте за неделю

E-commerce платформа:

– Корзина добавления товаров, но не завершил покупку

Google Ads:

– Кликнул по объявлению кампании "Spring Sale"

9. Параметры UTM и рекламные метки

utm_source: google

utm_medium: cpc

utm_campaign: spring_sale_2025

utm_content: banner_1

utm_term: marketing automation tools

10. Данные о статусе подписки

Статус: Подписан

Факт отписки: Нет

Количество жалоб: 0

Частота открытий: Выше среднего

PPC Optimization Framework

Что это

Оптимизация платной рекламы

Описание

Модель настройки PPC-кампаний для повышения ROI.

Пример цепочки промптов

Промпт 1: Анализ ключевых слов

«Ты – специалист по контекстной рекламе.

У тебя есть следующие данные: [входные данные]

Проанализируй эти ключевые слова. Оцени их релевантность целевой аудитории и цели. Предложи, какие из них могут быть наиболее эффективными, а какие – нецелевыми или слишком общими. Добавь идеи для расширения семантического ядра."

[Входные данные]: [входные данные]

[Инструкция для AI]:

Если какие-либо данные отсутствуют , запроси их у пользователя перед началом анализа , используя следующую форму:

Для создания текста мне необходимо уточнить несколько деталей.

Какие именно ключевые слова нужно проанализировать?

Кто является целевой аудиторией (география, возраст, интересы и т.д.)?

Какова основная цель рекламной кампании (продажа товара, сбор лидов, повышение узнаваемости бренда и т.д.)?

Есть ли у вас информация о рекламируемом продукте или услуге (описание, преимущества, УТП)?

Используются ли уже какие-либо каналы продвижения или это старт новой кампании?»

Пример входных данных для анализа ключевых слов:

Ключевые слова:

купить кроссовки, кроссовки мужские, кроссовки женские, обувь на каждый день, спортивная обувь, кроссовки недорого, купить кроссовки онлайн, стильные кроссовки, кроссовки Nike, кроссовки Adidas, кроссовки New Balance, кроссовки осень 2024, детские кроссовки, кроссовки с бесплатной доставкой, как выбрать кроссовки

Целевая аудитория:

География: Москва и Санкт-Петербург

Возраст: 18–35 лет

Интересы: спорт, активный образ жизни, мода, street style, онлайн-шопинг

Поведение: регулярно покупают спортивную и повседневную обувь в интернете, интересуются новинками брендов, следят за трендами

Цель рекламной кампании:

Увеличение продаж через интернет-магазин, привлечение новых клиентов, рост конверсии при переходе с рекламы на сайт

Рекламируемый продукт/услуга:

Интернет-магазин «StepUp», предлагающий широкий выбор качественной спортивной и повседневной обуви от известных брендов. Основные преимущества: быстрая доставка по городу, возможность примерки перед покупкой, гарантия возврата, эксклюзивные модели. УТП: "Выбирай шаг с комфортом и стилем!"

Текущие каналы продвижения:

На данный момент используются контекстная реклама в Яндекс.Директ и Google Ads, пилотные кампании в социальных сетях (Instagram, ВКонтакте), email-рассылки. Это не старт новой кампании – планируется расширение существующего семантического ядра и оптимизация объявлений.

Промпт 2: Генерация объявлений

Промпт:

«На основе данных: [входные данные]

Ты – опытный копирайтер. Сгенерируй 10 варианта заголовков и текстов объявлений, которые будут лучше откликаться на потребности аудитории. Используй лучшие ключевые слова. Сделай объявления конкретными, мотивирующими.

[Входные данные]: [входные данные]

[Инструкция для AI]:

Если какие-либо данные отсутствуют , запроси их у пользователя перед началом анализа , используя следующую форму:

Для создания текста мне необходимо уточнить несколько деталей.

Какие именно ключевые слова нужно проанализировать?

Кто является целевой аудиторией (география, возраст, интересы и т.д.)?

Какова основная цель рекламной кампании (продажа товара, сбор лидов, повышение узнаваемости бренда и т.д.)?

Есть ли у вас информация о рекламируемом продукте или услуге (описание, преимущества, УТП)?

Используются ли уже какие-либо каналы продвижения или это старт новой кампании?»

Промпт 3: Настройка таргетинга и аудитории

Промпт:

«Ты- опытный эксперт по таргетингу. Ты настраиваешь таргетинг для этой кампании. [входные данные]

Какие дополнительные параметры таргетинга ты бы использовал? Рассмотри демографические, поведенческие и тематические сегменты. Также предложи идеи по работе с ремаркетингом и lookalike-аудиториями.

[Входные данные]: [входные данные]

[Инструкция для AI]:

Если какие-либо данные отсутствуют , запроси их у пользователя перед началом анализа , используя следующую форму:

Для создания текста мне необходимо уточнить несколько деталей.

Какие именно ключевые слова нужно проанализировать?

Кто является целевой аудиторией (география, возраст, интересы и т.д.)?

Какова основная цель рекламной кампании (продажа товара, сбор лидов, повышение узнаваемости бренда и т.д.)?

Есть ли у вас информация о рекламируемом продукте или услуге (описание, преимущества, УТП)?

Используются ли уже какие-либо каналы продвижения или это старт новой кампании?»

Промпт 4: Оптимизация ставок и бюджета

"Ты опытный таргетолог. Теперь тебе нужно оптимизировать бюджет и ставки.

[Входные данные]: [входные данные]

Как ты распределишь бюджет между разными группами объявлений? Какие стратегии управления ставками порекомендуешь? Включи советы по анализу эффективности и корректировке кампании в процессе

[Входные данные]: [входные данные]

[Инструкция для AI]:

Если какие-либо данные отсутствуют , запроси их у пользователя перед началом анализа , используя следующую форму:

Для создания текста мне необходимо уточнить несколько деталей.

Какие именно ключевые слова нужно проанализировать?

Кто является целевой аудиторией (география, возраст, интересы и т.д.)?

Какова основная цель рекламной кампании (продажа товара, сбор лидов, повышение узнаваемости бренда и т.д.)?

Есть ли у вас информация о рекламируемом продукте или услуге (описание, преимущества, УТП)?

Используются ли уже какие-либо каналы продвижения или это старт новой кампании?»

AI for Audience Expansion

Что это

Модель расширения аудитории

Описание

Находит новых пользователей, похожих на текущих клиентов

Пример промпта

«[Роль ]: Ты [growth hacker ], специализирующийся на применении искусственного интеллекта в маркетинговой аналитике.

[Задача ]: Используя модель AI for Audience Expansion, найди новые сегменты потребителей, похожих на текущих клиентов, и адаптируй подход под продвижение [входные данные ].

[Контекст ]: Не ограничивайся простым поиском аналогий – проанализируй, почему существующие клиенты уже ценят этот продукт. Какие их особенности можно использовать для поиска новых групп?

[Входные данные ]: [входные данные]

[Формат ]: Сначала объясни, что такое AI for Audience Expansion, затем покажи свой ход мыслей [шаг за шагом ], применяя модель к этой ситуации. Опиши, какие демографические и поведенческие факторы ты считаешь наиболее значимыми, и как на их основе можно найти новых пользователей.

[Дополнительно ]: Предложи 2–3 потенциальных сегмента новых пользователей для таргетирования, которые пока не используют данный продукт, но имеют высокую вероятность интереса к ним.»

[Входные данные]: [входные данные]

[Инструкция для AI]:

Если какие-либо данные отсутствуют , запроси их у пользователя перед началом анализа , используя следующую форму:

Для создания текста мне необходимо уточнить несколько деталей.

Ниша

Продукт

Список существующих клиентов или пользователей (Seed Audience)

Это базовая аудитория, на основе которой будет строиться расширение. Обычно это список идентификаторов пользователей, email-адресов или других уникальных меток, которые позволяют системе определить целевую группу.

Данные о поведении пользователей

Включают историю взаимодействий с продуктом или сервисом: посещения сайта, время просмотра, клики, конверсии, покупки, просмотренные страницы и другие действия, характеризующие интересы и вовлеченность.

Демографические данные

Возраст, пол, местоположение, уровень дохода, семейное положение и другие характеристики, которые помогают точнее описать целевую аудиторию.

Интересы и предпочтения

Данные о темах, категориях товаров, контенте или брендах, которые интересуют пользователей. Эти данные могут собираться через анкетирование, поведенческий анализ или сторонние источники.

Технические данные устройств

Тип устройства (мобильный, десктоп), операционная система, браузер, приложения, используемые сетевые каналы – всё это может быть использовано для более точного таргетинга.

Контекст времени и частоты активности

Когда и как часто пользователи взаимодействуют с продуктом – это помогает понять паттерны поведения и выбрать лучшее время для рекламных коммуникаций.

Целевые метрики и KPI

Хотя это не данные пользователя, но важно указать, какие цели преследует маркетолог: увеличение конверсии, рост числа регистраций, удержание, повторные покупки и т.п. Это влияет на алгоритм выбора расширенной аудитории.

Ограничения и фильтры аудитории

Например, исключение пользователей из определённого региона, возрастной группы или тех, кто уже совершил нужное действие.»

Пример входных данных для AI for Audience Expansion

Ниша:

Онлайн-образование. Платформа, предлагающая курсы по программированию и веб-разработке для начинающих и профессионалов.

Продукт:

Подписка на онлайн-курсы по разработке на Python, JavaScript и созданию Full-Stack приложений. Также доступны практикумы, тесты и сертификаты.

Существующая аудитория (Seed Audience):

Список из 5000 email-адресов пользователей, зарегистрировавшихся за последние 6 месяцев. Эти пользователи уже прошли хотя бы один бесплатный урок или оформили пробную подписку.

Данные о поведении пользователей:

Изучены данные за последние 3 месяца:

Среднее время сессии – 12 минут.

40% пользователей просматривают более трёх страниц за визит.

15% добавляют курсы в избранное.

8% совершили покупку полного курса.

Чаще всего просматриваемые темы: "Введение в Python", "Основы фронтенд-разработки", "Работа с API".

Демографические данные:

Возраст: от 18 до 45 лет, основная группа – 22–35 лет.

Пол: 70% мужчины, 30% женщины.

Местоположение: Россия, Украина, Беларусь, Казахстан, Грузия.

Уровень дохода: средний и выше среднего (относительно стран проживания).

Образование: высшее или незаконченное высшее.

Интересы и предпочтения:

На основе опросов и анализа поведения:

Интересуются IT, технологиями, стартапами, карьерой в сфере tech.

Часто читают технические блоги, следят за YouTube-каналами по программированию.

Любят практический подход, проекты, реальные кейсы.

Активно участвуют в онлайн-сообществах (Telegram-чаты, Reddit, Dev.to).

Технические данные устройств:

65% используют мобильные устройства, 35% – десктоп.

Операционные системы: Android (55%), iOS (10%), Windows (30%), macOS (5%).

Браузеры: Chrome (основной), Safari, Firefox.

Большинство активны через Wi-Fi, часто заходят из дома или кафе.

Контекст времени и частоты активности:

Пиковая активность: вечером с 19:00 до 22:00 по местному времени.

Дни недели: вторник, среда, четверг.

Средняя частота посещений: 2–3 раза в неделю.

Пользователи, которые заходят чаще 4 раз в неделю, конвертируются в платные подписки на 25% чаще.

Целевые метрики и KPI:

Увеличить число платных подписок на 30% за ближайшие 3 месяца.

Повысить конверсию из пробной подписки в платную минимум на 20%.

Расширить аудиторию на 50% за счёт привлечения новых пользователей, похожих на существующих.

Ограничения и фильтры аудитории:

Не таргетировать пользователей старше 45 лет.

Исключить регионы: страны Западной Европы и США (высокая стоимость рекламы, низкая конверсия).

Не показывать рекламу тем, кто уже имеет активную подписку.

Отфильтровать пользователей, не открывавших письма или не заходивших в приложение более 30 дней.

AI for Competitive Analysis

Что это

Анализ конкурентов с помощью ИИ

Описание

Собирает и анализирует данные о действиях конкурентов в реальном времени

Пример промпта

«[Роль ]: Ты маркетолог по конкурентоспособности, специализирующийся на применении искусственного интеллекта в маркетинговой аналитике.

[Задача ]: Проведи анализ конкурентов в категории входные данные, используя данные из открытых источников, таких как URL конкурентов , товарные карточки , отзывы и рекламные кампании.

[Контекст ]: Не ограничивайся простым перечислением цен или функций – проанализируй, какие стратегии используют конкуренты, как они позиционируют свои продукты и услуги, и какие преимущества могут быть использованы твоей командой.

[Формат ]: Сначала объясни, что такое [AI for Competitive Analysis ], затем покажи свой ход мыслей [шаг за шагом ], применяя модель к этой ситуации. Опиши, какие данные ты собрал, как их интерпретировал и какие выводы сделал.

[Дополнительно ]: Предложи 2–3 стратегических рекомендации по усилению конкурентных преимуществ вашего продукта на основе полученных данных.

[Входные данные]: [входные данные]

[Инструкция для AI]:

Если какие-либо данные отсутствуют , запроси их у пользователя перед началом анализа , используя следующую форму:

Для создания текста мне необходимо уточнить несколько деталей.

1. Общая информация о конкурентах

Названия компаний-конкурентов

Их сегмент рынка, география присутствия

Объем выручки, количество сотрудников, статус компании (частная, публичная)

Рыночная доля

2. Продукты и услуги

Перечень продуктов или услуг

Цены на продукты/услуги

Характеристики товаров (например, технические параметры, функционал)

Уникальные предложения (USP)

3. Маркетинговая активность

Рекламные кампании (включая тексты объявлений, каналы продвижения)

Контент в соцсетях и блогах

SEO-стратегии (ключевые слова, посещаемость сайтов)

Email-рассылки, акции и скидки

4. Ценовая политика

Сравнение цен на аналогичные товары или услуги

Динамика изменения цен во времени

Стратегии ценообразования (представление скидок, пакетные предложения и т.д.)

5. Отзывы и мнения клиентов

Отзывы на сайтах, маркетплейсах, в социальных сетях

Оценки в Google, Яндекс, App Store, Play Market (для приложений)

Тематический анализ отзывов (NLP) для понимания сильных и слабых сторон у конкурентов

6. Партнерские и дистрибьюторские сети

Список партнеров

Местоположение магазинов, филиалов

Интеграции с другими платформами или сервисами

7. Финансовые показатели (если доступны)

Годовые отчеты (для публичных компаний)

Показатели роста или снижения доходов

Инвестиции в R and D, рекламу, инновации

8. Технологии и цифровые инструменты

Технологии, используемые на сайте или в продуктах

Использование AI, Big Data, автоматизации

Присутствие в облачных экосистемах, мобильных платформах

9. HR-данные и кадровый состав

Вакансии и набор персонала

Репутация работодателя

Ключевые специалисты и их опыт

10. Юридическая и регуляторная среда

Патенты, судебные дела

Соответствие нормативам и стандартам

Изменения в законодательстве, влияющие на бизнес»

Пример заполненных входных данных для анализа конкурентов с использованием AI

1. Общая информация о конкурентах

Конкуренты:

ООО "ТехноСити" – крупный игрок на российском рынке потребительской электроники.

АО "Электро-Маркет" – публичная компания, работает по всей стране и частично в СНГ.

ИП "Смарт Гаджетс" – небольшой онлайн-ритейлер, специализирующийся на смартфонах и аксессуарах.

Сегмент рынка: потребительская электроника, онлайн и офлайн продажи.

География присутствия: "ТехноСити" – федеральная сеть; "Электро-Маркет" – Россия, Казахстан, Беларусь; "Смарт Гаджетс" – Москва и МО.

Объем выручки (2023):

ТехноСити – 85 млрд руб

Электро-Маркет – 140 млрд руб

Смарт Гаджетс – 1,2 млрд руб

Рыночная доля:

ТехноСити – 22%

Электро-Маркет – 36%

Смарт Гаджетс – 3%

2. Продукты и услуги

ТехноСити:

Продуктовая линейка: телевизоры, ноутбуки, бытовая техника, умные часы, аудиотехника.

Цены: средний ценовой уровень, есть бюджетные и премиум категории.

Уникальное предложение: бесплатная доставка в день заказа в крупных городах, расширенная гарантия.

Электро-Маркет:

Продуктовая линейка: аналогична, с акцентом на бытовую технику и крупногабаритную электронику.

Цены: ниже среднего, за счет оптовых закупок.

Уникальное предложение: рассрочка без переплат, собственные сервисные центры.

Смарт Гаджетс:

Продуктовая линейка: смартфоны, наушники, умные часы, чехлы.

Цены: высокая конкурентность, часто проводятся flash-распродажи.

Уникальное предложение: индивидуальный подход к клиентам, персональные рекомендации.

3. Маркетинговая активность

ТехноСити:

Рекламные кампании: YouTube, Instagram, TikTok, контекстная реклама Google.

Соцсети: регулярные посты, обзоры товаров, челленджи.

SEO: высокая посещаемость сайта, использование коммерческих ключевых слов.

Email-рассылки: еженедельные, с акциями и персонализированными предложениями.

Электро-Маркет:

Рекламные кампании: ТВ, радио, баннеры в метро.

Соцсети: меньше активности, больше ориентированы на информационный стиль.

Email-рассылки: раз в две недели, с общими предложениями.

Смарт Гаджетс:

Рекламные кампании: TikTok, VK, Instagram.

Соцсети: много пользовательского контента, живые трансляции с тестами устройств.

Email-рассылки: нет систематических, используется только при новых поступлениях.

4. Ценовая политика

Все три компании предлагают похожие продукты, но цены отличаются:

"Электро-Маркет" предлагает самые низкие цены на крупную бытовую технику.

"ТехноСити" стабильнее сохраняет уровень цен, но часто дает бонусы.

"Смарт Гаджетс" делает фокус на гибкое ценообразование: скидки до 30% в зависимости от спроса.

Пакетные предложения: "ТехноСити" и "Электро-Маркет" предлагают комплекты со скидкой (например, смартфон + чехол + наушники).

Динамика цен: все участники снижают цены в конце квартала для увеличения оборота.

5. Отзывы и мнения клиентов

ТехноСити:

Оценки: 4.5/5 на Яндекс.Маркете, 4.3/5 в Google.

Преимущества: скорость доставки, удобство выбора.

Недостатки: иногда завышенные цены, сложности с возвратом.

Электро-Маркет:

Оценки: 4.2/5 на большинстве платформ.

Преимущества: доступные цены, хорошие сервисные центры.

Недостатки: долгая доставка в регионах, не всегда корректные менеджеры.

Смарт Гаджетс:

Оценки: 4.7/5 на Яндекс.Маркете, положительные отзывы о персональном подходе.

Тематический анализ показывает: клиенты ценят оперативность и качество обслуживания.

6. Партнерские и дистрибьюторские сети

ТехноСити:

Собственные магазины в 50+ городах России.

Партнеры: Ozon, Wildberries, DNS.

Интеграции: API для маркетплейсов, мобильное приложение.

Электро-Маркет:

Филиалы в крупных городах, пункты самовывоза.

Партнеры: М.Видео, СберМегаМаркет.

Интеграции: CRM-системы, B2B-порталы.

Смарт Гаджетс:

Только онлайн-продажи.

Партнеры: VK, Telegram-каналы, независимые блогеры.

Интеграции: Tilda, MTS PJSC для SMS-рассылок.

7. Финансовые показатели

ТехноСити:

Выручка 2023: 85 млрд руб (+12% к прошлому году)

R and D: 3% от бюджета, инвестиции в автоматизацию складов.

Электро-Маркет (публичная компания):

Выручка: 140 млрд руб (+8%)

Инвестиции в рекламу: 12 млрд руб в год

Инновации: развитие собственной логистической сети

Смарт Гаджетс:

Выручка: 1,2 млрд руб (+25%)

Не раскрывает данные по инвестициям, но активно развивает онлайн-платформу.

8. Технологии и цифровые инструменты

ТехноСити:

Использует AI для персонализации каталога и прогнозирования спроса.

Внедрены облачные решения (AWS), мобильное приложение с голосовым поиском.

Электро-Маркет:

Big Data для анализа поведения клиентов.

Чат-боты в мессенджерах, сайт адаптирован под голосовые помощники.

Смарт Гаджетс:

Использует простую CRM-систему и автоматизированные email-рассылки.

Минимальное внедрение AI, но активно использует аналитику в Telegram-каналах.

9. HR-данные и кадровый состав

ТехноСити:

Более 15 000 сотрудников.

Регулярные наборы: маркетологи, аналитики, IT-специалисты.

Репутация работодателя: высокая, есть внутренние тренинги и карьерный рост.

Электро-Маркет:

Более 22 000 сотрудников.

Ключевые специалисты: опытные профессионалы из банковской и retail-сфер.

Активное участие в HR-рейтингах.

Смарт Гаджетс:

До 30 человек.

Молодая команда, фокус на digital-экспертизу.

Открытые вакансии: SMM-менеджер, контент-мейкер.

10. Юридическая и регуляторная среда

ТехноСити:

Несколько судебных дел по вопросам качества товара, но в целом хорошее соответствие нормативам.

Активно участвует в обсуждении законопроектов по электронной торговле.

Электро-Маркет:

Есть зарегистрированные патенты на программное обеспечение для управления логистикой.

Положительно прошел проверки Роспотребнадзора.

Смарт Гаджетс:

Нет судебных дел, но мало внимания уделяется регистрации прав на контент.

Следит за изменениями в законодательстве о защите персональных данных.

AI-Driven User Engagement Framework

Что это

Фреймворк повышения вовлеченности

Описание

Система, которая предлагает действия для увеличения лояльности пользователей

Пример промпта

«[Роль ]: Ты product manager , специализирующийся на использовании искусственного интеллекта в маркетинге и управлении опытом пользователя.

[Задача ]: Разработай стратегию повышения вовлечённости пользователей с помощью AI-Driven User Engagement Framework , адаптированной под продвижение [входные данные]

[Контекст ]: Не ограничивайся простыми push-уведомлениями – проанализируй, как можно создать долгосрочные отношения с аудиторией через персонализированные сообщения, награды, образовательный контент или экосистему бренда.

[Формат ]: Сначала объясни, что такое AI-Driven User Engagement Framework , затем покажи свой ход мыслей шаг за шагом, применяя модель к этой ситуации. Опиши, какие данные ты анализировал, какие точки вовлечённости наиболее важны и какие действия могут повысить интерес к продукту.

[Дополнительно ]: Предложи 2–3 конкретных рекомендации по push-уведомлениям, наградам или контенту , которые помогут удерживать внимание аудитории и повышать лояльность.»

[Входные данные]: [входные данные]

[Инструкция для AI]:

Если какие-либо данные отсутствуют , запроси их у пользователя перед началом анализа , используя следующую форму:

Для создания текста мне необходимо уточнить несколько деталей.

1. Данные о пользователе

Это информация, характеризующая самого пользователя:

Демографические данные: возраст, пол, местоположение, язык.

Профиль пользователя: интересы, предпочтения, подписки, настройки.

Учетные данные: ID, email, история регистрации и авторизации.

Сегментация: принадлежность к группам (например, новичок, VIP, неактивный пользователь).

2. Поведенческие данные

Информация о том, как пользователь взаимодействует с продуктом:

Посещаемость: дата и время последнего посещения, частота использования.

Путь пользователя: клики, прокрутка, просмотр страниц, переходы между разделами.

Взаимодействие с контентом: лайки, комментарии, шеринг, сохранение.

Конверсии: покупки, подписки, регистрация, выполнение целевых действий.

Отказы и отток: длительное отсутствие активности, отписки, жалобы.

3. Контекстуальные данные

Данные, которые дают информацию о текущей ситуации:

Устройство и платформа: тип устройства (мобильный/десктоп), ОС, браузер.

Геолокация: текущее местоположение пользователя.

Время суток и день недели.

Тип подключения к интернету, скорость сети.

4. Контентные данные

Информация о доступном контенте или продуктах:

Категории контента, теги, темы.

Метаданные: дата публикации, популярность, рейтинг.

Характеристики продуктов (если это e-commerce): цена, наличие, описание.

История изменений контента: обновления, архивирование.

5. Ранее примененные действия и рекомендации

Данные о том, какие действия уже совершались в рамках системы вовлечения:

История отправленных уведомлений, пушей, email-рассылок.

Ранее показанные рекомендации и их результаты.

Реакция пользователя на прошлые кампании: открывал ли, нажимал ли, игнорировал.

6. Данные из внешних источников

Могут использоваться для дополнительной персонализации:

Социальные сети: активность, интересы, друзья.

CRM-системы: история взаимодействий с поддержкой, заказы.

Аналитические платформы: Google Analytics, Mixpanel и другие.

Открытые данные или API третьих сторон (например, погода, события, тренды).

7. Обратная связь от пользователей

Прямые сигналы, помогающие лучше понять удовлетворенность:

Оценки, рейтинги, опросы, формы обратной связи.

Комментарии и отзывы.

Чат-диалоги с поддержкой или чат-ботами.»

Пример данных для AI-Driven User Engagement Framework

1. Данные о пользователе

Пользователь: ID – 48291

Имя: Анастасия Смирнова

Возраст: 28 лет

Пол: Женский

Местоположение: Москва, Россия

Язык интерфейса: Русский

Подписки: Подписана на рассылку новостей и обновлений

Настройки: Получать уведомления только в дневное время

Сегментация: Активный пользователь, часто взаимодействует с контентом

2. Поведенческие данные

Последнее посещение: 03.04.2025, 15:30 (МСК)

Частота использования: 4–5 раз в неделю

Путь пользователя: За последний визит перешла с главной страницы в раздел "Рекомендации", просмотрела 3 статьи, лайкнула одну из них

Взаимодействие с контентом: Лайков за месяц – 17, комментариев – 4, поделилась контентом 2 раза

Конверсии: Совершила покупку подписки на премиум-контент 3 месяца назад

Отказы и отток: Не наблюдалось

3. Контекстуальные данные

Тип устройства: Мобильный телефон

Операционная система: Android 13

Браузер: Chrome

Геолокация: Москва, Россия

Время суток: Посещение было совершено в обеденное время

Тип подключения: Мобильный интернет (4G), средняя скорость – 25 Мб/с

4. Контентные данные

Просмотренный контент:

– Новостная статья "Как начать инвестировать с нуля" (категория: Финансы, теги: инвестиции, старт, советы)

– Видеообзор приложения для управления бюджетом (категория: Технологии, теги: финансы, мобильные приложения)

– Рекомендованный курс "Личный бренд в соцсетях" (категория: Саморазвитие, теги: карьера, маркетинг)

Метаданные: Все материалы опубликованы в течение последних 2 недель, имеют высокий рейтинг (4.8 и выше)

5. Ранее примененные действия и рекомендации

Полученные уведомления:

– Уведомление о выходе нового курса (показано 01.04.2025, не открыто)

– Email с подборкой финансовых материалов (отправлен 02.04.2025, открыт, но без кликов)

Ранее показанные рекомендации:

– Предложены курсы по саморазвитию и блоггингу, одна рекомендация привела к просмотру

Реакция на кампании: Общая активность выше среднего уровня по платформе

6. Данные из внешних источников

Социальные сети:

– Активна в Instagram и Telegram, интересуется темами саморазвития и финансов

CRM-система:

– История обращений в поддержку: 2 обращения за последние полгода, решены положительно

Аналитика:

– Google Analytics: Высокая вовлеченность в мобильном приложении, низкий bounce rate

API сторонних сервисов:

– Интеграция с сервисом погоды позволила предложить контент «Как продуктивно работать дома в дождливую погоду»

7. Обратная связь от пользователей

Форма обратной связи: Оставила отзыв после прохождения курса:

"Курс дал много полезной информации, особенно понравились практические задания."

Чат-бот: Задавала вопросы по оформлению подписки, получила ответы

Участие в опросах: Приняла участие в опросе о предпочтительных форматах контента – отметила видео и интерактивные курсы

AI-Powered Ad Targeting

Что это

Таргетинг рекламы с ИИ

Описание

ИИ анализирует поведение для показа релевантной рекламы.

Пример промпта

«[Роль]: Маркетолог в сфере упаковочных решений

[Задача]: Разработать рекламную кампанию для продвижения

[Входные данные]: [входные данные]

[Формат результата]: Стратегия таргетированной рекламы

[Результат]: Концепция рекламной кампании с ИИ-таргетингом для повышения конверсии

[Входные данные]: [входные данные]

[Инструкция для AI]:

Если какие-либо данные отсутствуют , запроси их у пользователя перед началом анализа , используя следующую форму:

Для создания текста мне необходимо уточнить несколько деталей.

Демографические данные пользователей

Это информация о возрасте, поле, уровне образования, семейном положении, доходе, месте проживания и других характеристиках. Эти данные помогают понять, к какой аудитории лучше всего подойдёт реклама.

Геолокационные данные

Данные о местоположении пользователя позволяют настраивать геотаргетинг – например, показывать рекламу только тем, кто находится в определённом городе или регионе.

Поведенческие данные

Сюда входят действия пользователей в интернете: история посещений сайтов, клики по рекламе, время просмотра страниц, просмотренные товары, добавленные в корзину продукты и т. д. Такие данные дают понимание интересов и намерений пользователя.

Данные об устройствах и платформах

Информация о типе устройства (смартфон, планшет, ПК), операционной системе, браузере, приложениях, которые использует пользователь, и времени активности. Это позволяет адаптировать рекламу под конкретный формат и момент взаимодействия.

Социальные данные

Активность пользователя в социальных сетях: лайки, репосты, подписчики, интересы, увлечения, комментарии. Эти данные могут быть особенно полезны для построения портрета целевой аудитории.

Контекстуальные данные

Это информация о содержании веб-страницы или приложения, на котором будет отображаться реклама. Например, если пользователь читает статью о путешествиях, ему могут быть показаны рекламные предложения туристических компаний.

Данные из CRM и истории покупок

Если рекламная система интегрирована с клиентской базой данных, то учитываются такие факторы, как предыдущие покупки, частота заказов, суммы трат, уровень лояльности клиента и другие метрики.

Рекламные данные (история кампаний)

Информация о прошлых рекламных кампаниях, их эффективности, CTR (кликабельности), конверсиях и ROI также используется для обучения моделей ИИ и повышения точности таргетинга.

Третий и второй уровень данных (third-party и second-party data)

Иногда используются внешние источники данных, собранные независимо от прямого взаимодействия с пользователем – например, через партнёрские сети или сторонние платформы сбора данных.

Цели рекламной кампании

Хотя это не пользовательские данные, но указание цели кампании (например, повышение узнаваемости бренда, увеличение продаж, регистрация новых пользователей) влияет на то, какие именно данные будут наиболее важны при таргетировании.»

Пример входных данных для AI-Powered Ad Targeting

Демографические данные пользователей

Пользователь – женщина, 28 лет, высшее образование, не замужем, живёт в Москве, уровень дохода – выше среднего. Интересуется модой, красотой и здоровым образом жизни.

Геолокационные данные

Время от времени посещает торговые центры в районе Красной Пресни и Центрального административного округа Москвы. Часто бывает в аэропортах, так как много путешествует по делам и на отдых.

Поведенческие данные

Последние несколько дней просматривала онлайн-магазины одежды, добавляла в корзину платья и аксессуары. Ранее искала информацию о фитнес-программах и подписывалась на блогеров в сфере здорового питания. Регулярно кликает на рекламу брендовой одежды и косметики.

Данные об устройствах и платформах

Основное устройство – iPhone 14, использует браузер Safari, большую часть времени проводит в приложениях Instagram и Pinterest. Активна в вечернее время с 19:00 до 23:00.

Социальные данные

Подписана на страницы известных дизайнеров и стилистов, часто ставит лайки под постами с модными образами, делится статьями о путешествиях и участвует в обсуждениях в тематических группах Facebook.

Контекстуальные данные

Сейчас просматривает статьи про весенние тренды в моде на сайте fashionweekly.ru, где размещены баннеры брендовых магазинов и рекомендации по гардеробу.

Данные из CRM и истории покупок

В прошлом заказывала одежду и обувь в интернет-магазине brandoutlet.ru, средний чек – 8 000 рублей, совершает покупки 2–3 раза в месяц. Имеет статус VIP-клиента, получает бонусы за лояльность.

Рекламные данные (история кампаний)

Ранее показы рекламы этой категории имели CTR 3.2%, конверсию 1.1% и ROI 280%. Наибольший отклик был у динамических объявлений с персонализированными товарами из корзины.

Третий и второй уровень данных (third-party и second-party data)

Данные о пользователе также доступны через партнёрские сети, включая интересы к категориям товаров «косметика», «путешествия» и «фитнес». Известно, что она принадлежит к аудитории с высоким покупательским рейтингом в аналитике сторонней платформы Audience Insights.

Цели рекламной кампании

Цель текущей рекламной кампании – увеличение конверсии и повторных покупок среди уже существующих клиентов. Задача – напомнить пользователю о товарах, которые она рассматривала ранее, и предложить персонализированное предложение.

Social Listening Tools

Что это

Мониторинг соцсетей

Описание

Анализирует упоминания бренда и выявляет настроения и тренды.

Пример промпта

«[Роль]: Ты аналитик социальных сетей в отделе маркетинга производителя

[Контекст]: Ваша компания выпускает [входные данные]

[Задача]: Проанализируй реакцию пользователей в соцсетях на текущие решения . Выяви основные темы, эмоциональный фон и ключевые инсайты.

[Формат]: Сначала покажи свой ход мыслей шаг за шагом. Рассмотри 2–3 возможных способа классификации упоминаний (например, по функциональности, дизайну, удобству использования), затем выбери наиболее согласованный. Представь результат в виде текстового отчёта без таблиц.

[Дополнительно]: Выдели ключевые тренды, укажи, какие комментарии преобладают, и предложи рекомендации по корректировке продукта или рекламной стратегии.

[Входные данные]: [входные данные]

[Инструкция для AI]:

Если какие-либо данные отсутствуют , запроси их у пользователя перед началом анализа , используя следующую форму:

Для создания текста мне необходимо уточнить несколько деталей.

Тексты упоминаний – комментарии, посты, репосты, обсуждения, содержащие заданные ключевые слова, хэштеги, упоминания аккаунтов или брендов.

Социальные сети – такие как Instagram, Facebook, Twitter (X), LinkedIn, TikTok, VK и другие платформы, где пользователи делятся мнением.

Форумы и тематические сообщества – например, Reddit, specialized forums, тематические чаты в Telegram или Discord.

Блоги и сайты – публикации, статьи, отзывы на новостных порталах, блогах, сайтах с отзывами (например, Google Reviews, Trustpilot).

Видео-платформы – YouTube, Twitch, TikTok, где могут содержаться упоминания или обсуждения темы исследования.

Метаданные – информация о времени публикации, геолокации, количестве лайков, репостов, просмотров, подписчиков автора и другие параметры, которые помогают оценить влияние и охват.

Комментарии под видео – особенно на YouTube и TikTok, где пользователи часто активно обсуждают различные темы.

Платформы вопросов и ответов – такие как Quora, Stack Overflow, Яндекс.Карты, где люди задают вопросы и делятся опытом.

Рейтинги и оценки – числовые оценки, звезды, ставшие частью отзыва, позволяющие быстрее понять эмоциональную окраску высказывания.

Данные из мессенджеров и закрытых групп (при наличии доступа) – в некоторых случаях, при соблюдении законодательства, можно анализировать данные из закрытых сообществ.»

Пример входных данных для анализа с помощью Social Listening Tools

Тексты упоминаний:

"Новый iPhone от Apple – просто чудо техники! Особенно нравится камера и скорость работы."

"Решил попробовать TikTok Shop для покупок. Первый опыт не очень – долго доставили и не та модель пришла."

"@Nike, где можно купить вашу новую коллекцию осень-зима 2024 в Москве?"

Социальные сети:

Пост в Instagram: "Люблю этот бренд за экологичность #eco #fashion"

Ретвит на X (Twitter): "Огромное спасибо @Spotify за офлайн-режим – теперь музыка всегда со мной!"

Короткое видео в TikTok с хэштегом #MyBrandExperience, где пользователь рассказывает о своём опыте использования продукта.

Форумы и тематические сообщества:

Тема на Reddit: "Кто-нибудь уже пробовал новый интерфейс YouTube? Мне стало неудобно пользоваться."

Обсуждение в Telegram-чате про цифровой маркетинг: "Какие инструменты слушают соцсети лучше всего? Поделитесь опытом."

Блоги и сайты:

Статья на tech-blog.ru: "Обзор нового поколения смартфонов: что изменилось в сравнении с предыдущими версиями?"

Отзыв на Google Reviews: "Отличная кофейня! Уютная атмосфера, вкусный капучино и быстрый сервис. 5 звёзд."

Видео-платформы:

Видео на YouTube: "Unboxing и первый обзор нового Samsung Galaxy S25 – стоит ли брать?"

Комментарий под видео на TikTok: "Это приложение реально помогло мне начать учить испанский!"

Метаданные:

Дата публикации: 15.04.2025

Геолокация: Москва, Россия

Количество лайков: 2 456

Подписчики автора: 15 300

Охват поста: 18 000 просмотров

Комментарии под видео:

"А я думаю, что цена завышена…"

"Спасибо за разбор! Теперь понятно, как всё работает."

Платформы вопросов и ответов:

Вопрос на Quora: "Какой самый удобный сервис для создания презентаций в 2025 году?"

Ответ на Яндекс.Картах: "Здесь делают лучший кофе в районе. Приятные цены и приветливые бариста."

Рейтинги и оценки:

Отзыв на Trustpilot: "4/5 звезд – отличный сервис, но иногда проблемы с доставкой."

Звездный рейтинг на сайте интернет-магазина: 4.7 / 5

Данные из мессенджеров и закрытых групп (при наличии доступа):

Сообщение в закрытой группе Facebook: "Кто-нибудь заказывал с этого сайта? Как качество?"

Переписка в корпоративном Slack: "У нас новый брендбук, всем ознакомиться до пятницы."

Dynamic Pricing Algorithms

Что это

Динамическое ценообразование

Описание

Автоматическая настройка цен на основе спроса и конкуренции.

Пример промпта

«

[Роль]: Специалист по ценообразованию

[Задача]: Разработать стратегию динамического ценообразования

[Метод]: Использовать алгоритмы анализа спроса, конкуренции и себестоимости

[Формат]: Пошаговый текстовый анализ с выводами

[Результат]: Рекомендации по гибкому ценообразованию для повышения рентабельности

[Входные данные]: [входные данные]

[Инструкция для AI]:

Если какие-либо данные отсутствуют , запроси их у пользователя перед началом анализа , используя следующую форму:

Для создания текста мне необходимо уточнить несколько деталей.

1. Спрос и поведение покупателей

Исторические данные о продажах.

Текущая активность пользователей на сайте или приложении (например, просмотры, добавления в корзину).

Временные паттерны спроса (сезонность, день недели, время суток).

Геолокация покупателя.

Демографические данные клиентов (возраст, пол, интересы и т.д.).

2. Информация о конкурентах

Цены конкурентов на аналогичные товары или услуги.

Изменения цен у конкурентов в реальном времени (если доступно).

Стратегии ценообразования конкурентов (например, распродажи, акции).

3. Характеристики товара или услуги

Категория продукта.

Остатки на складе (текущий уровень запаса).

Срок годности или сезонность (актуально для товаров питания или модной одежды).

Затраты на производство или закупку.

Уникальность или популярность товара.

4. Внешние факторы

Погодные условия (влияют на спрос, например, в такси или рознице).

Макроэкономические показатели (инфляция, курс валют, уровень доходов).

Политическая и социальная обстановка.

События (спортивные, культурные, праздники).

5. Целевые метрики бизнеса

Желаемый уровень прибыли.

Объёмы продаж, которые нужно достичь за определённый период.

Уровень загрузки мощностей (например, номера в отеле, самолётные места).

Стратегические цели (увеличение доли рынка, привлечение новых клиентов и т.д.).

6. Параметры алгоритма

Настройки чувствительности к изменениям спроса и предложения.

Ограничения по минимальной/максимальной цене.

Весовые коэффициенты различных факторов.

Метод прогнозирования спроса (например, регрессия, нейросети, временные ряды).

В онлайн-магазине одежды алгоритм может принимать во внимание:

Как быстро продается конкретная модель,

Цены на те же товары у конкурентов,

Приближение распродажного сезона,

Текущую температуру в регионе клиента (для сезонных товаров),

Поведение пользователя на сайте (сколько раз он просматривал товар),

Остатки на складе и сроки поставки.»

Пример входных данных для алгоритма динамического ценообразования

1. Спрос и поведение покупателей

За последние 30 дней товар "Летнее платье модель A-202" было просмотрено 15 800 раз на сайте, добавлено в корзину 970 раз, из которых оформлено 245 заказов. Активность пользователей выросла на 35% за последнюю неделю. Сезонный пик спроса приходится на июнь–август. Большинство покупателей – женщины в возрасте от 25 до 34 лет, проживающие в крупных городах.

2. Информация о конкурентах

Три основных конкурента предлагают аналогичные модели по ценам: 3 499 руб., 3 650 руб. и 3 599 руб. Один из них запустил акцию «Скидка 20% на всю летнюю коллекцию», действующую в течение следующих двух недель. Конкуренты активно меняют цены каждые 3–5 дней в зависимости от уровня продаж.

3. Характеристики товара или услуги

Товар относится к категории «Женская одежда / Летняя коллекция». Текущий остаток на складе – 840 единиц. Поставка новой партии возможна через 14 дней. Товар имеет высокую уникальность (эксклюзивный дизайн), но ограничен срок реализации – актуален только до конца августа. Себестоимость – 1 600 руб. за единицу.

4. Внешние факторы

Среднесуточная температура в ключевых регионах продаж (Москва, Санкт-Петербург, Екатеринбург) поднялась выше +22 C, что положительно влияет на спрос на летнюю одежду. Уровень инфляции в стране составляет 7,2%, курс доллара – 93,4 рубля. Ближайший праздник – День молодежи (проводится в конце июня), который может стать триггером увеличения онлайн-активности.

5. Целевые метрики бизнеса

Цель компании: достичь рентабельности в размере 30% по данной товарной группе. Необходимо реализовать не менее 600 единиц в ближайшие 20 дней. Также важно сохранить уровень удовлетворенности клиентов и удержать средний рейтинг товара выше 4,5 звезд.

6. Параметры алгоритма

Алгоритм должен быть чувствителен к изменениям спроса (весовой коэффициент – 0,35), наличию конкурентов (вес – 0,25), уровню остатков (вес – 0,15), сезонным колебаниям (вес – 0,15) и внешним факторам (вес – 0,1). Минимальная цена установлена на уровне 2 800 руб., максимальная – 3 999 руб. Прогнозирование спроса осуществляется с использованием временных рядов и машинного обучения. Алгоритм обновляет цены ежедневно, учитывая данные за предыдущие 7 дней.

Real-Time Bidding (RTB) Algorithms

Что это

Алгоритмы ставок в реальном времени

Описание

Автоматическая торговля рекламными показами для оптимизации затрат.

Пример промпта

«[Роль]: Ты специалист по digital-рекламе с опытом в автоматизации рекламных закупок и продвижении товаров

[Задача]: Разработай стратегию ставок в системах Real-Time Bidding (RTB)

[Входные данные]: [входные данные]

[Цель]: оптимизация затрат на рекламу, повышение узнаваемости бренда и увеличение конверсии среди целевых клиентов

[Формат]: Сначала покажи свой ход мыслей шаг за шагом. Рассмотри 2–3 возможных подхода к настройке RTB-ставок, затем выбери наиболее согласованный. Представь результат в виде текстового отчёта без таблиц.

[Дополнительно]: Опиши ключевые параметры ставок, правила таргетинга и метрики эффективности

[Входные данные]: [входные данные]

[Инструкция для AI]:

Если какие-либо данные отсутствуют , запроси их у пользователя перед началом анализа , используя следующую форму:

Для создания текста мне необходимо уточнить несколько деталей.

1. Данные о пользователе (User Data)

Это информация о человеке, которому будет показана реклама:

Идентификатор пользователя (например, cookie, IDFA, GAID)

Демографические данные: возраст, пол, местоположение

Интересы и предпочтения (на основе поведения или профилирования)

История взаимодействий с рекламой: клики, просмотры, конверсии

Тип устройства: мобильный, десктоп, планшет

ОС и браузер

2. Данные об аукционе (Auction Context)

Информация, связанная непосредственно с текущим аукционом:

Время запроса

Частота показов этому пользователю (frequency capping)

Бюджетные ограничения кампании

Оставшиеся ресурсы (бюджет, лимиты показов)

3. Контекст площадки (Ad Exchange / Supply Side Platform – SSP)

Информация от платформы, где происходит аукцион:

Идентификатор площадки (site/app ID)

Название сайта или приложения

Категория контента

Формат рекламного слота (баннер, видео, native и т.д.)

Размер объявления

Позиция на странице

Качество трафика (историческая CTR, уровень мошенничества и т.д.)

4. Поведенческие данные (Behavioral Data)

Основаны на действиях пользователя в прошлом:

Посещённые страницы

Поисковые запросы

Совершённые покупки

Категории товаров, которые интересовали ранее

Сессии в приложении или на сайте

5. Кампейн-специфичные параметры (Campaign Settings)

Настройки рекламной кампании, определяющие целевую аудиторию и цели:

Целевые демографические группы

Географические ограничения

Приоритетные категории сайтов

Целевые действия (конверсии), например: установка приложения, регистрация, покупка

Заданные KPI: eCPM, ROI, CTR и т.д.

6. Конкурентные данные (Competitive Landscape)

Хотя не всегда доступны напрямую, но могут использоваться косвенно:

Исторические данные о ставках конкурентов

Распределение цен на предыдущих аукционах

Вероятность победы при определённой ставке

7. Прогностические метрики (Predictive Signals)

Эти данные обычно генерируются внутри DSP и используются как вход для ML-моделей:

Прогнозируемая вероятность клика (pCTR)

Прогнозируемая вероятность конверсии (pCVR)

Оценка качества пользователя (LTV – lifetime value)

Вероятность фродового трафика

8. Данные из внешних источников (Third-party Data)

Могут быть подключены через DMP (Data Management Platforms):

Аудиторные сегменты (например, "автолюбители", "путешественники")

Данные о доходах, семейном положении, покупательской способности

Интент-данные (намерения на покупку)»

Пример входных данных для Real-Time Bidding (RTB) Algorithms

1. Данные о пользователе (User Data)

Идентификатор пользователя: user_482937

Возраст: 29 лет

Пол: Женский

Местоположение: Москва, Россия

Интересы: путешествия, мода, здоровое питание

История взаимодействий:

Последний клик был 3 дня назад – на рекламу отеля в Тайланде

За последние 2 недели – 5 просмотров объявлений о турах

Тип устройства: мобильный телефон

ОС: Android 12

Браузер: Chrome Mobile

2. Данные об аукционе (Auction Context)

Время запроса: 15:23, 04 апреля 2025 года

Частота показов этому пользователю: 2 показа за последние 24 часа

Бюджетные ограничения кампании:

Оставшийся дневной бюджет: $120

Оставшееся количество показов: 1500

3. Контекст площадки (Ad Exchange / SSP)

Идентификатор площадки: ssp_app_98765

Название сайта: "Daily Travel News"

Категория контента: Путешествия

Формат рекламного слота: Native Banner

Размер объявления: 320x50

Позиция на странице: между первым и вторым блоком новостей

Качество трафика:

Историческая CTR: 2.3%

Уровень мошенничества: низкий

4. Поведенческие данные (Behavioral Data)

Посещённые страницы за последние 7 дней:

Страница с отзывами о курортах в Таиланде

Статья о лучших направлениях для весеннего отдыха

Поисковые запросы:

«Дешёвые туры в Азию»

«Отдых с детьми 2025»

Сессии в приложении:

3 сессии за последние 2 дня, общая продолжительность – 27 минут

5. Кампейн-специфичные параметры (Campaign Settings)

Целевые демографические группы: женщины 25–35 лет

Географические ограничения: Россия

Приоритетные категории сайтов: путешествия, развлечения

Целевое действие: бронирование тура

Заданный KPI: ROI 30%, eCPM больше или равно $2.5

6. Конкурентные данные (Competitive Landscape)

Исторические данные о ставках:

В аналогичных аукционах средняя ставка конкурентов: $2.1

Максимальная ставка в прошлом: $3.4

Вероятность победы при ставке $2.5: ~68%

Распределение цен: большинство победных цен находятся в диапазоне $1.8–$2.7

7. Прогностические метрики (Predictive Signals)

Прогнозируемая вероятность клика (pCTR): 3.1%

Прогнозируемая вероятность конверсии (pCVR): 1.4%

Оценка LTV: высокая (оценка 8.7 из 10)

Вероятность фродового трафика: менее 0.5%

8. Данные из внешних источников (Third-party Data)

Аудиторные сегменты:

"Путешественники с высоким доходом"

"Женщины, интересующиеся экзотическим отдыхом"

Данные о покупательской способности: выше среднего

Интент-данные: активный поиск информации о поездках в ближайшие 2 месяца

1.4

Сегментация, персонализация и клиентоориентированность

STP (Segmentation,Targeting,Positioning)

Что это

Маркетинговая сегментация

Описание

Разделение рынка, выбор сегмента и разработка уникального позиционирования бренда.

Пример промпта

«[Роль]: Ты маркетинговый стратег с опытом работы в B2B-сегменте, специализирующийся на позиционировании брендов в нишевых отраслях.

[Задача]: Разработай маркетинговую стратегию по модели STP (сегментация, таргетинг, позиционирование)

[Входные данные]: [входные данные]

[Цель]: выделить ключевые сегменты, выбрать целевой рынок и создать уникальное позиционирование

[Формат]: Сначала покажи свой ход мыслей шаг за шагом. Рассмотри 2–3 возможных варианта сегментации, выбора целевой группы и позиционирования, затем выбери наиболее согласованный. Представь результат в виде текстового отчёта без таблиц.

[Дополнительно]: Опиши, как будет звучать ключевое сообщение для выбранного сегмента и почему оно резонирует с ним.

[Входные данные]: [входные данные]

[Инструкция для AI]:

Если какие-либо данные отсутствуют , запроси их у пользователя перед началом анализа , используя следующую форму:

Для создания текста мне необходимо уточнить несколько деталей.

Информация о рынке

– Общий размер рынка и его динамика

– Тренды развития отрасли

– Конкурентная среда: кто на рынке, их предложения, цены, позиционирование

– Рыночные барьеры для входа или выхода

Данные о потребителях

– Демографические характеристики (возраст, пол, доход, семейное положение)

– Географическое распределение аудитории

– Психографические факторы (образ жизни, ценности, интересы)

– Поведенческие данные (частота покупок, лояльность к брендам, предпочтения по использованию продукта)

– Мотивация и потребности клиентов

– Боли и проблемы, которые решает продукт

Информация о продукте или услуге

– Характеристики и преимущества продукта

– Уникальные особенности, отличающие его от конкурентов

– Ценовая политика

– Каналы продвижения и распространения

Результаты исследований и аналитики

– Данные маркетинговых исследований (опросы, фокус-группы, анализ поведения пользователей)

– Анализ конкурентов (их целевая аудитория, позиционирование, коммуникации)

– SWOT-анализ компании или продукта

Стратегические цели компании

– Общие бизнес-цели (увеличение доли рынка, выход на новые рынки, удержание клиентов и т.д.)

– Ограничения и возможности (бюджет, ресурсы, технологии)»

Пример входных данных для STP- анализа (Segmentation, Targeting, Positioning)

Информация о рынке

Общий размер рынка – 25 млрд рублей в год, ежегодный рост составляет около 4%. Основной тренд – увеличение спроса на экологичные и здоровые продукты питания. Потребители становятся более осознанными в выборе товаров, уделяя внимание составу, происхождению ингредиентов и этичности производства.

Конкурентная среда представлена тремя крупными игроками: «Здоровье+», «ЭкоПродукт» и «НатурФуд». У всех есть линейки органической продукции, активное продвижение через онлайн-каналы и сотрудничество с фитнес-центрами. Цены у конкурентов выше на 10–15%, но они активно используют программы лояльности и подписки. Их позиционирование строится вокруг здоровья, натуральности и премиального образа жизни.

Рыночные барьеры включают высокую конкуренцию, необходимость сертификации продукции как органической, а также значительные затраты на маркетинг и выход к целевой аудитории. Вход возможен за счёт уникального предложения или нишевого подхода.

Данные о потребителях

Целевая аудитория в основном состоит из городских жителей в возрасте от 25 до 45 лет. Доля женщин немного выше, чем мужчин (60% против 40%). Средний уровень дохода – от 70 тыс. рублей и выше. Многие состоят в браке, имеют детей.

Географически аудитория сосредоточена в крупных городах: Москва, Санкт-Петербург, Екатеринбург, Казань. Также наблюдается рост интереса в регионах с развитой инфраструктурой и высоким уровнем интернет-проникновения.

Психографические факторы: потребители ценят здоровый образ жизни, следят за питанием, участвуют в благотворительных инициативах, поддерживают экологичные бренды. Интересуются темой саморазвития, путешествий и домашнего уюта.

Поведенческие данные: покупают продукты 2–3 раза в неделю, предпочитают заказывать онлайн. Лояльны к брендам, если те соответствуют их ценностям. Предпочитают удобную упаковку, возможность быстрой доставки и персонализированные рекомендации.

Мотивация клиентов – забота о здоровье, желание сохранить природу, стремление поддерживать местных производителей. Проблемы, которые решает продукт: недоступность качественных продуктов, сложности с выбором безопасной еды, нехватка времени на поиск проверенных поставщиков.

Информация о продукте или услуге

Продукт – это линейка органических полуфабрикатов, готовых к приготовлению за 10 минут. Преимущества: натуральный состав без добавок, удобная упаковка, короткое время готовки. Продукт адаптирован под разные диеты: вегетарианская, безглютеновая, низкокалорийная.

Уникальные особенности: использование только отечественного сырья, собственная система контроля качества, индивидуальные меню на основе анкетирования клиента. Продукция сертифицирована как органическая по международным стандартам.

Ценовая политика – средняя: на 5–7% ниже, чем у основных конкурентов, но с возможностью подписки и скидок за объем. Это позволяет привлечь новых клиентов и повысить лояльность.

Каналы продвижения: социальные сети (Instagram, VK), контекстная реклама, партнёрства с блогерами и фитнес-тренерами, участие в тематических выставках и ярмарках. Распространение – через онлайн-магазин, доставка по всей России, партнёрские пункты выдачи заказов в крупных городах.

Результаты исследований и аналитики

По данным опроса 1000 человек, 68% респондентов регулярно выбирают продукты с пометкой "экологичный" или "органический". На фокус-группах выяснилось, что потребители ценят прозрачность в вопросах производства и упаковки. Анализ поведения пользователей сайта показывает, что наибольший интерес вызывают рецепты и персональные рекомендации.

Анализ конкурентов показал, что их коммуникации часто абстрактны и эмоциональны, но не всегда предоставляют конкретную информацию о составе и способах использования. Целевая аудитория у них широка и не всегда точно сегментирована.

SWOT-анализ компании:

Сильные стороны : качество продукции, прозрачность, гибкость в работе с клиентами.

Слабые стороны : ограниченный бюджет на маркетинг, пока малое узнавание бренда.

Возможности : рост интереса к ЗОЖ, развитие онлайн-торговли, новые каналы дистрибуции.

Угрозы : давление со стороны крупных игроков, изменения в законодательстве, сезонные колебания спроса.

Стратегические цели компании

Основные бизнес-цели: занять 5% рынка органических продуктов в течение двух лет, выйти в три новых региона, увеличить количество повторных покупок на 30%.

Ограничения: ограниченный стартовый бюджет, зависимость от поставщиков сырья, необходимость постоянного обновления ассортимента. Возможности: масштабируемость онлайн-продаж, потенциал развития подписочной модели, растущая популярность ЗОЖ-тематики.

JTBD (Job to be Done)

Что это

Мотивационный анализ клиента

Описание

Определяет, какие задачи клиент хочет решить с помощью продукта, а не его функции.

Пример промпта

«[Роль ]: Ты [продуктовый аналитик ] с опытом работы в сфере потребительских товаров и [исследования потребностей ].

[Задача ]: Проведи [мотивационный анализ клиента ] с помощью методологии [Job to be Done (JTBD) ], чтобы определить, какие реальные [задачи, которые клиент хочет решить ], может выполнять.

[Контекст ]: Не фокусируйся только на технических характеристиках – исследуй [контекст использования продукта ] и [пользовательские цели ].

[Входные данные ]: [входные данные]

[Формат ]: Сначала объясни, что такое [Job to be Done ], затем покажи свой ход мыслей [шаг за шагом ], применяя модель JTBD к данному продукту. Опиши 2–3 возможных сценария использования и соответствующих им задач, которые решает колпачок. Заверши выводом о том, как эти инсайты могут быть использованы для [улучшения продуктового предложения ].

[Дополнительно ]: Предложи идеи развития продукта или его позиционирования, исходя из выявленных задач.

[Входные данные]: [входные данные]

[Инструкция для AI]:

Если какие-либо данные отсутствуют , запроси их у пользователя перед началом анализа , используя следующую форму:

Для создания текста мне необходимо уточнить несколько деталей.

Интервью с клиентами

– Прямые разговоры с пользователями, в ходе которых вы узнаете, что их побудило начать поиск решения, как они принимали решение, как оценивают успешность выполнения задачи.

Наблюдение за поведением пользователей

– Как люди взаимодействуют с продуктом или услугой, какие шаги они предпринимают, чтобы достичь цели, какие возникают трудности.

Контекст использования

– Время, место, ситуация, в которой человек выполняет задачу. Например, делает ли он это на ходу, дома, в спокойной обстановке и т.д.

Мотивация клиента

– Почему человек решил действовать именно сейчас, какие триггеры запустили процесс поиска решения.

Ожидания от результата

– Что клиент считает успешным завершением задачи, как он измеряет эффективность решения.

Барьеры и проблемы

– Что мешало ему раньше выполнять задачу, какие препятствия он встречал на пути к решению.

Альтернативные решения

– Какие другие варианты он рассматривал, чем он пользовался ранее, почему перешёл к текущему решению.

Ценности и убеждения

– Какие личные установки, ценности или страхи влияют на выбор и восприятие решения.»

Пример входных данных для JTBD (Job to be doen)

Интервью с клиентами

Клиент – молодая мама 32 лет, живёт в крупном городе. Начала искать решение, когда ребёнку исполнилось полгода и стало ясно, что ей нужно вернуться к работе, но при этом сохранить возможность быть рядом с малышом. Она рассказала, что искала гибкий график, возможность работать из дома и варианты ухода за ребёнком, совместимые с профессиональной деятельностью. Окончательное решение о смене работы она приняла после консультации с подругой, которая уже перешла на удалёнку.

Наблюдение за поведением пользователей

В ходе анализа использования онлайн-платформы для поиска удалённой работы видно, что пользователь заходит в приложение рано утром или поздним вечером – в промежутках между уходом за ребёнком. Она часто просматривает фильтры по графику работы, типу занятости и местоположению, но редко отправляет отклики. Скорее всего, её останавливает неуверенность в том, что предложенные вакансии действительно подходят для её ситуации.

Контекст использования

Большая часть взаимодействия с платформой происходит дома, преимущественно с мобильного телефона. Часто она отвлекается на ребёнка во время просмотра вакансий, поэтому предпочитает короткие, понятные интерфейсы без лишних шагов. Максимальное удобство – когда можно быстро сохранить интересующую вакансию и вернуться к ней позже.

Мотивация клиента

Решение начать активный поиск новой работы связано с тем, что срок отпуска по уходу за ребёнком подошёл к концу. Также сыграло роль то, что муж начал работать в другой стране, и теперь она хочет найти такую работу, которую можно совмещать с переездом. Триггером стало сообщение от бывшего работодателя, который предложил перевести её в удалённый формат, если она вернётся.

Ожидания от результата

Для неё успешным результатом будет работа с гибким графиком, возможностью работать из любой точки мира и стабильным доходом, сравнимым с прежней зарплатой. Также важно, чтобы работодатель учитывал её семейную ситуацию и не требовал срочных решений в ночное время или в выходные.

Барьеры и проблемы

Раньше она пробовала искать удалённую работу самостоятельно через социальные сети, но сталкивалась с множеством мошеннических предложений и непрозрачных условий. Также проблемой было отсутствие времени на тщательный анализ вакансий. Ещё один барьер – страх потерять карьерный рост, работая удалённо и частично.

Альтернативные решения

Первоначально рассматривала вариант найма няни и возврата в офис. Также думала об обучении новой профессии, связанной с удалённой работой. Однако эти пути показались слишком затратными по времени и финансам. В итоге выбрала платформу с проверенными вакансиями, где есть возможность получить консультацию перед отправкой отклика.

Ценности и убеждения

Для неё важны баланс между личной жизнью и работой, честность и открытость в отношениях с работодателем. Она ценит надёжность и не доверяет предложениям, которые звучат слишком заманчиво. Также у неё есть страх, что удалённая работа может восприниматься как менее значимая, и это влияет на выбор только проверенных компаний.

Kano Model

Что это

Модель удовлетворенности

Описание

Разделяет характеристики продукта на базовые, производные и восхищающие. Помогает приоритизировать функции.

Пример промпта

«[Роль]: Ты продуктовый аналитик.

[Задача]: Проведи Kano-анализ ключевых характеристик.

[Входные данные]: [входные данные]

[Цель]: определить, какие характеристики наиболее важны для удовлетворённости клиентов

[Формат]:

Сначала покажи свой ход мыслей шаг за шагом.

Для каждой характеристики рассмотри 2–3 возможных варианта классификации по Kano-модели (базовые, производные, восхищающие).

Выбери наиболее согласованную категоризацию.

Представь результат в виде трёх групп: "Базовые", "Производные", "Восхищающие".

Добавь краткие рекомендации по улучшению дизайна или функциональности на основе проведённого анализа.

[Входные данные]: [входные данные]

[Инструкция для AI]:

Если какие-либо данные отсутствуют , запроси их у пользователя перед началом анализа , используя следующую форму:

Для создания текста мне необходимо уточнить несколько деталей.

Функции или характеристики продукта

Это список конкретных функций, которые вы хотите оценить. Например:

"Наличие голосового управления"

"Автоматическое сохранение данных"

"Поддержка нескольких языков"

Ответы пользователей на парные вопросы

Для каждой функции задаются два вопроса :

Один – о том, как пользователь реагирует, если функция присутствует

Второй – как он реагирует, если функция отсутствует

Эти вопросы бывают двух типов:

Позитивный вариант: Как вы относитесь к тому, что эта функция есть?

Негативный вариант: Как вы относитесь к тому, что этой функции нет?

Ответы даются из фиксированного набора вариантов, например:

Я доволен

Мне безразлично

Я недоволен

Категории ответов для анализа

На основе комбинации ответов на пару вопросов каждая функция классифицируется в один из типов модели Кано:

Обязательная (Must-be)

Одномерная (One-dimensional)

Дополнительная (Attractive)

Безразличная (Indifferent)

Обратная / противоречивая (Reverse / Questionable)

Данные о предпочтениях целевой аудитории

Чтобы результаты были репрезентативными, важно собрать ответы от достаточного количества представителей целевой аудитории. Это позволяет увидеть общие тенденции и приоритеты.»

Пример данных для анализа по модели Кано

1. Функции или характеристики продукта (на примере мобильного приложения для управления задачами):

Напоминания о предстоящих задачах

Возможность синхронизации между устройствами

Поддержка темного режима

Голосовой ввод новых задач

Автоматическое резервное копирование данных

2. Ответы пользователей на парные вопросы:

Функция: Напоминания о предстоящих задачах

Как вы относитесь к тому, что эта функция есть?

– Я доволен

Как вы относитесь к тому, что этой функции нет?

– Я недоволен

Функция: Возможность синхронизации между устройствами

Как вы относитесь к тому, что эта функция есть?

– Я доволен

Как вы относится к тому, что этой функции нет?

– Я недоволен

Функция: Поддержка темного режима

Как вы относитесь к тому, что эта функция есть?

– Мне безразлично

Как вы относитесь к тому, что этой функции нет?

– Мне безразлично

Функция: Голосовой ввод новых задач

Как вы относитесь к тому, что эта функция есть?

– Я доволен

Как вы относитесь к тому, что этой функции нет?

– Мне безразлично

Функция: Автоматическое резервное копирование данных

Как вы относитесь к тому, что эта функция есть?

– Мне безразлично

Как вы относитесь к тому, что этой функции нет?

– Я недоволен

3. Результат классификации функций по типам модели Кано:

Напоминания о предстоящих задачах – Обязательная (Must-be)

Возможность синхронизации между устройствами – Обязательная (Must-be)

Поддержка темного режима – Безразличная (Indifferent)

Голосовой ввод новых задач – Дополнительная (Attractive)

Автоматическое резервное копирование данных – Одномерная (One-dimensional)

4. Данные о предпочтениях целевой аудитории:

Анализ проводился на основе опроса 150 пользователей, активно использующих приложения для управления задачами. Респонденты были разделены на три категории по частоте использования: новички (30%), регулярные пользователи (50%) и продвинутые пользователи (20%). Основной акцент в их ответах был сделан на надёжности и доступности базовых функций (например, напоминания и синхронизация). При этом дополнительные функции, такие как голосовой ввод, вызвали интерес у молодой аудитории, но не имели большого значения для опытных пользователей. Темный режим показал слабое влияние на общее удовлетворение продуктом.

Buyer Persona

Что это

Аватар клиента

Описание

Детализированная вымышленная модель клиента на основе данных – боли, цели, мотивации.

Пример промпта

"Ты – B2C-маркетолог с опытом создания buyer personas.

Тебе нужно разработать детализированный портрет целевого клиента.

Не используй таблицы. Отвечай в виде текстового отчёта: сначала объясни свой выбор, затем представь портрет клиента.

Вот данные: [входные данные ]

[Входные данные]: [входные данные]

[Инструкция для AI]:

Если какие-либо данные отсутствуют , запроси их у пользователя перед началом анализа , используя следующую форму:

Для создания текста мне необходимо уточнить несколько деталей.

Тип бизнеса

Продукт»

Пример данных для создания Buyer Persona – бизнес продажи недвижимости на Пхукете

Тип бизнеса

Агентство недвижимости, специализирующееся на продаже жилой и инвестиционной недвижимости на острове Пхукет (Таиланд).

Продукт

Продажа квартир, вилл и земельных участков на Пхукете как для личного проживания, так и с инвестиционной целью.

Brand Pyramid

Что это

Пирамида бренда

Описание

Модель построения бренда от осведомленности до лояльности.

Пример промпта

«[Роль]: Ты специалист по бренду с опытом разработки стратегий развития брендов в потребительских категориях.

[Задача]: Построй пирамиду бренда (Brand Pyramid)

[Входные данные]: [входные данные]

[Цель]: укрепление лояльности и рост узнаваемости

[Формат]: Сначала покажи свой ход мыслей шаг за шагом. Рассмотри 2–3 возможных интерпретации пирамиды бренда, затем выбери наиболее согласованный. Представь результат в виде текстового отчёта без таблиц.

[Дополнительно]: Опиши, как развивать каждый уровень пирамиды: от осведомлённости до лояльности.

[Входные данные]: [входные данные]

[Инструкция для AI]:

Если какие-либо данные отсутствуют , запроси их у пользователя перед началом анализа , используя следующую форму:

Для создания текста мне необходимо уточнить несколько деталей.

Информация о компании и продукте

– Основная сфера деятельности.

– Описание продукта или услуги.

– Целевая аудитория (демография, психография, поведенческие особенности).

Результаты маркетингового исследования

– Анализ рынка и отрасли.

– Позиционирование конкурентов.

– Уникальные характеристики и преимущества продукта.

Данные о восприятии бренда

– Как потребители воспринимают бренд сейчас (на основе опросов, фокус-групп, отзывов).

– Ассоциации, которые вызывает бренд.

Ключевые ценности и миссия компании

– Философия бренда.

– Основные убеждения и принципы, на которых строится бренд.

Эмоциональная связь с потребителем

– Как бренд взаимодействует с аудиторией на эмоциональном уровне.

– Какие чувства он вызывает или должен вызывать.

Цель позиционирования бренда

– Каким бренд хочет быть воспринятым.

– Желаемое место в сознании потребителя.»

Пример входной информации для создания Brand Pyramid

Информация о компании и продукте

Компания "ЭкоЛайф" специализируется на производстве экологически чистых бытовых товаров, таких как многоразовые кухонные принадлежности, средства для уборки без химии и упаковка, разлагаемая в природе. Основной задачей компании является предоставление потребителям доступных альтернатив привычным одноразовым товарам, которые наносят вред окружающей среде.

Продукт – это линейка биоразлагаемых гелей для стирки и мытья посуды, изготовленных из натуральных компонентов, без использования фосфатов, красителей и отдушек. Продукт ориентирован на заботу не только о здоровье человека, но и о сохранении природного баланса.

Целевая аудитория – это люди в возрасте 25–45 лет, проживающие в крупных городах, с уровнем дохода выше среднего. Это осведомлённые потребители, ценящие качество жизни, поддерживающие идеи устойчивого развития и заботящиеся об экологии. Они следят за трендами в области ЗОЖ, активно используют социальные сети, предпочитают покупать у брендов, разделяющих их взгляды и ценности.

Результаты маркетингового исследования

Анализ рынка показывает рост интереса к экологичным продуктам: ежегодный рост сегмента "зелёных" товаров составляет около 18%. В то же время, конкуренция увеличивается, особенно со стороны крупных игроков, которые начинают выводить собственные "экологические" линейки.

Позиционирование конкурентов варьируется от эконом-класса до премиального уровня. Большинство компаний делает акцент на натуральности состава, но мало кто уделяет внимание полной цепочке устойчивости – от производства до утилизации.

Уникальными характеристиками продуктов "ЭкоЛайф" являются полностью перерабатываемая упаковка, использование этичных поставщиков сырья и поддержка экологических проектов с каждой продажи. Также продукт имеет приятный натуральный аромат, достигаемый за счёт эфирных масел, и высокую эффективность очищения.

Данные о восприятии бренда

На данный момент потребители воспринимают бренд "ЭкоЛайф" как надежного производителя безопасных и ответственных товаров. Многие покупатели связывают бренд с понятиями "чистота", "здоровье", "бережное отношение к природе". По отзывам и результатам опросов, потребители отмечают простоту использования продукта и уверенность в его безопасности.

Однако есть мнения, что цена на продукцию немного завышена по сравнению с обычными средствами. Некоторые пользователи также считают, что реклама слишком акцентирует внимание на экологии, игнорируя другие преимущества.

Ключевые ценности и миссия компании

Миссия компании – сделать повседневную жизнь людей более экологичной и осознанной, предлагая качественные товары, которые не наносят вреда ни человеку, ни планете. Компания верит, что каждый может внести свой вклад в сохранение природы, начав с малого – выбора правильного продукта.

Основные ценности бренда – честность, устойчивость, забота и инновации. Бренд стремится быть прозрачным, постоянно развиваться и вдохновлять клиентов на позитивные изменения.

Эмоциональная связь с потребителем

"ЭкоЛайф" строит отношения с аудиторией на основе доверия и совместных ценностей. Клиенты чувствуют, что становятся частью важного движения, что их выбор влияет на будущее планеты. Бренд вызывает чувство гордости за себя, спокойствия и уверенности в том, что они заботятся о близких и окружающей среде.

Через контент в социальных сетях, истории клиентов и образовательные материалы компания формирует дружеское, поддерживающее взаимодействие, где потребитель чувствует, что его слышат и понимают.

Цель позиционирования бренда

Бренд хочет быть воспринятым как символ ответственного и современного подхода к повседневной жизни. Цель – занять лидирующую позицию среди экологичных брендов в категории бытовой химии, ассоциироваться с высоким качеством, честностью и реальным вкладом в защиту окружающей среды. Желаемое место в сознании потребителя – это не просто "зелёный" бренд, а партнер в создании лучшего будущего.

The Hook Model

Что это

Фреймворк привычек

Описание

Как привязать клиента к продукту через привычки.

The Hook Model – это циклический процесс, разработанный Ниром Эялом, который объясняет, как продукты формируют привычки у пользователей. Он состоит из четырёх этапов: Вывод (External Trigger), Импульс (Internal Trigger), Действие (Action), Вариант вознаграждения (Variable Reward), Инвестиция (Investment) .

Пример промпта

«[Роль]: Специалист по продуктовой разработке и UX

[Задача]: Применить Hook Model к упаковочному решению

[Формат]: Вопросы по этапам Trigger – Action – Variable Reward – Investment

[Входные данные]: [входные данные]

[Результат]: Анализ текущего решения и гипотезы для усиления привязанности потребителя через упаковку

[Входные данные]: [входные данные]

[Инструкция для AI]:

Если какие-либо данные отсутствуют , запроси их у пользователя перед началом анализа , используя следующую форму:

Для создания текста мне необходимо уточнить несколько деталей.

Понимание внутреннего триггера

Это эмоциональное состояние или проблема, которая побуждает пользователя к действию.

Скука – человек открывает соцсеть

Тревога – человек проверяет почту

Одиночество – человек заходит в мессенджер

Нужно понять, какие эмоции или ситуации чаще всего вызывают у целевой аудитории потребность во взаимодействии с продуктом.

2. Источник внешнего триггера

Это сигнал, который подталкивает пользователя к действию.

Уведомление (push-уведомление, email)

Кнопка, ссылка или изображение на сайте

Рекламный баннер

Сообщение от друга

Нужно определить, какие внешние стимулы будут наиболее эффективны для вашей аудитории и доступны вам как команде.

3. Минимальное действие

Какое простое действие должен выполнить пользователь, чтобы начать процесс?

Нажатие кнопки

Прокрутка ленты

Поиск чего-либо

Лайк или комментарий

Важно минимизировать усилия, необходимые для первого шага.

4. Тип вариабельного вознаграждения

Что именно удовлетворяет внутренний триггер и вызывает желание вернуться? Вознаграждения бывают трёх видов:

Социальные (признание, общение)

Охота (поиск информации, товаров, контента)

Саморазвитие (чувство контроля, достижения, прогресс)

Нужно выбрать подходящий тип вознаграждения и сделать его непредсказуемым, но полезным.

5. Инвестиция со стороны пользователя

Что пользователь делает, что увеличивает вероятность повторного использования?

Загрузка фото

Создание профиля

Подписка

Добавление друзей или контактов

Оценка, лайки, комментарии

Цель – получить от пользователя что-то ценное, что улучшает его опыт при следующих взаимодействиях.»

6. Обратная связь и цикл повторения

Для того чтобы модель работала, нужна возможность собирать данные о поведении пользователей и использовать их для улучшения каждого этапа цикла. Это позволяет лучше подстраивать триггеры, действия и награды под реальное поведение аудитории.»

Пример входных данных для The Hook Model

1. Понимание внутреннего триггера

Целевая аудитория часто сталкивается с чувством скуки и нехваткой вдохновения в повседневной жизни. Это особенно актуально среди молодежи в возрасте от 18 до 30 лет, которые проводят много времени в цифровом пространстве и ищут способы разнообразить свой день. Также встречается триггер в виде стремления к саморазвитию , когда человек хочет учиться новому, но не знает, с чего начать.

Примеры:

Скука – пользователь открывает приложение, чтобы найти что-то интересное

Неуверенность в себе – пользователь ищет мотивационный контент

Желание изменить жизнь – пользователь ищет идеи для хобби или развития навыков

2. Источник внешнего триггера

Для привлечения внимания пользователя используются следующие внешние стимулы:

Уведомления о новых задачах дня или челленджах

Email-рассылка с ежедневным вдохновляющим цитатами и заданиями

Кнопка «Попробовать сегодня» на главной странице сайта

Рекомендации друзей через социальные сети

Напоминания в мобильном приложении в определённое время дня

3. Минимальное действие

Чтобы начать взаимодействовать с продуктом, пользователю нужно совершить минимальные усилия:

Нажать кнопку «Попробовать»

Открыть уведомление и прочесть короткое задание

Пролистать карточки с идеями

Нажать "лайк" или поделиться заданием с другом

Все действия интуитивны и требуют не более одной секунды на выполнение.

4. Тип вариабельного вознаграждения

Каждый день пользователю предлагается новое задание, которое может быть связано с:

Социальным вознаграждением : возможность обсудить задание с другими, получить поддержку и комментарии

Охотой : поиск интересных идей, лайфхаков, рецептов, проектов

Саморазвитием : чувство прогресса, выполнения цели, роста как личности

Разнообразие контента делает каждый день уникальным – пользователь не знает заранее, что именно его ждёт завтра.

5. Инвестиция со стороны пользователя

Пользователь начинает вовлекаться глубже, совершая следующие действия:

Выбирает темы, которые ему интересны (например, спорт, творчество, здоровье)

Сохраняет понравившиеся задания в персональную коллекцию

Делится своими результатами с сообществом

Создаёт профиль и добавляет друзей

Оценивает задания и получает рекомендации на основе предпочтений

Эти инвестиции увеличивают ценность продукта для пользователя и делают его возвращение более вероятным.

6. Обратная связь и цикл повторения

Платформа собирает данные о том:

Какие задания пользователи чаще открывают

Как долго они остаются в приложении

Какие действия выполняют после уведомлений

Как часто возвращаются в приложение

Customer Journey Map

Что это

Карта пути клиента

Описание

Визуализирует путь клиента от первого контакта до постпродажного обслуживания. Помогает выявить точки улучшения взаимодействия.

Пример промпта

«[Роль]:CX-аналитик

[Задача]:Построить Customer Journey Map

[Формат]:Таблица этапов и точек контакта

[Результат]:Повышение удовлетворенности клиентов"

[Входные данные]: [входные данные]

[Инструкция для AI]: Если какие-либо данные отсутствуют (например, продукт или целевая аудитория), запроси их у пользователя перед началом анализа, используя следующую форму:

Для создания гипотезы целевого рынка мне необходимо уточнить несколько деталей.

Какой бизнес мы обсуждаем?

Какой продукт мы обсуждаем?

Кто целевая аудитория?

[Входные данные]: [входные данные]

[Инструкция для AI]:

Если какие-либо данные отсутствуют , запроси их у пользователя перед началом анализа , используя следующую форму:

Для создания текста мне необходимо уточнить несколько деталей.

Персона клиента (Buyer Persona)

– Демографические данные: возраст, пол, уровень дохода, профессия.

– Психографика: интересы, ценности, образ жизни.

– Цели и мотивация: что клиент хочет достичь, обращаясь к вам.

– Боли и страхи: какие проблемы он решает или чего опасается.

Этапы пути клиента

– Основные стадии взаимодействия клиента с брендом (например: осведомлённость, рассмотрение, покупка, использование, лояльность, адвокатство).

– Важно понимать, как клиент переходит от одного этапа к другому.

Каналы взаимодействия (Touchpoints)

– Все точки контакта клиента с компанией: сайт, социальные сети, email-рассылки, колл-центр, точка продаж и т.д.

– Какие действия совершает клиент в каждой из этих точек?

Ожидания клиента на каждом этапе

– Что клиент ожидает увидеть, услышать, сделать?

– Соответствует ли реальный опыт этим ожиданиям?

Эмоции клиента в процессе взаимодействия

– В каких моментах клиент чувствует удовлетворение, разочарование, стресс?

– Это позволяет выявить "моменты истины" – ключевые точки, которые особенно влияют на впечатление.

Барьеры и болевые точки (Pain Points)

– Что мешает клиенту двигаться дальше?

– Где возникает недопонимание, задержки, негативные эмоции?

Поведенческие данные

– Анализ поведения пользователей: метрики сайта, приложения, данные CRM.

– Как клиенты используют продукт или сервис? Как часто? Какие функции предпочитают?

Обратная связь от клиентов

– Отзывы, опросы, интервью, фокус-группы.

– Прямые комментарии позволяют глубже понять переживания клиента.

Внутренние данные компании

– Возможности и ограничения текущих процессов, инструментов, политики.

– Какие ресурсы доступны для улучшения клиентского опыта?

Конкурентный анализ

– Как клиенты взаимодействуют с конкурентами?

– Какие лучшие практики можно адаптировать под свой бизнес?»

Пример данных для Customer Journey Map

1. Персона клиента (Buyer Persona)

Демографические данные:

Имя: Мария

Возраст: 34 года

Пол: Женский

Уровень дохода: Средний (50–70 тыс. руб. в месяц)

Профессия: Менеджер по маркетингу в среднем бизнесе

Психографика:

Интересы: Саморазвитие, здоровый образ жизни, мода, путешествия

Ценности: Эффективность, качество, комфорт, самовыражение

Образ жизни: Активная городская жизнь, много времени проводит онлайн, любит планировать покупки заранее

Цели и мотивация:

Хочет найти качественную косметику, подходящую её типу кожи, без лишних усилий и потери времени. Ориентирована на безопасность, натуральный состав и удобство заказа.

Боли и страхи:

Боится аллергических реакций, раздражения кожи. Не хочет переплачивать за бренд или тратить время на поиск информации. Раздражает отсутствие детальных описаний продуктов и негативный опыт с доставкой.

2. Этапы пути клиента

Осведомлённость:

Мария узнаёт о бренде через Instagram-рекламу и рекомендации подруг.

Рассмотрение:

Изучает сайт компании, читает отзывы, сравнивает продукты и цены.

Покупка:

Оформляет заказ через мобильное приложение или сайт.

Использование:

Начинает использовать продукт, следит за результатом.

Лояльность:

Если эффект положительный – становится постоянной клиенткой.

Адвокатство:

Делится отзывами в соцсетях, рекомендует друзьям.

3. Каналы взаимодействия (Touchpoints)

Социальные сети:

Смотрит рекламу, читает сторис, участвует в опросах.

Сайт компании:

Переходит по ссылке, просматривает товары, читает описание, добавляет в корзину.

Email-рассылка:

Открывает письма с акциями, новыми продуктами и напоминаниями о забытых товарах.

Колл-центр:

Звонит, если возникают вопросы по доставке или выбору продукта.

Доставка:

Получает уведомления о статусе заказа, получает посылку.

Послепродажное обслуживание:

Получает анкету с просьбой оставить отзыв.

4. Ожидания клиента на каждом этапе

Осведомлённость:

Хочет понять, что продукт ей подходит, быстро и без лишней информации.

Рассмотрение:

Ожидает четких фильтров, описаний, отзывов реальных людей и примеров использования.

Покупка:

Хочет простой интерфейс оформления, ясные условия доставки и гарантии возврата.

Использование:

Ждёт инструкции, советов и поддержки при первом использовании.

Лояльность:

Ожидает персонализированные предложения, бонусы за повторные покупки.

Адвокатство:

Хочет легко делиться опытом через соцсети или отзыв на сайте.

5. Эмоции клиента в процессе взаимодействия

Положительные эмоции:

– Когда нашла нужный продукт за пару минут.

– Приятный дизайн сайта и удобная навигация.

– Быстрая доставка и подробная информация по заказу.

Негативные эмоции:

– Долго загружается страница с товарами.

– Нет возможности выбрать фильтры по типу кожи.

– Отсутствие ответа от поддержки в чате.

"Моменты истины":

– Первое впечатление от сайта.

– Успешное оформление заказа.

– Первое использование продукта.

6. Барьеры и болевые точки (Pain Points)

– Нет фильтрации товаров по типу кожи.

– Неясные сроки доставки.

– Нет онлайн-консультанта на сайте.

– Сложно вернуть товар без объяснения причин.

– Частые рассылки могут вызывать раздражение.

7. Поведенческие данные

– В среднем пользователь проводит на сайте 3–5 минут.

– Чаще всего добавляют в корзину средства по уходу за кожей лица.

– 60% пользователей не доходят до оплаты.

– Наиболее популярные дни для покупок – вторник и пятница.

– Высокий уровень отказов в мобильном приложении при оплате.

8. Обратная связь от клиентов

– "Не хватает информации о составе продуктов".

– "Трудно понять, какой крем подойдёт именно мне".

– "Очень понравилась упаковка, но хотелось бы больше экологичности".

– "Поддержка ответила только через два дня".

– "Было сложно найти раздел с акциями".

9. Внутренние данные компании

– CRM система позволяет собирать данные о предпочтениях клиентов.

– Текущая платформа сайта позволяет внедрить дополнительные фильтры и интеграции.

– Поддержка работает в будние дни с 9 до 18.

– Команда маркетинга может запускать таргетированную рекламу.

– Логистика покрывает все регионы России, но есть задержки в отдалённых областях.

10. Конкурентный анализ

– У конкурентов есть онлайн-тест для определения типа кожи.

– Прямые аналоги предлагают бесплатные пробники с каждым заказом.

– Некоторые бренды используют чат-боты для консультаций.

– Конкуренты активно работают с блогерами и создают обучающий контент.

– Внедрены программы лояльности с накопительными баллами.

1.5 Цифровой маркетинг и контент: выбор каналов и планирование кампаний

RACE Planning Framework

Что это

Цикл цифрового маркетинга

Описание

RACE – это модель, которая включает четыре фазы: Reach (Охват), Act (Вовлечение), Convert (Конверсия) и Engage (Удержание)

Пример промпта

«[Роль ]: Ты [digital-маркетолог ], специализирующийся на построении стратегий с помощью [RACE Planning Framework ].

[Задача ]: Разработай цифровую маркетинговую стратегию продвижения [входные данные] применяя модель [RACE ]: [Reach , Act , Convert , Engage ].

[Входные данные ]: [входные данные]

[Цель ]: увеличить [охват и вовлечение ] через четко выстроенную цифровую стратегию

[Формат ]: Сначала объясни, что такое [RACE Planning Framework ], затем покажи свой ход мыслей [шаг за шагом ], применяя его к данной ситуации. Для каждого этапа (Reach, Act, Convert, Engage) опиши:

какие каналы использовать

какой контент создавать

как измерять эффективность

[Дополнительно ]: Предложи идеи, как использовать инсайты для усиления коммуникации как в B2B, так и в B2C среде.

[Входные данные]: [входные данные]

[Инструкция для AI]:

Если какие-либо данные отсутствуют , запроси их у пользователя перед началом анализа , используя следующую форму:

Для создания текста мне необходимо уточнить несколько деталей.

1. Reach (Охват)

На этом этапе цель – привлечь целевую аудиторию на сайт или в другие цифровые каналы.

Данные о целевой аудитории (демография, интересы, поведение).

Анализ текущих каналов привлечения (SEO, контекстная реклама, социальные сети, email-рассылки и т. д.).

Данные о конкурентах (их стратегии продвижения, каналы, позиционирование).

Аналитика трафика (источники посещаемости сайта, показатели CTR, bounce rate и др.).

Бюджет на рекламу и продвижение.

2. Act (Вовлечение)

Цель – вовлечь посетителей, побуждая их к дальнейшему взаимодействию с брендом.

Пользовательские данные о поведении на сайте (время на сайте, просмотр страниц, скроллинг, действия в приложении).

Результаты A/B тестирования, юзабилити-тестирования.

Контент-план и данные об эффективности предыдущего контента.

Данные о взаимодействии в социальных сетях (лайки, репосты, комментарии).

Обратная связь от пользователей (опросы, формы, чаты).

3. Convert (Конверсия)

Здесь акцент на превращение заинтересованных посетителей в клиентов.

Воронка продаж и данные о конверсии на каждом этапе.

Информация о корзинах покупок (показатель отказов при оформлении заказа).

Данные CRM (информация о контактах, история взаимодействий, сегментация клиентов).

Персонализационные данные (предпочтения, история покупок, поведенческие триггеры).

Данные о ценах, акциях, предложениях и их восприятии аудиторией.

4. Engage (Удержание)

Этап направлен на поддержание долгосрочных отношений с клиентами.

Данные о лояльности клиентов (частота покупок, средний чек, NPS).

Отзывы и рейтинги клиентов.

Данные об оттоке клиентов и причины ухода.

Программы лояльности и их эффективность.

Результаты remarketing-кампаний.

История взаимодействия с клиентами через все каналы (email, мессенджеры, push-уведомления).»

Пример данных для RACE Planning Framework

1. Reach (Охват)

Целевая аудитория: женщины и мужчины в возрасте от 25 до 40 лет, проживающие в крупных городах России, интересующиеся здоровым образом жизни, спортом и правильным питанием.

Поведенческие особенности: активно используют мобильные устройства, чаще всего заходят на сайт с 19:00 до 22:00, предпочитают контент в формате видео и статей.

Анализ каналов привлечения:

SEO: органический трафик составляет 35% от общего числа посетителей сайта, основные ключевые слова связаны с темами "спортивное питание", "диеты", "тренер по фитнесу".

Контекстная реклама: Google Ads и Яндекс.Директ приносят около 25% трафика, CTR – 2.8%, средняя стоимость клика – 25 рублей.

Социальные сети: активность наблюдается в Instagram и ВКонтакте, где публикуются обучающие видео и истории клиентов. Еженедельный охват постов – 150 000 человек.

Email-рассылки: открытость писем – 32%, кликабельность – 6%.

Конкуренты: у основного конкурента высокая активность в TikTok, они сотрудничают с блогерами и делают акцент на сторителлинге. Их бюджет на рекламу в 2 раза выше, чем у нас.

Трафик на сайт: ежемесячно около 100 000 уникальных посетителей. Основные источники – органический поиск (35%), реклама (25%), социальные сети (20%), email (10%). Bounce rate – 55%, среднее время на сайте – 1 минута 30 секунд.

Бюджет на продвижение: 500 000 рублей в месяц.

2. Act (Вовлечение)

Пользовательское поведение:

Среднее время на сайте – 1.5 минуты.

Показатель просмотра более одной страницы – 40%.

Самые популярные страницы: "О программе тренировок", "Отзывы клиентов", "Блог".

Глубина просмотра: 2.3 страницы на пользователя.

Активность в приложении: 15% пользователей открывают его хотя бы раз в неделю.

A/B тестирование:

Тестирование заголовков на главной странице показало, что вариант с вопросом ("Вы готовы изменить свою жизнь?") имеет на 12% более высокую конверсию, чем стандартный слоган.

Изменение цвета кнопки "Зарегистрироваться" с зелёного на оранжевый увеличил клики на 7%.

Контент-план:

Еженедельно публикуется 2 статьи и 1 видео.

Наиболее эффективный формат – короткие обучающие видео (CTR – 4.5%, просмотры до конца – 65%).

Социальные сети:

Лайки и репосты растут на 10% в неделю.

Комментарии к постам в Instagram – в среднем 120 штук на каждый пост.

Увеличение подписчиков – 5% в месяц.

Обратная связь:

По результатам опроса 60% пользователей хотят больше персонализированных рекомендаций.

Часто встречаются жалобы на медленную загрузку сайта с мобильных устройств.

3. Convert (Конверсия)

Воронка продаж:

Посетители сайта: 100 000

Подписались на пробный период: 2 000 (2%)

Совершили первую покупку: 800 (0.8%)

Повторные покупки: 300 (0.3%)

Корзина покупок:

65% пользователей покидают сайт на этапе оформления заказа.

Основные причины: высокая стоимость доставки, необходимость регистрации перед покупкой.

CRM данные:

База содержит 10 000 контактов.

Сегменты: новички, повторные клиенты, неактивные пользователи.

Средний чек – 2 500 рублей.

15% клиентов совершают повторные покупки в течение 30 дней.

Персонализация:

На основе истории просмотров предлагаем индивидуальные программы тренировок.

Рекомендации на основе предыдущих покупок увеличили конверсию на 8%.

Цены и акции:

Акция "Подарок за первую покупку" повысила конверсию на 5%.

Данные показывают, что клиенты реагируют на скидки в размере 20%, но не на 10%.

4. Engage (Удержание)

Лояльность:

NPS (индекс потребительского лояльства) – 35 баллов.

Средняя частота покупок – 1.5 раза в месяц.

Средний срок взаимодействия с клиентом – 6 месяцев.

Отзывы:

Положительные отзывы составляют 80% от общего числа.

Основные темы: удобство использования сервиса, мотивация, поддержка.

Негативные комментарии касаются скорости доставки и качества некоторых товаров.

Отток клиентов:

30% пользователей прекращают использование сервиса через 2 месяца после первой покупки.

Причины: потеря интереса, высокая цена, недостаточно персонализированного контента.

Программы лояльности:

Программа "За каждую покупку – баллы" привела к увеличению повторных заказов на 10%.

Уровневая система вознаграждений пока мало используется – только 5% клиентов достигли второго уровня.

Remarketing:

Email-кампании с напоминаниями о забытых товарах в корзине имеют CTR 6% и конверсию 2.5%.

Retargeting в социальных сетях помог вернуть 5% пользователей, которые ранее покинули сайт без покупки.

История взаимодействий:

Клиенты получают email-рассылки, push-уведомления в приложении и сообщения в мессенджерах.

Индивидуальные предложения отправляются на основе последнего действия пользователя (например, если он не заходил 7 дней, ему приходит промокод на скидку).

TOFU-MOFU-BOFU

Что это

Контент по этапам воронки

Описание

Контентная модель воронки: TOFU – привлечение, MOFU – вовлечение, BOFU – конверсия.

Пример промпта

"Ты – опытный контент-маркетолог.

Тебе нужно разработать контентную стратегию по модели TOFU-MOFU-BOFU.

Не используй таблицы. Отвечай поэтапно: сначала TOFU, затем MOFU, потом BOFU.

Давай краткие, но конкретные рекомендации.

[Входные данные]: [входные данные]

[Входные данные]: [входные данные]

[Инструкция для AI]:

Если какие-либо данные отсутствуют , запроси их у пользователя перед началом анализа , используя следующую форму:

Для создания текста мне необходимо уточнить несколько деталей.

1. TOFU (Top of Funnel) – Верхняя часть воронки

На этом этапе цель – привлечь внимание аудитории, заинтересовать, дать полезную информацию.

Демографические данные целевой аудитории (возраст, пол, география, профессия и т.д.)

Интересы и боли целевой аудитории

Платформы, где находится аудитория (соцсети, блоги, YouTube, поисковики и т.д.)

Тематика контента, которая резонирует с ЦА (часто через аналитику)

Инсайты из рекламных кампаний (CTR, охват, удержание внимания)

SEO-ключевые слова (для органического привлечения)

Примеры успешного контента конкурентов

2. MOFU (Middle of Funnel) – Средняя часть воронки

Цель – перевести случайного посетителя в заинтересованного потенциального клиента, начать формировать доверие и показать ценность продукта или услуги.

Поведение пользователей на сайте (время на сайте, просмотры страниц, переходы)

Данные о пользователях, подписавшихся на рассылку, скачавших материалы, заполнивших формы

Частые вопросы, возражения и темы интереса от клиентов

Данные из email-кампаний (открытости, кликабельность)

Отзывы, кейсы, примеры использования продукта

Результаты A/B тестирования (например, кнопок, заголовков)

Эти данные позволяют персонализировать коммуникацию и предлагать более глубокие решения, соответствующие потребностям пользователя.

3. BOFU (Bottom of Funnel) – Нижняя часть воронки

Цель – помочь пользователю принять решение о покупке, устранить последние сомнения и завершить сделку.

Истории успеха и кейсы клиентов

Конкретные характеристики продукта/услуги

Цены, акции, условия оплаты

Обратная связь от предыдущих клиентов (отзывы, рекомендации)

Данные CRM-систем (история взаимодействий, стадия сделки)

Возражения, собранные на предыдущих этапах

Данные о поведении «почти-клиентов» (те, кто добавил товар в корзину, но не оплатил)»

Пример данных для фреймворка TOFU-MOFU-BOFU

1. TOFU (Top of Funnel) – Верхняя часть воронки

Демографические данные целевой аудитории:

Женщины и мужчины в возрасте от 25 до 40 лет, проживающие в крупных городах России (Москва, Санкт-Петербург, Екатеринбург). Основная профессия – офисные сотрудники, фрилансеры, молодые мамы. Средний уровень дохода.

Интересы и боли целевой аудитории:

Интересуются здоровым образом жизни, правильным питанием, спортом, саморазвитием. Боли: нехватка времени на себя, усталость, низкая продуктивность, сложности с организацией питания.

Платформы, где находится аудитория:

Instagram, YouTube, Telegram-каналы, поисковики (Google, Яндекс), TikTok.

Тематика контента, которая резонирует с ЦА:

Быстрые рецепты на каждый день, лайфхаки для повышения продуктивности, мотивационный контент, истории из жизни, обзоры полезных приложений.

Инсайты из рекламных кампаний:

Наибольший CTR показали сторис в Instagram с короткими видео о пользе завтрака. Реклама на YouTube Shorts с таймером тренировок получила высокий охват и длительное время просмотра.

SEO-ключевые слова:

"быстрые завтраки", "здоровое питание для занятых", "как быть продуктивным", "тренажёрка дома за 15 минут".

Примеры успешного контента конкурентов:

Конкуренты успешно используют формат «еда в контейнере», публикуют подборки рецептов по типу "3 ингредиента – 10 блюд". Также популярны видео с распорядком дня успешных людей.

2. MOFU (Middle of Funnel) – Средняя часть воронки

Поведение пользователей на сайте:

Среднее время на сайте – 2,5 минуты. Пользователи чаще всего просматривают страницы с рецептами и блогом. Высокая конверсия с главной страницы на статьи.

Данные о пользователях, подписавшихся на рассылку:

Около 12% посетителей сайта подписываются на email-рассылку. Чаще всего скачивают PDF с подборкой завтраков на неделю.

Частые вопросы, возражения и темы интереса от клиентов:

Как начать правильно питаться без лишних затрат? Можно ли готовить быстро и вкусно? Как сохранять мотивацию?

Данные из email-кампаний:

Открытость писем – 28%, кликабельность – 6%. Наиболее эффективны письма с персонализированными предложениями (например, «Ваш план питания на неделю»).

Отзывы, кейсы, примеры использования продукта:

«Начала готовить завтраки за 10 минут благодаря вашим идеям. Теперь чувствую себя намного лучше!»

«Попробовала бесплатный гайд – теперь планирую заказать платный курс по питанию».

Результаты A/B тестирования:

Кнопка «Получить бесплатно» привела к на 15% большему количеству скачиваний, чем кнопка «Скачать».

3. BOFU (Bottom of Funnel) – Нижняя часть воронки

Истории успеха и кейсы клиентов:

Клиентка потеряла 7 кг за 2 месяца, следуя программе питания. Другой клиент улучшил показатели продуктивности после внедрения режима и питания. Оба дали разрешение использовать свои истории в маркетинге.

Конкретные характеристики продукта/услуги:

Индивидуальный план питания на месяц, доступ к закрытому чату с диетологом, 4 варианта меню на выбор, регулярные видеорецепты.

Цены, акции, условия оплаты:

Стандартный тариф – 2990 руб. Акционное предложение: +1 неделя бесплатно при покупке до конца месяца. Возможна рассрочка на 3 платежа.

Обратная связь от предыдущих клиентов:

«Хорошо структурированная программа, всё понятно и доступно».

«Удобно, что можно задать вопрос напрямую специалисту».

Данные CRM-систем:

Пользователь X дважды открывал письмо с описанием программы, заходил на страницу с тарифами трижды, добавлял товар в корзину, но не оплатил.

Возражения, собранные на предыдущих этапах:

Слишком дорого, не уверен(а), что это сработает, нет времени на выполнение.

Данные о поведении «почти-клиентов»:

Около 18% пользователей добавляют продукт в корзину, но не завершают оформление. Анализ показывает, что основные причины – необходимость сравнения с другими вариантами или ожидание скидок.

Content Pillars Framework

Что это

Опорные контентные темы

Описание

Content Pillars Framework – это подход к организации и планированию контента, при котором вся тематика разбивается на ключевые тематические блоки (pillar content), вокруг которых строится более детализированный контент.

Пример промпта

«[Роль]: Контент-стратег с опытом в B2B-маркетинге

[Задача]: Разработать 4–5 контентных столпов для LinkedIn и корпоративного блога

[Формат]: Перечисление тем + краткое описание формата и целей

[Входные данные]: [входные данные]

[Результат]: Четкая система контентных тем для построения стратегии продвижения бренда

[Входные данные]: [входные данные]

[Инструкция для AI]:

Если какие-либо данные отсутствуют , запроси их у пользователя перед началом анализа , используя следующую форму:

Для создания текста мне необходимо уточнить несколько деталей.

Цели проекта или бизнеса

– Что вы хотите достичь с помощью контента: увеличение трафика, повышение узнаваемости бренда, конверсии, удержание аудитории и т.д.

Целевая аудитория

– Демографические данные, интересы, боли, потребности, частые вопросы, уровень осведомлённости о продукте или услуге.

Тематическая ниша или отрасль

– Общее направление деятельности: например, здоровье, финансы, технологии, образование и т.д.

Ключевые темы или направления (тематические кластеры)

– Основные области знаний или разделы, которые охватывает ваш бренд. Например, в фитнесе это могут быть: питание, тренировки, мотивация, восстановление.

Анализ ключевых слов (ключевые запросы)

– Семантическое ядро: основные ключевые слова с высоким объемом и низкой/средней конкуренцией, которые потенциально могут стать темами для pillar page или cluster content.

Существующий контент

– Анализ уже опубликованных материалов: статьи, видео, соцсети, email-рассылки. Это позволяет понять, что можно использовать повторно, обновить или углубить.

Конкурентный анализ

– Какие темы и форматы используют конкуренты, какие материалы получают наибольшее внимание, какие пробелы в их контенте можно заполнить.

Форматы контента

– Видео, текст, инфографики, подкасты, интерактивный контент. От этого зависит, как будет организована структура и взаимосвязь между материалами.

Ресурсы и возможности команды

– Наличие авторов, редакторов, бюджет на создание и продвижение контента. Это влияет на масштаб и глубину реализации framework.

Информационная архитектура сайта (при использовании в SEO)

– Как организована структура сайта, как можно связать темы и подтемы через внутренние ссылки, чтобы улучшить навигацию и ранжирование в поисковых системах.»

Пример данных для Content Pillars Framework

Цели проекта или бизнеса

Основная цель – увеличение трафика на сайт с 10 000 до 30 000 уникальных посетителей в месяц в течение года. Дополнительные цели: повышение узнаваемости бренда, улучшение лояльности аудитории и рост конверсии с контента (подписки на рассылку, пробные демо-доступы к продукту).

Целевая аудитория

Целевая аудитория – молодые специалисты и предприниматели в возрасте от 25 до 40 лет, проживающие в крупных городах. Интересуются саморазвитием, продуктивностью, цифровыми инструментами и удалённой работой. Испытывают трудности с организацией времени, планированием задач и использованием технологий для повышения эффективности. Уровень осведомлённости о продукте средний: многие слышали о подобных решениях, но не определились с выбором конкретного инструмента.

Тематическая ниша или отрасль

Производительность и саморазвитие. Конкретно – цифровые инструменты и методики для управления временем, задачами и личной эффективностью.

Ключевые темы или направления (тематические кластеры)

Тайм-менеджмент – техники расстановки приоритетов, планирование дня, избегание прокрастинации.

Инструменты и приложения – обзоры и сравнения программ для организации задач, календарей, заметок.

Работа в условиях удалённости – советы по работе из дома, организация рабочего места, коммуникация в командах.

Мотивация и продуктивность – психологические установки, привычки, работа с выгоранием.

Анализ ключевых слов (ключевые запросы)

Основные ключевые слова:

«тайм-менеджмент для начинающих»

«как организовать работу на удаленке»

«лучшие приложения для планирования задач»

«как перестать прокрастинировать»

Средние показатели поискового объёма (от 500 до 5000 запросов в месяц), конкуренция – от низкой до средней.

Возможные темы для pillar page:

«Как начать эффективно управлять временем: полное руководство»

Темы для cluster content:

«Приложения для тайм-менеджмента в 2025 году»

«Что такое матрица Эйзенхауэра и как её применять»

«Как создать идеальное рабочее место дома»

Существующий контент

Уже создано:

15 статей на тему тайм-менеджмента

5 обзоров приложений

Серия коротких видео в Instagram Reels и TikTok с лайфхаками

Email-рассылка с еженедельными советами

Возможности:

Некоторые статьи можно обновить и использовать как cluster content

Видео можно адаптировать в формат блогерских интервью или коротких гайдов

Из email-рассылки можно выделить наиболее популярные темы и развивать их в виде полноценных публикаций

Конкурентный анализ

Конкуренты активно используют текстовые материалы и YouTube-контент. Наибольшее внимание получают обзоры приложений, практические советы и истории успеха пользователей. Пробелы: мало глубоких аналитических материалов, почти нет интерактивного контента (например, тестов на уровень продуктивности), недостаточно внимания уделено психологии прокрастинации и эмоциональному выгоранию.

Форматы контента

Текстовые статьи (основной формат для SEO)

Видеоформат (YouTube, соцсети)

Инфографики (для соцсетей и email-рассылок)

Подкасты (интервью с экспертами в области продуктивности)

Интерактивные элементы: тесты, чек-листы, викторины

Ресурсы и возможности команды

Команда состоит из:

2 авторов

1 редактора

1 SMM-специалиста

1 видеооператора

Есть бюджет на продвижение контента через рекламу в соцсетях и участие в коллаборациях с микроблогерами. Возможны внешние наймы для создания инфографик и перевода части материала на английский язык.

Информационная архитектура сайта

Сайт разделён на категории: статьи, видео, ресурсы, о нас.

Планируется внедрение внутренней системы ссылок между кластерным контентом и pillar-страницами. Например, статья про тайм-менеджмент будет содержать ссылки на более узкие темы: «матрица Эйзенхауэра», «Pomodoro-техника», «как составить ежедневник». Это улучшит навигацию, поможет пользователям углубляться в интересующие темы и повысит SEO-показатели.

BOSTIC (Budget, Objectives, Strategy, Tactics, Implementation, Control)

Что это

Тактический фреймворк реализации маркетинговых кампаний

Описание

Упорядочивает процесс планирования кампаний: от бюджета до контроля эффективности

Пример промпта

«[Роль]: Маркетолог по продвижению упаковочных решений

[Задача]: Разработать маркетинговую кампанию для [входные данные]

[Формат]: Пошаговый документ с разделами: бюджет, цели, стратегия, тактика, реализация, контроль

[Результат]: Подробный план кампании с указанием действий, ответственных лиц, сроков и метрик измерения эффективности

[Входные данные]: [входные данные]

[Инструкция для AI]:

Если какие-либо данные отсутствуют , запроси их у пользователя перед началом анализа , используя следующую форму:

Для создания текста мне необходимо уточнить несколько деталей.

1. Budget (Бюджет)

Финансовые возможности компании

Ограничения по выделенным ресурсам

Предыдущие расходы на маркетинг

Планируемая доля бюджета на маркетинг в общих расходах компании

2. Objectives (Цели)

Результаты анализа текущего положения компании (например, SWOT-анализ)

Цели бизнеса в краткосрочной и долгосрочной перспективе

Данные о доле рынка, прибыли, узнаваемости бренда

Ожидаемые показатели эффективности маркетинговой кампании

3. Strategy (Стратегия)

Сегментация рынка

Позиционирование продукта или услуги

Целевые аудитории

Общие направления продвижения и развития бренда

Результаты исследований рынка и потребительского поведения

4. Tactics (Тактика)

Конкретные инструменты продвижения (например, реклама, PR, digital-маркетинг)

Каналы коммуникации (социальные сети, телевидение, email-рассылки и т. д.)

План действий по реализации стратегии

Временные рамки выполнения тактических задач

5. Implementation (Реализация)

Организационная структура ответственных за выполнение плана

График работ и контрольные точки

Необходимые ресурсы: человеческие, технические, информационные

План взаимодействия между отделами и внешними подрядчиками

6. Control (Контроль)

Метрики и KPI для оценки эффективности

Механизмы мониторинга и анализа результатов

План корректировки стратегии и тактики при отклонениях

Отчетность и регулярность проверок»

Пример входных данных для BOSTIC

1. Budget (Бюджет)

Финансовые возможности компании позволяют выделить на маркетинг в следующем квартале сумму в размере 500 000 рублей. Бюджет ограничен, так как компания направляет значительные средства в модернизацию производственных мощностей. В предыдущем квартале расходы на маркетинг составили 420 000 рублей, из которых около 60% было направлено на цифровую рекламу. Планируется, что доля маркетингового бюджета составит 15% от общих операционных расходов компании.

2. Objectives (Цели)

По результатам SWOT-анализа выявлены ключевые сильные стороны: высокое качество продукции и лояльная клиентская база, а также уязвимости – низкий уровень узнаваемости бренда и недостаточное присутствие в онлайн-среде. Цель бизнеса в краткосрочной перспективе – увеличить объем продаж на 10% за ближайшие шесть месяцев. Долгосрочные цели включают выход на новые рынки и увеличение доли рынка до 8%. Узнаваемость бренда должна вырасти минимум на 20%, охват аудитории – расшириться на 30%.

3. Strategy (Стратегия)

Компания планирует сегментировать рынок по возрастным группам и уровню дохода. Основными целевыми аудиториями будут потребители в возрасте от 25 до 45 лет со средним и выше среднего уровнем дохода. Продукт будет позиционироваться как надежный, качественный и ориентированный на долгосрочное использование. Общие направления развития бренда включают усиление онлайн-присутствия, формирование эмоциональной связи с потребителем и повышение лояльности через программы лояльности. Результаты исследований показали, что целевая аудитория активно использует социальные сети и доверяет рекомендациям блогеров.

4. Tactics (Тактика)

Для достижения стратегических целей будут использоваться такие инструменты, как таргетированная реклама в соцсетях (Instagram, Facebook), сотрудничество с микроблогерами, контент-маркетинг и email-рассылки. Также запланированы PR-мероприятия: участие в профильных выставках и публикации в специализированных изданиях. Каналы коммуникации: социальные сети, сайт компании, рассылка, YouTube-ролики. Тактические задачи реализуются в течение трех месяцев, с четко установленными этапами: запуск кампании, промо-период, финальная стадия с акциями и бонусами.

5. Implementation (Реализация)

Ответственность за выполнение плана лежит на отделе маркетинга во главе с руководителем отдела. График работ предусматривает еженедельные встречи команды, контрольные точки раз в две недели. Для реализации необходимы ресурсы: два специалиста по digital-маркетингу, дизайнер, SMM-менеджер, IT-поддержка для аналитики и CRM-системы. План взаимодействия включает регулярные совещания между отделом маркетинга, продаж и внешними подрядчиками – студией контент-производства и агентством PR.

6. Control (Контроль)

Основные метрики и KPI: количество новых подписчиков, конверсия на сайте, уровень вовлеченности в соцсетях, объем продаж, рост узнаваемости бренда (по опросам). Мониторинг результатов будет осуществляться еженедельно через аналитические отчеты Google Analytics, Facebook Insights и CRM-системы. При отклонении от плановых показателей предусмотрена корректировка тактики: изменение каналов продвижения, обновление контента, перераспределение бюджета. Отчеты по эффективности будут формироваться ежемесячно и представляться руководству компании.

Customer Persona

Что это

Персона клиента

Описание

Создание детализированных образов клиентов на основе данных.

Пример промпта

«[Роль]: Ты маркетолог с опытом создания buyer personas для продуктов массового потребления.

[Задача]: Сформируй подробную персону клиента для [входные данные]

[Формат]: Сначала покажи свой ход мыслей шаг за шагом. Рассмотри 2–3 возможных варианта построения персоны, затем выбери наиболее согласованный. Представь результат в виде текстового отчёта без таблиц.

[Дополнительно]: Опиши, как эта персона поможет в настройке таргетированного маркетинга и контент-стратегии.

[Входные данные]: [входные данные]

[Инструкция для AI]:

Если какие-либо данные отсутствуют , запроси их у пользователя перед началом анализа , используя следующую форму:

Для создания текста мне необходимо уточнить несколько деталей.

1. Демографические данные

Это основная информация о человеке:

Возраст

Пол

Уровень образования

Доход

Семейное положение

Количество детей

Географическое расположение (город, страна, тип населенного пункта)

2. Социально-экономический статус

Профессия

Уровень дохода

Социальный слой

Тип занятости (работает, студент, пенсионер и т.д.)

3. Поведенческие данные

Частота покупок

Предпочтения в выборе товаров/услуг

Лояльность к брендам

Способы оплаты

Источники информации (как узнает о продуктах – соцсети, блогеры, реклама и т.д.)

Поведение в интернете (частота посещений сайта, время на сайте, действия)

4. Психографические данные

Интересы и увлечения

Ценности и жизненные приоритеты

Образ жизни

Отношение к деньгам, рискам, времени

Эмоциональные триггеры

5. Цели и задачи

Какие проблемы хочет решить с помощью продукта или услуги?

Что он хочет достичь, используя твой продукт?

Какие цели важны для него в жизни?

6. Боли и страхи

С чем он сталкивается, что его раздражает?

Какие ошибки он совершал раньше?

Чего он опасается при выборе решения?

Почему может не купить ваш продукт?

7. Каналы коммуникации

Какими социальными сетями пользуется

Как предпочитает получать информацию (email, мессенджеры, звонки)

Как часто взаимодействует с брендами онлайн

8. Типичные возражения

Что обычно останавливает его от покупки

Какие вопросы чаще всего задаёт

На что обращает внимание при сравнении с конкурентами

9. Примеры из жизни (жизненный сценарий)

Описание типичного дня

Пример ситуации, когда он принимает решение о покупке

Как он взаимодействует с продуктом

10. Отличительные особенности

Что делает его уникальным среди других аудиторий

Какие черты поведения или мышления выделяются»

Пример входных данных Customer Persona

1. Демографические данные

Екатерине 32 года. Она замужем и воспитывает двоих детей – сына 4 лет и дочь 1 год. Имеет высшее образование в области маркетинга. Работает удалённо на неполной ставке, поэтому основной доход семьи приносит муж. Проживает в Москве, в районе с развитой инфраструктурой.

2. Социально-экономический статус

Ранее работала менеджером по продвижению, сейчас находится в режиме частичной занятости. Уровень дохода средний по городу. Относится к среднему классу. Тип занятости – совместная работа и ведение домашнего хозяйства.

3. Поведенческие данные

Покупки делает часто, но осознанно – выбирает качественные и проверенные товары. Предпочитает онлайн-магазины, где можно быстро оформить заказ и получить доставку. Лояльна к брендам, которые неоднократно оправдали её ожидания. Чаще всего оплачивает картой онлайн. О новинках узнаёт через Instagram, Telegram-каналы для родителей и рекомендации подруг. В интернете активна: много времени проводит в соцсетях, часто заходит в чаты и группы для мам. Посещает сайты с отзывами перед покупкой.

4. Психографические данные

Интересуется детскими товарами, здоровым питанием, организацией пространства и лайфхаками для родителей. Ценит семью, комфорт и безопасность. Стремится к балансу между работой и личной жизнью. Относится бережно к деньгам, старается планировать бюджет. Не любит рисковать, особенно когда речь идёт о здоровье детей. Эмоциональные триггеры – забота, уют, надёжность, помощь.

5. Цели и задачи

Ей важно найти качественные, безопасные и удобные товары для детей без лишних усилий. Хочет экономить время на выборе и быть уверенной в правильности покупки. Главная жизненная цель – вырастить здоровых и счастливых детей, создать уютный дом.

6. Боли и страхи

Беспокоится о безопасности детских товаров, раздражает большое количество рекламы и недостоверных отзывов. Раньше покупала некачественные игрушки и косметику для ребёнка. Боится ошибиться с выбором, потерять деньги или подвергнуть ребёнка риску. Может не купить продукт, если нет четких характеристик, отзывов или гарантий.

7. Каналы коммуникации

Активно пользуется Instagram и Telegram. Предпочитает получать информацию через мессенджеры и email – не любит телефонные звонки. Часто взаимодействует с брендами, если они предлагают полезный контент, скидки или программы лояльности.

8. Типичные возражения

«А безопасно ли это?»; «Сколько служит?», «Есть ли отзывы реальных пользователей?». При сравнении с конкурентами обращает внимание на цену, наличие сертификатов и условия возврата. Останавливает от покупки отсутствие информации или плохие отзывы.

9. Примеры из жизни (жизненный сценарий)

Утро начинается с завтрака с детьми, после – прогулка с коляской. Во время сна малышей заходит в Telegram, просматривает обзоры товаров и чаты для родителей. Ищет новый набор для детского творчества, чтобы занять старшего. Нахожу сайт, сверяет состав, смотрит видеообзоры, читает отзывы – только после этого решается на покупку. Заказывает с доставкой до дома, оплачивает картой.

10. Отличительные особенности

Екатерина представляет собой целевую аудиторию современных родителей, которые ценят качество, информированность и удобство. Её отличает сочетание потребности в практичности и эмоциональной вовлечённости. Она активно влияет на мнение других мам в своих кругах и часто делится лайфхаками в соцсетях.

Brand Resonance Pyramid

Что это

Пирамида связи с брендом

Описание

Brand Resonance Pyramid (Пирамида резонанса бренда) – это модель, разработанная Кевином Келлером, которая описывает этапы формирования сильного и устойчивого восприятия бренда потребителем.

Пример промпта

«[Роль ]: Ты специалист по брендингу и позиционированию с опытом работы в сфере потребительских товаров массового спроса.

[Задача ]: Разработай стратегию формирования эмоциональной связи с брендом на примере [входные данные], используя Brand Resonance Pyramid.

[Контекст ]: Модель пирамиды связи с брендом описывает этапы, через которые проходит потребитель: от простого узнавания до установления прочных отношений с брендом, основанных на уровнях ассоциаций и реакциях.

[Формат ]: Сначала покажи свой ход мыслей шаг за шагом , применяя модель Brand Resonance Pyramid . Рассмотри 2–3 возможных подхода к построению эмоциональной связи с брендом, затем выбери наиболее согласованный. Представь результат в виде текстового отчёта без таблиц.

[Дополнительно ]: Опиши, как развивать каждый уровень пирамиды:

[Идентичность бренда ]

[Значение бренда ]

[Реакция потребителя ]

[Отношения с брендом ]

[Входные данные]: [входные данные]

[Инструкция для AI]:

Если какие-либо данные отсутствуют , запроси их у пользователя перед началом анализа , используя следующую форму:

Для создания текста мне необходимо уточнить несколько деталей.

Информация о бренде :

Имя бренда и его история.

Ценности, миссия и видение компании.

Существующие элементы бренда: логотип, слоган, упаковка, визуальный стиль.

Позиционирование бренда на рынке.

Уникальные преимущества и дифференциаторы бренда.

Данные о целевой аудитории :

Демографические характеристики потребителей.

Психографика: интересы, образ жизни, ценности.

Поведенческие факторы: частота покупок, предпочтения, лояльность.

Восприятие бренда текущими и потенциальными клиентами.

Анализ рынка и конкурентов :

Обзор отрасли и рыночных тенденций.

Анализ позиционирования конкурентов.

Идентификация пробелов и возможностей на рынке.

Как бренд воспринимается относительно конкурентов?

Результаты маркетинговых исследований :

Опросы и фокус-группы для выявления восприятия и эмоций касательно бренда.

Исследования уровня узнаваемости и лояльности.

Отзывы и реакции потребителей на рекламу и коммуникации.

Каналы взаимодействия с потребителем :

Какие точки контакта с потребителем существуют?

Какова роль каждого канала в формировании отношения к бренду?

Стратегические цели бренда :

Что хочет достичь бренд в долгосрочной перспективе?

Какие ключевые метрики будут использоваться для измерения успеха (например, уровень лояльности, частота повторных покупок)?»

Пример входных данных для Brand Resonance Pyramid

Информация о бренде

Бренд "Зелёный Дом" существует уже 10 лет и начал свой путь как небольшой семейный магазин органических продуктов в Санкт-Петербурге. С годами компания выросла в сеть магазинов по всей России, сохранив при этом свои корни и ценности. Основная цель бренда – сделать экологически чистое питание доступным каждому.

Ценности компании: натуральность, устойчивое развитие, забота об окружающей среде и здоровье потребителей. Миссия бренда – предлагать продукты, которые не вредят ни человеку, ни планете. Видение – создать полностью замкнутый цикл производства и потребления, где каждый этап соответствует принципам экологичности.

Элементы бренда: логотип в виде стилизованного дерева с надписью "Зелёный Дом", слоган «Естественно вкусно», упаковка из переработанных материалов, мягкие пастельные цвета в дизайне, подчёркивающие естественность и безопасность.

Позиционирование: бренд позиционирует себя как доступный и проверенный поставщик органических продуктов для семьи. Он занимает промежуточную нишу между дорогими специализированными органическими магазинами и массовым рынком.

Уникальные преимущества: собственная система контроля качества, партнёрство с местными фермерами, акцент на экологичной упаковке и образовательных инициативах для потребителей.

Данные о целевой аудитории

Целевая аудитория – это городские жители в возрасте от 25 до 45 лет, в основном женщины. Это люди со средним и выше среднего уровнем дохода, заинтересованные в здоровом образе жизни, экологии и правильном питании.

Психографика: интересуются вопросами экологии, следят за трендами ЗОЖ, поддерживают локальное производство и стараются выбирать более осознанно. Ценят прозрачность и честность брендов.

Поведенческие факторы: совершают покупки 1–2 раза в неделю, предпочитают делать повторные заказы в любимых точках, склонны к высокой лояльности при условии доверия и постоянства качества.

Восприятие бренда: клиенты видят "Зелёный Дом" как надёжный и дружелюбный бренд, который заботится о них и окружающем мире. Некоторые потенциальные покупатели считают его слишком «экологичным» и недооценивают доступность ценников.

Анализ рынка и конкурентов

Рынок органических продуктов растёт быстрыми темпами, особенно в крупных городах. Потребители становятся всё более требовательными к составу и происхождению продуктов.

Конкуренты:

Высший эшелон: дорогие органические маркеты (например, "Organic Market") с импортными товарами.

Массовый сегмент: крупные сети, предлагающие отдельные органические линейки, но без единой философии.

Пробелы: недостаточно информирования потребителей о пользе и доступности органических продуктов, отсутствие удобных форматов для быстрого шопинга, недостаточное количество экологичных решений в упаковке.

Относительно конкурентов "Зелёный Дом" воспринимается как наиболее доступный и человечный бренд с реальной историей и ценностями.

Результаты маркетинговых исследований

Опросы показали, что 68% опрошенных знакомы с брендом, а 43% регулярно делают покупки. Фокус-группы отметили положительные эмоции от атмосферы магазина и упаковки товаров. Однако были замечания по поводу ограниченного ассортимента и нехватки информации о происхождении продуктов на этикетках.

Уровень лояльности составляет 57%, что выше среднего по категории. Рекламные кампании вызвали в целом положительный отклик, особенно видео с историями фермеров и процессами производства.

Отзывы в соцсетях в основном позитивные, с частыми упоминаниями слова "доверяю".

Каналы взаимодействия с потребителем

Основные точки контакта:

Физические магазины ("Зелёный Дом") – ключевое место формирования доверия и лояльности.

Сайт и мобильное приложение – для онлайн-заказов и получения информации.

Социальные сети (Instagram, VK, Telegram) – каналы коммуникации, образования и формирования сообщества.

Email-рассылка – используется для персонализированного предложения и информирования о новинках.

Клиентская поддержка – важный элемент в разрешении возникающих вопросов и формировании положительного опыта.

Каждый канал играет свою роль: офлайн – для первого контакта и формирования имиджа, онлайн – для укрепления связи и повторных покупок.

Стратегические цели бренда

На ближайшие 5 лет "Зелёный Дом" стремится стать самым популярным брендом органической еды в России, сохраняя при этом свои ценности и качество. Компания планирует расширить сеть магазинов, запустить собственную линию товаров и увеличить онлайн-продажи.

Ключевые метрики успеха:

Увеличение уровня узнаваемости до 85%.

Рост повторных покупок на 30%.

Поднятие уровня лояльности до 70%.

Увеличение числа подписчиков и активных участников сообщества.

Положительная динамика в отзывах и удовлетворённости клиентов.

Machine Learning Algorithms for Ad Campaign Management

Что это

Автоматизация управления рекламными кампаниями

Описание

Оптимизирует ставки, выбор аудитории и время показа рекламы

Пример промпта

«[Роль ]: Ты PPC-менеджер, специализирующийся на применении искусственного интеллекта и машинного обучения в управлении рекламными кампаниями.

[Задача ]: Используя данные из прошлых кампаний, оптимизируй текущую рекламу входные данные, применяя Machine Learning Algorithms for Ad Campaign Management.

[Контекст ]: Не ограничивайся простыми рекомендациями по ставкам – проанализируй, какие параметры кампаний наиболее сильно влияют на конверсию: время показа, география, тип устройства, поведение пользователя. Также учти специфику продукта: это не массовый потребительский товар, а элемент упаковки, ориентированный на B2B или private label-производителей.

[Формат ]: Сначала объясни, что такое Machine Learning Algorithms for Ad Campaign Management, затем покажи свой ход мыслей шаг за шагом, применяя модель к этой ситуации. Опиши, как ты бы оптимизировал ставки, выбирал целевую аудиторию и планировал время показа рекламы.

[Дополнительно ]: Предложи прогноз ROI и обоснуй, почему выбранные параметры кампании будут более эффективны, чем предыдущие

[Входные данные]: [входные данные]

[Инструкция для AI]:

Если какие-либо данные отсутствуют , запроси их у пользователя перед началом анализа , используя следующую форму:

Для создания текста мне необходимо уточнить несколько деталей.

1. Данные о пользователе (User Data)

Эти данные описывают аудиторию, на которую таргетируется реклама:

Демографические данные: возраст, пол, местоположение, язык.

Интересы и предпочтения (например, из социальных сетей или поведенческих профилей).

Устройство: тип устройства (мобильный, десктоп), операционная система, браузер.

Время суток или день недели, когда пользователь чаще всего взаимодействует с рекламой.

История взаимодействий с предыдущими рекламными кампаниями (например, клики, просмотры, конверсии).

2. Данные о рекламе (Ad Content Features)

Характеристики самого рекламного объявления:

Текст рекламы.

Изображения или видео, используемые в объявлении.

Тип рекламы: баннер, видео, текстовая, native и т.д.

Канал размещения: социальные сети, поисковые системы, мобильные приложения и т.д.

Частота показов (frequency) и релевантность рекламы.

3. Контекстные данные (Contextual Features)

Информация о среде, в которой показывается реклама:

Платформа (Facebook, Google Ads, TikTok и т.д.).

Время показа рекламы.

Сайт или приложение, на котором отображается реклама.

Тематика контента, окружающего рекламу.

4. Данные о поведении пользователя (Behavioral Data)

Фиксируют действия, которые пользователь совершает до и после показа рекламы:

Кликабельность (CTR – Click-Through Rate).

Конверсии: покупки, регистрации, загрузки и т.д.

Глубина просмотра сайта после клика.

Время, проведенное на сайте после клика.

Отказы, возвраты, повторные посещения.

5. Бюджетные и аукционные параметры (Campaign-Level Features)

Эти данные относятся к настройкам самой рекламной кампании:

Бюджет кампании.

Ставки за клик (CPC) или за показ (CPM).

Аукционные данные: конкуренты, цена за клик, качество объявления.

Приоритет кампании (например, охват, конверсии, клики).

Длительность кампании.

6. Исторические данные по кампаниям

Результаты предыдущих кампаний: CTR, CVR (коэффициент конверсии), ROI.

А/В тестирование разных вариантов объявлений.

Сезонные колебания эффективности.

7. Данные об окружающей среде (External Data)

Экономические показатели (например, уровень дохода в регионе).

Сезонные факторы (например, праздники, распродажи).

Социальные тренды или события (например, реклама в условиях кризиса или повышенного интереса к определенной теме).»

Пример данных для Machine Learning Algorithms for Ad Campaign Management

1. Данные о пользователе (User Data)

Пользователь – женщина, 28 лет, из Москвы, русскоязычная. Интересуется модой, путешествиями и здоровым образом жизни. Использует смартфон с операционной системой Android и браузер Chrome. Чаще всего взаимодействует с рекламой вечером в будние дни. В прошлом кликала на рекламу онлайн-магазинов одежды и туров, дважды совершала покупки после показов объявлений.

2. Данные о рекламе (Ad Content Features)

Рекламное объявление содержит текст: "Стильная одежда по ценам ниже рынка! Скидки до 50% на всю коллекцию весны". В объявлении используется изображение модели в яркой одежде. Формат рекламы – баннерный формат, размещённый в социальной сети Instagram. Объявление показывается с частотой 3 раза в день на пользователя, с высокой релевантностью целевой аудитории.

3. Контекстные данные (Contextual Features)

Объявление отображается в мобильном приложении Instagram. Показ происходит в 19:45 по московскому времени. Рядом с рекламой находятся посты о моде и лайфстайле. Платформа – Facebook Ads Manager, таргетинг осуществляется через инструменты Meta.

4. Данные о поведении пользователя (Behavioral Data)

Пользователь нажала на рекламу. После клика перешла на сайт интернет-магазина, просмотрела 3 страницы, добавила товар в корзину, но не оформила заказ. Общее время на сайте – 2 минуты 15 секунд. Через два дня вернулась на сайт и совершила покупку.

5. Бюджетные и аукционные параметры (Campaign-Level Features)

Бюджет кампании составляет $500 в неделю. Средняя ставка за клик – $0.35. На аукционе объявление имеет высокий рейтинг качества. Приоритет кампании – конверсии. Кампания запущена на 4 недели.

6. Исторические данные по кампаниям

В предыдущих кампаниях средний CTR составлял 1.8%, CVR – 3.2%, ROI – 270%. А/В тестирование показало, что баннеры с моделями демонстрируют на 15% лучшие результаты, чем изображения без людей. Эффективность рекламы возрастает в период распродаж и снижается летом.

7. Данные об окружающей среде (External Data)

На момент запуска кампании в регионе наблюдается умеренный экономический рост. Доходы населения в Москве стабильны. Время проведения кампании совпадает с началом весеннего сезона и предпраздничным периодом (8 марта). В соцсетях активно обсуждается тема экологичной моды, что повлияло на изменение контента объявлений с акцентом на экологичность материалов.

DARE (Define, Analyze, Review, Execute

Что это

Фреймворк стратегического планирования

Описание

Методология управления маркетинговыми проектами через 4 этапа: определение целей, анализ ситуации, обзор возможностей и выполнение действий

Пример промпта

«[Роль]: Маркетолог в компании

[Задача]: Разработать маркетинговый план вывода на рынок [входные данные], ориентируясь на потребности производителей и конечных пользователей.

[Формат]: Применить фреймворк DARE:

Define – Определить цели, ЦА, УТП

Analyze – Проанализировать текущий спрос, поведение производителей, тренды, конкурентов.

Review – Обзор возможностей продвижения: каналы, партнерства, ценовые стратегии.

Execute – План действий: запуск пилотной кампании, продвижение через B2B-каналы, оценка эффективности.

[Результат]: Четкий маркетинговый план внедрения новых товаров с акцентом на их преимущества перед традиционными решениями, с разбивкой по этапам, ответственным и срокам реализации.

[Входные данные]: [входные данные]

[Инструкция для AI]: Если какие-либо данные отсутствуют , запроси их у пользователя перед началом анализа , используя следующую форму:

Для создания текста мне необходимо уточнить несколько деталей.

На этапе Define (Определение):

Бизнес-задачи или цели, которые необходимо достичь.

Запрос от стейкхолдеров или заказчика.

Описание проблемы или ситуации, требующей решения.

Основные ограничения (время, бюджет, ресурсы).

Ключевые показатели эффективности (KPI), по которым будет оцениваться успех.

На этапе Analyze (Анализ):

Данные, собранные на этапе Define.

Существующие процессы, системы или продукты, подлежащие анализу.

Результаты исследований (например, анализ рынка, пользовательских потребностей, конкурентов).

Данные для анализа проблем (например, метрики производительности, отчёты об ошибках).

Риски и ограничения, выявленные на ранних этапах.

На этапе Review (Оценка):

Результаты анализа.

Возможные варианты решений или подходов.

Обратная связь от заинтересованных сторон.

Оценка рисков и выгод по каждому варианту.

Приоритезированные альтернативы для реализации.

На этапе Execute (Выполнение):

Выбранное решение или план действий.

Утвержденный бюджет и расписание.

Назначенные роли и ответственные.

План управления изменениями и коммуникациями.

Ресурсы (люди, технологии, инструменты).»

Пример входных данных для DARE (Define, Analyze, Review, Execute)

Этап Define (Определение)

Бизнес-задача: Повысить уровень удовлетворенности клиентов при использовании онлайн-сервиса поддержки.

Запрос от заказчика: Снижение времени ответа на обращения клиентов и улучшение качества предоставляемых решений.

Описание проблемы: Клиенты часто жалуются на длительное время ожидания ответа и неэффективные решения по их запросам.

Основные ограничения: Время реализации – 3 месяца, бюджет – 500 000 рублей, доступ к ограниченным ресурсам IT-отдела.

KPI: Сокращение среднего времени ответа с 24 часов до 6 часов; увеличение рейтинга удовлетворенности клиентов (CSAT) с 70% до 85%.

Этап Analyze (Анализ)

Данные из этапа Define легли в основу анализа текущего состояния системы поддержки.

Существующие процессы: Обработка обращений через email, ручное распределение задач между операторами, отсутствие чёткой классификации запросов.

Результаты исследований: Анализ пользовательских опросов показал, что 60% клиентов ожидают ответа менее чем за 4 часа. Конкуренты используют автоматизированные системы обработки заявок и чат-ботов.

Данные для анализа проблем: Отчёты о времени обработки запросов, статистика повторных обращений, данные о количестве сотрудников службы поддержки.

Выявленные риски: Недостаток квалифицированного персонала для внедрения новых технологий, возможное сопротивление изменениям со стороны сотрудников.

Этап Review (Оценка)

На основе результатов анализа были рассмотрены следующие варианты решений:

Внедрение CRM-системы с автоматическим распределением задач.

Запуск чат-бота для первичной обработки обращений.

Обучение сотрудников и оптимизация внутренних процессов без внедрения новых инструментов.

Обратная связь от стейкхолдеров: Технический отдел поддерживает внедрение CRM, маркетинг выступил за запуск чат-бота как более привлекательного с точки зрения имиджа компании решения.

Оценка рисков и выгод: Внедрение CRM требует больших временных и финансовых затрат, но даст долгосрочные преимущества. Чат-бот может быть реализован быстро, но покроет только часть запросов.

Приоритезированные альтернативы: Комбинированный подход – сначала внедрить CRM, затем разработать чат-бота.

Этап Execute (Выполнение)

Выбранное решение: Внедрение CRM-системы с последующей разработкой чат-бота.

Утвержденный бюджет: 480 000 рублей. Расписание: 1 месяц – подготовка, 2 месяца – внедрение CRM, 1 месяц – тестирование и обучение, 1 месяц – запуск чат-бота.

Назначенные роли: Проектный менеджер – Иван Петров, IT-руководитель – Мария Смирнова, аналитик – Дмитрий Кузнецов.

План управления изменениями: Регулярные встречи с командой, коммуникационный план для сотрудников, обучение работе с новой системой.

Необходимые ресурсы: Разработчики, специалисты по внедрению CRM, технические средства (серверы, лицензии), консультанты по автоматизации процессов.

Flywheel Marketing

Что это

Циклическая модель роста

Описание

Flywheel Marketing – это подход к маркетингу, при котором акцент делается на создании самоподдерживающего роста за счёт положительных отзывов, лояльности клиентов и их активного участия в продвижении бренда. В отличие от традиционной "воронки", где фокус на привлечении новых клиентов, Flywheel (или "машина роста") работает за счёт ускорения уже существующих связей между пользователями, брендом и его продуктами.

Пример промпта

«[Роль]: Ты опытный growth-маркетолог.

[Контекст]: Работаешь с входные данные.

[Цель]: Построй Flywheel-модель роста, которая показывает, как привлечение, вовлечение и удовлетворённость клиентов усиливают друг друга.

[Формат]: Опиши модель в виде 3–4 этапов цикла и точек усиления между ними. Не используй таблицы, пиши структурированно и понятно.

[Пример]: Этапы: Привлечение (B2B-покупатели), Вовлечение (работа по интеграции), Удовлетворение (надёжность, удобство). Точки усиления: отзывы, повторные заказы, рефералы.

Дополни модель актуальными данными, если нужно – запроси уточнения по типу клиентов, текущим каналам продвижения, USP.

[Входные данные]: [входные данные]

[Инструкция для AI]:

Если какие-либо данные отсутствуют , запроси их у пользователя перед началом анализа , используя следующую форму:

Для создания текста мне необходимо уточнить несколько деталей.

Данные о текущих клиентах

– Их поведение, частота использования продукта, уровень удовлетворенности, отзывы.

– Сегментация аудитории: кто из клиентов наиболее лоялен, кто чаще всего рекомендует продукт другим.

Отзывы и рефералы

– Количество и качество отзывов.

– Частота и эффективность рекомендаций от существующих клиентов.

– Уровень вовлеченности пользователей в сообщества бренда.

Показатели удовлетворенности клиентов (CSAT, NPS)

– Net Promoter Score (NPS) как ключевой индикатор того, насколько клиенты готовы рекомендовать продукт.

– Индексы лояльности и повторных покупок.

Данные об использовании продукта

– Как часто клиенты используют продукт или сервис.

– Показатель активности, вовлеченности, retention rate.

– Данные о том, какие функции продукта вызывают наибольший интерес.

Контент, созданный пользователями (UGC)

– Фото, видео, посты, истории, размещенные клиентами.

– Отзывы в социальных сетях и на сторонних платформах.

Инсайты из обратной связи

– Прямые комментарии от клиентов, идеи по улучшению продукта, жалобы и предложения.

– Результаты опросов, интервью, фокус-групп.

Метрики взаимодействия с поддержкой

– Скорость и качество работы службы поддержки.

– Общее впечатление клиентов от взаимодействия с компанией.

Экономические показатели

– LTV (lifetime value) клиента – важный параметр для понимания ценности удержания и развития лояльности.

– CAC (customer acquisition cost) – позволяет сравнивать затраты на привлечение с эффектом от естественного роста через flywheel.

Аналитика контента и кампаний

– Какой контент вызывает наибольшую реакцию у существующих клиентов?

– Какие кампании стимулируют их к действию, участию, рекомендациям?

Данные о партнерских и реферальных программах

– Эффективность программ лояльности, реферальных бонусов.

– Количество новых клиентов, привлеченных через существующих.»

Пример данных для Flywheel Marketing

Данные о текущих клиентах

На основе анализа поведения пользователей в приложении можно выделить три основные группы:

Высокоактивные пользователи – используют продукт ежедневно, задействуют 80% функционала, чаще всего дают положительные оценки.

Умеренные пользователи – заходят 2–3 раза в неделю, используют базовые функции.

Случайные пользователи – редко заходят в приложение, имеют низкий уровень вовлеченности.

Среди высокоактивных пользователей выявлена группа из 15%, которые регулярно участвуют в обсуждении продукта в сообществах и дают рекомендации друзьям.

Отзывы и рефералы

За последние 3 месяца было оставлено более 1 200 отзывов на сторонних платформах и в магазинах приложений.

78% отзывов – положительные, 15% – нейтральные, 7% – отрицательные.

Более 400 клиентов приняли участие в реферальной программе, приведя в среднем по 2–3 новых пользователя на человека.

Уровень вовлеченности в сообществах бренда в социальных сетях вырос на 25% за квартал.

Показатели удовлетворенности клиентов

Среднее значение NPS – 42, что выше отраслевого стандарта.

CSAT по результатам последнего опроса – 87%.

Показатель повторных покупок увеличился на 18% по сравнению с прошлым кварталом.

Данные об использовании продукта

Ежемесячная активность: 65% пользователей заходят в приложение минимум 3 раза в неделю.

Retention rate на 30-й день – 58%, на 90-й – 41%.

Самые популярные функции: интеграция с календарем, персонализированные рекомендации и функция экспорта данных.

Контент, созданный пользователями (UGC)

Пользователи разместили более 3 000 постов с хэштегом бренда в Instagram и TikTok.

12 клиентов создали подробные обзоры продукта на YouTube, набравшие в сумме более 200 тысяч просмотров.

В социальных сетях часто упоминаются удобство интерфейса и простота настройки.

Инсайты из обратной связи

Основные запросы от клиентов: добавление новых тем оформления, улучшение синхронизации между устройствами.

В ходе фокус-групп выявлено, что пользователи хотят больше интеграций с популярными сервисами.

В опросе 70% респондентов отметили, что им нравится поддержка, а 25% указали на необходимость улучшения скорости ответа.

Метрики взаимодействия с поддержкой

Среднее время первого ответа – 1,5 часа.

Уровень удовлетворенности после обращения в поддержку – 91%.

Часто встречающиеся вопросы: технические ошибки, восстановление аккаунта, вопросы оплаты.

Экономические показатели

LTV клиента – 2 500 руб.

CAC – 1 200 руб.

Соотношение LTV/CAC – 2.08, что говорит о стабильном и устойчивом росте бизнеса за счет удержания клиентов.

Аналитика контента и кампаний

Наибольший отклик вызвали сторителлинг-кампании, в которых участвовали реальные пользователи.

Email-рассылки с личными рекомендациями показали на 35% большую конверсию, чем стандартные письма.

Кампания "Приведи друга и получи премиум" привела к росту реферальных регистраций на 60%.

Данные о партнерских и реферальных программах

В реферальной программе участвует 2 300 активных пользователей.

45% новых клиентов в текущем квартале пришли через рефералов.

Партнерские программы с блогерами привели к увеличению узнаваемости бренда среди молодой аудитории.

AARRR (Acquisition, Activation, Retention, Referral, Revenue)

Что это

Пиратская воронка

Описание

Фреймворк для анализа всех стадий взаимодействия пользователя с продуктом – от привлечения до дохода.

Пример промпта

«[Роль]: Маркетолог по развитию

[Задача]: Построить воронку AARRR для продвижения [входные данные]

[Формат]: Стадии AARRR с конкретными метриками и примерами действий

[Результат]: Определить точки роста и слабые места в текущей стратегии взаимодействия с клиентами

[Входные данные]: [входные данные]

[Инструкция для AI]:

Если какие-либо данные отсутствуют , запроси их у пользователя перед началом анализа , используя следующую форму:

Для создания текста мне необходимо уточнить несколько деталей.

1. Acquisition (Привлечение)

Это данные о том, как пользователи находят ваш продукт или сервис.

Источники трафика: органический поиск, реклама (Google Ads, Facebook и т.д.), социальные сети, email-рассылки, рефералы.

Количество посещений сайта или приложения.

Показатели CTR (кликабельность рекламы).

Бюджеты на маркетинговые кампании.

Данные UTM-меток для отслеживания эффективности каналов привлечения.

2. Activation (Активация)

Эти данные показывают, насколько хорошо новый пользователь понимает ценность продукта и становится активным.

Факт завершения ключевых действий (onboarding, первое действие в приложении, регистрация).

Время до первого значимого взаимодействия с продуктом.

Прохождение целевого пользовательского пути (например, создание профиля, добавление товара в корзину).

Отказы на этапе регистрации или первого запуска.

3. Retention (Удержание)

Эти данные показывают, насколько часто пользователи возвращаются в продукт после первого взаимодействия.

Частота визитов/использования продукта за определённый период.

Данные о повторных действиях (например, второй заказ, повторный вход в аккаунт).

Cohort-анализ (группы пользователей по дате привлечения и их активность во времени).

Уровень оттока (churn rate).

4. Referral (Рефералы / Рекомендации)

Входные данные, связанные с тем, как текущие пользователи привлекают новых.

Количество отправленных реферальных ссылок.

Число пользователей, принявших участие в реферальной программе.

Количество успешных приглашений (конвертировавшихся в регистрацию, активацию и т.д.).

Общее количество рекомендаций (например, через соцсети, email и т.д.).

5. Revenue (Доход)

Эти данные связаны с монетизацией продукта и поведением платящих пользователей.

Выручка на пользователя (ARPU).

Конверсия из бесплатного в платный тариф.

Данные о покупках: сумма, частота, тип товаров.

LTV ( lifetime value) – прогнозируемая долгосрочная ценность клиента.

Информация об отписках от подписок, возвратах, отменах платежей.»

Пример входных данных для AARRR-фреймворка

1. Acquisition (Привлечение)

За последний месяц сайт получил 520,000 посещений.

Из них:

Органический поиск: 180,000 визитов (Google, Яндекс).

Контекстная реклама (Google Ads): 120,000 кликов, CTR – 3.2%, бюджет – 45,000 рублей.

Реклама в социальных сетях (Facebook и Instagram): 90,000 переходов, CTR – 2.8%, бюджет – 60,000 рублей.

Email-рассылки: 70,000 открытий, 8,500 переходов по ссылкам.

Реферальные ссылки: 25,000 переходов, из них 4,000 регистраций.

UTM-метки показали, что наиболее эффективным каналом по количеству конверсий оказалась реклама в Instagram.

2. Activation (Активация)

Среди новых пользователей (около 120,000 за месяц):

Завершили онбординг: 75,000 пользователей (62.5%).

Выполнили ключевое действие (например, создали профиль или добавили товар в корзину): 60,000 (50% от новых).

Среднее время до первого взаимодействия с продуктом: 8 минут.

Отказы на этапе регистрации: 22,000 пользователей (18% от общего числа новых).

Пользователи, которые завершили хотя бы одно задание или функцию приложения: 55,000.

3. Retention (Удержание)

Еженедельная активность: 40% пользователей возвращаются в приложение минимум 2 раза в неделю.

Cohort-анализ показал, что пользователи, привлечённые через Instagram, имеют лучшую удерживаемость: 45% остаются активными спустя 30 дней.

Уровень оттока (churn rate): 12% ежемесячно.

Доля пользователей, вернувшихся через 7 дней после первой активности: 35%.

Частота использования сервиса: средний пользователь открывает приложение 4 раза в неделю.

4. Referral (Рефералы / Рекомендации)

Общее количество отправленных реферальных ссылок: 18,000.

Число пользователей, участвовавших в реферальной программе: 5,500 (около 4.6% от всех активных).

Количество успешных приглашений (с регистрацией и первым действием): 2,700.

Среднее количество приглашений на пользователя: 3.3.

Рекомендации через соцсети: 800 публикаций с хештегом бренда и призывом к регистрации.

5. Revenue (Доход)

Общий доход за месяц: 2,500,000 рублей.

ARPU (средний доход на пользователя): 20.83 рубля.

Конверсия бесплатных пользователей в платные: 6.5%.

Частота покупок: средний платящий пользователь совершает 1.8 покупки в месяц.

LTV (ожидаемая ценность клиента за весь срок жизни): 1,250 рублей.

Отмены подписок: 320 пользователей отказались от подписки за месяц.

Возвраты товаров: 450 заказов были возвращены (всего на сумму 180,000 рублей).

North Star Metric Framework

Что это

Фокус на главной метрике

Описание

North Star Metric (NSM) – это ключевой показатель, который отражает основную ценность, которую продукт или компания предоставляет своим пользователям. Он используется для стратегического ориентира и принятия решений в бизнесе. Чтобы правильно определить North Star Metric, важно понимать контекст продукта, целевую аудиторию и бизнес-цель.

Пример промпта

«[Роль]: Продукт-менеджер по упаковочным решениям

[Задача]: Определить North Star Metric для [входные данные]

[Формат]: Краткий бриф по продукту + рекомендации по метрике

[Результат]: Единая ключевая метрика, отражающая ценность продукта для клиента и способствующая долгосрочному росту

[Входные данные]: [входные данные]

[Инструкция для AI]:

Если какие-либо данные отсутствуют , запроси их у пользователя перед началом анализа , используя следующую форму:

Для создания текста мне необходимо уточнить несколько деталей.

Миссия и ценности компании

Понимание того, какую ценность компания стремится предоставлять миру. Это помогает сформулировать метрику, которая будет отражать её главную цель.

Целевая аудитория и пользователи

Данные о том, кто является основным потребителем продукта: их потребности, поведение, боли и ожидания. Это позволяет выбрать метрику, которая действительно отражает ценность для пользователя.

Продуктовые функции и возможности

Информация о том, какие функции продукта приносят наибольшую ценность пользователям. Например, у социальной сети это может быть количество взаимодействий, у SaaS – выполнение ключевых действий в продукте.

Текущие метрики и аналитика

Существующие KPI, такие как DAU (ежедневная аудитория), MAU (ежемесячная аудитория), конверсии, уровень удержания, частота использования, доход на пользователя и т.д. Эти данные позволяют понять, что уже работает и что может стать основой NSM.

Ключевые действия пользователя

Какие действия пользователи совершают в продукте, которые напрямую связаны с его ценностью? Например, загрузка файла в облако, публикация поста, завершение сделки.

Бизнес-модель

Понимание того, как компания зарабатывает деньги: подписка, реклама, комиссии и т.д. NSM должен коррелировать с долгосрочной устойчивостью бизнеса.

Сравнение с конкурентами

Анализ того, какие метрики используют другие игроки на рынке, и как они измеряют успех. Это помогает выделить уникальные особенности вашего продукта.

Гипотезы роста и масштабирования

Ожидаемые пути развития продукта и увеличения доли рынка. Метрика должна поддерживать эти гипотезы и расти вместе с ними.

Результаты интервью и обратной связи от пользователей

Качественные данные о том, что именно пользователи считают ценным в продукте. Может помочь в формулировке метрики, которая ближе к реальному опыту.»

Пример входных данных для North Star Metric Framework

Миссия и ценности компании

Наша компания стремится сделать обучение новым навыкам доступным, удобным и мотивирующим для каждого. Мы верим, что образование должно быть адаптировано под потребности человека и вдохновлять на развитие. Главная цель – помочь каждому пользователю расти лично и профессионально через регулярное обучение.

Целевая аудитория и пользователи

Основные пользователи платформы – молодые специалисты (25–35 лет), которые хотят развиваться в своей профессии, а также студенты, готовящиеся к трудоустройству. Основные потребности: гибкость обучения, практическая польза материалов, возможность учиться в удобном темпе. Боли: устаревшие методы обучения, отсутствие мотивации, перегруженность информацией.

Продуктовые функции и возможности

Наибольшую ценность для пользователей приносят следующие функции:

Персонализированные учебные пути на основе целей и уровня знаний

Мини-уроки с моментальной обратной связью

Трекер прогресса и система наград за выполненные модули

Возможность общения с преподавателями и другими учениками

Текущие метрики и аналитика

Сейчас мы отслеживаем такие KPI:

Ежедневная аудитория (DAU): 15 000

Ежемесячная аудитория (MAU): 180 000

Уровень удержания на 7 дней: 40%

Среднее количество пройденных уроков на пользователя в неделю: 3

Конверсия в регистрацию после первого посещения: 25%

Доход на пользователя (ARPU): $2.1

Ключевые действия пользователя

Действия, напрямую связанные с ценностью продукта:

Завершение первого учебного модуля

Прохождение минимум 3 уроков в неделю

Получение первой награды или достижения

Взаимодействие с другими пользователями через чат поддержки

Построение индивидуального плана развития

Бизнес-модель

Компания работает по модели freemium: базовые функции бесплатны, а подписка открывает доступ к расширенным возможностям (экспертные курсы, индивидуальные трекеры, offline-материалы). Основной источник дохода – ежемесячные подписки. Также есть партнерские программы и продажа корпоративных лицензий.

Сравнение с конкурентами

Конкуренты в основном фокусируются на количестве завершённых курсов, времени, проведённом в приложении, и уровне вовлечённости. Однако ни один из лидеров рынка не предлагает столь глубокой персонализации и мотивационной системы. Нам нужно выделить то, что делает наш продукт уникальным: сочетание мотивации, практики и социального взаимодействия.

Гипотезы роста и масштабирования

Мы ожидаем рост за счёт увеличения доли подписчиков среди активных пользователей и выхода на международные рынки. Также планируется запуск корпоративного направления, где компании смогут использовать платформу для обучения сотрудников. NSM должен поддерживать эти гипотезы и показывать эффективность как у конечных пользователей, так и у бизнеса.