Кому нужен этот промт и как он работает?
Этот промт создан для специалистов по работе с клиентским опытом, маркетологов и аналитиков, которые хотят быстро и объективно оценить лояльность и удовлетворённость клиентов на основе результатов опроса NPS (Net Promoter Score). Благодаря ему можно выявить важные инсайты из статистических данных, определить слабые места и получить конкретные рекомендации для роста показателя NPS.
Промт помогает решать задачи анализа данных о клиентах без необходимости глубокого знания статистики. Он сам формирует выводы и предлагает пути улучшения, экономя время и силы специалистов. Вы просто вставляете результаты своего опроса в переменную, и нейросеть создаёт подробный отчет.
Готовый к использованию промт
|
1 |
Представьте, что вы аналитик по опыту клиентов. Вот наши последние данные опроса NPS: {{Данные:}}. Проанализируйте данные и дайте оценку лояльности и удовлетворенности клиентов, определите возможные области для улучшения и предложите рекомендации по действиям для повышения нашего показателя NPS. |
Как использовать промт и на что обратить внимание
- Подставляйте в {{Данные:}} актуальную и точную информацию из последнего опроса, чтобы результаты были релевантны.
- Лучше использовать структурированные данные, например: количество промоутеров, пассивных и детракторов, средний NPS, чтобы нейросеть могла корректно их интерпретировать.
- Следите за полнотой данных — недостаток информации снижает качество анализа и рекомендации.
- Промт не подходит для слишком разрозненных или непонятных данных без контекста.
- Результаты — ориентировочные и требуют проверки человеком-аналитиком перед принятием важных решений.
Примеры использования промта
Пример 1. Анализ NPS после внедрения новой программы лояльности.
|
1 |
Представьте, что вы аналитик по опыту клиентов. Вот наши последние данные опроса NPS: количество промоутеров — 150, пассивных — 100, детракторов — 50, средний NPS — 50. Проанализируйте данные и дайте оценку лояльности и удовлетворенности клиентов, определите возможные области для улучшения и предложите рекомендации по действиям для повышения нашего показателя NPS. |
Пример 2. Оценка клиентской удовлетворённости после обновления интерфейса сайта.
|
1 |
Представьте, что вы аналитик по опыту клиентов. Вот наши последние данные опроса NPS: количество промоутеров — 80, пассивных — 120, детракторов — 100, средний NPS — -10. Проанализируйте данные и дайте оценку лояльности и удовлетворенности клиентов, определите возможные области для улучшения и предложите рекомендации по действиям для повышения нашего показателя NPS. |
Пример ответа нейросети на этот промт
Анализируя предоставленные данные, можно отметить, что общий уровень лояльности и удовлетворенности клиентов находится на стабильном среднем уровне благодаря значительному количеству промоутеров. Вместе с тем, наличие заметного числа пассивных и детракторов указывает на существующие точки роста. Чтобы повысить NPS, рекомендуем усилить коммуникацию с пассивными клиентами, проводить регулярные опросы для выявления причин недовольства, а также внедрить программу поощрения лояльных клиентов. Также полезно проработать качество обслуживания и оперативность решения проблем, что положительно отразится на общем впечатлении и лояльности.
Примечание: результат ориентировочный и может отличаться в зависимости от конкретных данных.
Итог: зачем использовать этот промт?
Использование этого промта позволяет быстро получить аналитический отчет по NPS, упростить восприятие данных и получить понятные рекомендации для улучшения клиентского опыта. Это экономит время и помогает принимать взвешенные решения без необходимости дополнительно углубляться в сложные методы анализа.
Главная польза: быстрое и легкое превращение данных NPS в конкретные практические рекомендации
