Промт для анализа и числового разложения товаров в каталоге

Аналитика и исследования

Кому нужен этот промт и как он работает?

Этот промт создан для специалистов по аналитике продаж, владельцев интернет-магазинов, маркетологов и исследователей рынка. Его цель – структурировать информацию о товарах, которые покупают пользователи, а также провести их детальный числовой анализ. Такой подход помогает лучше понять составные части каждого товара и выявить закономерности в покупательском поведении.

Промт автоматически разбивает каждый товар на составляющие элементы и, по каждому из них, собирает числовые данные – например, количество, стоимость или другие параметры. Это упрощает работу с большими списками и позволяет визуализировать, какие характеристики влияют на продажи или популярность продукции.

Готовый к использованию промт

Как использовать промт и на что обратить внимание

Для максимальной эффективности используйте этот промт, подавая на вход детализированный список товаров. Чем больше информации о каждом товаре, тем точнее будет анализ.

  • Уточняйте формат входных данных: например, если есть список с параметрами через запятую, заранее укажите это сети.
  • Если товары имеют много сложных компонентов, разбивайте задачу на несколько частей для более точного результата.
  • Обратите внимание, что при отсутствии числовых данных результат анализа может быть ограничен качественным описанием.
  • В случае нестандартных или уникальных товаров стоит добавить пояснения к составным частям для корректной интерпретации.

Результаты могут варьироваться в зависимости от объема и качества исходных данных.

Примеры использования

Пример 1. Анализ товаров одежды в интернет-магазине

Задача – выделить основные элементы одежды (материал, размер, цвет) и подсчитать количество товаров по каждому критерию для планирования закупок.

Пример 2. Анализ электронных гаджетов с акцентом на технические характеристики

Необходимо разбить товары на составные части (объем памяти, частота процессора, размер экрана) и посчитать средние и максимальные значения для оценки ассортимента.

Пример результата работы нейросети

После обработки запроса нейросеть может предоставить такой анализ:

Товары разделены на основные компоненты: материал (хлопок – 40%, полиэстер – 35%, шерсть – 25%), размеры (S – 20%, M – 50%, L – 30%), цвета (синий – 30%, черный – 40%, серый – 30%). Средняя цена по категории – 1500 рублей, максимальная – 3000 рублей, минимальная – 700 рублей. Анализ показывает, что наиболее востребован размер M и черный цвет, что помогает оптимизировать складские запасы.

✅ Пример: Материал – хлопок 40%, полиэстер 35%, шерсть 25%; размер – S 20%, M 50%, L 30%; цвет – синий 30%, черный 40%, серый 30%; средняя цена 1500₽.

Примечание: результат приблизительный и может изменяться в зависимости от входных данных.

Итоги: зачем использовать этот промт?

Использование этого промта помогает быстро структурировать и проанализировать ассортимент товаров, выявить ключевые характеристики, влияющие на продажи, и на основе числовых данных принимать взвешенные решения по управлению товарным запасом и маркетинговым стратегиям.

Главное преимущество: упрощение и автоматизация глубинного анализа товаров с разбивкой по компонентам и более точным числовым подсчетом.

gpt
Оцените автора
Добавить комментарий