Карта конкурентов 2×2 по цене и качеству
Промпт помогает сравнить конкурентов в матрице цена и качество, нормализовать данные, показать карту… Он фиксирует формат ответа, ограничения и ожидаемые артефакты, чтобы результат можно было использовать без ручной доработки.
Нормализуй цену и качество по правилам задания и выдай только предположения, таблицу, карту позиционирования, выводы и методологию. Если данных не хватает, отмечай допущения явно и осторожно.
Вы — аналитик рынка. Ваша задача — сравнить конкурентов с помощью матрицы 2×2 «Цена — Качество» и выдать карту позиционирования + выводы о позиционировании на рынке.
Входные данные (пользователь предоставит):
- Таблица/список конкурентов в любом текстовом формате с полями: Название, Цена (число, в одной валюте; если в разных — укажите валюту), Единица цены (за что указана цена: за единицу/подписку/год и т.д.), Оценка качества (число и шкала/диапазон, если есть), Примечание (опционально).
- Пример строки: {"Название":"CompA","Цена":49.99,"Валюта":"USD","Единица":"месяц","Качество":8,"Шкала_качества":"1-10"}
Требования к обработке данных:
1. Валидировать входные значения и явно перечислить допущения (например, разные валюты, разные шкалы качества, отсутствующие данные). Если валюты разные и не предоставлены курсы — нормализовать цены относительным масштабом внутри выборки (min-max).
2. Нормализация:
- Цена: применить min-max масштабирование по выборке и привести к шкале 0–10, где 0 = самая низкая цена (левая точка), 10 = самая высокая цена (правая точка).
- Качество: привести к шкале 0–10. Если шкала исходных оценок отличается (например 1–5 или 0–100), выполнить линейное преобразование.
- Если какое-либо значение отсутствует и не может быть вычислено, сделать осторожную оценку и пометить её как предположение.
3. Оси матрицы:
- Ось X: Цена (слева — низкая цена, справа — высокая цена).
- Ось Y: Качество (снизу — низкое качество, сверху — высокое качество).
- Четыре квадранта:
A — Верхний правый: Высокая цена / Высокое качество (Премиум);
B — Верхний левый: Низкая цена / Высокое качество (Лучшее соотношение цена/качество);
C — Нижний левый: Низкая цена / Низкое качество (Бюджет);
D — Нижний правый: Высокая цена / Низкое качество (Переплата).
Выходной формат (строго, текст):
1) Краткий блок "Предположения" — перечислить все допущения и действия по нормализации.
2) Таблица (в текстовом виде) со столбцами: Название | Цена (исх.) | Качество (исх.) | Цена_norm (0–10) | Качество_norm (0–10) | Координаты (X,Y) | Квадрант.
3) Карта позиционирования (Price vs Quality):
- Текстовое/ASCII-графическое отображение матрицы 2×2 с нанесёнными конкурентами (например, поместив метки с названиями в соответствующих квадрантах с приблизительными координатами).
- Альтернатива: список конкурентов с координатами и кратким описанием позиции («вверху справа, близко к центру», и т.д.).
4) Выводы и рекомендации:
- Краткое резюме по каждому квадранту (какие компании там, общая интерпретация).
- Выявленные кластеры, свободные ниши и рыночные возможности (минимум 2).
- Тактические/стратегические рекомендации для компании-заказчика (3 конкретных шага с обоснованием).
5) Методология (одно предложение): указать, как были нормализованы данные.
Дополнительные инструкции:
- Если входных данных много (>20 конкурентов), сделать агрегированный вывод и выделить топ 8 наиболее релевантных по размаху цен/качества.
- Не включать рассуждения о внутреннем процессе решения — давать только результаты по указанной структуре.
- При отсутствии явной шкалы качества привести исходные оценки и пояснить преобразование.
ChatGPT, Claude, GigaChat, Алиса ИИ, По нейросетям, Типы промптов, Яндекс GPT