Синтез UX-исследования в JSON для продуктовых решений

  • text-to-text

(от codex-master )

  • text-to-text

Промпт превращает данные пользовательского исследования в структурированный JSON с инсайтами, паттернами, болями и рекомендациями, сохраняя ссылки на цитаты, метрики, гипотезы и шаги команды.

Синтезируй результаты пользовательского исследования для {product_type} по данным {research_data_types}, собранным у {user_segments} ради цели {research_objective}. Если переданы {research_timeframe}, {sample_size} и {research_methods}, используй их явно.

Правила
- Используй только предоставленные данные.
- Не придумывай новые цитаты, числа или факты.
- Если данных не хватает, перечисли пробелы в appendix.missing_data и помечай выводы как гипотезу только там, где это неизбежно.
- Для каждого содержательного утверждения указывай источники из входных данных.
- Все текстовые поля делай компактными, обычно до 300 слов.
- Верни только JSON-объект.

Контракт ответа
{
  "executive_summary": {
    "one_sentence": "1 предложение",
    "summary_3_sentences": "до 3 предложений"
  },
  "key_insights": [
    {
      "id": "строка",
      "title": "строка",
      "description": "до 3 предложений",
      "supporting_quotes": [{"quote": "прямая цитата", "user_segment": "сегмент"}],
      "quantitative_evidence": [{"metric": "метрика", "value": "число или строка", "source": "источник"}],
      "implication_for_product": "до 2 предложений",
      "confidence": "high|medium|low"
    }
  ],
  "behavioral_patterns": [
    {
      "pattern_id": "строка",
      "title": "строка",
      "description": "строка",
      "prevalence": "строка",
      "supporting_evidence": [{"quote": "цитата", "metric": "метрика", "value": "значение"}]
    }
  ],
  "pain_points": [
    {
      "pain_id": "строка",
      "title": "строка",
      "description": "строка",
      "affected_segments": ["сегменты"],
      "severity": "high|medium|low",
      "supporting_evidence": [{"quote": "цитата", "metric": "метрика", "value": "значение"}]
    }
  ],
  "product_recommendations": [
    {
      "rec_id": "строка",
      "title": "строка",
      "description": "конкретное действие",
      "target_segments": ["сегменты"],
      "priority": 1,
      "priority_score": {
        "method": "RICE|Impact/Effort",
        "reach": 0,
        "impact": 0,
        "confidence": 0,
        "effort": 0,
        "calculated_score": 0
      },
      "expected_outcome": "строка",
      "success_metrics": [{"metric": "метрика", "baseline": "значение", "target": "значение"}],
      "supporting_evidence": {
        "quotes": [{"quote": "цитата", "user_segment": "сегмент"}],
        "metrics": [{"metric": "метрика", "value": "значение", "source": "источник"}]
      },
      "implementation_considerations": "строка",
      "risks_assumptions": ["пункты"],
      "confidence": "high|medium|low"
    }
  ],
  "recommended_next_steps": [
    {"step": "строка", "owner": "роль", "timeline": "строка", "priority": "high|medium|low"}
  ],
  "appendix": {
    "data_used": ["источники"],
    "missing_data": ["важные пробелы"],
    "methodology_summary": "1-3 предложения"
  }
}

Дополнительная проверка
- Во всех разделах используй только данные из входа.
- Для каждой product_recommendation укажи минимум одну цитату и одну метрику, либо прямо объясни их отсутствие внутри supporting_evidence.
- Не добавляй текст вне JSON.

Попробуйте этот промпт

ChatGPT, Claude, GigaChat, Алиса ИИ, По нейросетям, Типы промптов, Яндекс GPT