Промпты для работы с метриками. 22 готовых примера для ChatGPT, DeepSeek, Gemini и других ИИ

Выгораете, пытаясь найти смысл в бесконечных графиках и таблицах? Кажется, что метрики живут своей жизнью, а вы лишь растерянный наблюдатель. Вы не одиноки. Многие специалисты тонут в данных, не в силах извлечь из них реальную пользу.

Современные нейросети обещают спасение. Они могут анализировать, прогнозировать и давать советы. Но есть одна проблема, о которой не принято говорить. Без правильного подхода ИИ превращается из помощника в дорогостоящего дезинформатора, генерирующего красивые, но абсолютно бесполезные или даже вредные отчеты.

Эта статья — не просто сборник команд. Это инструкция по безопасности и руководство по эффективному управлению нейросетью для анализа данных. Вы узнаете, как составлять такие промпты для работы с метриками, которые заставят ИИ думать в правильном направлении и находить реальные причинно-следственные связи, а не вымышленные закономерности.

Здесь вы найдете:

• Ключевые ошибки, которые совершают 9 из 10 специалистов при работе с ИИ.
• Принципы создания мощных и точных запросов.
• 22 готовых, многоуровневых промпта для решения конкретных задач: от поиска причин падения конверсии до прогнозирования LTV.
• Рекомендации по проверке ответов нейросети, чтобы не стать жертвой ее “галлюцинаций”.

Готовы превратить хаос данных в четкий план действий? Тогда начнем.

Двойственное лезвие: почему ИИ — мощный союзник и коварный обманщик в анализе метрик

Соблазн переложить анализ метрик на искусственный интеллект огромен. Кажется, достаточно скормить нейросети выгрузку из аналитической системы, задать вопрос “почему упали продажи?” и получить гениальный план спасения. К сожалению, это так не работает. А иногда работает, но ведет к катастрофическим решениям.

Основная проблема кроется в самой природе больших языковых моделей. Они — мастера находить статистические закономерности в тексте, но они не обладают реальным пониманием бизнеса и контекста. Они могут связать падение продаж с фазой луны, если в обучающих данных такая корреляция встречалась достаточно часто. Ирония в том, что ответ будет выглядеть очень убедительно.

Главная ошибка: отношение к ИИ как к оракулу

Самый распространенный и опасный промах — воспринимать нейросеть как всезнающего эксперта. На самом деле, ее следует рассматривать как невероятно быстрого, но очень наивного и исполнительного стажера. Стажер сделает ровно то, что вы ему скажете, и на основе той информации, что вы ему предоставите.

Частая ошибка: Дать ИИ расплывчатую задачу вроде “Проанализируй мои метрики и предложи, как увеличить прибыль”.

Почему это проблема? Без четких инструкций, контекста и ограничений, нейросеть выдаст набор самых общих и банальных советов, которые можно найти в первой же статье из поисковой выдачи: “улучшайте продукт”, “оптимизируйте воронку”, “повышайте лояльность”. Это не аналитика, это информационный шум.

Причина такого поведения проста: у модели нет данных о вашей специфике, вашей аудитории, ваших предыдущих действиях и вашей рыночной ситуации. Она пытается дать максимально безопасный и универсальный ответ, который статистически вероятнее всего будет “правильным”, но на практике окажется бесполезным.

Таблица: Сравнение подходов к задаче для ИИ

Подход “Оракул” (неправильный)	Подход “Стажер” (правильный)
Как нам увеличить LTV?	Ты — маркетолог-аналитик в онлайн-школе по программированию. Проанализируй данные по LTV за последние 6 месяцев. Вот данные: … . Найди 3 ключевых фактора, которые сильнее всего коррелируют со снижением LTV на 4-й месяц. Предложи 2 гипотезы для A/B-теста, направленные на увеличение LTV.
Проанализируй отчет.	Выступи в роли финансового аналитика. Вот ежемесячный отчет о движении денежных средств. Сравни его с отчетом за предыдущий месяц (данные: …). Выдели 5 самых значительных отклонений в статьях расходов. Для каждого отклонения укажи возможную причину.

Обратите внимание: Чем больше контекста и чем конкретнее роль, которую вы даете нейросети, тем выше вероятность получить осмысленный и применимый результат. Ваша задача — не задать вопрос, а создать для ИИ симуляцию рабочей среды.

Создание эффективных промптов для работы с метриками: чек-лист наставника

Чтобы ваш “стажер”-ИИ приносил пользу, а не вред, нужно научиться ставить ему задачи. Хороший промпт — это не просто вопрос. Это детальное техническое задание, которое отсекает пути для “галлюцинаций” и направляет вычислительную мощь в нужное русло. Разберем ключевые ошибки, которые мешают получить качественный результат, и научимся их избегать.

Ошибка 1: Расплывчатая цель — “Пойди туда, не знаю куда”

Многие начинают с неконкретных запросов. “Посмотри на данные”, “Найди инсайты”, “Что не так с метриками?”. Нейросеть не может читать ваши мысли и не знает, что именно вы считаете “инсайтом”.

Как исправить: Всегда четко определяйте конечный продукт анализа. Что вы хотите получить на выходе?

• Список из 5 гипотез для проверки?
• Текст для отчета руководителю с ключевыми выводами?
• Таблицу с сегментацией пользователей по поведению?
• Прогноз конкретной метрики на следующий квартал?

Формулируйте цель через результат. Не “посмотри на данные”, а “подготовь на основе этих данных список из 3 аномалий, требующих немедленного внимания”.

Ошибка 2: Отсутствие контекста — анализ в вакууме

Это самая критичная ошибка. Выгрузка цифр без пояснений — это просто набор чисел. ИИ не знает, это интернет-магазин или B2B-платформа, что означают ваши внутренние статусы заказов, и какие события происходили в анализируемый период (например, запуск крупной рекламной кампании).

Как исправить: Используйте фреймворк для предоставления контекста. Можно назвать его “РОЛКС” (Роль, Объект, Лимиты, Контекст, Спецификация).

Фреймворк “РОЛКС” для составления промпта

Элемент	Что включает	Пример
Роль	Кем должен стать ИИ? Маркетологом, финансовым аналитиком, продакт-менеджером?	“Выступи в роли старшего аналитика данных в компании, разрабатывающей мобильное приложение для фитнеса”.
Объект	Что конкретно анализируем? Какие данные предоставляются?	“Я предоставляю тебе CSV-файл с данными о поведении пользователей за последний месяц. Колонки: user_id, registration_date, last_seen, sessions_count, total_time_spent_min”.
Лимиты	Какие есть ограничения? Что ИИ не должен делать?	“Не предлагай решения, требующие внешних инвестиций. Фокусируйся на изменениях внутри продукта. Не учитывай сезонные факторы”.
Контекст	Что важного происходило в этот период? Какова цель бизнеса?	“В середине месяца мы запустили новую функцию ‘Групповые тренировки’. Наша главная цель — увеличить удержание (retention) на 7-й день”.
Спецификация	В каком формате предоставить результат? Какова структура ответа?	“Предоставь ответ в виде маркированного списка. Сначала назови 3 сегмента пользователей по активности. Затем для каждого сегмента предложи одну гипотезу по улучшению их удержания”.

Ошибка 3: Принятие первого ответа как истины в последней инстанции

Даже с идеальным промптом первый ответ ИИ — это лишь черновик. Он может что-то упустить, неверно интерпретировать или пойти по самому очевидному пути.

Как исправить: Освойте искусство итеративных уточнений. Относитесь к диалогу с ИИ как к разговору с коллегой.

• Просите детализировать: “Ты упомянул ‘снижение вовлеченности’. Можешь ли ты рассчитать, на сколько процентов упала метрика ‘среднее время сессии’ для сегмента ‘новички’?”
• Бросайте вызов: “Твоя гипотеза звучит логично. А какие есть альтернативные объяснения этому явлению? Назови 3 менее очевидные причины”.
• Просите примеры: “Ты предлагаешь ‘геймификацию’. Приведи 2 конкретных примера, как это может быть реализовано в нашем приложении”.
• Запрашивайте методологию: “Как именно ты пришел к выводу, что фактор X — ключевой? Опиши шаги твоего анализа”.

Обратите внимание: Наибольшую ценность приносит не первый ответ, а результат 2-3 итераций уточняющих вопросов. Именно так вы “дожимаете” из модели максимум пользы.

Чек-лист для самопроверки промпта

Прежде чем нажать “Enter”, пробегитесь по этому списку:

1. Ясно ли определена роль для ИИ (например, “ты — маркетолог-аналитик”)?
2. Описан ли объект анализа (какие данные, за какой период)?
3. Предоставлен ли минимально необходимый бизнес-контекст (что за компания, какая цель)?
4. Указана ли конечная, измеримая цель анализа (например, “найди 3 причины”, “составь прогноз”)?
5. Задан ли формат и структура ответа (таблица, список, JSON)?
6. Установлены ли ограничения или рамки для ответа (например, “только бесплатные методы”)?
7. Готов ли я задать 2-3 уточняющих вопроса после получения первого ответа?

Если вы можете ответить “да” на большинство этих вопросов, ваш промпт, скорее всего, приведет к качественному результату.

22 готовых промпта для глубокого анализа метрик

Ниже представлены 22 шаблона, сгруппированных по задачам. Это не просто команды, а структурированные запросы, построенные на принципах, которые мы обсудили выше. Используйте их как отправную точку, адаптируя под свои данные и контекст.

Часть I. Диагностика и поиск корневых причин

Эта группа промптов помогает ответить на вопрос “Почему это произошло?”. Они нацелены на раскапывание причинно-следственных связей, а не просто констатацию фактов.

1. Поиск корневой причины падения ключевой метрики (RCA)

Цель: Не просто узнать, что метрика упала, а понять, какая цепочка событий к этому привела.

Промпт:

Выступи в роли опытного продакт-аналитика. Я предоставляю тебе данные о поведении пользователей за два периода: [период 1, например, 1-30 апреля] и [период 2, например, 1-31 мая].

Контекст: Наш продукт — [описание продукта, например, SaaS-платформа для управления проектами]. В [период 2] мы зафиксировали падение ключевой метрики ‘[название метрики, например, Adoption Rate новой функции]’ на [X]%. В середине [периода 1] мы [описание важного события, например, изменили онбординг].

Данные: [Вставьте сюда данные в формате CSV, JSON или опишите их структуру. Например: user_id, registration_date, feature_usage_count_period1, feature_usage_count_period2, user_segment].

Задача: Проведи анализ корневых причин (Root Cause Analysis).

1. Сегментируй пользователей, у которых произошло наибольшее падение метрики. Опиши 3-4 сегмента (например, по источнику трафика, тарифному плану, дате регистрации).

2. Для каждого сегмента выдвини по одной основной гипотезе, объясняющей падение.

3. Предложи одну метрику-индикатор для каждой гипотезы, которая поможет ее проверить.

4. Представь результат в виде таблицы с колонками: “Сегмент”, “Гипотеза причины”, “Метрика для проверки”.

Частая ошибка: Спрашивать просто “Почему упала метрика?”. Это приводит к общим ответам.

Почему этот промпт работает: Он заставляет ИИ провести сегментацию (ключевой шаг в RCA), сформулировать проверяемые гипотезы (а не догадки) и сразу подумать о способах их верификации.

2. Анализ оттока клиентов (Churn Analysis)

Цель: Выявить основные факторы, которые заставляют пользователей уходить.

Промпт:

Ты — специалист по удержанию клиентов в компании [тип компании, например, предоставляющей подписку на онлайн-кинотеатр].

Задача: Проанализировать данные по оттоку за [указать квартал/месяц].

Данные: Я предоставляю анонимизированный набор данных о пользователях, которые ушли (churned) и которые остались (active). Колонки: [user_id, tenure_months (срок жизни), plan_type (тип подписки), last_active_date, support_tickets_count (кол-во обращений в поддержку), content_viewed_hours_last_month (часы просмотра), price_increase_flag (был ли пользователь затронут повышением цены)].

Инструкции:

1. Определи 3 основных предиктора (фактора), которые с наибольшей вероятностью указывают на скорый отток клиента.

2. Создай портрет “пользователя в зоне риска”, описав его типичное поведение за месяц до ухода.

3. Предложи 2 проактивные стратегии для работы с такими пользователями, чтобы попытаться их удержать.

4. Оформи ответ в виде структурированного отчета.

Обратите внимание: Очень важно предоставить данные и по ушедшим, и по оставшимся клиентам. Только так ИИ сможет найти различия в их поведении.

3. Выявление аномалий в данных

Цель: Найти в большом массиве данных неожиданные выбросы, которые могут сигнализировать о проблеме или новой возможности.

Промпт:

Выступи в роли дата-сайентиста. Твоя задача — найти аномалии в данных о ежедневных транзакциях.

Контекст: Мы — [описание бизнеса, например, крупный маркетплейс].

Данные: Вот данные за последние [N] дней. Колонки: [date, total_transactions, average_check, new_users, conversion_rate].

Задача:

1. Проанализируй временные ряды по каждой метрике.

2. Найди и перечисли все даты, где наблюдались аномальные отклонения (более чем на 2 стандартных отклонения от скользящего среднего за 7 дней).

3. Для каждой аномалии укажи ее характер (резкий рост/падение) и возможные бизнес-причины (например, “возможная техническая проблема с оплатой” или “влияние маркетинговой акции”).

4. Представь результат в виде таблицы: “Дата”, “Метрика”, “Отклонение”, “Вероятная причина”.

4. Анализ воронки продаж

Цель: Найти самое “узкое” место в воронке, где теряется больше всего клиентов.

Промпт:

Ты – аналитик в e-commerce проекте [название или тип].

Задача: Проанализировать воронку продаж за [период].

Данные по этапам воронки:

– Посещение сайта: [число] пользователей

– Просмотр карточки товара: [число] пользователей

– Добавление в корзину: [число] пользователей

– Начало оформления заказа: [число] пользователей

– Успешная оплата: [число] пользователей

Инструкции:

1. Рассчитай конверсию на каждом шаге воронки и общую конверсию.

2. Определи шаг с самым большим “провалом” (наибольшим падением конверсии).

3. Назови 3 наиболее вероятные причины, почему пользователи уходят именно на этом шаге.

4. Предложи 2 гипотезы для A/B-теста, которые могут улучшить конверсию на проблемном этапе.

5. Сравнительный анализ когорт

Цель: Понять, как меняется поведение пользователей, пришедших в разное время.

Промпт:

Выступи в роли аналитика продукта. Проведи когортный анализ удержания пользователей.

Контекст: Наш продукт – [описание, например, мобильная игра].

Данные: Я предоставляю данные в виде когортной матрицы. Строки – это когорты по месяцу регистрации (Январь, Февраль, Март). Столбцы – это месяцы жизни когорты (Месяц 0, Месяц 1, Месяц 2), а значения – процент удержания (Retention Rate).

[Вставьте сюда вашу таблицу или опишите ее]

Задача:

1. Проанализируй таблицу и опиши общие тенденции оттока.

2. Сравни показатели удержания мартовской когорты с январской. Есть ли значительные улучшения или ухудшения?

3. Если ты видишь разницу, предложи 2-3 гипотезы, которые могли бы объяснить, почему поведение этих когорт отличается. Свяжи это с возможными изменениями в продукте или маркетинге в эти периоды.

Часть II. Прогнозирование и моделирование

Эти промпты помогают заглянуть в будущее: что будет, если…

6. Прогнозирование ключевой метрики

Цель: Получить реалистичный прогноз на будущий период.

Промпт:

Ты — финансовый аналитик. Твоя задача — построить прогноз продаж на следующий квартал.

Данные: Я предоставляю тебе исторические данные о ежемесячных продажах за последние 3 года. [Вставьте данные: Месяц, Год, Объем продаж].

Контекст: Наш бизнес имеет выраженную сезонность: пики в ноябре-декабре и спад летом. В следующем квартале мы планируем [описание события, например, увеличить рекламный бюджет на 15%].

Задача:

1. Проанализируй данные на предмет тренда и сезонности.

2. Построй прогноз ежемесячных продаж на [следующий квартал] с учетом исторических данных и сезонности.

3. Дай оптимистичный и пессимистичный сценарии прогноза (±15% от базового).

4. Представь результат в виде таблицы с колонками: “Месяц”, “Пессимистичный прогноз”, “Базовый прогноз”, “Оптимистичный прогноз”.

7. Моделирование влияния изменения цены на доход

Цель: Оценить, как изменение цены может повлиять на итоговую выручку.

Промпт:

Выступи в роли специалиста по ценообразованию.

Задача: Смоделировать финансовые последствия изменения цены на наш основной продукт.

Исходные данные:

– Текущая цена: [сумма] руб.

– Текущее количество ежемесячных продаж: [число] шт.

– Эластичность спроса по цене (предполагаемая): [-1.5] (означает, что при росте цены на 10%, спрос упадет на 15%).

Инструкции:

Рассчитай и представь в виде таблицы следующие сценарии:

1. Снижение цены на 10%.

2. Повышение цены на 10%.

3. Повышение цены на 20%.

Для каждого сценария в таблице должны быть колонки: “Изменение цены”, “Новая цена”, “Прогнозируемое кол-во продаж”, “Прогнозируемая выручка”, “Изменение выручки в % к текущей”.

8. Прогноз пожизненной ценности клиента (LTV)

Цель: Спрогнозировать, сколько денег принесет средний клиент за все время использования продукта.

Промпт:

Ты — маркетолог-аналитик в [тип бизнеса, например, EdTech-стартап с подпиской].

Задача: Рассчитать и спрогнозировать LTV для новой когорты пользователей.

Данные по исторической когорте:

– Средний чек (ARPU): [сумма] руб. в месяц.

– Коэффициент оттока (Churn Rate): [X]% в месяц.

– Стоимость привлечения клиента (CAC): [сумма] руб.

Инструкции:

1. Рассчитай среднюю продолжительность жизни клиента (Lifetime) по формуле 1 / Churn Rate.

2. Рассчитай LTV по простой формуле: ARPU * Lifetime.

3. Рассчитай соотношение LTV/CAC.

4. Дай краткое заключение, является ли текущая бизнес-модель здоровой, основываясь на соотношении LTV/CAC (хорошим считается значение > 3).

9. Симуляция эффекта от улучшения конверсии

Цель: Показать в деньгах, какой эффект даст улучшение одного из этапов воронки.

Промпт:

Ты — продакт-менеджер. Необходимо оценить потенциальный финансовый эффект от улучшения конверсии в оплату.

Исходные данные:

– Среднемесячный трафик на страницу оформления заказа: [число] пользователей.

– Текущая конверсия из начала оформления в оплату: [X]%.

– Средний чек: [сумма] руб.

Задача:

Рассчитай, как изменится месячная выручка, если мы сможем увеличить конверсию на этом шаге:

– на 1 процентный пункт (станет [X+1]%)

– на 2 процентных пункта (станет [X+2]%)

– на 5 процентных пунктов (станет [X+5]%)

Представь результаты в виде таблицы: “Улучшение конверсии”, “Новая конверсия”, “Дополнительное кол-во оплат”, “Дополнительная выручка в месяц”.

Часть III. Стратегия и генерация гипотез

Эти промпты помогают перейти от анализа к действиям.

10. Генерация гипотез для A/B-тестирования

Цель: Получить осмысленные и проверяемые гипотезы для улучшения метрик.

Промпт:

Выступи в роли CRO-специалиста (Conversion Rate Optimization).

Контекст: Мы управляем страницей с ценами (прайсинг-страницей) для нашего [описание продукта]. Наша цель — увеличить конверсию из посетителя страницы в клик по кнопке “Выбрать тариф”.

Проблема: На основе данных из Яндекс.Метрики мы видим, что [описание проблемы, например, 70% пользователей уходят со страницы, не проскроллив ее до конца, а тепловая карта показывает мало кликов на описание фичей].

Задача:

Сгенерируй 4 гипотезы для A/B-тестирования, направленные на решение указанной проблемы. Каждую гипотезу оформи по шаблону:

– Если мы [описание изменения],

– то это приведет к [ожидаемый результат для пользователя],

– и мы увидим это по росту метрики [название основной метрики]
– и проверке метрики [название проверочной, guard rail метрики].

11. Определение “North Star” метрики

Цель: Сформулировать главную метрику, которая лучше всего отражает ценность продукта для клиентов.

Промпт:

Ты — опытный продакт-лидер, помогающий стартапу определить свою “North Star Metric” (NSM, метрику Полярной звезды).

Контекст: Наш продукт — [описание продукта, например, платформа для совместной работы над документами, как Notion или Google Docs]. Наша бизнес-цель — рост за счет удержания и виральности.

Ключевые действия пользователей, которые получают ценность:

– Создание нового документа

– Редактирование документа

– Приглашение соавтора в документ

– Комментирование

Задача:

1. Предложи 3 варианта “North Star Metric” для нашего продукта.

2. Для каждого варианта объясни, почему он хорошо отражает доставку ценности клиенту.

3. Выбери один, на твой взгляд, наилучший вариант и объясни свой выбор.

4. Укажи, какие 3-4 входные метрики (input metrics) будут влиять на эту NSM.

12. Построение дерева метрик (KPI Tree)

Цель: Декомпозировать главную цель на составляющие метрики, чтобы понять, на что можно влиять.

Промпт:

Выступи в качестве стратегического консультанта.

Задача: Построить дерево метрик для нашей главной цели — “Увеличение чистой прибыли на 20% за год”.

Контекст: Наш бизнес — [описание, например, подписочный сервис]. Чистая прибыль состоит из Доходов минус Расходы.

Инструкции:

Декомпозируй главную цель “Чистая прибыль” на 3-4 уровня вложенности.

– Уровень 1: Ключевые компоненты (например, Выручка, Себестоимость, Операционные расходы).

– Уровень 2: Драйверы компонентов (например, Выручка = Количество клиентов * Средний чек).

– Уровень 3: Метрики, на которые могут влиять команды (например, Количество клиентов = Новые клиенты – Отток).

Представь результат в виде вложенного списка, чтобы была видна иерархия.

13. Разработка системы метрик для новой функции

Цель: Заранее определить, как будем измерять успех нового функционала.

Промпт:

Ты — продакт-менеджер, который готовит к запуску новую функцию ‘[название функции]’ в продукте ‘[название продукта]’.

Описание функции: [Кратко опишите, что делает функция и какую проблему решает].

Задача: Разработать систему метрик для оценки успеха этой функции, используя фреймворк HEART (Happiness, Engagement, Adoption, Retention, Task Success).

Инструкции:

Для каждой из 5 категорий фреймворка предложи:

– Цель (Goal): Чего мы хотим достичь в этой категории?

– Сигнал (Signal): Какое поведение пользователя будет указывать на достижение цели?

– Метрика (Metric): Как мы будем измерять этот сигнал?

Представь ответ в виде таблицы с колонками “Категория HEART”, “Цель”, “Сигнал”, “Метрика”.

14. Анализ конкурентов на основе открытых данных

Цель: Собрать и проанализировать информацию о конкурентах, чтобы найти точки роста.

Промпт:

Ты — специалист по конкурентной разведке.

Задача: Провести анализ двух наших конкурентов, [Конкурент 1] и [Конкурент 2], на основе общедоступных данных.

Источники для анализа: Отзывы на платформах [например, Отзовик, App Store], упоминания в СМИ, данные сервисов веб-аналитики (например, Similarweb), анализ их контент-маркетинга.

Инструкции:

Составь сравнительную таблицу по следующим параметрам:

– Предполагаемая целевая аудитория.

– Ключевые ценностные предложения (судя по их сайтам).

– Сильные стороны (судя по отзывам).

– Слабые стороны и частые жалобы клиентов (судя по отзывам).

– Основные каналы привлечения трафика (предположительно).

После таблицы сделай вывод: какие 2-3 возможности для нашего продукта ты видишь на основе слабых мест конкурентов?

Часть IV. Отчетность и визуализация

Эти промпты помогают не только проанализировать, но и понятно представить информацию.

15. Создание структуры дашборда

Цель: Спроектировать информативный и понятный дашборд для конкретной роли.

Промпт:

Выступи в роли BI-аналитика.

Задача: Спроектировать структуру дашборда для [должность, например, Руководителя отдела маркетинга].

Контекст: Цель дашборда — дать быстрый обзор эффективности маркетинга и помочь принимать оперативные решения.

Инструкции:

Опиши структуру дашборда, разбив его на 3-4 логических блока. Для каждого блока:

1. Дай название блоку (например, “Обзор эффективности”, “Анализ каналов”).

2. Перечисли 3-5 ключевых метрик (KPI), которые должны быть в этом блоке.

3. Укажи рекомендуемый тип визуализации для каждой метрики (например, “Линейный график”, “Круговая диаграмма”, “Таблица”).

Пример иронии: Конечно, можно просто вывести 50 графиков на один экран, чтобы руководитель почувствовал всю мощь больших данных и свою полную беспомощность. Но мы пойдем другим путем.

16. Написание текста для отчета по метрикам

Цель: Превратить сухие цифры в понятный текст для коллег или руководства.

Промпт:

Ты — аналитик, готовящий еженедельный отчет для команды продукта.

Задача: Написать краткую сводку (summary) на основе следующих данных за прошедшую неделю.

Данные:

– DAU (ежедневные активные пользователи): [число], рост на 5% к прошлой неделе.

– Конверсия в регистрацию: [число]%, падение на 0.5 п.п.

– Retention 1-го дня: [число]%, без изменений.

– Количество покупок: [число], рост на 10%.

– Основная причина роста DAU: успешная рекламная кампания в [название соцсети].

Инструкции:

Напиши текст отчета (3-4 абзаца). Структура:

1. Главный вывод недели (что было самым важным).

2. Ключевые успехи и их причины.

3. Проблемные зоны, требующие внимания.

4. Рекомендация: какое одно действие нужно предпринять на следующей неделе.

Стиль должен быть ясным, кратким и ориентированным на действия.

17. Генерация Python-кода для визуализации

Цель: Быстро получить код для построения стандартных графиков.

Промпт:

Ты — опытный Python-разработчик, специализирующийся на анализе данных.

Задача: Написать Python-код для визуализации данных с использованием библиотек pandas и matplotlib/seaborn.

Описание данных: У меня есть pandas DataFrame с названием `df`. В нем есть колонки: `date` (тип datetime), `category` (тип object, например, “Электроника”, “Одежда”), `sales` (тип float).

Инструкции:

Напиши фрагмент кода, который делает следующее:

1. Группирует данные по месяцам и по `category`.

2. Строит линейный график (line plot), где по оси X — месяцы, по оси Y — суммарные `sales`.

3. На графике должно быть несколько линий, каждая для отдельной категории из колонки `category`.

4. Добавь на график заголовок “Динамика продаж по категориям” и подписи осей.

18. Объяснение сложной метрики простыми словами

Цель: Подготовить понятное объяснение для коллег не из аналитического отдела.

Промпт:

Выступи в роли евангелиста данных.

Задача: Объяснить простыми словами, что такое ‘[название сложной метрики, например, Коэффициент виральности (k-factor)]’ и почему он важен для нашего бизнеса.

Аудитория: Команда маркетинга и продаж, не имеющая глубоких знаний в аналитике.

Инструкции:

Напиши объяснение (3-5 абзацев), используя следующую структуру:

1. Начни с простой аналогии из реальной жизни.

2. Дай простое определение метрики, избегая сложного жаргона.

3. Объясни, что означает, если эта метрика больше или меньше 1.

4. Приведи конкретный пример, как действия команды маркетинга могут повлиять на эту метрику.

Часть V. Продвинутая аналитика и оптимизация

Этот блок для тех, кто хочет копнуть глубже.

19. Расчет юнит-экономики

Цель: Посчитать, зарабатывает или теряет бизнес на одном юните (клиенте, товаре).

Промпт:

Ты — финансовый аналитик, рассчитывающий юнит-экономику для продукта.

Контекст: Наш юнит — это один привлеченный платящий пользователь.

Исходные данные на одного пользователя:

– LTV (Пожизненная ценность): [сумма] руб.

– CAC (Стоимость привлечения): [сумма] руб.

– COGS (Себестоимость проданных товаров/услуг на пользователя): [сумма] руб.

– Дополнительные расходы на удержание (напр., поддержка): [сумма] руб.

Задача:

1. Рассчитай валовую прибыль на одного пользователя (LTV – COGS).

2. Рассчитай итоговую прибыль на одного пользователя (Валовая прибыль – CAC – Доп. расходы).

3. Сделай вывод: сходится ли юнит-экономика (положительная ли итоговая прибыль).

4. Предложи один путь для улучшения экономики юнита (либо снижение расходов, либо увеличение LTV).

20. Сегментация пользователей (RFM-анализ)

Цель: Разделить клиентскую базу на сегменты для персонализированного маркетинга.

Промпт:

Выступи в роли CRM-маркетолога.

Задача: Провести RFM-анализ клиентской базы и предложить стратегии для каждого сегмента.

Данные: Я предоставляю тебе данные о транзакциях. Колонки: [customer_id, transaction_date, transaction_amount]. Текущая дата для анализа: [указать дату].

Инструкции:

1. Опиши, как рассчитать R (Recency – давность), F (Frequency – частота) и M (Monetary – деньги) для каждого клиента.

2. Опиши ключевые RFM-сегменты, которые нужно выделить (например, “Чемпионы”, “Лояльные”, “Спящие”, “В зоне риска”).

3. Для 3-х самых важных сегментов (“Чемпионы”, “Спящие”, “Новички”) предложи по одной маркетинговой кампании, нацеленной именно на них.

Представь ответ в виде таблицы: “Сегмент”, “Описание”, “Маркетинговая стратегия”.

21. Приоритизация бэклога на основе метрик (ICE/RICE)

Цель: Помочь команде выбрать, какие задачи делать в первую очередь, на основе данных.

Промпт:

Ты — продакт-менеджер, которому нужно приоритизировать бэклог.

Задача: Оценить 3 фичи из бэклога, используя фреймворк RICE (Reach, Impact, Confidence, Effort).

Список фич для оценки:

1. [Название фичи 1]
2. [Название фичи 2]
3. [Название фичи 3]

Инструкции:

Для каждой фичи дай свою экспертную оценку по 4-м параметрам RICE (в виде таблицы):

– Reach (Охват): Сколько пользователей затронет фича за месяц? (укажи примерное число).

– Impact (Влияние): Насколько сильно это повлияет на ключевую метрику? (оцени по шкале: 3 – огромное, 2 – сильное, 1 – среднее, 0.5 – низкое).

– Confidence (Уверенность): Насколько ты уверен в своих оценках охвата и влияния? (оцени в %: 100% – очень уверен, 80% – уверен, 50% – не уверен).

– Effort (Усилия): Сколько “человеко-месяцев” займет разработка? (укажи число).

После таблицы рассчитай итоговый RICE-скор для каждой фичи по формуле `(R * I * C) / E` и расположи фичи в порядке убывания приоритета.

22. Перевод бизнес-целей в KPI

Цель: Помочь команде понять, как измерить достижение абстрактной бизнес-цели.

Промпт:

Выступи в роли стратегического аналитика.

Бизнес-цель: “Повысить удовлетворенность и лояльность наших существующих клиентов в следующем полугодии”.

Задача:

1. Переведи эту качественную бизнес-цель в 3-4 конкретных, измеримых ключевых показателя эффективности (KPI).

2. Для каждого KPI укажи, как его измерять и какой источник данных для этого нужен.

3. Установи реалистичные целевые значения для каждого KPI на конец периода (например, “увеличить с X до Y”).

Представь результат в виде таблицы: “KPI”, “Метод измерения”, “Источник данных”, “Текущее значение”, “Целевое значение”.

Как не дать себя обмануть: инструкция по интерпретации ответов ИИ

Получить ответ от нейросети — это только половина дела. Вторая, и, возможно, более важная половина — это критическая оценка полученной информации. Слепо доверять выводам ИИ — прямой путь к неверным решениям.

Частая ошибка: Воспринимать числа и выводы в ответе ИИ как абсолютную истину. Если модель написала “конверсия упала на 15% из-за цвета кнопки”, многие готовы сразу бежать ее перекрашивать.

Почему это опасно? Языковые модели склонны к “галлюцинациям” — они могут выдумывать факты, которые выглядят правдоподобно. Особенно часто это происходит с цифрами. Модель может найти сложную корреляцию и выдать ее за причинно-следственную связь.

Практические шаги для проверки ответа ИИ

1. Перепроверка расчетов. Если ИИ предоставил расчеты (конверсии, средние значения, LTV), не поленитесь выборочно проверить несколько из них на калькуляторе. Это самый быстрый способ поймать модель на ошибке.
2. Запрос методологии. Задайте прямой вопрос: “Опиши по шагам, как ты пришел к этому выводу?”. Если ответ туманный или нелогичный — это красный флаг.
3. Поиск альтернативных объяснений. Бросьте вызов выводу модели: “Хорошо, ты считаешь, что причина в Х. А какие еще 3 фактора могли привести к такому же результату? Сравни их вероятности”. Это заставляет ИИ рассмотреть другие варианты, а не цепляться за первый попавшийся.
4. Проверка на здравый смысл. Самый главный инструмент — ваш собственный опыт и знание бизнеса. Если вывод ИИ противоречит вашему пониманию рынка или поведению клиентов, отнеситесь к нему с максимальным скепсисом.

Таблица: Критическая проверка ответов ИИ

Утверждение ИИ	Ваш критический вопрос
“Главная причина оттока — отсутствие функции X”.	“Можешь ли ты показать, какая доля ушедших пользователей вообще пыталась найти или использовать эту функцию? Сравни с долей активных пользователей”.
“Прогноз продаж на июль — 10 000 единиц”.	“На каких исторических данных и допущениях основан этот прогноз? Учел ли ты наш традиционный летний спад?”
“Эта маркетинговая кампания была провальной”.	“По каким метрикам ты судишь о провале? Сравни ее ROI с двумя предыдущими кампаниями”.

Обратите внимание: Искусственный интеллект — это мощнейший калькулятор и симулятор, но финальное решение и ответственность за него всегда лежат на человеке. Ваша задача — использовать ИИ для обработки данных и генерации гипотез, а затем включать свой критический ум для их верификации.

Заключение: от хаоса данных к осмысленным действиям

Работа с метриками в эпоху искусственного интеллекта — это новый навык. Он заключается не в умении строить сложные SQL-запросы или рисовать графики, а в способности вести осмысленный диалог с мощной, но неразумной системой.

Главный вывод, который стоит сделать из этой статьи: качественные промпты для работы с метриками — это не прихоть, а производственная необходимость. Именно они превращают ИИ из генератора случайных идей в точный инструмент для поиска причин, прогнозирования будущего и принятия взвешенных решений.

Не стоит бояться ошибок или первых неудачных попыток. Это нормально. Каждый невнятный ответ нейросети — это не ее провал, а ваш шанс улучшить свой следующий запрос, добавить больше контекста, четче сформулировать цель.

Ключевые выводы для вашей работы:

• Относитесь к ИИ как к стажеру, а не оракулу. Ему нужно четкое ТЗ.
• Всегда предоставляйте контекст: роль, цель, данные, ограничения.
• Не принимайте первый ответ. Уточняйте, бросайте вызов, просите детализировать.
• Используйте готовые шаблоны промптов как основу, адаптируя их под свою уникальную ситуацию.
• Критически проверяйте любой вывод ИИ на здравый смысл и с помощью перекрестных вопросов.

Начните с одного-двух промптов из этого списка. Возьмите реальную рабочую задачу, адаптируйте под нее шаблон и посмотрите, что получится. Вы удивитесь, насколько более глубокие и полезные ответы можно получить, если подойти к процессу осознанно. Удачи в превращении ваших данных в реальные результаты