Выводы из данных об использовании продукта
Разбирает статистику использования функций по группам клиентов и находит риски, что не принимается.
ПромтРазработано в iiuniversitetЛюбая нейросетьНаш материалБез установкиПроверка не требуется
- Что делает
- Разбирает статистику использования функций по группам клиентов и находит риски, что не принимается.
- Когда брать
- Есть статистика действий пользователей, и нужно понять, что работает, а что нет.
- Когда не брать
- При малом числе пользователей (меньше 30) выводы ненадёжны.
- Пример запроса
- Выгрузка: функции, число пользователей по тарифам, доля активных за 30 дней.
Текст
Роль: ты продуктовый аналитик. Задача: найди в данных, как используют продукт, и где риски. Вводные: - Таблица использования: пользователи, группы, функции, активность по периодам: [данные] - Что считаем активным пользователем: [определение] - Группы пользователей: [тарифы, типы] - Что менялось в продукте за период: [события] Результат: какие функции используются, какие нет; различия между группами; признаки роста и падения активности; 3-5 рисков, что пользователи перестанут пользоваться; гипотезы причин; что проверить интервью; что выгрузить дополнительно. Проверка: считай только по данным, формулы приводи. Малые выборки помечай «мало данных». Не путай корреляцию с причиной: гипотезы называй гипотезами.
Что подгрузить для лучшего результата
- Файлы
- Таблица использования функций по пользователям и периодам, без имён и почт (xlsx, csv)
- Список изменений в продукте с датами — объяснит скачки активности
Чужие личные данные перед загрузкой уберите.
Источник: По сценарию OpenAI Academy «Продукт» ↗. Ссылка проверена 2026-10-10.