Научитесь писать промпты правильно. Работаем с ChatGPT через фреймворки

– CAC (customer acquisition cost) – позволяет сравнивать затраты на привлечение с эффектом от естественного роста через flywheel.

Аналитика контента и кампаний

– Какой контент вызывает наибольшую реакцию у существующих клиентов?

– Какие кампании стимулируют их к действию, участию, рекомендациям?

Данные о партнерских и реферальных программах

– Эффективность программ лояльности, реферальных бонусов.

– Количество новых клиентов, привлеченных через существующих.»

Пример данных для Flywheel Marketing

Данные о текущих клиентах

На основе анализа поведения пользователей в приложении можно выделить три основные группы:

Высокоактивные пользователи – используют продукт ежедневно, задействуют 80% функционала, чаще всего дают положительные оценки.

Умеренные пользователи – заходят 2–3 раза в неделю, используют базовые функции.

Случайные пользователи – редко заходят в приложение, имеют низкий уровень вовлеченности.

Среди высокоактивных пользователей выявлена группа из 15%, которые регулярно участвуют в обсуждении продукта в сообществах и дают рекомендации друзьям.

Отзывы и рефералы

За последние 3 месяца было оставлено более 1 200 отзывов на сторонних платформах и в магазинах приложений.

78% отзывов – положительные, 15% – нейтральные, 7% – отрицательные.

Более 400 клиентов приняли участие в реферальной программе, приведя в среднем по 2–3 новых пользователя на человека.

Уровень вовлеченности в сообществах бренда в социальных сетях вырос на 25% за квартал.

Показатели удовлетворенности клиентов

Среднее значение NPS – 42, что выше отраслевого стандарта.

CSAT по результатам последнего опроса – 87%.

Показатель повторных покупок увеличился на 18% по сравнению с прошлым кварталом.

Данные об использовании продукта

Ежемесячная активность: 65% пользователей заходят в приложение минимум 3 раза в неделю.

Retention rate на 30-й день – 58%, на 90-й – 41%.

Самые популярные функции: интеграция с календарем, персонализированные рекомендации и функция экспорта данных.

Контент, созданный пользователями (UGC)

Пользователи разместили более 3 000 постов с хэштегом бренда в Instagram и TikTok.

12 клиентов создали подробные обзоры продукта на YouTube, набравшие в сумме более 200 тысяч просмотров.

В социальных сетях часто упоминаются удобство интерфейса и простота настройки.

Инсайты из обратной связи

Основные запросы от клиентов: добавление новых тем оформления, улучшение синхронизации между устройствами.

В ходе фокус-групп выявлено, что пользователи хотят больше интеграций с популярными сервисами.

В опросе 70% респондентов отметили, что им нравится поддержка, а 25% указали на необходимость улучшения скорости ответа.

Метрики взаимодействия с поддержкой

Среднее время первого ответа – 1,5 часа.

Уровень удовлетворенности после обращения в поддержку – 91%.

Часто встречающиеся вопросы: технические ошибки, восстановление аккаунта, вопросы оплаты.

Экономические показатели

LTV клиента – 2 500 руб.

CAC – 1 200 руб.

Соотношение LTV/CAC – 2.08, что говорит о стабильном и устойчивом росте бизнеса за счет удержания клиентов.

Аналитика контента и кампаний

Наибольший отклик вызвали сторителлинг-кампании, в которых участвовали реальные пользователи.

Email-рассылки с личными рекомендациями показали на 35% большую конверсию, чем стандартные письма.

Кампания "Приведи друга и получи премиум" привела к росту реферальных регистраций на 60%.

Данные о партнерских и реферальных программах

В реферальной программе участвует 2 300 активных пользователей.

45% новых клиентов в текущем квартале пришли через рефералов.

Партнерские программы с блогерами привели к увеличению узнаваемости бренда среди молодой аудитории.

AARRR (Acquisition, Activation, Retention, Referral, Revenue)

Что это

Пиратская воронка

Описание

Фреймворк для анализа всех стадий взаимодействия пользователя с продуктом – от привлечения до дохода.

Пример промпта

«[Роль]: Маркетолог по развитию

[Задача]: Построить воронку AARRR для продвижения [входные данные]

[Формат]: Стадии AARRR с конкретными метриками и примерами действий

[Результат]: Определить точки роста и слабые места в текущей стратегии взаимодействия с клиентами

[Входные данные]: [входные данные]

[Инструкция для AI]:

Если какие-либо данные отсутствуют , запроси их у пользователя перед началом анализа , используя следующую форму:

Для создания текста мне необходимо уточнить несколько деталей.

1. Acquisition (Привлечение)

Это данные о том, как пользователи находят ваш продукт или сервис.

Источники трафика: органический поиск, реклама (Google Ads, Facebook и т.д.), социальные сети, email-рассылки, рефералы.

Количество посещений сайта или приложения.

Показатели CTR (кликабельность рекламы).

Бюджеты на маркетинговые кампании.

Данные UTM-меток для отслеживания эффективности каналов привлечения.

2. Activation (Активация)

Эти данные показывают, насколько хорошо новый пользователь понимает ценность продукта и становится активным.

Факт завершения ключевых действий (onboarding, первое действие в приложении, регистрация).

Время до первого значимого взаимодействия с продуктом.

Прохождение целевого пользовательского пути (например, создание профиля, добавление товара в корзину).

Отказы на этапе регистрации или первого запуска.

3. Retention (Удержание)

Эти данные показывают, насколько часто пользователи возвращаются в продукт после первого взаимодействия.

Частота визитов/использования продукта за определённый период.

Данные о повторных действиях (например, второй заказ, повторный вход в аккаунт).

Cohort-анализ (группы пользователей по дате привлечения и их активность во времени).

Уровень оттока (churn rate).

4. Referral (Рефералы / Рекомендации)

Входные данные, связанные с тем, как текущие пользователи привлекают новых.

Количество отправленных реферальных ссылок.

Число пользователей, принявших участие в реферальной программе.

Количество успешных приглашений (конвертировавшихся в регистрацию, активацию и т.д.).

Общее количество рекомендаций (например, через соцсети, email и т.д.).

5. Revenue (Доход)

Эти данные связаны с монетизацией продукта и поведением платящих пользователей.

Выручка на пользователя (ARPU).

Конверсия из бесплатного в платный тариф.

Данные о покупках: сумма, частота, тип товаров.

LTV ( lifetime value) – прогнозируемая долгосрочная ценность клиента.

Информация об отписках от подписок, возвратах, отменах платежей.»

Пример входных данных для AARRR-фреймворка

1. Acquisition (Привлечение)

За последний месяц сайт получил 520,000 посещений.

Из них:

Органический поиск: 180,000 визитов (Google, Яндекс).

Контекстная реклама (Google Ads): 120,000 кликов, CTR – 3.2%, бюджет – 45,000 рублей.

Реклама в социальных сетях (Facebook и Instagram): 90,000 переходов, CTR – 2.8%, бюджет – 60,000 рублей.

Email-рассылки: 70,000 открытий, 8,500 переходов по ссылкам.

Реферальные ссылки: 25,000 переходов, из них 4,000 регистраций.

UTM-метки показали, что наиболее эффективным каналом по количеству конверсий оказалась реклама в Instagram.

2. Activation (Активация)

Среди новых пользователей (около 120,000 за месяц):

Завершили онбординг: 75,000 пользователей (62.5%).

Выполнили ключевое действие (например, создали профиль или добавили товар в корзину): 60,000 (50% от новых).

Среднее время до первого взаимодействия с продуктом: 8 минут.

Отказы на этапе регистрации: 22,000 пользователей (18% от общего числа новых).

Пользователи, которые завершили хотя бы одно задание или функцию приложения: 55,000.

3. Retention (Удержание)

Еженедельная активность: 40% пользователей возвращаются в приложение минимум 2 раза в неделю.

Cohort-анализ показал, что пользователи, привлечённые через Instagram, имеют лучшую удерживаемость: 45% остаются активными спустя 30 дней.

Уровень оттока (churn rate): 12% ежемесячно.

Доля пользователей, вернувшихся через 7 дней после первой активности: 35%.

Частота использования сервиса: средний пользователь открывает приложение 4 раза в неделю.

4. Referral (Рефералы / Рекомендации)

Общее количество отправленных реферальных ссылок: 18,000.

Число пользователей, участвовавших в реферальной программе: 5,500 (около 4.6% от всех активных).

Количество успешных приглашений (с регистрацией и первым действием): 2,700.

Среднее количество приглашений на пользователя: 3.3.

Рекомендации через соцсети: 800 публикаций с хештегом бренда и призывом к регистрации.

5. Revenue (Доход)

Общий доход за месяц: 2,500,000 рублей.

ARPU (средний доход на пользователя): 20.83 рубля.

Конверсия бесплатных пользователей в платные: 6.5%.

Частота покупок: средний платящий пользователь совершает 1.8 покупки в месяц.

LTV (ожидаемая ценность клиента за весь срок жизни): 1,250 рублей.

Отмены подписок: 320 пользователей отказались от подписки за месяц.

Возвраты товаров: 450 заказов были возвращены (всего на сумму 180,000 рублей).

North Star Metric Framework

Что это

Фокус на главной метрике

Описание

North Star Metric (NSM) – это ключевой показатель, который отражает основную ценность, которую продукт или компания предоставляет своим пользователям. Он используется для стратегического ориентира и принятия решений в бизнесе. Чтобы правильно определить North Star Metric, важно понимать контекст продукта, целевую аудиторию и бизнес-цель.

Пример промпта

«[Роль]: Продукт-менеджер по упаковочным решениям

[Задача]: Определить North Star Metric для [входные данные]

[Формат]: Краткий бриф по продукту + рекомендации по метрике

[Результат]: Единая ключевая метрика, отражающая ценность продукта для клиента и способствующая долгосрочному росту

[Входные данные]: [входные данные]

[Инструкция для AI]:

Если какие-либо данные отсутствуют , запроси их у пользователя перед началом анализа , используя следующую форму:

Для создания текста мне необходимо уточнить несколько деталей.

Миссия и ценности компании

Понимание того, какую ценность компания стремится предоставлять миру. Это помогает сформулировать метрику, которая будет отражать её главную цель.

Целевая аудитория и пользователи

Данные о том, кто является основным потребителем продукта: их потребности, поведение, боли и ожидания. Это позволяет выбрать метрику, которая действительно отражает ценность для пользователя.

Продуктовые функции и возможности

Информация о том, какие функции продукта приносят наибольшую ценность пользователям. Например, у социальной сети это может быть количество взаимодействий, у SaaS – выполнение ключевых действий в продукте.

Текущие метрики и аналитика

Существующие KPI, такие как DAU (ежедневная аудитория), MAU (ежемесячная аудитория), конверсии, уровень удержания, частота использования, доход на пользователя и т.д. Эти данные позволяют понять, что уже работает и что может стать основой NSM.

Ключевые действия пользователя

Какие действия пользователи совершают в продукте, которые напрямую связаны с его ценностью? Например, загрузка файла в облако, публикация поста, завершение сделки.

Бизнес-модель

Понимание того, как компания зарабатывает деньги: подписка, реклама, комиссии и т.д. NSM должен коррелировать с долгосрочной устойчивостью бизнеса.

Сравнение с конкурентами

Анализ того, какие метрики используют другие игроки на рынке, и как они измеряют успех. Это помогает выделить уникальные особенности вашего продукта.

Гипотезы роста и масштабирования

Ожидаемые пути развития продукта и увеличения доли рынка. Метрика должна поддерживать эти гипотезы и расти вместе с ними.

Результаты интервью и обратной связи от пользователей

Качественные данные о том, что именно пользователи считают ценным в продукте. Может помочь в формулировке метрики, которая ближе к реальному опыту.»

Пример входных данных для North Star Metric Framework

Миссия и ценности компании

Наша компания стремится сделать обучение новым навыкам доступным, удобным и мотивирующим для каждого. Мы верим, что образование должно быть адаптировано под потребности человека и вдохновлять на развитие. Главная цель – помочь каждому пользователю расти лично и профессионально через регулярное обучение.

Целевая аудитория и пользователи

Основные пользователи платформы – молодые специалисты (25–35 лет), которые хотят развиваться в своей профессии, а также студенты, готовящиеся к трудоустройству. Основные потребности: гибкость обучения, практическая польза материалов, возможность учиться в удобном темпе. Боли: устаревшие методы обучения, отсутствие мотивации, перегруженность информацией.

Продуктовые функции и возможности

Наибольшую ценность для пользователей приносят следующие функции:

Персонализированные учебные пути на основе целей и уровня знаний

Мини-уроки с моментальной обратной связью

Трекер прогресса и система наград за выполненные модули

Возможность общения с преподавателями и другими учениками

Текущие метрики и аналитика

Сейчас мы отслеживаем такие KPI:

Ежедневная аудитория (DAU): 15 000

Ежемесячная аудитория (MAU): 180 000

Уровень удержания на 7 дней: 40%

Среднее количество пройденных уроков на пользователя в неделю: 3

Конверсия в регистрацию после первого посещения: 25%

Доход на пользователя (ARPU): $2.1

Ключевые действия пользователя

Действия, напрямую связанные с ценностью продукта:

Завершение первого учебного модуля

Прохождение минимум 3 уроков в неделю

Получение первой награды или достижения

Взаимодействие с другими пользователями через чат поддержки

Построение индивидуального плана развития

Бизнес-модель

Компания работает по модели freemium: базовые функции бесплатны, а подписка открывает доступ к расширенным возможностям (экспертные курсы, индивидуальные трекеры, offline-материалы). Основной источник дохода – ежемесячные подписки. Также есть партнерские программы и продажа корпоративных лицензий.

Сравнение с конкурентами

Конкуренты в основном фокусируются на количестве завершённых курсов, времени, проведённом в приложении, и уровне вовлечённости. Однако ни один из лидеров рынка не предлагает столь глубокой персонализации и мотивационной системы. Нам нужно выделить то, что делает наш продукт уникальным: сочетание мотивации, практики и социального взаимодействия.

Гипотезы роста и масштабирования

Мы ожидаем рост за счёт увеличения доли подписчиков среди активных пользователей и выхода на международные рынки. Также планируется запуск корпоративного направления, где компании смогут использовать платформу для обучения сотрудников. NSM должен поддерживать эти гипотезы и показывать эффективность как у конечных пользователей, так и у бизнеса.