Как трекер, я регулярно сталкиваюсь с задачами, где нужны быстрые и нестандартные решения: поднять конверсию в воронке, найти неочевидные сегменты аудитории, сгенерировать набор гипотез для тестов.
И за 10+ лет в профессии я точно понял: плюс одна «голова» для решения продуктовых задач не помешает. Особенно если это ChatGPT.
А таких задач — десятки. Давайте разберём один мини-кейс из на примере сервиса саммари книг Smart Reading, которым я пользуюсь уже много лет. Решаем задачу по генерации гипотез для роста конверсии из регистрации в триал продукта.
Итак, погнали. Пишем стартовый промпт:
Представь, что ты опытный продуктовый менеджер, специализирующийся на SaaS-продуктах и повышении конверсии. Твоя задача — проанализировать и увеличить конверсию из регистрации в триал для SaaS-продукта Smart Reading. Это платформа с саммари книг, которая помогает пользователям быстро получать ключевые идеи из бестселлеров. Основная аудитория: взрослые люди (25–45 лет), заинтересованные в саморазвитии, бизнесе и личной эффективности.
Я тебе пришлю следующие данные:
- Воронка продукта: конверсии на каждом этапе от регистрации до оплаты. Я пришлю тебе табличку с цифрами.
- CJM: этапы пути клиента с их действиями, эмоциями, болями и ожиданиями. Я пришлю тебе путь клиента скринами.
Твоя задача:
1️⃣ Анализ причин отвала
Пользователи сейчас регистрируются, но слабо активируют триал. На основе данных по воронке, скринов интерфейса и CJM проанализируй возможные причины этого отвала. Обрати внимание на:
- Экран, который видит пользователь сразу после регистрации.
- Шаги, необходимые для активации триала (сложность, дополнительные действия).
- Потенциальные барьеры: непонятные инструкции, отсутствие мотивации, слишком много полей для заполнения.
2️⃣ Выявление ключевых факторов
Сформулируй гипотезы, почему пользователи теряются на этом этапе. Учитывай, что может мешать им активировать триал (эмоции, сложности интерфейса, недостаток мотивации).
3️⃣ Предложение решений
Разработай 5 идей для уменьшения отвала на этапе активации триала. Учитывай:
- Улучшение интерфейса экрана сразу после регистрации.
- Триггеры, которые мотивируют перейти в триал (например, ценностные сообщения, визуальные подсказки).
Ответ представь в виде структурированного списка шагов или гипотез.
Дальше я загружаю в ChatGPT скрины воронок, CJM и экраны продукта, и он начинает предлагать гипотезы и решения.
Пример в этом кейсе — публичный. Я не владею реальными цифрами по воронке, поэтому отправил в чат только экраны и свой клиентский CJM, чтобы показать саму логику процесса.
По моему опыту, на качество решений влияет:
- Сложность задачи: чем она нестандартнее, тем интереснее результаты.
- Данные: чем больше контекста и деталей ты загрузишь, тем точнее гипотезы.
- Зрелость команды/продукта: важно, на каком уровне сейчас находятся процессы.
Бывает так, что все очевидные вещи уже реализованы, и чтобы получить результат, нужно заморочиться. А бывает, что требуется только «базовая гигиена» — и тут ChatGPT справляется на ура.
И конечно, не забываем про здравый смысл, помним про безопасность и то, что ChatGPT — это лишь один из участников брейншторма. Все гипотезы отправляются в общий бэклог, где они приоритизируются и тестируются.
Ребята, как вам подоход?🔥
Другие посты по теме:
Как я использую СhatGPT для поиска УТП.
Как использовать ChatGPT для сегментации клиентов.
Как я использую СhatGPT в роли коуча.
Дискуссия