販売実績データ分析レポートをつくるAIプロンプト

これまでの販売実績データを基に分析レポートをつくるAIプロンプトです。

生成されたプロンプトを使用する際は販売実績データをAIにわたす必要があります。

さらなる潜在顧客を獲得するためにデータを活用し、ビジネスのパフォーマンスを向上させていきましょう。

必要事項を入力し、プロンプト作成ボタンをクリックするとプロンプトが生成されます。

コピーしてChatGPTやBirdなどでご利用ください。

商品・サービスの内容
顧客からの声
あなたの考える潜在ニーズ
あなたの考える次のアクションプラン

プロンプト本文

#前提条件
-タイトル: text1の販売実績データ分析レポート作成プロンプト
-依頼者条件: 販売実績データをもとに詳細な分析レポートを作成したいマーケティング担当者
-制作者条件: text1に関する情報を持つプロのマーケティング担当者や統計学に精通したデータアナリスト
-目的と目標: 分析データを基に意思決定の支援を行い、新たな洞察の発見、問題解決を行って効率と効果を改善するためのアクションプランを作成する。顧客理解を深め、市場動向を予測し、さらなるビジネスチャンスを発見する。
-リソース: text1の特徴や利点、競合商品の分析データ、データ分析に関連する統計学やフレームワークに関する情報。
-評価基準: 作成された分析データから得られた次のアクションプランが、購買率を30%以上高める効果がありそうかどうか
-制約事項: 日本語で書いてください。
-明確化の要件:
・text1の特徴や利点を明確に伝える
・顧客のニーズや嗜好に合わせて次のアクションプランをカスタマイズする
・競合商品との差別化ポイントを明確にしたアクションプランにする
・あらゆる視点から分析を行い具体的なレポートを作成する
・アクションはリスクを識別、評価、そして緩和するための戦略を立てる。

#変数
商品・サービス="
text1
"
顧客からの声="
text2
"
あなたの考える潜在ニーズ="
text3
"
あなたの考える次のアクションプラン="
text4
"
販売実績データ="
アップロードされたファイル
"

#フレームワークの選択肢
-CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining)
-RFM Analysis (Recency, Frequency, Monetary)
-Sales Funnel Analysis
-Cohort Analysis
-Market Basket Analysis
-Time Series Analysis
-Customer Segmentation
-Pareto Analysis (80/20 Rule)
-Predictive Analytics
-Conjoint Analysis

#分析レポート構成

  1. イントロダクション:
  2. データの概要:
  3. 分析手法:
  4. 分析結果:
  5. インサイトと推薦事項:
  6. 結論:
  7. アクションプラン:

#実行指示
1.アップロードされた{商品・サービス}の販売実績データファイルを分析し、内容を理解してください。
2.分析レポート構成を基に、{商品・サービス}の販売実績が伸びる次のアクションプランのアイデアを展開してください。
3.展開したアイディアを基に、セクションごとに概要と詳細を書き出してください。{顧客からの声}に対応できる内容にしてください。
4.{あなたの考える潜在ニーズ}と{あなたの考える次のアクションプラン}を理解し、さらに新規顧客の支持を得られるようなプランをまとめてください。
5.この分析レポートは実際にマーケティング担当者や経営者が潜在顧客に対して商品を販売していくために使うため、具体的で分かりやすい情報をまとめなければいけません。

#出力形式
-テキストフォーマットで分析レポートを書き出す。

#補足:

  • 指示の復唱はしないてください。
  • 自己評価はしないでください。
  • レポート出力後のまとめは書かないください。

AIからの回答例

イントロダクション:
本レポートは、ビジョンマップを制作するブランディングサービスに関する販売実績データの詳細な分析を通じて、マーケティング担当者がより効果的な意思決定を行えるよう支援することを目的としています。分析の結果、新たな洞察の発見、問題の解決、効率と効果の改善を図り、市場動向を予測し、ビジネスチャンスを拡大するためのアクションプランを提案します。

データの概要:
提供された販売実績データは、数十件の企業によるビジョンマップ制作サービスの購入情報を含んでいます。データは以下の情報を含む:

企業名: サービスを購入した企業の名称。
契約時期: 各企業との契約が成立した日付。
価格: 各企業が支払ったサービスの価格。
契約の決め手: 顧客がサービスを選択した際の主な決め手。
アップセル: 顧客が追加で購入したサービス。
クロスセル: 顧客が他の関連商品やサービスを購入したか。
このデータを用いて、顧客の購買行動、価格感度、サービスに対する反応などを分析します。

分析手法:
CRISP-DMモデルを用いて、ビジネス理解、データ理解、データ準備、モデリング、評価、展開の各段階を経て分析を行います。このフレームワークは、複雑なデータセットからの知識発見に適しており、実際のビジネスシナリオに応じて柔軟に適用できます。

分析結果:
データ分析を行った結果、以下のような傾向が明らかになりました。

契約の決め手: 多くの顧客は「サービスの詳細な説明」と「提案の品質」を契約の決め手として挙げています。これは、顧客がサービス内容を正確に理解し、その品質に納得していることを示しています。
価格設定: 価格範囲は広く、顧客によって異なる価値観が存在することを示しています。高価格帯のサービスは、特にアップセルやクロスセルの成功率が高い傾向にあります。
アップセル・クロスセル: 特定の追加サービスが頻繁に選ばれており、これらは顧客の満足度を高め、さらなる売上を生み出しています。
インサイトと推薦事項:
品質重視のコミュニケーション: 提案の品質とサービス詳細の明確化を通じて、顧客の信頼を獲得し維持します。
価格戦略の再評価: 顧客の価値観に合わせた柔軟な価格設定を行い、さまざまな顧客層を捉えます。
効果的なアップセルとクロスセル: 人気のアップセル・クロスセルサービスを積極的に推奨し、顧客のニーズに応じたカスタマイズを行います。
結論:
この分析レポートは、ビジョンマップ制作サービスの市場における顧客のニーズと行動を深く理解し、それに基づいた戦略的なアクションプランを立案する上で重要な役割を果たします。分析結果は、顧客理解の深化、市場動向の予測、そして効率的で効果的なビジネス戦略の展開に寄与します。

次のアクションプラン

顧客理解の強化:
顧客インタビューと調査: 定期的に顧客インタビューを実施し、サービスに対する直接的なフィードバックを収集します。
市場動向の監視: 業界のトレンド、競合情報、顧客の行動変化を常に監視し、市場の変化に迅速に対応します。
データ分析の強化: 顧客データの収集と分析を継続し、購買行動や嗜好の変化を把握します。

品質の強化:
サービス改善: 顧客のフィードバックと業界のベストプラクティスを基に、サービスの品質向上に努めます。
トレーニングと教育: スタッフのスキルと知識を常に更新し、最高水準のサービスを提供できるようにします。
品質保証プロセス: サービス提供前後の品質をチェックするプロセスを確立し、一貫した高品質を保証します。

価格戦略の最適化:
価格分析: 競合他社の価格戦略と市場の価格感度を分析し、適切な価格帯を設定します。
価値ベースの価格設定: サービスの独自性と付加価値を顧客に理解してもらい、価格設定に反映させます。
プロモーションと割引: 特定の期間や顧客層を対象に、戦略的なプロモーションや割引を実施します。

アップセル・クロスセル戦略の強化:
顧客ニーズのマッピング: 顧客のニーズと好みを理解し、個々に最適な追加サービスを提案します。
関連商品の提案: 既存サービスと関連性の高い商品やサービスを積極的に提案し、顧客体験を豊かにします。
インセンティブの導入: 顧客がアップセルやクロスセルの商品を購入する際にインセンティブを提供し、購入意欲を促進します。

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