Методология создания кейсбука для продактов и маркетологов с помощью генеративного ИИ

Эта статья описывает методологию создания кейсбука для мобильных приложений с использованием генеративного ИИ. Данный подход позволяет эффективно анализировать конкурентов, выявлять лучшие практики и формировать рекомендации для разработки стратегии запуска собственного продукта. Хотя примеры в статье относятся к образовательным приложениям в мессенджерах, методология применима к любому типу мобильных приложений.

Этап 1: Сбор данных о конкурентах

Процесс начинается с формирования списка конкурентов. Для каждого конкурента создается отдельный документ, содержащий максимально полную информацию, собранную из различных источников:

Сайт компании: Информация о продукте, ценах, функционале и отзывах.
Само приложение: Ссылка на приложение в магазине приложений, описание функционала и цен.
Стартапные базы (Crunchbase, Pitchbook, аналогичные ресурсы): Данные об инвестициях, новостях, количестве пользователей и трафике.
Новостные агрегаторы (Google Новости и другие): Новости об успехах компании, интервью, презентации и инвестиции.
Отчеты компании: Информация о количестве пользователей, бюджете и т.д.
Коммерческие предложения и аналитические материалы.

На этом этапе важна актуальность и релевантность информации. Фокус делается на аспектах, важных для вашего исследования.

Этап 2: Создание матрицы конкурентов с помощью Google AI Studio

Собранная информация обрабатывается с помощью генеративного ИИ в Google AI Studio. Использование Google AI Studio предпочтительнее GPT-3 для обработки больших массивов данных.

Процесс включает следующие шаги:

Создание чата в Google AI Studio: Используется специальный промт (адаптированный под ваше исследование), нулевая температура, увеличенная длина вывода и подходящая модель.
Вставка информации об одной компании: Информация из документа копируется и вставляется в чат. Важно не отправлять документы в виде файлов и обрабатывать информацию по одной компании за раз.
Обработка запроса: LLM структурирует информацию в таблицу согласно заданным параметрам (название, ссылка, платформы, год запуска, целевая аудитория, география, язык интерфейса, ключевые функции, стоимость, модель монетизации, охват, инвестиции, экономический эффект). Эти параметры должны быть адаптированы под ваш тип приложения.
Перенесение информации в таблицу: Полученная таблица копируется в основную таблицу конкурентов.
Повторение шагов 2-4 для каждой компании.

Пример промта (адаптируйте под ваше исследование):

`# Задача
Проанализировать мобильные приложения, представленные пользователем, на основе предоставленной информации и структурировать данные в форме таблицы для сравнения конкурентов.
Пользователь в следующем сообщении пришлет текст, которые тебе надо проанализировать и структурировать.
Формат вывода
[Таблица с параметрами, релевантными вашему исследованию]`

Этап 3: Создание детальных кейсов с помощью генеративного ИИ

После создания матрицы конкурентов, для каждой компании формируется детальный кейс-стади с использованием генеративного ИИ. Промт фокусируется на пользовательском опыте и взаимодействии с приложением. Адаптируйте промт под ваши конкретные потребности.

Пример промта (адаптируйте под ваше исследование):

Выступаете в роли бизнес-аналитика, которому поручено создать подробный кейс-стади для мобильного приложения. [Укажите специфику приложения и ключевые аспекты для анализа].