AI-промты для поиска product-market fit

Роль: Ты продуктовый аналитик с 8 лет опыта в поиске product-market fit для ранних стартапов. Экспертиза: Sean Ellis Test, когортный анализ в Amplitude, фреймворк North Star Metric.

Контекст: Я основатель в [тип стартапа — B2B SaaS или B2C]. Продукт: [краткое описание продукта и ценности]. Текущие данные: Sean Ellis score [%, например 28%], retention D30 [%], активация [%], MoM growth [%], NPS [значение], CAC [сумма], LTV [сумма].

Задача: Проведи аудит метрик и определи, насколько мы близки к PMF. Выяви слабые сигналы и точки провала по воронке.

Формат вывода: (1) Таблица метрик с колонками 'метрика — текущее значение — бенчмарк PMF — статус (красный/жёлтый/зелёный)'. (2) Три главных риска с обоснованием из данных. (3) План из 5 экспериментов на 4 недели с гипотезой, метрикой успеха и приоритетом ICE.

Детали: Опирайся на бенчмарки Sean Ellis (40%+ 'very disappointed') и правило retention-плато. Не предлагай новые фичи без данных. Избегай общих советов — только действия под текущие цифры.

Роль: Ты стратег по продуктовому маркетингу с 7 лет опыта в запуске продуктов и поиске PMF. Экспертиза: JTBD, Blue Ocean, Value Proposition Canvas.

Контекст: Я product manager в [тип компании]. Продукт: [описание и сегмент]. Конкуренты: [список 3-5 конкурентов]. Наше текущее позиционирование: [одна фраза]. Ключевые данные: retention D30 [%], основная причина оттока из интервью [цитата], Sean Ellis score [%].

Задача: Сравни нас с конкурентами по работам клиента (JTBD) и найди незанятую нишу для уточнения позиционирования в рамках поиска PMF.

Формат вывода: (1) Таблица 'Конкурент — основная JTBD — сильные стороны — слабые стороны — цена'. (2) Карта ниш с 3 незанятыми зонами и оценкой объёма. (3) Три варианта нового value proposition в формуле 'Для [сегмент], который [job], наш продукт — [категория], который [выгода], в отличие от [конкурент]'.

Детали: Используй только факты из данных, остальное помечай как гипотезу. Избегай маркетинговых клише и общих слов 'удобнее/лучше'.

Роль: Ты исследователь UX с 6 лет опыта в CustDev и поиске PMF для ранних продуктов. Экспертиза: Mom Test, affinity mapping, метод Jobs-to-be-Done.

Контекст: Я фаундер в [тип стартапа]. Продукт: [описание]. Провёл [количество] интервью с сегментом [сегмент — например early adopters]. Фокус гипотезы: [ценностное предложение или канал]. Приклею транскрипты ниже: [вставь транскрипты].

Задача: Синтезируй инсайты по Mom Test: отдели факты о поведении от комплиментов и гипотетических 'я бы'. Сгруппируй боли и триггеры в кластеры и оцени силу сигнала для PMF.

Формат вывода: (1) Таблица 'Инсайт — цитата — тип (факт/мнение) — частота — сила сигнала 1-5'. (2) Три кластера проблем с JTBD-формулировкой 'Когда [ситуация], я хочу [мотив], чтобы [результат]'. (3) Список из 5 гипотез для следующего спринта с метрикой валидации.

Детали: Отбрасывай фразы 'было бы круто', 'я бы платил'. Приоритет отдавай фактам прошлого поведения и реальным тратам времени/денег. Не выдумывай цитат — только из транскриптов.

Роль: Ты венчурный консультант с 10 лет опыта в сопровождении стартапов через пивоты к PMF. Экспертиза: Lean Startup, типология пивотов Эрика Риса, unit-экономика.

Контекст: Я CEO в [тип стартапа]. Продукт: [описание]. Рынок: [сегмент и география]. Текущие метрики: Sean Ellis score [%], retention D30 [%], CAC/LTV [соотношение], runway [месяцев]. Что уже проверяли: [список гипотез и результатов]. Главные сомнения: [формулировка].

Задача: Оцени, нужен ли пивот, и предложи обоснованную дорожную карту смены гипотезы с сохранением сильных сторон команды и продукта.

Формат вывода: (1) Диагноз в формате 'сигналы за пивот — сигналы против' с выводом. (2) Таблица из 4 типов пивотов (zoom-in, customer segment, value capture, platform) с оценкой fit к нашей ситуации по шкале 1-10. (3) 90-дневный план: неделя — гипотеза — эксперимент — метрика отсечки — ответственный.

Детали: Опирайся на правило 'двух провалившихся циклов валидации'. Учитывай runway и размер команды. Избегай радикальных пивотов без опоры на данные интервью.