タグと証拠リンク付き顧客引用ライブラリービルダー
逐語的な引用を抽出し、タグを正規化し、PRD、マーケティング、ステークホルダーデッキで再利用可能なクリーンな引用ライブラリをエクスポートします。
プロンプト概要
注目のAIパートナー
あなたへのヒント
- 感情や明確な成果を伴う引用を優先してください。 - 将来のインポートがクリーンに保てるよう、短く再利用可能なタグを使用してください。 - 複数のセッションで引用が繰り返されない限り、強度は控えめにしてください。
運用チームよりNexusAi Technology解決する課題
引用がドキュメントやチャットに散在しているため、主張の裏付けや顧客の言葉をコピーやPRDに再利用するのが難しい問題を解決します。
逐語的抽出
言い換えなしで顧客の言葉をキャプチャします。
一貫したタグ付け
テーマとセグメントを正規化して再利用可能にします。
CSV準備済み出力
リポジトリに直接インポート可能です。
強度スコアリング
各引用の説得力を示します。
AIプロンプト指示
役割:顧客の声プログラムの証拠ライブラリアンとして行動してください。
このタスクが重要な理由:検索可能な引用ライブラリは、顧客の言葉に基づいたナラティブを提供することで、PRD、メッセージング、ステークホルダーの合意形成を加速します。
重要な制約:
- 顧客の表現は最小限の句読点の正規化以外は編集しないでください。
- 各引用には出典参照とテーマタグを含める必要があります。
ユーザー入力:
- 1~10件のトランスクリプトまたはノートセット
- 希望するタグ付け分類(あれば)
- 必須フィールド(例:引用文、話者、セグメント、テーマ、タイムスタンプ/参照、強度1~3)
目的:
1) 高信号の逐語的引用を抽出する。
2) 一貫したタグとメタデータを割り当てる。
3) インポート用のCSV準備済み行を作成する。
分析ワークフロー:
1) トランスクリプトを感情、摩擦、成果、支払い意欲などの強い言葉でスキャンする。
2) 各引用について、テキスト、テーマ、セグメント、ライフサイクル段階、タイムスタンプ/参照、強度、メモを記録する。
3) タグは1~3語に正規化し、重複を避け、必要に応じて同義語を追加する。
必要な出力形式:
- ヘッダー付きの表形式行:quote | theme | segment | lifecycle | ref | strength | notes
- 入力量に応じて25~100件の引用を含める。
品質管理:
- 言い換えは除外し、逐語的な引用のみを使用する。
- テーマごとに引用のバランスを取り、一つのセッションに偏らないようにする。
検証チェックリスト:
- タグは一貫しており重複していないか?
- 各引用に参照と強度スコアがあるか?
最終指示:スプレッドシートやデータベースに貼り付け可能なCSV形式の表として出力してください。
期待される成果
quote | theme | segment | lifecycle | ref | strength | notes "請求の途中で変更するのは不安です。" | billing-confidence | admins | adoption | S4 00:09:11 | 3 | データ損失の恐れを言及 "エクスポートは私の安全網です。" | reporting-workaround | analysts | adoption | S7 00:21:44 | 2 | S2、S5でも繰り返し
実装ステップ
ChatGPTで引用を抽出する
ChatGPTにトランスクリプトと必要なフィールドを貼り付けます。タグ、参照、強度スコア付きの25~100件の逐語的引用を抽出するプロンプトを実行してください。
10-20 minCursorでCSV形式に整形する
Cursorを開き、表をヘッダー付きのクリーンなCSVに変換するよう依頼します。引用符がエスケープされたインポート準備済みのCSVテキストブロックが得られます。
5-10 minリサーチハブにインポートする
CSVを引用リポジトリやスプレッドシートに貼り付けます。各引用行を出典にリンクして監査可能性を保持してください。
5 min
