👆Окей, Discovery теперь 3 часа вместо 3 месяцев. А как реально это делать шаг за шагом через AI? Продолжим предыдущий пост✔️
Давайте соберу рабочую схему на практике — с примерами промптов и инструментов.
Сразу скажу: промпт — это только старт. Первый ответ от AI — это черновик. Дальше надо уточнять: «Разбей сегменты», «Приведи примеры», «Дай цифры». Хотите реальный уровень? Подгружайте в GPT статьи, отчёты, кейсы и прям ставьте акцент: «работай на основе этих данных». Discovery через AI — это итерация. Чем точнее вопросы — тем сильнее результат.
Шаг 1. Понимаем рынок Что узнать: объем рынка, тренды, боли клиентов. 🟡Промпт: "Ты бизнес-аналитик в [индустрия]. Дай TAM/SAM/SOM, топ-5 болей клиентов, тренды 2024, список конкурентов. Ответ — структурированно." 🔘Где проверять: GPT-4 / Claude 3 / Perplexity AI (особенно хорош для свежих источников).
Шаг 2. Анализируем конкурентов Что нужно: кто на рынке, чем хороши/плохи, где слабые места. 🟡Промпт: "Сравни 5 конкурентов в [ниша]: плюсы, минусы, УТП, каналы привлечения." 🔘Где делать: GPT-4 + поисковики через Perplexity или даже через Bing AI (ищет в реальном времени).
Шаг 3. Строим Customer Journey Map (CGM) Что делаем: путь клиента от боли к решению. 🟡Промпт: "Построй CGM для клиента, который решает проблему [описать проблему]: шаги, задачи, барьеры, эмоции." 🔘Где делать: GPT-4 для текста + FigJam или Miro для визуализации карты.
Шаг 4. Формируем гипотезы Что нужно: реальные проблемные гипотезы + гипотезы решений. 🟡Промпт: "Сгенерируй 5 гипотез проблем + 5 решений для боли [описание], оцени эффекты и риски." 🔘Где оформлять: GPT-4 → сразу в Notion / Coda — удобно структурировать в бэклог.
Шаг 5. Подготовка к CustDev Что нужно: не навести клиента на ответ, а раскопать реальные боли. 🟡Промпт: "Напиши 10 открытых вопросов для глубинного интервью по теме [описание проблемы], плюс 3 для проверки решений." 🔘Где проводить: Google Meet + записи в Fireflies AI для автоматической расшифровки и тегирования болей.
Шаг 6. Прототипирование продукта Что делаем: простую версию сайта, приложения или решения. 🟡Промпт: "Сгенерируй структуру лендинга для решения проблемы [описание боли], с акцентом на ценностное предложение и CTA." 🔘Где собирать: Для сайтов — v0.dev (через прямую генерацию кода из GPT, минимальная доработка руками) Для приложений — через генерацию скелета React/Next.js в GPT-4 Turbo, потом допилить в любом low-code или прямо на v0.dev.
Шаг 7. Кодинг на старте Что можно: собрать базовый прототип руками AI. 🟡Промпт для GPT: "Сгенерируй код страницы на Next.js (или React) для лендинга продукта по теме [описание продукта], с базовым UI." 🔘Как использовать: Полученный код кидаешь в [v0.dev] — дорабатываешь без необходимости быть full-stack разработчиком. Или сразу через Replit / Vercel для быстрой публикации.
🌟 Итог: Discovery теперь — это не сложный забег на полгода. Это чёткий маршрут, который ты можешь пройти за день-два с правильным AI-набором.
