Ovi promptovi pomažu produktnim timovima da koriste AI za dizajn Kano Model studija i interpretaciju rezultata. Zamenite [označene placeholder-e] svojim podacima pre nego što ih ubacite u ChatGPT, Claude ili drugi LLM.
Prompt 1: Generisanje liste kandidat fičera i parova Kano pitanja
Sprovodim Kano Model studiju za prioritetizaciju fičera za [opis produkta]. Odluka na koju će studija uticati: [konkretna odluka].
Ciljna publika: [tip korisnika, segment, uloga]
Molim te:
1. Generiši 12-15 kandidat fičera za testiranje, svaki kao jedna user-benefit izjava od 8-15 reči
2. Za svaki fičer napiši Kano funkcionalno pitanje („Kako se osećate ako imate...") i disfunkcionalno pitanje („Kako se osećate ako nemate...")
3. Za disfunkcionalno pitanje opisuj odsustvo koristi, ne polarnu suprotnost (npr. „ako neki fajlovi traju duže od 10 sekundi za upload" umesto „ako fajlovi traju duže od 10 sekundi")
4. Izbegavaj tehnički žargon — formuliši kroz korisničku korist
5. Grupiši fičere u 3-4 teme da bih mogao da vidim praznine
6. Dodaj standardnu skalu odgovora od 5 stepena uz svaki par: „Sviđa mi se / Očekujem to / Ravnodušan sam / Mogu to da podnesem / Ne sviđa mi se"Prompt 2: Pregled postojećih parova Kano pitanja na probleme
Evo parova Kano pitanja za predstojeću studiju prioritetizacije fičera za [produkt]:
[Ubaci 8-15 fičera s njihovim funkcionalnim i disfunkcionalnim pitanjima]
Molim te:
1. Označi svako disfunkcionalno pitanje koje je polarna suprotnost svom funkcionalnom umesto da opisuje odsustvo
2. Označi svako pitanje koje meša korisničku korist sa tehničkom implementacijom
3. Označi svaki par s nedoslednim tonom ili dužinom u poređenju s ostalima
4. Predloži pooštren rewrite za svaki označeni element
5. Identifikuj fičere koji bi trebalo da budu podeljeni na više manjih pitanja
6. Predloži 2-3 fičera koji možda nedostaju u listi s obzirom na cilj [cilj istraživanja]Prompt 3: Interpretacija Kano rezultata
Evo klasifikovanih rezultata Kano studije sa [N] ispitanika na temu [tema]:
Za svaki fičer imam:
- Naziv i opis
- Dominantna Kano kategorija (Must-be, Performance, Attractive, Indifferent, Reverse, Questionable)
- Procenat ispitanika u svakoj kategoriji
- Prosečna ocena važnosti (1-9)
- Segmentni preseci ako postoje
[Ubaci podatke]
Kontekst odluke: [konkretna odluka za koju je studija dizajnirana]
Molim te:
1. Grupiši fičere u action buckets: „graditi sad" (Must-be), „graditi za diferencijaciju" (Performance s visokom važnošću), „kandidati za oduševljenje" (Attractive s visokom važnošću), „odložiti" (Indifferent), „izbaciti ili invertovati" (Reverse)
2. Za svaki Performance i Attractive fičer proceni koliko će dugo trebati pre nego što konkurenti sustignu i kategorija se pomeri ka Must-be
3. Istakni svaki fičer s visokom stopom Questionable — to ukazuje na nejasnu formulaciju
4. Označi fičere gde je dominantna kategorija blizu runner-up (u okviru 10 procentnih poena), jer je dodela nestabilna
5. Napiši nacrt izvršnog rezimea u jednom pasusu koji povezuje nalaze sa kontekstom odluke
6. Navedi top 3-5 fičera za izgradnju i donjih 3-5 za izbacivanjePrompt 4: Poređenje Kano rezultata po segmentima
Imam Kano kategorizacije za istu listu fičera kroz [broj] segmenata klijenata:
Lista fičera: [lista]
Kategorije segmenta A: [fičer: kategorija, ocena važnosti]
Kategorije segmenta B: [fičer: kategorija, ocena važnosti]
Kategorije segmenta C: [fičer: kategorija, ocena važnosti]
Molim te:
1. Identifikuj fičere gde se svi segmenti slažu oko kategorije (consensus features)
2. Identifikuj fičere gde jedan segment klasifikuje kao Must-be dok drugi klasifikuje kao Indifferent (najveće moguće razilaženje)
3. Za svaki razilazeći fičer predloži šta o segmentima može objašnjavati razliku
4. Preporuči da li produkt treba da isporuči fičer za jedan segment, gradi odvojena iskustva ili traži unifikovan dizajn
5. Označi svaki fičer koji se klasifikuje kao Reverse za bilo koji segment — taj segment aktivno preferira suprotno
6. Predloži follow-up kvalitativna istraživačka pitanja za validaciju najvećih razilaženja segmenata