Выбор показателей для презентации и план сбора данных с Gemini

При подготовке бизнес-презентации данных может быть много: таблицы, отчёты, результаты прошлых периодов. Задача — выбрать из них то, что поможет участникам встречи принять решение.

Для начала опишите ИИ, зачем проводится встреча. Он поможет составить список вопросов:

Получается простой процесс:

Метод из учебных материалов Google

В основе статьи — практическое задание из официального курса Google «AI for Data Analysis» на Coursera. Задание учит выбирать показатели под конкретную цель бизнеса, прежде чем начинать анализ. Здесь мы разберём этот порядок действий на промптах из задания. Затем дополним их, чтобы подготовиться к вопросам на рабочей встрече.

Шаг 1. Определите цель встречи

Частая ошибка — начинать с чисел, которые проще всего получить.

Сначала дайте ИИ контекст:

• чем занимается компания;
• к какой встрече вы готовитесь;
• какого результата нужно добиться.

I work at an [your company type].

I'm preparing for an [type of meeting].

Our goal is to [primary business goal].

What are the top 5 metrics I should consider for my presentation?

Например:

I work at an ecommerce company.

I'm preparing for an executive review of website performance.

Our goal is to increase revenue in Q3.

What are the top 5 metrics I should consider for my presentation?

Сравните этот запрос с вопросом без контекста:

Зная цель встречи, аудиторию и особенности бизнеса, ИИ может объяснить, почему предлагает тот или иной показатель. Получится предварительный список для анализа; его ещё предстоит проверить на ваших данных.

Шаг 2. Подготовьтесь к вопросам о показателе

Выберите из предложенного списка показатель, который особенно важен для встречи. Попросите ИИ предположить, что о нём захотят узнать участники.

What questions might our leadership team ask about [metric]?

Например:

What questions might our leadership team ask about conversion rate?

Вопросы участников помогают проверить, нужен ли выбранный показатель в презентации и что к нему добавить. Одного числа обычно недостаточно, чтобы понять ситуацию и решить, что делать.

Если конверсия изменилась, руководство может захотеть понять:

• Что изменилось?
• Когда это изменилось?
• Какие группы клиентов или источники трафика затронуты?
• Это временное изменение или часть более широкой тенденции?
• Что может на него влиять?
• Что это означает для выручки?
• Что делать дальше?

Конкретные вопросы зависят от компании, аудитории и показателя. Если продумать вопросы заранее, станет понятнее, какие данные собрать для ответов.

Шаг 3. Найдите нужные данные

Иногда вы знаете, что нужно измерить, но не знаете, как получить исходные данные. Попросите ИИ подсказать, как выгрузить данные из нужной программы.

How do I export [data] from [data source] so I can analyze it in [destination]?

Например:

How do I export website traffic data from Google Analytics so I can analyze it in a Google Sheet?

В ответе должны быть шаги для получения данных, с которыми вы затем будете работать. Перед выгрузкой проверьте инструкцию:

Сверьте шаги с актуальной документацией: ИИ может описать старую версию интерфейса.

Что ИИ помогает сделать до анализа

Пока ИИ не получил данные компании, он не может установить, почему изменился показатель.

Зато он может помочь подготовить анализ:

1. Сформулировать проблему

Что именно мы хотим понять?

2. Решить, что измерять

Какие показатели наиболее важны для этой цели?

3. Продумать вопросы участников встречи

Что людям нужно знать, прежде чем принимать решение?

4. Определить нужные данные

Какие данные позволят ответить на эти вопросы?

5. Проанализировать реальные данные

Когда план готов, можно выгрузить данные и приступить к расчётам в таблицах, отчётах и других инструментах.

План показывает, что предстоит проверить.

Дополнение M2B2: добавьте контекст встречи

В задании Google используется простой начальный запрос. Для рабочей задачи полезно уточнить, кто участвует во встрече и какое решение нужно принять.

Например:

I work at a B2B SaaS company.

I'm preparing a quarterly performance review for the CEO, Head of Sales, and Head of Marketing.

Our goal is to understand why new customer revenue changed this quarter and decide where to focus next quarter.

Suggest the 5 most useful metrics for this meeting.

For each metric:

1. Explain why it matters for this specific decision.
2. Explain what business question it helps answer.
3. Suggest one additional metric that should be viewed alongside it.
4. Explain what misleading conclusion we should avoid drawing from this metric alone.

Do not invent any company data.

Так ИИ получает ориентиры для выбора показателей:

Отдельная строка ограничивает ответ модели:

Do not invent any company data.

Пока данных нет, задача ИИ — помочь спланировать исследование. Выводы о результатах компании делать рано.

Дополнение M2B2: соберите вопросы до встречи

К запросу о возможных вопросах тоже стоит добавить контекст. Укажите цель встречи и попросите связать каждый вопрос с данными для ответа:

We plan to present [metric] to [audience].

The purpose of the meeting is to [decision or business goal].

List the questions this audience is likely to ask about this metric.

Group the questions into:

- performance;
- causes;
- segmentation;
- business impact;
- next actions.

For each question, tell me what data I would need to answer it.

Do not invent the answers and do not assume that we already have the required data.

Получится список вопросов и данных, которые нужно проверить до подготовки слайдов. Заранее станет понятно, какие данные нужно сравнить: по группам клиентов, каналам, регионам или периодам. Недостающие сведения можно будет запросить до встречи.

Объедините весь процесс в один промпт

Разобравшись с принципом, можно объединить шаги.

I work at [company type].

I'm preparing [meeting or presentation] for [audience].

The business goal is to [goal or decision].

Help me create a measurement plan for this presentation.

1. Suggest the 5 most relevant metrics.
2. Explain why each metric matters for this specific business goal.
3. For each metric, list the most likely questions the audience may ask.
4. Identify what data would be required to answer those questions.
5. Point out any metrics that could be misleading if viewed without additional context.
6. Suggest what comparison, segment, or secondary metric should accompany each one.

Do not invent business results, causes, benchmarks, or company data.

Clearly separate:
- what we know from the information provided;
- what needs to be measured;
- what would require additional data.

Такой запрос помогает составить план анализа для конкретного решения. Само решение остаётся за участниками встречи.

Чем это полезно

До сбора данных ИИ помогает определить, что именно нужно выяснить и по каким показателям это проверить. Вместо общего описания ситуации у вас появится план:

По такому плану проще выбрать нужные данные и не тратить время на расчёты, которые не помогут на встрече. Проверяйте каждый пункт плана по цели встречи: какое решение он поможет принять?

От цели встречи к решению

Весь процесс строится в такой последовательности:

Сначала ИИ предлагает показатели, помогает продумать вопросы и составить план анализа. Затем вы собираете данные компании и проверяете этот план.

Например, ИИ может предложить изучить конверсию, подготовить вопросы руководства о ней и подсказать, какие данные нужны для ответа. Чтобы выяснить, что произошло в компании, эти данные нужно получить, проверить и проанализировать.

Источник

На основе официального курса Google «AI for Data Analysis» на Coursera.