
情報を独自のカテゴリに分けて、効率よく整理します。
投稿日時:
- 実行例
※GPTsの動作を模したサンプルです。
分類したいものを入力して下さい。
特定の店舗の事を聞かれる機会が多いが、どこまで話していいかの線引きがわからないどの店舗でも適用できるようなラストスパートに向けての効果的な施策ってあるのかなSNSについて頼れるところがない(おそらくAはチェックのみの部署になっている)今まで効果的だった実行計画がどれかわからない。規模が大きいためアクションのスピードが遅い。(在籍人数が多い)現場担当者が問題を深堀りする時間が取れていない?様々な会議の進め方に課題がありそう。集客の正解がわからない。インプットするための時間を確保できていない。ファシリテーターが各店舗の売上データを見れない。正確な売上データの把握のやり方を知らない。返信くれない偉い人がいる偉い割にやってくれない」という参加者の不平に対するコーチングの仕方に迷いがある(特に集客)超特急のActionが必要だが、具体例がいまいち分からずアイデア出しのヒントにできない「成功している店舗のアクションプラン成功例をもっと教えてください」という意見に対し、「うるせぇ自分で調べろ」と言っていいか分からない議題が時期にふさわしくないときがある(最終目標と関係ない)短期的で効果的なSNS施策がない「集客」という課題に対する短期的で効果が出る施策が産まれない=過去の話の堂々巡り「必要なデータ」と伝えても、現場が「必要なデータ」を判断できない立案したアクションの完遂、または評価(良い悪いの要因)ができていないゴール目標に直結しなさそうな話がされることがある集客に関係する施策を把握しきれておらず、同じようなアクションが生まれてしまい二度手間になっているSNS投稿へのモチベがオチている担当がおり、SNS投稿が増えない売上目標がゴール目標である店舗が多いが、現在届かない目標になってしまいゴールを目指そうと声に上げている人のテンションが上がらない。あなた達の実績は?とマーケ的な要素で求められることが重要視されている。
情報共有
- 特定の店舗についてどの範囲まで話すべきかの線引きが不明確
課題
- 効果的だった実行計画が分からない
- 規模が大きくアクションスピードが遅い
- 現場担当者が問題を深堀りする時間を取れていない
- 様々な会議の進め方に課題
- 集客の正解が不明
- ファシリテーターが各店舗の売上データを見られない
- 正確な売上データの把握方法が不明
- 会議で最終目標に直結しない議題が出る
- 現場が「必要なデータ」を判断できない
- 立案したアクションの完遂と評価ができていない
- 集客に関係する施策の把握不足で二度手間
- 売上目標がゴールになっている店舗が多いが達成できない
- テンションが上がらない状況
目標
- 売上目標がゴール目標になっている(達成が難しい)
SNS対応
- 短期的で効果的なSNS施策がない
- SNS投稿へのモチベーションが低下している担当者がいる
意見
- 成功している店舗のアクションプラン成功例を求める声
- 「自分で調べろ」との対応が適切か不明
コーチング
- 集客に関する不平へのコーチングに迷い
- 超特急のアクションの具体例が不明
質問
- あなた達の実績は?とマーケティング的要素を求められることが重要視されている
行動
- ラストスパートに向けてどの店舗でも適用できる効果的施策が模索中
- インプット時間の確保が必要
- 偉い人が返信してくれない問題
- 各店舗に適した超特急でのアクションが必要
その他
- SNSに関して頼れるところがない(担当部署はチェックのみ)
何かご不明な点や追加のご要望はございますか?
コメント 0
他のプロンプトもチェック
要件定義・設計
推奨モデル - GeminiRF‑TIP2は、「プロンプトには**入れ物と手順だけ書けばいい**」という発想を、MVVMアーキテクチャでそのまま形にしたサンプルです。 役割やペルソナを細かく指定しなくても、**前のターンを踏まえる/踏まえない**といった「文脈の扱い方」を、コマンドとロジックだけで切り替えられることを示しています。 > 「依頼がちゃんと定義されていて、MVVMで箱と流れが決まっていれば、人格指定はいらない」──その仮説を検証するための、実用レベルのサンプルがTIP2です。 #### 章立て「依頼・View・ViewModel・Model」とその役割 - **依頼(Request):** このプロンプト全体の「目的」と「入口」を定義する章。 - ここで「この章は入口です」「Processを実行せよ」と宣言することで、 **AIに対して“どこから処理を始めるか”を明示**している。 - **View:** ユーザーが実際に目にするレイヤー。 - `AIからの回答` - `次のコマンド` だけを表示することで、**内部ロジックを一切見せずに、インターフェースだけを固定**している。 - **ViewModel:** 入力→処理→出力の「流れ」を制御する頭脳。 - `Process`で - 入力文の格納 - `ModelProcess`の呼び出し - 複数ターン出力(トークン管理+【続き】コマンド) を一手に引き受ける。 - ここには「**どう見せるか/いつどこまで見せるか**」のロジックだけを書き、 **何を計算するか**はModelに任せている。 - **Model:** システムの「意味」と「ルール」を持つ層。 - プロンプト名・ウェルカムメッセージ - `コマンド決定表`・`前のターンとの関係性決定表` - `通常問題解法`・`特殊問題解法`・`出力形式決定` など、**文脈の解釈と処理方針の決定をすべてここに集約**している。00188資料作成
推奨モデル - ChatGPT✨最強プレゼンAI爆誕!🎯資料&台本を秒速で生成🙌 🔥台本つきで超安心!🎙️伝わるプレゼンが秒速で完成🙋♂️💬 #パワポ #資料作成 #プレゼン #会議 #企画15201.21K8.09K画像生成
キャラクター作成
推奨モデル - Midjourney栄養満点の新鮮なバナナを、しっかり握りしめて美味しそうに食べる日本人美女の写真を作る2025550