PURPOSE
このプロンプトでできること
分母と返品分類版をそろえ、季節性と構成差を分けて報告するための入力、手順、確認点をまとめます。
PREPARE
用意する情報
匿名商品群、販売数量、返品件数、販売チャネル、返品理由、分類版、販売日。実データは必要に応じて匿名化してください。
WORKFLOW
使い方
必要な情報をそろえ、個人情報や機密情報を伏せてから入力してください。出力は元資料と照合して利用してください。
AI INSTRUCTION
AIへの指示文
入力欄を埋めてから利用してください。
分母と返品分類版をそろえ、季節性と構成差を分けて報告する。入力に含まれる情報だけを使い、記載のない事実、数値、合意は補わないでください。 【入力】 匿名商品群、販売数量、返品件数、販売チャネル、返品理由、分類版、販売日 【素材】 [匿名化した情報を貼り付け] 次の制約を守ってください。 購入者個人情報を含めず、返品理由を推測せず、店舗や担当者の順位付けをしないでください。 数値分析は、入力データ・式・計算過程を再現可能な形で示せる場合にだけ結果を報告してください。実行できる計算環境がない、データが不足する、または仮定が特定できない場合は数値を作らず『未算出』とし、必要な追加データ、分析手順、検証方法を示してください。相関だけから因果を断定しないでください。 不足情報や矛盾は推測せず確認事項として示し、次の形式で出力してください。 返品率式/チャネル別分母/理由別構成/分類変更/季節差/限界
コピー操作はこのブラウザー内で行います
EXAMPLE
入力例と出力例
入力例(説明用)
商品群A・販売10000点・返品230件・理由分類が期中更新
出力例(説明用)
【説明用の合成例】 返品率は230/10000=2.3%です。理由分類の改訂前後は別集計にし、チャネル構成差と季節要因を併記してください。
TIPS
使うときのコツ
購入者個人情報を含めず、返品理由を推測せず、店舗や担当者の順位付けをしないでください。 不明点は推測せず、確認事項として分けてください。
使う前に確認してください
元データを上書きせず、抽出条件と結果を担当者に確認してください。