PURPOSE
このプロンプトでできること
離反防止施策が対象選択され、接触に遅れがある場合の効果を割当・実接触別に推定するための入力、手順、確認点をまとめます。
PREPARE
用意する情報
匿名顧客群、施策割当、実接触時刻、契約更新日、解約、競合接触、顧客属性集計、比較期間。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。
離反防止施策が対象選択され、接触に遅れがある場合の効果を割当・実接触別に推定する。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】 匿名顧客群、施策割当、実接触時刻、契約更新日、解約、競合接触、顧客属性集計、比較期間 【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。 個人顧客情報を使わず、相関を施策効果と断定せず、過剰な接触・公平性を確認してください。 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。 割当効果/実接触効果/遅延窓/選択補正/感度/追加実験案
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)
高解約リスク顧客に先行連絡し、連絡後に競合契約・解約が観測される履歴
出力例(説明用)
【説明用の合成例】 単純な接触者比較と割当ベース推定を比較し、接触遅延と競合イベントの影響を示す。
TIPS
使うときのコツ
個人顧客情報を使わず、相関を施策効果と断定せず、過剰な接触・公平性を確認してください。 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。