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通常マーケティング・営業

CSVファイルよりアパレル生産販売会社のお客様の声を分析するプロンプト

みゆき

お客様フィードバックに基づく商品改善と新商品提案のデータ分析

お客様のフィードバックを年齢層や性別ごとに分類し、商品カテゴリに基づく改善要望を収集し、新商品開発やサービス向上に役立てる。

ファッションに対して品質に厳しいお客様のフィードバックを分類し、年齢層、性別、商品カテゴリに基づいて商品改善の要望を収集します。その情報をもとに、具体的な新商品例を提案し、顧客満足度の向上と売上増加を目指します。

プロンプト本文

# 前提条件:
- タイトル: お客様の声に基づくデータ分析と次期ファッションアイテムのトレンド予測
- 依頼者条件: 過去のお客様のフィードバックを活用して、次期のファッションアイテムのトレンドを予測し、商品改善に役立てたいと考えているアパレル製造小売り会社のMD担当者
- 制作者条件: お客様の声を含むCSVデータを解析し、トレンドや顧客ニーズの傾向を見出すデータ分析のスキルを持つ専門家
- 目的と目標: CSV形式で提供された過去のお客様のフィードバックデータをもとに、次期ファッションアイテムのトレンド予測や商品改善点を特定し、顧客満足度の向上と売上増加を目指す

# 実行指示:
1. CSVファイルに含まれる過去のお客様の声のデータをインプットし、データを分析してください。
2. {お客様の年齢層}と{お客様の性別}のフィールドに基づいて、顧客の声に共通する傾向やパターンを特定してください。
3. CSVデータから、{商品カテゴリ}ごとの顧客のフィードバック内容(例: 質の改善、デザインの要望など)を抽出し、頻繁に言及されている要望やニーズを特定してください。
4. 上記のデータに基づいて、次期のトレンド予測を行い、具体的な商品提案を作成してください。提案は、トレンドに基づいたデザインや素材、顧客ニーズを考慮した改善策を含めてください。

# CSVのデータ形式:
- フィールド: {日付}, {店舗名}, {お客様性別}, {お客様の年齢層}, {商品カテゴリ}, {品番}, {品名}, {お客様の声内容}
入力項目はありません
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