Na školení AI dá stát až 38 255 Kč na zaměstnance.

Zjistit, jestli dosáhnete
AI

Sedm ChatGPT promptů pro provoz e-shopu

Hotová zadání na práci, která se v e-shopu opakuje každý týden: rozbor vratek, kontrola feedu, FAQ z dotazů zákazníků, kategorizace, e-mail na opuštěný košík a čtení reportů. Zkopírujte, doplňte svoje podklady a pošlete do AI.

  • prompting
  • AI
  • e-commerce
  • produktivita
Sedm ChatGPT promptů pro provoz e-shopu

Klíčové body

  • Sedm hotových zadání na rutinní práci v e-shopu, ke zkopírování.
  • Každé stojí na vašich vlastních datech, bez nich vrátí AI průměr.
  • Výstup je podklad pro člověka, který ho ověří a dopracuje.
  • Nejvíc času ušetří rozbor volných textů: vratky, dotazy, recenze.

Většina práce, kterou v e-shopu spolkne nejvíc času, je čtení a třídění textů. Důvody vratek, dotazy z chatu, recenze, parametry produktů. Přesně v tom je AI silná, když jí dáte vlastní data a řeknete, jak má výsledek vypadat. Tady je sedm zadání, která pokrývají opakovanou práci v provozu. Zkopírujte, doplňte podklady a pošlete do AI.

Proč jsou postavená takhle a z čeho se dobré zadání skládá, rozebíráme v článku co je prompt.

1. Rozbor důvodů vratek

Vratky bývají zapsané volným textem a nikdo je nečte jako celek. Tenhle prompt z nich udělá seznam příčin seřazený podle četnosti.

Jsi analytik e-commerce provozu. Níže jsou důvody vratek zapsané volným textem
zákazníky a operátory. Roztřiď je do maximálně osmi kategorií, u každé uveď
počet výskytů a dvě doslovné ukázky. Kategorie pojmenuj podle příčiny, ne podle
produktu. Na konci označ ty, které jde odstranit úpravou popisu nebo fotek na
webu.

Důvody vratek:
[sem vložte export]

2. Kontrola produktového feedu

Chybějící atributy ve feedu se neohlásí chybou, jen tiše sníží výkon v porovnávačích i v AI vyhledávání. Tohle je najde.

Jsi specialista na produktové feedy. Níže je vzorek řádků z mého feedu.
U každého produktu zkontroluj, jestli má vyplněný název s parametrem, kategorii,
identifikátor (GTIN, MPN nebo SKU), cenu, dostupnost a dodací lhůtu. Vypiš
tabulku produktů s chybějícími poli a seřaď ji podle toho, kolik polí chybí.
Na konci shrň tři nejčastější nedostatky.

Vzorek feedu:
[sem vložte řádky]

3. FAQ z reálných dotazů zákazníků

Nejlepší FAQ nevzniká u stolu, ale z toho, na co se lidé skutečně ptají.

Jsi copywriter e-shopu. Níže jsou dotazy, které nám za poslední měsíc přišly do
chatu a e-mailem. Vyber deset nejčastějších témat a ke každému napiš otázku tak,
jak by ji položil zákazník, a odpověď do 60 slov. Odpovědi piš konkrétně, s čísly
a lhůtami tam, kde je v podkladech najdeš. Když informace chybí, označ ji jako
doplnit.

Dotazy zákazníků:
[sem vložte]

4. Kategorizace podle záměru zákazníka

Kategorie postavené podle sortimentu často neodpovídají tomu, jak lidé hledají.

Jsi UX specialista na e-commerce. Níže je seznam mých produktů s parametry.
Navrhni strukturu kategorií podle toho, jak produkt hledá zákazník, tedy podle
použití a situace. Členění podle výrobce ignoruj. U každé kategorie napiš, které produkty do
ní patří a jakou frází by ji zákazník hledal. Označ produkty, které nesedí
nikam.

Produkty:
[sem vložte]

5. E-mail na opuštěný košík

Jsi e-mailový copywriter. Napiš tři varianty e-mailu na opuštěný košík pro
[typ produktu] a zákazníka, který [co o něm víte]. Každá varianta má jiný úhel:
první připomíná, druhá řeší nejčastější důvod váhání, třetí přidává důvod
rozhodnout se dnes. Předmět do 45 znaků, tělo do 120 slov, bez slev.

Kontext e-shopu:
[sem vložte]

Jak takové scénáře stavět a měřit, rozebíráme v článku retence přes e-mail a messaging.

6. Čtení reportu do rozhodnutí

Report sám o sobě nic nemění. Tenhle prompt z čísel udělá seznam kroků.

Jsi e-commerce konzultant. Níže jsou data za poslední dva měsíce: tržby, počet
objednávek, konverzní poměr, průměrná objednávka a náklady na reklamu po
kanálech. Napiš tři věci, které se zlepšily, tři, které se zhoršily, a u každé
zhoršené navrhni jednu konkrétní akci a metriku, na které se pozná, že zabrala.
Nespekuluj nad rámec dat, chybějící údaje označ.

Data:
[sem vložte]

Aby ta čísla dávala smysl, musí sedět měření. Tomu se věnujeme v analytice a měření.

7. Hypotézy k testování v reklamě

Jsi stratég výkonnostního marketingu. Níže je popis produktu, cílové skupiny a
tři nejčastější námitky zákazníků. Navrhni pět hypotéz ke kreativnímu testu.
U každé uveď úhel sdělení, na kterou námitku míří a jakou metrikou se pozná
úspěch. Seřaď je podle toho, jak rychle se dají otestovat.

Podklady:
[sem vložte]

Co s výstupem

Všech sedm zadání vrací podklad pro člověka. Výstup projděte, ověřte čísla a fakta a teprve pak s ním pracujte dál. Nejrychleji se vrátí investice u prvních tří, protože rozbor volných textů je práce, kterou by jinak nikdo neudělal.

A pokud chcete prompty postavené na číslech vaší firmy, ne na obecném zadání, začněte čtyřmi prompty zdarma. Odpovíte na šest otázek a složíme vám je na míru.

Časté dotazy

Fungují tyhle prompty i v Claude nebo Gemini?

Ano. Struktura zadání je napříč modely stejná: role, kontext, vaše data, cíl a formát. Rozdíly mezi modely jsou na téhle úrovni práce menší než rozdíl mezi dobrým a špatným zadáním.

Můžu výstup rovnou publikovat?

Ne naslepo. AI je rychlost a první draft, fakta, čísla a tón musí projít člověkem. U textů na web to platí dvojnásob, protože chyba jde na účet vaší značky.

Kolik dat mám do promptu vložit?

Radši víc a konkrétních. U rozborů textů se vyplatí vložit klidně stovky řádků, u produktů celý parametrický list. Právě vlastní data dělají rozdíl mezi použitelným a obecným výstupem.

Co když mi AI vrátí nesmysl?

Skoro vždy chybí kontext nebo formát. Doplňte, kdo je zákazník, co s výstupem budete dělat a jak přesně má vypadat. Druhá iterace bývá skok, první výstup berte jako podklad.

← Zpět na blog

Víc jako tenhle článek

Growth a AI tipy pro e-shopy z našich vlastních e-shopů, ne z cizích pouček. Málo mailů, každý za to stojí.

Váš další krok

Chcete čísla, ne dojmy?

Napojíme AI na vaše data, vytáhneme metriky, které jste dřív neviděli, a postavíme z nich růstový plán.

Získat růstový plán