Rédigez un dossier complet pour l'IA qui rassemble l'ensemble du module. Renvoie JSON {"data": "...", "questions": "...", "checks": "...", "deliverable": "..."} : data — contexte (quel type de données, une ligne, unités) ; questions - 3-4 questions mesurables menant à la cause de la chute (tendances, coupures, anomalies) ; checks - comment vérifier la convergence des numéros AI ; deliverable - quel est le résultat : la conclusion principale plus 2-3 actions prioritaires avec l'effet attendu.
Une analyse solide n’est pas une question, mais une chaîne : contexte → questions mesurables → vérification → conclusion → action. Vous savez déjà comment faire chaque partie ; la finale vous apprend à les assembler. Mécanique : l'IA répond de manière étroite à ce qui est demandé, une grande question doit donc être divisée en étapes, sinon vous obtiendrez une réponse générale simplifiée. Levier : conduire du général au spécifique. Premièrement, O est tombé - quelle chaîne, catégorie, ville ; alors POURQUOI : les remises ont englouti la marge, la facture moyenne a baissé ou une catégorie entière a disparu. Insider : mettez des hypothèses fourchues en questions. "Si la facture moyenne a baissé, c'est à cause des remises ; si le nombre de chèques a baissé, c'est dans le trafic." Le fork guide l’analyse à l’avance au lieu d’errer : toute réponse mène à l’étape suivante. La deuxième astuce : clôturez toujours le contour par une action qui a un effet - une analyse sans « que faire » est une belle nécrologie et n'aide pas les affaires. Une erreur typique de débutant : tout regrouper dans une seule requête géante « comprendre pourquoi les bénéfices ont chuté ». Décomposez-le en étapes et vérifiez les chiffres sur chacune d'elles - la conclusion sera alors solide.
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