Formulare una domanda precisa sui dati, legata alla soluzione. Return JSON {"data":"...","question":"...","decision":"..."}: data — contesto; question - una domanda misurabile specifica (con cut-off, metrica e periodo), a cui esiste una risposta inequivocabile dalla tabella; decision - quale decisione prenderai in base alla risposta.
Una domanda vaga produce una risposta vaga. "Come vanno le vendite?" - e l'IA tira fuori dieci fatti disparati, nessuno dei quali aiuta a risolvere il problema. Una buona domanda è misurabile: ha una fetta (scomposizione, ad esempio, in base all'ora del giorno), una metrica (cosa contiamo, entrate o numero di tazze) e un periodo (al mese). Tre pilastri - e la risposta diventa chiara. Insider: legare in anticipo la domanda alla soluzione. “Se le entrate serali sono inferiori al 20% delle entrate diurne, riduco le mie ore”. Questo trasforma i dati in azione ed elimina fatti interessanti ma inutili: ti chiedi solo cosa cambierà il tuo passo. Secondo trucco: chiedere confronti, non assoluti. "Quanto la sera RISPETTO al giorno" è più informativo di un singolo numero: 40 tazze sono tante o poco, è chiaro solo accanto a un altro numero. Un errore tipico: porre una domanda generale “guarda le vendite” e aspettarsi che l’intelligenza artificiale indovini quale decisione stai prendendo. Non è un telepate: decidi tu stesso, poi chiedi.
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