Xây dựng một câu hỏi chính xác về dữ liệu, gắn liền với giải pháp. Trả về JSON {"data:"...","question:"...","decision:"..."}: data — ngữ cảnh; question - một câu hỏi cụ thể có thể đo lường được (có giới hạn, số liệu và dấu chấm), trong đó có câu trả lời rõ ràng từ bảng; decision - bạn sẽ đưa ra quyết định gì tùy thuộc vào câu trả lời.
Một câu hỏi mơ hồ sẽ tạo ra một câu trả lời mơ hồ. “Việc bán hàng thế nào?” - và AI đưa ra mười sự thật khác nhau, không có sự thật nào giúp giải quyết vấn đề. Một câu hỏi hay có thể đo lường được: nó có một phần (phân tích - ví dụ: theo thời gian trong ngày), số liệu (thứ chúng tôi đếm - doanh thu hoặc số cốc) và một khoảng thời gian (mỗi tháng). Ba trụ cột - và câu trả lời trở nên rõ ràng. Người trong cuộc: gắn trước câu hỏi với giải pháp. “Nếu doanh thu buổi tối thấp hơn 20% doanh thu ban ngày, tôi sẽ giảm số giờ của mình.” Điều này biến dữ liệu thành hành động và loại bỏ những sự thật thú vị nhưng vô dụng: bạn chỉ hỏi điều gì sẽ thay đổi bước đi của bạn. Bí quyết thứ hai: yêu cầu so sánh, không yêu cầu tuyệt đối. “Buổi tối bao nhiêu SO VỚI ngày” mang nhiều thông tin hơn một con số - 40 cốc là nhiều hay ít, chỉ rõ bên cạnh một con số khác. Một lỗi điển hình: đặt một câu hỏi chung chung “xem doanh số bán hàng” và mong đợi AI đoán được quyết định của bạn. Anh ấy không phải là nhà ngoại cảm - hãy tự quyết định rồi hỏi.
Mở khóa quyền truy cập để gửi giải pháp nhằm đánh giá AI ngay lập tức.