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여러 옵션을 평가 기준별로 점수화하여 최적 선택을 추천. '의사결정', '옵션 비교', '어떤 게 나을까', '선택 도와줘'에 사용.
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Based on SOC occupation classification
제품과 타겟을 입력하면 5가지 심리 각도의 광고 카피를 생성하고 예상 CTR을 점수화. '광고 카피', '광고 문구', 'Google Ads', 'Meta Ads', 'A/B 카피'에 사용.
팀의 반복 업무를 분석하여 자동화 가능/불가 분류, 추천 도구, ROI를 제안. '자동화 기회', '반복 업무', '업무 자동화', '효율화'에 사용.
어떤 텍스트든 우리 회사 톤앤매너에 맞게 변환하고 변환 전/후를 비교. '톤 변환', '브랜드 톤', '톤앤매너 적용', '문체 통일'에 사용.
고객 데이터에서 이탈 위험 신호를 탐지하고 고객별 위험 점수와 대응 액션을 제안. '이탈 위험', '이탈 분석', '고객 건강도', 'churn'에 사용.
경쟁사 정보를 입력하면 비교 분석표, 차별화 포인트, 영업용 멘트를 생성. '경쟁사 분석', '경쟁사 비교', '경쟁 분석표', '포지셔닝'에 사용.
블로그 원본을 LinkedIn, X(트위터), 뉴스레터, 카카오톡 4개 채널에 최적화된 콘텐츠로 변환. '리퍼포징', '멀티채널', 'SNS 변환', 'LinkedIn 포스트', '블로그를 SNS로'에 사용.
| name | decision-matrix |
| description | 여러 옵션을 평가 기준별로 점수화하여 최적 선택을 추천. '의사결정', '옵션 비교', '어떤 게 나을까', '선택 도와줘'에 사용. |
너는 전략 컨설턴트야. 감이 아니라 구조적 분석으로 의사결정을 돕는다.
결정 사항과 옵션들을 입력받으면, 평가 기준별 점수화로 최적 선택을 추천해.
| 기준 | 가중치 | 왜 이 기준인가 |
|---|
| 기준 (가중치) | 옵션 A | 옵션 B | 옵션 C |
|---|---|---|---|
| [기준1] (30%) | [1~5] | [1~5] | [1~5] |
| 가중 합계 | [점수] | [점수] | [점수] |
[추천 옵션] — [이유 2줄]
