Product marketing managers använder den för att omvandla spretig research till ett sammanhängande narrativ som ledningen kan godkänna, med segment, positioneringsimplikationer och go-to-market-alternativ. Ansvariga inom strategi och corporate development förlitar sig på den för expansionsbeslut, särskilt när de måste motivera regional prioritering med försvarbar logik för marknadsstorlek. Startup-grundare har nytta av den eftersom den tvingar fram tydliga antaganden och lyfter fram vad som måste valideras innan man spenderar stort. Fristående konsulter använder den för att leverera kundklara underlag snabbare, samtidigt som evidens hålls isär från spekulation.

SaaS- och B2B-mjukvaruteam använder den för att utvärdera inträde i en ny geografi där köparroller, krav på regelefterlevnad och kanalnormer förändras, även om produkten är densamma. CPG-varumärken (snabbrörliga konsumentvaror) använder den för att förstå distributionsstrukturer, prisstegar och konkurrens från egna märkesvaror innan lansering i en återförsäljarstyrd region. Hälso- och sjukvård samt reglerade tjänster får värde eftersom prompten uppmuntrar en balanserad upp-/nedsida och gör antaganden explicita när exakt data är svår att få tag på. Industri- och logistikaktörer använder den för att kartlägga segment och vägar till marknaden (direktförsäljning, partners, upphandlingar) och för att rimlighetskontrollera friktion i adoptionen.

En typisk prompt som ”Skriv en marknadsgenomförbarhetsrapport för min produkt” misslyckas eftersom den: saknar en definierad beslutskontext och framgångskriterier, så rapporten blir en generisk översikt. Den ger inget ramverk (TAM/SAM/SOM) eller metod för storleksbedömning, vilket gör att siffror känns påhittade. Den ignorerar segmentering och verklighetskontroller via personas, så ”kunden” blir alla och ingen. Den blandar ihop evidens och antaganden, vilket är förödande i executive-sammanhang. Och den hoppar över strukturerad riskanalys, vilket lämnar ledningen utan en tydlig bild av vad som kan skapa fel i lanseringen.

Ja. De två största spakarna är PRODUCT_DESCRIPTION och TARGET_REGION, och du får bättre resultat när båda är specifika (köpare, use case, prismodell och eventuella begränsningar kopplade till regelefterlevnad eller distribution). Du kan också anpassa vilket beslut som ska stödjas, till exempel ”pilot i en stad vs nationell lansering” eller ”partnerledd vs direkt försäljning”, och be prompten ranka om go-to-market-alternativen därefter. En bra uppföljning är: ”Skriv om rapporten med antagandet att vår primära begränsning är ett 90-dagars pilotfönster och ingen dedikerad säljbemanning; uppdatera storlek, GTM och risk.” Om du redan har interna siffror (konverteringsgrader, ARPA, marginaler), klistra in dem och be om en uppdaterad del om enhetsekonomi baserat på dina indata.

Det största misstaget är att lämna PRODUCT_DESCRIPTION för vag — i stället för ”en träningsapp”, testa ”en prenumerationsapp för styrketräning för kvinnor 35–55, 19 USD/månad, med PT-ledda program och integrationer med wearables.” Ett annat vanligt fel är att välja TARGET_REGION som en grov etikett (dåligt: ”Europa”; bättre: ”Tyskland, med start i Berlin och Hamburg, endast online de första 6 månaderna”). Många glömmer också att ange vilket beslut som ska fattas, vilket leder till en rapport som beskriver en marknad men aldrig svarar på ”ska vi lansera”. Slutligen accepterar användare punktestimat för marknadsstorlek; pressa fram intervall och metoder, och fråga sedan vilka variabler som skulle ändra slutsatsen.

Den här prompten är inte idealisk för ensidiga ”idéservetter” där du bara vill ha en snabb brainstorming och inte tänker kontrollera källor. Den passar inte heller om du ännu inte har någon tydlighet kring produktkonceptet, eftersom genomförbarhetsarbete bygger på en definierad köpare, ett problem och en affärsmodell. Och om din organisation kräver enbart primärresearch (enkäter, intervjuer, betalda paneler) innan någon rekommendation kan ges, är prompten bättre som planeringsverktyg än som slutligt svar. I de fallen: använd den för att ta fram researchplan och antagandelista, och validera sedan med verklig data.