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20 ChatGPT Prompts für Berater, die bei den Daten des Kunden anfangen

KI-Beratungsarbeit fällt im Kundentermin auseinander, wenn das Modell Daten und Benchmarks ergänzt hat, die ihm niemand gegeben hat. Diese Prompts arbeiten mit deinen Notizen und den Zahlen des Kunden, markieren Annahmen und stellen die Antwort an den Anfang.

Ersetze alles in [Klammern] durch deine Kundennotizen, Daten oder deinen Entwurf.

01. Ein vages Kundenproblem in einen MECE-Issue-Tree zerlegen

In Woche eins, wenn im Briefing nur „Margen verbessern“ steht und sonst nichts.

Das Problem des Kunden, wie er es beschrieben hat: [Briefing oder Kickoff-Notizen einfügen]
Die Entscheidung, die er am Ende trifft: [Entscheidung, falls bekannt]
Was bereits ausgeschlossen ist: [Optionen oder Themen, die nicht zur Debatte stehen]

Schreib zuerst das Problem als eine Schlüsselfrage um, die in einer Entscheidung mündet, und sag, auf welcher Zeile meiner Notizen sie beruht. Wenn aus meinen Notizen nicht hervorgeht, welche Entscheidung daran hängt, frag mich, bevor du weitermachst.

Bau dann einen Issue-Tree mit drei Ebenen. Ebene 1 sind drei bis fünf Fragen, die zusammen die Schlüsselfrage beantworten, ohne Überschneidungen und ohne Lücken (mutually exclusive, collectively exhaustive). Nenne unter jedem Blatt die Analyse und die Daten, die sie braucht.

Prüfe zum Schluss deinen eigenen Baum: Nenne zwei Äste, die sich überschneiden, jeden Ast, den wir mit Daten, die der Kunde wahrscheinlich hat, nicht testen können, und jeden Ast, der stillschweigend die Antwort voraussetzt.

02. Hypothesen auflisten und die Daten, die jede widerlegen würden

Nach dem Issue-Tree, bevor du den Kunden um irgendetwas bittest.

Hier ist der Issue-Tree für [Projekt in einer Zeile]: [einfügen]
Was der Kunde und mein Team schon glauben: [erste Einschätzungen, Bauchgefühl, was der CEO gesagt hat]

Schreib pro Blatt eine testbare Hypothese, formuliert als Behauptung, die falsch sein könnte („Der Margenrückgang liegt hauptsächlich an den Frachtkosten, nicht am Preis“). Gib zu jeder an:
1. Die Analyse, die sie testet.
2. Das konkrete Ergebnis, das sie widerlegen würde.
3. Die nötigen Daten und wer sie beim Kunden wahrscheinlich besitzt.
4. Wie lange der Test dauert, in Tagen oder Wochen.

Sortiere sie dann danach, wie stark sich die Endantwort ändert, wenn die Hypothese falsch ist. Markiere jede Hypothese, die in Wahrheit die Wunschantwort des Kunden im Kostüm ist, und jede, die sich mit keinen Daten, die ich bekommen könnte, je widerlegen ließe.

03. Eine Datenanfrage für Tag eins schreiben, die der Kunde wirklich ausfüllen kann

Der Kickoff ist durch und du brauchst Daten vor dem ersten Interview.

Das sind die Hypothesen, die wir testen müssen: [Liste oder Issue-Tree einfügen]
Systeme und Teams beim Kunden, die ich kenne: [ERP, CRM, Finanzteam, Operations-Leiter]
Zeitfenster, das uns interessiert: [zum Beispiel die letzten 36 Monate]

Schreib eine Datenanfrage als Tabelle: laufende Nummer, was wir brauchen, Detailtiefe (nach Monat, Produkt, Kunde), Zeitraum, bevorzugtes Format, wer beim Kunden sie wahrscheinlich besitzt und welcher Hypothese sie dient.

Teile sie auf in Muss bis [Datum] und Kann. Halte die Muss-Liste unter 15 Punkten. Formuliere jeden Punkt so, dass ein Finanzanalyst, der beim Kickoff nicht dabei war, die Daten ziehen kann, ohne mich anzurufen.

Liste danach jeden Punkt auf, der wahrscheinlich sensibel ist (Gehälter, Kundennamen, personenbezogene Daten), und schlag eine aggregierte oder anonymisierte Version vor, die wir stattdessen anfragen könnten.

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  1. Einen Interviewleitfaden für jede Rolle schreiben, die du triffst
  2. Stakeholder-Interviews zu Erkenntnissen verdichten, die ein Kunde akzeptiert
  3. Einen Datenauszug des Kunden prüfen, bevor du darauf aufbaust
  4. Entscheiden, ob eine 2x2-Matrix hilft oder nur dekoriert
  5. Eine Empfehlung mit Risiken, Verantwortlichen und den ersten 90 Tagen schreiben
  6. Eine Management Summary schreiben, die zuerst die Antwort gibt
  7. Die Storyline für die Abschlusspräsentation aus deinen Erkenntnissen bauen
  8. Ein Steering-Committee-Update schreiben, das in einer Entscheidung endet
  9. Einen Kunden-Workshop planen, der mit vereinbarten Maßnahmen endet
  10. Reagieren, wenn ein Kunde deine Erkenntnis ablehnt
  11. Eine Executive Summary fürs Angebot aus den Notizen deines Erstgesprächs schreiben
  12. Den Leistungsumfang einer SOW mit ausdrücklicher Ausschlussliste schreiben
  13. Einen Change Request schreiben, wenn der Umfang zu wuchern beginnt
  14. Dein Honorar als Wert für den Kunden erklären, nicht als Tage deiner Zeit
  15. Das Übergabedokument schreiben, mit dem das Kundenteam weiterarbeitet
  16. Eine Fallstudie aus einem abgeschlossenen Projekt schreiben, mit Freigabe des Kunden
  17. Ein zweites Modell das Kundenergebnis des ersten kritisieren lassen