🚀 Product-Market Fit Analyzer! 50+ Prompt āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđāļĨāļ°āļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡ Product-Market Fit ðŸŽŊ āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄ AI Customer Feedback Clustering ðŸ§Đ āļžāļąāļ’āļ™āļēāļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒāļ—āļĩāđˆāļĨāļđāļāļ„āđ‰āļēāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļˆāļĢāļīāļ‡āđ†

āļ—āđˆāļēāļ™āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āđ€āļĨāļ·āļ­āļāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™AIāļˆāļēāļāļ„āđˆāļēāļĒāđ„āļŦāļ™āļāđ‡āđ„āļ”āđ‰āļ„āļĢāļąāļš

āļ„āļļāļ“āļŠāļĄāļšāļąāļ•āļīChatGPTMicrosoft CopilotClaudeGeminiPerplexity
āļœāļđāđ‰āļžāļąāļ’āļ™āļēOpenAIMicrosoftAnthropicGooglePerplexity AI
āđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨāļžāļ·āđ‰āļ™āļāļēāļ™GPT-3.5/GPT-4GPT-4ClaudePaLM 2/GeminiGPT-3.5/GPT-4
āļāļēāļĢāļĢāļ­āļ‡āļĢāļąāļšāļ āļēāļĐāļēāļŦāļĨāļēāļĒāļ āļēāļĐāļēāļŦāļĨāļēāļĒāļ āļēāļĐāļēāļŦāļĨāļēāļĒāļ āļēāļĐāļēāļŦāļĨāļēāļĒāļ āļēāļĐāļēāļŦāļĨāļēāļĒāļ āļēāļĐāļē
āļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āđƒāļ™āļāļēāļĢāļ›āļĢāļ°āļĄāļ§āļĨāļœāļĨāļ āļēāļžāļĄāļĩ (GPT-4)āļĄāļĩāļĄāļĩāļĄāļĩāļĄāļĩ
āļāļēāļĢāđ€āļ‚āđ‰āļēāļ–āļķāļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđ€āļĢāļĩāļĒāļĨāđ„āļ—āļĄāđŒāđ„āļĄāđˆāļĄāļĩāļĄāļĩāđ„āļĄāđˆāļĄāļĩāļĄāļĩāļĄāļĩ
āļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āđƒāļ™āļāļēāļĢāđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđ‚āļ„āđ‰āļ”āļ”āļĩāļ”āļĩāļĄāļēāļāļ”āļĩāļĄāļēāļāļ”āļĩāļ”āļĩ
āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āļŸāļĢāļĩāļĄāļĩāđāļšāļšāļˆāļģāļāļąāļ”āļĄāļĩāļĄāļĩāđāļšāļšāļˆāļģāļāļąāļ”āļĄāļĩāļĄāļĩ
āđāļžāļĨāļ•āļŸāļ­āļĢāđŒāļĄāļ—āļĩāđˆāļĢāļ­āļ‡āļĢāļąāļšāđ€āļ§āđ‡āļš, āļĄāļ·āļ­āļ–āļ·āļ­Windows, Edgeāđ€āļ§āđ‡āļš, APIāđ€āļ§āđ‡āļš, āļĄāļ·āļ­āļ–āļ·āļ­, APIāđ€āļ§āđ‡āļš, āļĄāļ·āļ­āļ–āļ·āļ­
āļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āđƒāļ™āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđ€āļ™āļ·āđ‰āļ­āļŦāļēāļ”āļĩāļĄāļēāļāļ”āļĩāļĄāļēāļāļ”āļĩāļĄāļēāļāļ”āļĩāļĄāļēāļāļ”āļĩ
āļāļēāļĢāļ­āđ‰āļēāļ‡āļ­āļīāļ‡āđāļŦāļĨāđˆāļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđ„āļĄāđˆāļĄāļĩāļĄāļĩāđ„āļĄāđˆāļĄāļĩāļĄāļĩāļĄāļĩ


āđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™ChatGPT https://chatgpt.com/
āđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™ microsoft Copilot https://copilot.microsoft.com/
āđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™ Gemini https://gemini.google.com/app
āđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™ perplexity https://www.perplexity.ai/

  1. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āļ‚āļ­āļ‡āļĨāļđāļāļ„āđ‰āļēāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒ] āđāļĨāļ°āļĢāļ°āļšāļļāļŸāļĩāđ€āļˆāļ­āļĢāđŒāļ—āļĩāđˆāđ„āļ”āđ‰āļĢāļąāļšāļ„āļ§āļēāļĄāļ™āļīāļĒāļĄāļĄāļēāļāļ—āļĩāđˆāļŠāļļāļ” 5 āļ­āļąāļ™āļ”āļąāļšāđāļĢāļ āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāđ€āļŦāļ•āļļāļœāļĨāļ—āļĩāđˆāļ—āļģāđƒāļŦāđ‰āļŸāļĩāđ€āļˆāļ­āļĢāđŒāđ€āļŦāļĨāđˆāļēāļ™āļąāđ‰āļ™āļ›āļĢāļ°āļŠāļšāļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļģāđ€āļĢāđ‡āļˆ”
  2. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļšāļšāļŠāļ­āļšāļ–āļēāļĄāļŠāļąāđ‰āļ™āđ† āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ§āļąāļ”āļĢāļ°āļ”āļąāļšāļ„āļ§āļēāļĄāļžāļķāļ‡āļžāļ­āđƒāļˆāļ‚āļ­āļ‡āļĨāļđāļāļ„āđ‰āļēāļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāļ•āđˆāļ­ [āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒ] āđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰ Net Promoter Score (NPS) āđ€āļ›āđ‡āļ™āđ€āļāļ“āļ‘āđŒ”
  3. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ„āļ§āļēāļĄāļ„āļīāļ”āđ€āļŦāđ‡āļ™āļ‚āļ­āļ‡āļĨāļđāļāļ„āđ‰āļēāļˆāļēāļ [āđāļŦāļĨāđˆāļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ āđ€āļŠāđˆāļ™ āđ‚āļ‹āđ€āļŠāļĩāļĒāļĨāļĄāļĩāđ€āļ”āļĩāļĒ, āļĢāļĩāļ§āļīāļ§] āđāļĨāļ°āļˆāļąāļ”āļāļĨāļļāđˆāļĄāļ‚āđ‰āļ­āđ€āļŠāļ™āļ­āđāļ™āļ°āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒāļ­āļ­āļāđ€āļ›āđ‡āļ™āļŦāļĄāļ§āļ”āļŦāļĄāļđāđˆ”
  4. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ Customer Persona āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļĨāļļāđˆāļĄāļĨāļđāļāļ„āđ‰āļēāļ—āļĩāđˆāđƒāļŠāđ‰ [āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒ] āļšāđˆāļ­āļĒāļ—āļĩāđˆāļŠāļļāļ” āđ‚āļ”āļĒāļĢāļ°āļšāļļāļ„āļ§āļēāļĄāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢ āļ„āļ§āļēāļĄāļ„āļēāļ”āļŦāļ§āļąāļ‡ āđāļĨāļ°āļ›āļąāļāļŦāļēāļ—āļĩāđˆāļžāļ§āļāđ€āļ‚āļēāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāđāļāđ‰āđ„āļ‚”
  5. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ„āļđāđˆāđāļ‚āđˆāļ‡āļŦāļĨāļąāļāļ‚āļ­āļ‡ [āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒ] āđāļĨāļ°āļĢāļ°āļšāļļāļˆāļļāļ”āđāļ‚āđ‡āļ‡āđāļĨāļ°āļˆāļļāļ”āļ­āđˆāļ­āļ™āļ‚āļ­āļ‡āđāļ•āđˆāļĨāļ°āļĢāļēāļĒ āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļŦāļēāđ‚āļ­āļāļēāļŠāđƒāļ™āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ„āļ§āļēāļĄāđāļ•āļāļ•āđˆāļēāļ‡”
  6. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļ āļđāļĄāļī Feature Prioritization Matrix āđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰āđ€āļāļ“āļ‘āđŒ Impact vs Effort āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļˆāļąāļ”āļĨāļģāļ”āļąāļšāļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļģāļ„āļąāļāļ‚āļ­āļ‡āļŸāļĩāđ€āļˆāļ­āļĢāđŒāđƒāļŦāļĄāđˆāļ—āļĩāđˆāļˆāļ°āļžāļąāļ’āļ™āļē”
  7. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļāļēāļĢāļĒāļāđ€āļĨāļīāļāļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļšāļĢāļīāļāļēāļĢāļ‚āļ­āļ‡āļĨāļđāļāļ„āđ‰āļē (Churn Rate) āđāļĨāļ°āļĢāļ°āļšāļļāļŠāļēāđ€āļŦāļ•āļļāļŦāļĨāļąāļāļ—āļĩāđˆāļ—āļģāđƒāļŦāđ‰āļĨāļđāļāļ„āđ‰āļēāđ€āļĨāļīāļāđƒāļŠāđ‰ [āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒ]”
  8. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļšāļšāļˆāļģāļĨāļ­āļ‡ Customer Journey Map āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒ] āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļĢāļ°āļšāļļāļˆāļļāļ”āļŠāļąāļĄāļœāļąāļŠāļ—āļĩāđˆāļŠāļģāļ„āļąāļāđāļĨāļ°āđ‚āļ­āļāļēāļŠāđƒāļ™āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡āļ›āļĢāļ°āļŠāļšāļāļēāļĢāļ“āđŒāļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™”
  9. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™ [āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒ] āđāļĨāļ°āļĢāļ°āļšāļļāļāļĨāļļāđˆāļĄāļĨāļđāļāļ„āđ‰āļēāļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāļˆāļ°āļāļĨāļēāļĒāđ€āļ›āđ‡āļ™ Power Users āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāđ€āļŠāļ™āļ­āļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒāđƒāļ™āļāļēāļĢāļŠāļ™āļąāļšāļŠāļ™āļļāļ™āđāļĨāļ°āļĢāļąāļāļĐāļēāļāļĨāļļāđˆāļĄāļĨāļđāļāļ„āđ‰āļēāļ™āļĩāđ‰”
  10. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļšāļšāļŠāļ­āļšāļ–āļēāļĄāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ›āļĢāļ°āđ€āļĄāļīāļ™ Product-Market Fit āđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰āļ„āļģāļ–āļēāļĄ ‘How would you feel if you could no longer use [āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒ]?’ āđāļĨāļ°āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļœāļĨāļĨāļąāļžāļ˜āđŒ”
  11. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™ [āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒ] āđāļĨāļ°āļĢāļ°āļšāļļāļŸāļĩāđ€āļˆāļ­āļĢāđŒāļ—āļĩāđˆāđ„āļĄāđˆāđ„āļ”āđ‰āļĢāļąāļšāļ„āļ§āļēāļĄāļ™āļīāļĒāļĄāļŦāļĢāļ·āļ­āđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āļ™āđ‰āļ­āļĒ āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāđ€āļŠāļ™āļ­āđāļ™āļ§āļ—āļēāļ‡āđƒāļ™āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡āļŦāļĢāļ·āļ­āļĒāļāđ€āļĨāļīāļ”
  12. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ—āļ”āļŠāļ­āļš A/B Testing āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļŸāļĩāđ€āļˆāļ­āļĢāđŒāđƒāļŦāļĄāđˆāļ‚āļ­āļ‡ [āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒ] āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ§āļąāļ”āļœāļĨāļāļĢāļ°āļ—āļšāļ•āđˆāļ­āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āđāļĨāļ°āļ„āļ§āļēāļĄāļžāļķāļ‡āļžāļ­āđƒāļˆāļ‚āļ­āļ‡āļĨāļđāļāļ„āđ‰āļē”
  13. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļāļēāļĢāļŠāļĄāļąāļ„āļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļ­āļąāļžāđ€āļāļĢāļ”āđāļžāđ‡āļ„āđ€āļāļˆāļ‚āļ­āļ‡ [āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒ] āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļĢāļ°āļšāļļāļ›āļąāļˆāļˆāļąāļĒāļ—āļĩāđˆāļŠāđˆāļ‡āļœāļĨāļ•āđˆāļ­āļāļēāļĢāļ•āļąāļ”āļŠāļīāļ™āđƒāļˆāļ‹āļ·āđ‰āļ­āļ‚āļ­āļ‡āļĨāļđāļāļ„āđ‰āļē”
  14. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļšāļšāļŠāļ­āļšāļ–āļēāļĄāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ›āļĢāļ°āđ€āļĄāļīāļ™āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļ‚āđ‰āļēāđƒāļˆāļ‚āļ­āļ‡āļĨāļđāļāļ„āđ‰āļēāđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļāļąāļšāļ„āļļāļ“āļ„āđˆāļēāļŦāļĨāļąāļ (Core Value Proposition) āļ‚āļ­āļ‡ [āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒ] āđāļĨāļ°āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļœāļĨāļĨāļąāļžāļ˜āđŒ”
  15. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™ [āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒ] āđƒāļ™āđāļ•āđˆāļĨāļ°āļ­āļļāļ•āļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄāļŦāļĢāļ·āļ­āļāļĨāļļāđˆāļĄāļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ āđāļĨāļ°āļĢāļ°āļšāļļāđ‚āļ­āļāļēāļŠāđƒāļ™āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāđāļ•āđˆāļ‡āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒāđƒāļŦāđ‰āđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļĄāļāļąāļšāđāļ•āđˆāļĨāļ°āļāļĨāļļāđˆāļĄ”
  16. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļšāļšāļˆāļģāļĨāļ­āļ‡ Total Addressable Market (TAM) āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒ] āđāļĨāļ°āļ›āļĢāļ°āđ€āļĄāļīāļ™āļŠāđˆāļ§āļ™āđāļšāđˆāļ‡āļ•āļĨāļēāļ”āļ›āļąāļˆāļˆāļļāļšāļąāļ™āđ€āļ—āļĩāļĒāļšāļāļąāļšāđ‚āļ­āļāļēāļŠāđƒāļ™āļāļēāļĢāđ€āļ•āļīāļšāđ‚āļ•”
  17. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™ [āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒ] āđāļĨāļ°āļĢāļ°āļšāļļ ‘Aha Moment’ āļŦāļĢāļ·āļ­āļˆāļļāļ”āļ—āļĩāđˆāļĨāļđāļāļ„āđ‰āļēāđ€āļĢāļīāđˆāļĄāđ€āļŦāđ‡āļ™āļ„āļļāļ“āļ„āđˆāļēāļ‚āļ­āļ‡āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒāļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļŠāļąāļ”āđ€āļˆāļ™”
  18. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļŠāļąāļĄāļ āļēāļĐāļ“āđŒāļĨāļđāļāļ„āđ‰āļēāđ€āļŠāļīāļ‡āļĨāļķāļ (In-depth Interview) āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ„āđ‰āļ™āļŦāļēāļ„āļ§āļēāļĄāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļ—āļĩāđˆāļĒāļąāļ‡āđ„āļĄāđˆāđ„āļ”āđ‰āļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļ•āļ­āļšāļŠāļ™āļ­āļ‡āļˆāļēāļ [āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒ]”
  19. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™ [āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒ] āđāļĨāļ°āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ Cohort Analysis āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ”āļđāļžāļĪāļ•āļīāļāļĢāļĢāļĄāļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāđ€āļ•āļīāļšāđ‚āļ•āļ‚āļ­āļ‡āđāļ•āđˆāļĨāļ°āļāļĨāļļāđˆāļĄāļĨāļđāļāļ„āđ‰āļē”
  20. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļšāļšāļˆāļģāļĨāļ­āļ‡ Product-Market Fit Canvas āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒ] āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļ­āļ”āļ„āļĨāđ‰āļ­āļ‡āļĢāļ°āļŦāļ§āđˆāļēāļ‡āļ›āļąāļāļŦāļēāļ‚āļ­āļ‡āļĨāļđāļāļ„āđ‰āļēāđāļĨāļ°āđ‚āļ‹āļĨāļđāļŠāļąāļ™āļ—āļĩāđˆāļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­”
  21. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™ [āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒ] āđāļĨāļ°āļĢāļ°āļšāļļ ‘Magic Number’ āļŦāļĢāļ·āļ­āļ•āļąāļ§āļŠāļĩāđ‰āļ§āļąāļ”āļŦāļĨāļąāļāļ—āļĩāđˆāļšāđˆāļ‡āļšāļ­āļāļ–āļķāļ‡āļāļēāļĢāļšāļĢāļĢāļĨāļļ Product-Market Fit”
  22. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ—āļģ User Testing āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļŸāļĩāđ€āļˆāļ­āļĢāđŒāđƒāļŦāļĄāđˆāļ‚āļ­āļ‡ [āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒ] āđ‚āļ”āļĒāđ€āļ™āđ‰āļ™āļāļēāļĢāļŠāļąāļ‡āđ€āļāļ•āļžāļĪāļ•āļīāļāļĢāļĢāļĄāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļĢāļąāļšāļŸāļąāļ‡āļ„āļ§āļēāļĄāļ„āļīāļ”āđ€āļŦāđ‡āļ™āļ‚āļ­āļ‡āļœāļđāđ‰āđƒāļŠāđ‰”
  23. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™ [āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒ] āđāļĨāļ°āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ Heat Map āļ‚āļ­āļ‡āļŸāļĩāđ€āļˆāļ­āļĢāđŒāļ•āđˆāļēāļ‡āđ† āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ”āļđāļ§āđˆāļēāļŠāđˆāļ§āļ™āđ„āļŦāļ™āļ‚āļ­āļ‡āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒāđ„āļ”āđ‰āļĢāļąāļšāļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļ™āđƒāļˆāļĄāļēāļāļ—āļĩāđˆāļŠāļļāļ””
  24. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļšāļšāļŠāļ­āļšāļ–āļēāļĄāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ›āļĢāļ°āđ€āļĄāļīāļ™ Customer Effort Score (CES) āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™ [āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒ] āđāļĨāļ°āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļœāļĨāļĨāļąāļžāļ˜āđŒ”
  25. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™ [āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒ] āđāļĨāļ°āļĢāļ°āļšāļļ ‘Sticky Features’ āļŦāļĢāļ·āļ­āļŸāļĩāđ€āļˆāļ­āļĢāđŒāļ—āļĩāđˆāļ—āļģāđƒāļŦāđ‰āļĨāļđāļāļ„āđ‰āļēāļāļĨāļąāļšāļĄāļēāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āļ‹āđ‰āļģ”
āđāļˆāļāļĢāļ°āļšāļšāđ€āļ—āļĢāļ”āđ‚āļ”āļĒAI (āļāļ”āļ”āļđāđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄ)

āļœāļĄāđ„āļ”āđ‰āđ„āļ›āđ€āļˆāļ­āļ„āļĨāļīāļ›āļ™āļĩāđ‰ āļĄāļĩāļāļēāļĢāđāļˆāļāļĢāļ°āļšāļšāđ€āļ—āļĢāļ”āļ‚āļ­āļ‡āļĨāļļāļ‡āđ‚āļ‰āļĨāļ āļ‹āļķāđˆāļ‡āđ€āļ›āđ‡āļ™ CDC ActionZone āļāđ‡āđ€āļĨāļĒāđ€āļ­āļēāđ„āļ›āļ›āļĢāļąāļšāđāļ•āđˆāļ‡āđ€āļžāļīāđˆāļĄāļ™āļīāļ”āđ†āļŦāļ™āđˆāļ­āļĒāđ† āđƒāļŦāđ‰āļ—āļģāļāļēāļĢāđ€āļ›āļīāļ”āļŠāļąāļāļāļēāļ“āļ‹āļ·āđ‰āļ­āļ‚āļēāļĒ āļāļąāļšāđ€āļžāļīāđˆāļĄāļŠāļąāļāļĨāļąāļāļĐāļ“āđŒāļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āđƒāļŦāđ‰āļ‡āđˆāļēāļĒāļ‚āļķāđ‰āļ™


1.āđ€āļ›āļīāļ”āļšāļąāļāļŠāļĩāļ—āļ”āļĨāļ­āļ‡
āļ—āļ”āļĨāļ­āļ‡āđ€āļ—āļĢāļ” Binaryoption (āđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļāđ‡āļ•āđˆāļ­āđ€āļĄāļ·āđˆāļ­āđ€āļ›āļīāļ”āļ”āļđāļŠāļąāļāļāļēāļ“ TF 1H āļ‚āļķāđ‰āļ™āđ„āļ›) āļāļķāļāļāļ™āđ€āļ—āļĢāļ”āļŸāļĢāļĩāļ„āļĨāļīāļāļ—āļĩāđˆāļ™āļĩāđˆ
āļ—āļ”āļĨāļ­āļ‡āđ€āļ—āļĢāļ”Forex (āđƒāļŠāđ‰āđ„āļ”āđ‰āļ”āļĩāļāļąāļšāļŠāļąāļāļāļēāļ“āļ™āļĩāđ‰) āļāļķāļāļāļ™āđ€āļ—āļĢāļ”āļŸāļĢāļĩāļ„āļĨāļīāļāļ—āļĩāđˆāļ™āļĩāđˆ

2.āđ„āļ›āļ—āļĩāđˆ https://www.tradingview.com/ āđāļĨāđ‰āļ§āđ€āļ­āļēCodeāļ—āļĩāđˆāļœāļĄāđāļˆāļ āļāđ‡āļ­āļ›āļ§āļēāļ‡āđ„āļ”āđ‰āđ€āļĨāļĒāļ„āļĢāļąāļš

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// ÂĐ piriya33
// Added Labels and alert conditions and other quality of life feature
// Updated compatability with pine script v4
// Based on improvements from "Kitti-Playbook Action Zone V.4.2.0.3 for Stock Market"

//@version=5
strategy('GPT Mod By CDC V3', overlay=true, precision=6, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=10)
//****************************************************************************//
// CDC Action Zone is based on a simple EMA crossover
// between [default] EMA12 and EMA26
// The zones are defined by the relative position of
// price in relation to the two EMA lines
// Different zones can be use to activate / deactivate
// other trading strategies
// The strategy can also be used on its own with
// acceptable result, buy on the first green candle
// and sell on the first red candle
//****************************************************************************//
//****************************************************************************//
// Define User Input Variables

xsrc = input.source(title='Source Data', defval=close)
xprd1 = input.int(title='Fast EMA period', defval=12)
xprd2 = input.int(title='Slow EMA period', defval=26)
xsmooth = input.int(title='Smoothing period (1 = no smoothing)', defval=1)
fillSW = input.bool(title='Paint Bar Colors', defval=true)
fastSW = input.bool(title='Show fast moving average line', defval=true)
slowSW = input.bool(title='Show slow moving average line', defval=true)
labelSwitch = input.bool(title='Turn on assistive text', defval=true)
plotSigsw = input.bool(title='Plot Buy/Sell Signals? ', defval=true)
plotRibsw = input.bool(title='Plot Buy/Sell Ribbon', defval=false)
plotRibbonPos = input.string(title='Ribbon Position', options=['Top', 'Bottom'], defval='Top')

xfixtf = input.bool(title='** Use Fixed time frame Mode (advanced) **', defval=false)
xtf = input.timeframe(title='** Fix chart to which time frame ? **)', defval='D')

plotSig2sw = input.bool(title='Plot momentum based Buy/Sell Signals? ', defval=false)
plotSig2lv = input.int(title='Set signal threshold (higher = stricter)', defval=1, minval=0, maxval=1)

//****************************************************************************//
//Calculate Indicators

f_secureSecurity(_symbol, _res, _src) => request.security(_symbol, _res, _src[1], lookahead = barmerge.lookahead_on) // Using f_secureSecurity to avoid repainting

xPrice = ta.ema(xsrc, xsmooth)


FastMA = xfixtf ?
ta.ema(f_secureSecurity(syminfo.tickerid, xtf, ta.ema(xsrc, xprd1)), xsmooth)
:
ta.ema(xPrice, xprd1)


SlowMA = xfixtf ?
ta.ema(f_secureSecurity(syminfo.tickerid, xtf, ta.ema(xsrc, xprd2)), xsmooth)
:
ta.ema(xPrice, xprd2)

Bull = FastMA > SlowMA
Bear = FastMA < SlowMA

//****************************************************************************//
// Define Color Zones

Green = Bull and xPrice > FastMA // Buy
Blue = Bear and xPrice > FastMA and xPrice > SlowMA //Pre Buy 2
LBlue = Bear and xPrice > FastMA and xPrice < SlowMA //Pre Buy 1

Red = Bear and xPrice < FastMA // Sell
Orange = Bull and xPrice < FastMA and xPrice < SlowMA // Pre Sell 2
Yellow = Bull and xPrice < FastMA and xPrice > SlowMA // Pre Sell 1

//****************************************************************************//
// Display color on chart


bColor = Green ? color.green :
Blue ? color.blue :
LBlue ? color.aqua :
Red ? color.red :
Orange ? color.orange :
Yellow ? color.yellow :
color.black
barcolor(color=fillSW ? bColor : na)

//****************************************************************************//
// Display MA lines

FastL = plot(fastSW ? FastMA : na, 'Fast EMA', color=color.new(color.red, 0), style = xfixtf ? plot.style_stepline : plot.style_line)
SlowL = plot(slowSW ? SlowMA : na, 'Slow EMA', color=color.new(color.blue, 0), style = xfixtf ? plot.style_stepline : plot.style_line)
fillcolor = Bull ? color.new(color.green,90) : Bear ? color.new(color.red,90) : color.new(color.black,90) // fillcolor = Bull ? color.green : Bear ? color.red : color.black
fill(FastL, SlowL, fillcolor) // fill(FastL, SlowL, fillcolor, transp=90)

//****************************************************************************//
// Define Buy and Sell condition
// This is only for thebasic usage of CDC Actionzone (EMA Crossover)
// ie. Buy on first green bar and sell on first red bar

buycond = Green and Green[1] == 0
sellcond = Red and Red[1] == 0

bullish = ta.barssince(buycond) < ta.barssince(sellcond)
bearish = ta.barssince(sellcond) < ta.barssince(buycond)

buy = bearish[1] and buycond
sell = bullish[1] and sellcond

bColor_BullBear = bullish ? color.green : bearish ? color.red : color.black

//****************************************************************************//
// Plot Buy and Sell point on chart

plotshape(plotSigsw ? buy : na,
style=shape.labelup,
title='Buy Signal',
location=location.belowbar,
color=color.new(color.green, 0),
text="BUY")
plotshape(plotSigsw ? sell : na,
style=shape.labeldown,
title='Sell Signal',
location=location.abovebar,
color=color.new(color.red, 0),
text="SELL")

// Display Buy/Sell Ribbon


plotshape(plotRibsw ? plotRibbonPos == 'Top' ? close : na : na,
style=shape.square,
title='Buy/Sell Ribbon',
location=location.top,
color=bColor_BullBear)

plotshape(plotRibsw ? plotRibbonPos == 'Bottom' ? close : na : na,
style=shape.square,
title='Buy/Sell Ribbon',
location=location.bottom,
color=bColor_BullBear)


//****************************************************************************//
// Label

labelstyle = close > SlowMA ? label.style_label_down : label.style_label_up
labelyloc = close > SlowMA ? yloc.abovebar : yloc.belowbar
labeltcolor = buy ? color.black :
sell ? color.white :
close > close[1] ? color.green :
color.red
labelbgcolor = buy ? color.green : sell ? color.red : color.silver
labeltext = buy ? 'BUY next bar\n' : sell ? 'SELL next bar\n' : ' '
trendText = bullish ? 'bullish' : bearish ? 'bearish' : 'sideways'


l1 = label.new(bar_index, na,
text=labeltext + syminfo.ticker + ' ' + str.tostring(close) + ' ' + syminfo.currency + '\n currently in a ' + trendText + ' trend \n',
color=labelbgcolor,
textcolor=labeltcolor,
yloc=labelyloc,
style=labelstyle)

label.delete(labelSwitch ? l1[1] : l1)

// Momentum Signal using StochRSI

// Adds a momentum based signal following trends to the script
// Default is hidden, only use with caution
// Parameters for STOCH RSI is hard-coded to avoid cluttering the input screen further
// If you need to change anything, make a copy of the code and change it.
// Inputs are commented out, to enable them comment out the hard coded variables first!

// fixed inputs //

smoothK = 3
smoothD = 3
RSIlen = 14
STOlen = 14
SRsrc = close
OSlevel = 30
OBlevel = 70

// User inputs // // COMMENT ABOVE VARIABLES FIRST!!

// smoothK = input(3,"StochRSI smooth K",type=input.integer,minval=1)
// smoothD = input(3,"StochRSI smooth D",type=input.integer,minval=1)
// RSIlen = input(14,"RSI length",type=input.integer,minval=1)
// STOlen = input(14,"Stochastic length",type=input.integer,minval=1)
// SRsrc = input(close,"Source for StochasticRSI",type=input.source)
// OSlevel = input(30,"Oversold Threshold",type=input.float,minval=0.00)
// OBlevel = input(70,"Oversold Threshold",type=input.float,minval=0.00)

// calculations //
rsi1 = ta.rsi(SRsrc, RSIlen)
k = ta.sma(ta.stoch(rsi1, rsi1, rsi1, STOlen), smoothK)
d = ta.sma(k, smoothD)

// storsiBuySig = if bullish
// if (d < OSlevel and crossover(k,d))
// 3
// else if crossover(k,OSlevel)
// 2
// else if d > OSlevel and crossover(k,d)
// 1
// else
// 0
// else
// 0

crossover_1 = ta.crossover(k, d)
crossover_2 = ta.crossover(k, d)
iff_1 = d > OSlevel and crossover_2 ?
1 : 0
iff_2 = d < OSlevel and crossover_1 ?
2 : iff_1
storsiBuySig = bullish ? iff_2 : 0

crossunder_1 = ta.crossunder(k, d)
crossunder_2 = ta.crossunder(k, d)
iff_3 = d < OBlevel and crossunder_2 ?
1 : 0
iff_4 = d > OBlevel and crossunder_1 ?
2 : iff_3
storsiSellSig = bearish ? iff_4 : 0

plotshape(plotSig2sw ? storsiBuySig > plotSig2lv ? storsiBuySig : na : na,
'Buy more signals', style=shape.triangleup,
location=location.belowbar, color=color.new(color.teal, 0))
plotshape(plotSig2sw ? storsiSellSig > plotSig2lv ? storsiSellSig : na : na,
'Sell more signals', style=shape.triangledown,
location=location.abovebar, color=color.new(color.orange, 0))


//****************************************************************************//
// Alert conditions

alertcondition(buy,
title='*Buy Alert',
message='Buy {{exchange}}:{{ticker}}')

alertcondition(sell,
title='*Sell Alert',
message='Sell {{exchange}}:{{ticker}}')

alertcondition(bullish,
title='is Bullish')

alertcondition(bearish,
title='is Bearish')

alertcondition(Green,
title='is Green')

alertcondition(Blue,
title='is Blue (Strong Rally)')

alertcondition(LBlue,
title='is Light Blue (Rally)')

alertcondition(Red,
title='is Red')

alertcondition(Orange,
title='is Orange (Strong Dip)')

alertcondition(Yellow,
title='is Yellow (Dip)')


//****************************************************************************//

// Entry and Exit Strategy
if (buy)
strategy.entry("Buy", strategy.long)

if (sell)
strategy.close("Buy")

  1. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ—āļģ Focus Group āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļĢāļ§āļšāļĢāļ§āļĄāļ„āļ§āļēāļĄāļ„āļīāļ”āđ€āļŦāđ‡āļ™āđ€āļŠāļīāļ‡āļĨāļķāļāļˆāļēāļāļāļĨāļļāđˆāļĄāļĨāļđāļāļ„āđ‰āļēāđ€āļ›āđ‰āļēāļŦāļĄāļēāļĒāđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļāļąāļšāļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™ [āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒ]”
  2. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™ [āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒ] āđāļĨāļ°āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ Funnel Analysis āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ”āļđāļ­āļąāļ•āļĢāļēāļāļēāļĢāļ„āļ‡āļ­āļĒāļđāđˆāļ‚āļ­āļ‡āļĨāļđāļāļ„āđ‰āļēāđƒāļ™āđāļ•āđˆāļĨāļ°āļ‚āļąāđ‰āļ™āļ•āļ­āļ™āļ‚āļ­āļ‡āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™”
  3. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļšāļšāļˆāļģāļĨāļ­āļ‡ Value Proposition Canvas āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒ] āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļ­āļ”āļ„āļĨāđ‰āļ­āļ‡āļĢāļ°āļŦāļ§āđˆāļēāļ‡āļ„āļļāļ“āļ„āđˆāļēāļ—āļĩāđˆāļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āđāļĨāļ°āļ„āļ§āļēāļĄāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļ‚āļ­āļ‡āļĨāļđāļāļ„āđ‰āļē”
  4. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™ [āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒ] āđāļĨāļ°āļĢāļ°āļšāļļ ‘Power Features’ āļŦāļĢāļ·āļ­āļŸāļĩāđ€āļˆāļ­āļĢāđŒāļ—āļĩāđˆāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ„āļ§āļēāļĄāđāļ•āļāļ•āđˆāļēāļ‡āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļŠāļąāļ”āđ€āļˆāļ™āļˆāļēāļāļ„āļđāđˆāđāļ‚āđˆāļ‡”
  5. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ—āļģ Usability Testing āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒ] āđ‚āļ”āļĒāđ€āļ™āđ‰āļ™āļāļēāļĢāļ§āļąāļ”āļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļžāđāļĨāļ°āļ„āļ§āļēāļĄāļžāļķāļ‡āļžāļ­āđƒāļˆāđƒāļ™āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™”
  6. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™ [āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒ] āđāļĨāļ°āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ Retention Curve āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ”āļđāļ­āļąāļ•āļĢāļēāļāļēāļĢāļ„āļ‡āļ­āļĒāļđāđˆāļ‚āļ­āļ‡āļĨāļđāļāļ„āđ‰āļēāđƒāļ™āļĢāļ°āļĒāļ°āļĒāļēāļ§”
  7. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļšāļšāļŠāļ­āļšāļ–āļēāļĄāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ›āļĢāļ°āđ€āļĄāļīāļ™ Product-Market Fit Score āđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰āđ€āļāļ“āļ‘āđŒāļ‚āļ­āļ‡ Sean Ellis āđāļĨāļ°āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļœāļĨāļĨāļąāļžāļ˜āđŒ”
  8. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™ [āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒ] āđāļĨāļ°āļĢāļ°āļšāļļ ‘Engagement Loops’ āļŦāļĢāļ·āļ­āļāļĨāđ„āļāļ—āļĩāđˆāļ—āļģāđƒāļŦāđ‰āļĨāļđāļāļ„āđ‰āļēāļĄāļĩāļŠāđˆāļ§āļ™āļĢāđˆāļ§āļĄāļāļąāļšāļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒāļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļ•āđˆāļ­āđ€āļ™āļ·āđˆāļ­āļ‡”
  9. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ—āļģ Customer Advisory Board āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļĢāļąāļšāļŸāļąāļ‡āļ„āļ§āļēāļĄāļ„āļīāļ”āđ€āļŦāđ‡āļ™āđāļĨāļ°āļ‚āđ‰āļ­āđ€āļŠāļ™āļ­āđāļ™āļ°āļˆāļēāļāļĨāļđāļāļ„āđ‰āļēāļŦāļĨāļąāļāđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļāļąāļšāļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļē [āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒ]”
  10. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™ [āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒ] āđāļĨāļ°āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ Feature Adoption Rate Analysis āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ”āļđāļ­āļąāļ•āļĢāļēāļāļēāļĢāļĒāļ­āļĄāļĢāļąāļšāļŸāļĩāđ€āļˆāļ­āļĢāđŒāđƒāļŦāļĄāđˆāļ‚āļ­āļ‡āļĨāļđāļāļ„āđ‰āļē”
  11. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļšāļšāļˆāļģāļĨāļ­āļ‡ Jobs-to-be-Done Framework āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒ] āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ„āļ§āļēāļĄāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļ—āļĩāđˆāđāļ—āđ‰āļˆāļĢāļīāļ‡āļ‚āļ­āļ‡āļĨāļđāļāļ„āđ‰āļē”
  12. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™ [āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒ] āđāļĨāļ°āļĢāļ°āļšāļļ ‘Habit-Forming Features’ āļŦāļĢāļ·āļ­āļŸāļĩāđ€āļˆāļ­āļĢāđŒāļ—āļĩāđˆāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļžāļĪāļ•āļīāļāļĢāļĢāļĄāļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āđ€āļ›āđ‡āļ™āļ›āļĢāļ°āļˆāļģ”
  13. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ—āļģ Beta Testing āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļŸāļĩāđ€āļˆāļ­āļĢāđŒāđƒāļŦāļĄāđˆāļ‚āļ­āļ‡ [āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒ] āđ‚āļ”āļĒāđ€āļ™āđ‰āļ™āļāļēāļĢāļĢāļ§āļšāļĢāļ§āļĄāļ‚āđ‰āļ­āđ€āļŠāļ™āļ­āđāļ™āļ°āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāđāļāđ‰āđ„āļ‚āļ›āļąāļāļŦāļēāļāđˆāļ­āļ™āđ€āļ›āļīāļ”āļ•āļąāļ§āļˆāļĢāļīāļ‡”
  14. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™ [āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒ] āđāļĨāļ°āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ Customer Segmentation Analysis āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļĢāļ°āļšāļļāļāļĨāļļāđˆāļĄāļĨāļđāļāļ„āđ‰āļēāļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļĄāļāļąāļšāļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒāļĄāļēāļāļ—āļĩāđˆāļŠāļļāļ””
  15. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļšāļšāļŠāļ­āļšāļ–āļēāļĄāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ›āļĢāļ°āđ€āļĄāļīāļ™ Feature Satisfaction Score āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļŸāļĩāđ€āļˆāļ­āļĢāđŒāļŦāļĨāļąāļāļ‚āļ­āļ‡ [āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒ] āđāļĨāļ°āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļœāļĨāļĨāļąāļžāļ˜āđŒ”
  16. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™ [āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒ] āđāļĨāļ°āļĢāļ°āļšāļļ ‘Viral Loops’ āļŦāļĢāļ·āļ­āļāļĨāđ„āļāļ—āļĩāđˆāļ—āļģāđƒāļŦāđ‰āļĨāļđāļāļ„āđ‰āļēāđāļ™āļ°āļ™āļģāļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒāļ•āđˆāļ­āđƒāļŦāđ‰āļœāļđāđ‰āļ­āļ·āđˆāļ™”
  17. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ—āļģ Competitive Feature Analysis āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđ€āļ›āļĢāļĩāļĒāļšāđ€āļ—āļĩāļĒāļšāļŸāļĩāđ€āļˆāļ­āļĢāđŒāļ‚āļ­āļ‡ [āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒ] āļāļąāļšāļ„āļđāđˆāđāļ‚āđˆāļ‡āļŦāļĨāļąāļāđƒāļ™āļ•āļĨāļēāļ””
  18. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™ [āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒ] āđāļĨāļ°āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ Customer Lifetime Value (CLV) Model āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ›āļĢāļ°āđ€āļĄāļīāļ™āļĄāļđāļĨāļ„āđˆāļēāļĢāļ°āļĒāļ°āļĒāļēāļ§āļ‚āļ­āļ‡āļĨāļđāļāļ„āđ‰āļēāđāļ•āđˆāļĨāļ°āļāļĨāļļāđˆāļĄ”
  19. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļšāļšāļˆāļģāļĨāļ­āļ‡ Blue Ocean Strategy Canvas āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒ] āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđ‚āļ­āļāļēāļŠāđƒāļ™āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ•āļĨāļēāļ”āđƒāļŦāļĄāđˆāļŦāļĢāļ·āļ­āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ„āļ§āļēāļĄāđāļ•āļāļ•āđˆāļēāļ‡”
  20. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™ [āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒ] āđāļĨāļ°āļĢāļ°āļšāļļ ‘Friction Points’ āļŦāļĢāļ·āļ­āļˆāļļāļ”āļ—āļĩāđˆāļ—āļģāđƒāļŦāđ‰āļĨāļđāļāļ„āđ‰āļēāđ€āļāļīāļ”āļ„āļ§āļēāļĄāđ„āļĄāđˆāļŠāļ°āļ”āļ§āļāđƒāļ™āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™ āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāđ€āļŠāļ™āļ­āđāļ™āļ§āļ—āļēāļ‡āđāļāđ‰āđ„āļ‚”
  21. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ—āļģ Customer Feedback Loop āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļĢāļ§āļšāļĢāļ§āļĄāđāļĨāļ°āļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļ‚āđ‰āļ­āđ€āļŠāļ™āļ­āđāļ™āļ°āļˆāļēāļāļĨāļđāļāļ„āđ‰āļēāļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āđ€āļ›āđ‡āļ™āļĢāļ°āļšāļšāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļē [āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒ]”
  22. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™ [āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒ] āđāļĨāļ°āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ Feature Usage Correlation Analysis āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ”āļđāļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļąāļĄāļžāļąāļ™āļ˜āđŒāļĢāļ°āļŦāļ§āđˆāļēāļ‡āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āļŸāļĩāđ€āļˆāļ­āļĢāđŒāļ•āđˆāļēāļ‡āđ†”
  23. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļšāļšāļŠāļ­āļšāļ–āļēāļĄāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ›āļĢāļ°āđ€āļĄāļīāļ™ Brand Perception āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒ] āđāļĨāļ°āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļœāļĨāļāļĢāļ°āļ—āļšāļ•āđˆāļ­ Product-Market Fit”
  24. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™ [āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒ] āđāļĨāļ°āļĢāļ°āļšāļļ ‘Tipping Point Features’ āļŦāļĢāļ·āļ­āļŸāļĩāđ€āļˆāļ­āļĢāđŒāļ—āļĩāđˆāļĄāļąāļāļ—āļģāđƒāļŦāđ‰āļĨāļđāļāļ„āđ‰āļēāļ•āļąāļ”āļŠāļīāļ™āđƒāļˆāļ‹āļ·āđ‰āļ­āļŦāļĢāļ·āļ­āļ­āļąāļžāđ€āļāļĢāļ””
  25. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ—āļģ Product Analytics Dashboard āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ•āļīāļ”āļ•āļēāļĄāļ•āļąāļ§āļŠāļĩāđ‰āļ§āļąāļ”āļŠāļģāļ„āļąāļāļ—āļĩāđˆāđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļ‚āđ‰āļ­āļ‡āļāļąāļš Product-Market Fit āļ‚āļ­āļ‡ [āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒ]”
  26. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™ [āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒ] āđāļĨāļ°āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ Customer Support Ticket Analysis āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļĢāļ°āļšāļļāļ›āļąāļāļŦāļēāļ—āļĩāđˆāļžāļšāļšāđˆāļ­āļĒāđāļĨāļ°āđ‚āļ­āļāļēāļŠāđƒāļ™āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡”
  27. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļšāļšāļˆāļģāļĨāļ­āļ‡ Kano Model āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļŸāļĩāđ€āļˆāļ­āļĢāđŒāļ‚āļ­āļ‡ [āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒ] āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļąāļĄāļžāļąāļ™āļ˜āđŒāļĢāļ°āļŦāļ§āđˆāļēāļ‡āļ„āļ§āļēāļĄāļžāļķāļ‡āļžāļ­āđƒāļˆāļ‚āļ­āļ‡āļĨāļđāļāļ„āđ‰āļēāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļĄāļĩāļŸāļĩāđ€āļˆāļ­āļĢāđŒāļ™āļąāđ‰āļ™āđ†”
  28. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™ [āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒ] āđāļĨāļ°āļĢāļ°āļšāļļ ‘Ecosystem Features’ āļŦāļĢāļ·āļ­āļŸāļĩāđ€āļˆāļ­āļĢāđŒāļ—āļĩāđˆāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļĢāļ°āļšāļšāļ™āļīāđ€āļ§āļĻāļ™āđŒāļĢāļ­āļšāļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒāđāļĨāļ°āđ€āļžāļīāđˆāļĄāļ„āļ§āļēāļĄāļœāļđāļāļžāļąāļ™āļ‚āļ­āļ‡āļĨāļđāļāļ„āđ‰āļē”
  29. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ—āļģ Product-Led Growth Strategy āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš [āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒ] āđ‚āļ”āļĒāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ§āļīāļ˜āļĩāļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ•āļąāļ§āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒāđ€āļ­āļ‡āđƒāļ™āļāļēāļĢāļ‚āļąāļšāđ€āļ„āļĨāļ·āđˆāļ­āļ™āļāļēāļĢāđ€āļ•āļīāļšāđ‚āļ•āđāļĨāļ°āļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡ Product-Market Fit”

AI Master Class

(āđƒāļŠāđ‰AIāļŠāđˆāļ§āļĒāļ—āļģāļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ āļāļēāļĢāļ•āļĨāļēāļ” āđ€āļžāļīāđˆāļĄāļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļž)

āļ‚āļ­āļ‚āļ­āļšāļ„āļļāļ“āļ—āļĩāđˆāđ„āļ§āđ‰āļ§āļēāļ‡āđƒāļˆ

āđ€āļĢāļēāļ­āļĒāļđāđˆāđƒāļ™āļĒāļļāļ„āļ—āļĩāđˆ AI āļāļģāļĨāļąāļ‡āļˆāļ°āļĄāļēāļžāļĨāļīāļāđ‚āļĨāļāļāļēāļĢāļ—āļģāļ‡āļēāļ™

āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠāļ™āļĩāđ‰āđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš

✅ āļœāļđāđ‰āļ›āļĢāļ°āļāļ­āļšāļāļēāļĢ āđ€āļˆāđ‰āļēāļ‚āļ­āļ‡āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ āļ—āļĩāđˆāļ­āļĒāļēāļāļ™āļģ AI āļĄāļēāļŠāđˆāļ§āļĒāđ€āļžāļīāđˆāļĄāļœāļĨāļāļģāđ„āļĢ āđ€āļžāļīāđˆāļĄāļĒāļ­āļ”āļ‚āļēāļĒ
✅ āļĄāļ™āļļāļĐāļĒāđŒāđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™ āļ—āļĩāđˆāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļ­āļąāļžāļŠāļāļīāļĨāļ•āļąāļ§āđ€āļ­āļ‡ āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ‚āļ­āļāļēāļŠāđƒāļ™āļ­āļēāļŠāļĩāļžāļāļēāļĢāļ‡āļēāļ™
✅ āļœāļđāđ‰āļ—āļĩāđˆāļŠāļ™āđƒāļˆāđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩ AI āđāļĨāļ°āļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļ™āļģāđ„āļ›āļ›āļĢāļ°āļĒāļļāļāļ•āđŒāđƒāļŠāđ‰āđƒāļ™āļŠāļĩāļ§āļīāļ•āļ›āļĢāļ°āļˆāļģāļ§āļąāļ™
✅ āļ™āļąāļāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™ āļ—āļĩāđˆāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāđƒāļŦāđ‰ AI āļŠāđˆāļ§āļĒāļ•āļąāļ”āļŠāļīāļ™āđƒāļˆāđƒāļ™āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™

āļŠāļīāđˆāļ‡āļ—āļĩāđˆāļ„āļļāļ“āļˆāļ°āđ„āļ”āđ‰āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āđƒāļ™āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠ

✅ āļ›āļđāļžāļ·āđ‰āļ™āļāļēāļ™ AI āđāļĨāļ° ChatGPT āļˆāļēāļāļĢāļ°āļ”āļąāļšāđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļ•āđ‰āļ™āļˆāļ™āđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āđ€āļ›āđ‡āļ™
✅ āđ€āļ—āļ„āļ™āļīāļ„āļāļēāļĢ Prompt āđƒāļŦāđ‰ AI āļ—āļģāļ‡āļēāļ™āļ•āļēāļĄāļ—āļĩāđˆāđ€āļĢāļēāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢ
✅ āļ›āļĢāļ°āļĒāļļāļāļ•āđŒāđƒāļŠāđ‰ AI āđƒāļ™āļ”āđ‰āļēāļ™āļ•āđˆāļēāļ‡āđ† āđ€āļŠāđˆāļ™ āļāļēāļĢāļ•āļĨāļēāļ”, Content Creation, SEO
✅ āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļĢāļđāļ›āļ āļēāļž āļ§āļīāļ”āļĩāđ‚āļ­ āļ”āđ‰āļ§āļĒ AI āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡ DALL-E
✅ āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ AI āļŠāđˆāļ§āļĒāđ€āļŦāļĨāļ·āļ­āđƒāļ™āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™
✅ AI āļ­āļĩāļāļĄāļēāļāļĄāļēāļĒāļ—āļĩāđˆāļˆāļ°āļŠāđˆāļ§āļĒāđƒāļŦāđ‰āļŠāļĩāļ§āļīāļ”āđāļĨāļ°āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“āļ‡āđˆāļēāļĒāļ‚āļķāđ‰āļ™

āđāļĨāļ°āļĒāļąāļ‡āļĄāļĩāļāļēāļĢāļ›āļĢāļ°āļĒāļļāļāļ•āđŒāđƒāļŠāđ‰āļ­āļ·āđˆāļ™āđ†āļ­āļĩāļāļĄāļēāļāļĄāļēāļĒ

✅ āđƒāļŠāđ‰ Gemini āļ§āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™ āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ•āļąāļ§āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™
📝 Workshop āđ€āļžāļˆāļŠāļ­āļ™āļžāļīāđ€āļĻāļĐāļ„āļ“āļīāļ•āļĻāļēāļŠāļ•āļĢāđŒ
💎 workshop āđ€āļžāļˆ āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆāļŠāļ­āļ™āļ āļēāļĐāļēāļ­āļąāļ‡āļāļĪāļĐ
📝 āļĨāļ­āļ‡āđƒāļŦāđ‰ ChatGPT āļŠāļ­āļ™āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™ HTML CSS āļŠāļ­āļ™āļ”āļĩāđ„āļĄāđˆāļžāļ­āļŠāļĢāļļāļ›āđ„āļ”āđ‰āļ”āļĩāļ”āđ‰āļ§āļĒ
🚀 āļŠāļ­āļ™āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļŦāļ™āđ‰āļēāđ€āļ§āļ›āđƒāļ™5āļ™āļēāļ—āļĩ āļ”āđ‰āļ§āļĒ ChatGPT āđ„āļĄāđˆāļ•āđ‰āļ­āļ‡āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™Codeāđ€āļ­āļ‡āđāļĄāđ‰āđāļ•āđˆāļ•āļąāļ§āđ€āļ”āļĩāļĒāļ§
ðŸŽĨ AI āļŠāļĢāļļāļ›āļ„āļĨāļīāļ› youtube
ðŸ’Ą āđƒāļŠāđ‰ ChatGPT āļ­āļ­āļāđ„āļ­āđ€āļ”āļĩāļĒāļ—āļģāļ„āļĨāļīāļ›āļ§āļĩāļ”āļĩāđ‚āļ­
🗚ïļ ChatGPT āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™ Mind Mapping āđ„āļ”āđ‰āļ”āđ‰āļ§āļĒ
🔍 āđƒāļŠāđ‰ Chat GPT āļŠāđˆāļ§āļĒāļŦāļēāļĢāļđāļ›āđ„āļ”āđ‰āļ”āđ‰āļ§āļĒ
📚 āļĨāđ‰āļģāļˆāļąāļ” āđƒāļŦāđ‰ AI āđāļ•āđˆāļ‡āļ™āļīāļ—āļēāļ™ āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ āļēāļžāļ›āļĢāļ°āļāļ­āļš āļ„āļ­āļĄāđ‚āļš ChatGPT+Midjourney+Canva
🖌ïļ āļ—āļģāļĢāļđāļ›āļŠāļĄāļļāļ”āļĢāļ°āļšāļēāļĒāļŠāļĩ āļ”āđ‰āļ§āļĒ Midjourney
📈 āđƒāļŠāđ‰ ChatGPT āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™ SEO āļ•āļąāđ‰āļ‡āđāļ•āđˆāđ€āļĢāļīāđˆāļĄ
📊 50 marketing Prompt
🖞ïļ āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļĢāļđāļ›āļŸāļĢāļĩāđ†āļœāđˆāļēāļ™ ChatGPT
ðŸ–Ĩïļ āđƒāļŠāđ‰ ChatGPT āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡slide āđāļšāļš powerpoint
📚 āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ„āļģāļ­āļ˜āļīāļšāļēāļĒāļ„āļĨāļīāļ› Youtube āđ€āļžāļīāđˆāļĄ SEO

āđ„āļ­āđ€āļ”āļĩāļĒāļ—āļģāļ„āļĨāļīāļ›āđ„āļĄāđˆāļĄāļĩāļ•āļąāļ™

āļŠāđˆāļ§āļĒāđ€āļĢāļēāļ—āļģāļ„āļĨāļīāļ› tiktok āļĒāļ­āļ”āļ§āļīāļ§āļžāļļāđˆāļ‡āđ† āđ„āļĄāđˆāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļĒāļīāļ‡Ads

FAQ

āļ—āļąāđ‰āļ‡āļŦāļĄāļ”āļ™āļĩāđ‰āđ€āļžāļĩāļĒāļ‡ 3,990 āļšāļēāļ— āļāđˆāļ­āļ™āļ›āļĢāļąāļšāđ€āļ›āđ‡āļ™āļĢāļēāļ„āļēāđ€āļ•āđ‡āļĄ 8,990 āđƒāļ™āļ­āļ™āļēāļ„āļ•

āđƒāļŠāđˆāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŦāđ‡āļ™

āļ­āļĩāđ€āļĄāļĨāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“āļˆāļ°āđ„āļĄāđˆāđāļŠāļ”āļ‡āđƒāļŦāđ‰āļ„āļ™āļ­āļ·āđˆāļ™āđ€āļŦāđ‡āļ™ āļŠāđˆāļ­āļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļˆāļģāđ€āļ›āđ‡āļ™āļ–āļđāļāļ—āļģāđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļŦāļĄāļēāļĒ *