Портрет клиента без выдуманной «Марии, 34»

Собери портрет моих клиентов из реальных
данных — без выдуманных аватаров.

Продукт: [что продаём и почём]
Что знаю о клиентах сам: [наблюдения —
    но помечай их как мои гипотезы,
    не как факты]

Вот данные:
[вставь всё, что есть: отзывы, вопросы
в поддержку, переписки с клиентами, ответы
на опросы, комментарии, причины отказов.
Имена и контакты замени на условные]

Правило работы: опирайся только на данные.
Где данных нет — так и пиши «данных нет»,
не заполняй пробелы стереотипами.

Собери:

1. СЕГМЕНТЫ — какие группы клиентов реально
   видны в данных. Для каждого:
   — кто они и в какой ситуации приходят
   — что триггерит покупку
   — что останавливает и вызывает сомнения
   — на каких фразах из данных это видно
     (цитируй)

2. ЯЗЫК АУДИТОРИИ — какими словами клиенты
   называют проблему и продукт. Это словарь
   для рекламы: их слова, не наши термины

3. НЕОЖИДАННОЕ — что в данных расходится
   с моими гипотезами из блока «что знаю сам»

4. ВЫВОДЫ ПО ДЕЛУ:
   — для рекламы: на какой сегмент какое
     сообщение
   — для продукта: что мешает покупать чаще

5. ДЫРЫ В ДАННЫХ — про что я ничего не знаю
   о клиентах и как это выяснить: какие
   3 вопроса задать в следующем опросе

Если данных мало для уверенных выводов —
скажи прямо, какой сегмент построен
на трёх отзывах.

Build a portrait of my customers from real data —
no invented avatars.

Product: [what we sell and at what price]
What I believe about customers: [my observations —
    but mark them as my hypotheses, not facts]

Here is the data:
[paste everything available: reviews, support
questions, client conversations, survey answers,
comments, reasons for refusals. Replace names
and contacts with placeholders]

Working rule: rely only on the data. Where data
is missing — write "no data", don't fill gaps
with stereotypes.

Build:

1. SEGMENTS — which customer groups are actually
   visible in the data. For each:
   — who they are and the situation they come in
   — what triggers the purchase
   — what stops them and raises doubts
   — which phrases from the data show it (quote)

2. AUDIENCE LANGUAGE — the words customers use
   for the problem and the product. This is the
   ad vocabulary: their words, not our terms

3. SURPRISES — where the data contradicts my
   hypotheses from the "what I believe" block

4. PRACTICAL CONCLUSIONS:
   — for ads: which message for which segment
   — for product: what blocks more frequent
     purchases

5. DATA GAPS — what I know nothing about and how
   to find out: 3 questions for the next survey

If the data is thin for confident conclusions —
say plainly which segment rests on three reviews.