연구 모드에서 워크플로우로: 맥락의 복합적 작용

도구가 아닌 결정을 생각하기 시작하십시오

일반적인 소프트웨어 습관은 다음과 같이 묻는 것입니다:

“어떤 도구를 사용해야 할까?”

다단계 작업을 위해 더 나은 질문은 다음과 같습니다:

“다음 결정을 내리기 전에 무엇을 알아야 할까?”

새로운 제품을 고려한다고 가정해보십시오.

마케팅 콘텐츠를 생성하기 전에 알아야 할 수 있는 몇 가지:

• 누가 이를 공급할 수 있는지;
• 기존 대안에서 구매자가 불평하는 점은 무엇인지;
• 경쟁 제품이 기능별로 어떻게 비교되는지;
• 의미 있는 시장 격차가 어디에 존재할 가능성이 있는지;
• 제안을 어떻게 표현해야 하는지;
• 생성된 콘텐츠가 AI 주도 검색에 적합한지 여부.

이는 여섯 개의 상관없는 소프트웨어가 아닙니다.

이는 여섯 가지 정보 상태를 가진 하나의 결정 여정입니다.

Opis 워크플로우가 실제로 하는 일

Opis는 정해진 순서로 연구 모드를 배열하는 다단계 워크플로우를 현재 정의하고 있습니다.

중요한 부분은 2단계가 자동으로 1단계를 따르는 것이 아닙니다. 자동화 도구는 A 후에 B를 트리거할 수 있습니다.

중요한 부분은 단계들 사이에 무엇이 전달되는지입니다.

워크플로우는 초기 입력을 공유하고, 이전 결과에서 이후 양식을 미리 채우고, 증거를 구조화된 이전 증거로 전달할 수 있습니다.

이는 다중 도구 AI 작업의 두 가지 공통 문제를 줄여줍니다.

문제 1 — 반복된 브리핑

공유된 워크플로우가 없으면 회사, 시장 및 목표를 다양한 도구에 반복적으로 설명해야 합니다.

모든 반복은 맥락이 Drift되는 기회를 제공합니다.

문제 2 — 증거 기억 상실증

1단계에서 소스로부터 유용한 사실을 확립하는 데 시간을 보냈는데, 2단계가 다시 검색하고, 다르게 해석하거나 어디서 나왔는지 잊어버릴 수 있습니다.

구조화된 이전 증거를 앞으로 전달하면 후속 단계에 강력한 시작점을 제공합니다.

이는 후속 단계가 연구를 금지하는 것이 아닙니다. 그들이 그 전에 무슨 일이 있었는지 모르는 듯이 행동할 필요가 없음을 의미합니다.

예제: 소싱에서 출시까지

아이디어를 이해하는 가장 명확한 방법 중 하나는 소싱에서 출시까지의 워크플로우입니다.

순서는 다음과 같습니다:

공급업체 찾기 → 마찰 분석기 → 기능 매트릭스 빌더 → 콘텐츠 → GEO 인용 가능성 감사기

이를 메뉴가 아닌 비즈니스 프로세스로 보십시오.

단계 1 — 공급업체 찾기

제품 및 소싱 맥락에서 시작하십시오.

그 작업은 단순히 URL 목록을 반환하는 것이 아닙니다. 가능한 공급업체를 식별하고 선택과 관련된 영역에 대한 증거를 구조화하는 것입니다.

단계 2 — 마찰 분석기

이제 공급에서 수요 측면의 문제로 넘어갑니다.

기존 솔루션에 고객들이 어떤 점에서 좌절을 느끼는가? 어떤 문제가 반복적으로 나타나는가? 어떤 불만이 소음이 아니라 기회를 나타낼 수 있는가?

단계 3 — 기능 매트릭스 빌더

시장의 마찰을 더 명확한 비교로 전환합니다.

어떤 경쟁 제품이 문제를 해결하는가? 어떤 경쟁 제품이 해결하지 못하는가? 어디에 시장이 혼잡하고 어디에서 유용한 차이가 나타나는가?

단계 4 — 콘텐츠

이제야 메시지를 만듭니다.

이 순서는 중요합니다.

콘텐츠 단계는 더 이상 빈 프롬프트에서 캠페인을 발명하라고 요구받지 않습니다. 이는 실제 공급업체 연구, 고객 마찰 및 제품 차이에 대한 연구 아래에 위치합니다.

단계 5 — GEO 인용 가능성 감사기

마지막으로, 생성 가능/응답 환경에서 내용과 제안을 가시성의 렌즈로 평가합니다.

연구는 생산을 향해 이동되고, 이후에 다시 한 번 생산이 검토됩니다.

이것이 비즈니스 워크플로우입니다.

단순한 연구 모드가 결합 시 더 강력해지는 이유

SWOT 구성 내의 질문에는 특별한 점이 없습니다.

일반 언어 모델에 강점, 약점, 기회 및 위협을 생성하도록 요청할 수 있습니다.

흥미로운 질문은 시작할 때 SWOT이 무엇을 알고 있느냐입니다.

연구 → PESTEL → SWOT

고립된 SWOT은 일반적인 비즈니스 언어에 크게 의존할 수 있습니다.

구성된 PESTEL 평가와 근거 있는 시장 연구가 뒤따르는 SWOT은 더 풍부한 맥락을 가지고 작업합니다.

따라서 개별 구성 내에 정교함이 있을 필요는 없습니다.

이는 조립에서 나타날 수 있습니다.

이는 중요한 제품 원칙입니다. 사용자 경험을 일관되게 유지하는 동시에 기본적인 작업이 더 정교하게 될 수 있도록 합니다.

컬렉션: 자체 인텔리전스 맥락 구축

모든 유용한 순서가 워크플로우로 사전 정의되지 않을 것입니다.

때때로 정확한 연구가 여러 과거 보고서에 이미 존재합니다.

Opis 컬렉션은 이전 작업의 선택된 조각을 수집된 프로필로 작성할 수 있게 합니다.

상상을 해보세요. 이미 다음을 완료했다고 가정합니다:

• 지난 주 경쟁자 분석;
• 어제 공급업체 보고서;
• 지난 달 같은 클라이언트를 위한 ICP 평가;
• 오늘 아침의 신선한 시장 조사 실행.

네 개의 완전한 문서를 다른 프롬프트에 붙이고 싶지는 않을 것입니다.

아마도 특정 섹션만 필요할 것입니다.

컬렉션은 관련 자료를 선택하고 재사용 가능한 연구 자산으로 컴파일할 수 있게 합니다. 선택된 항목당 인용 포함 여부를 제어할 수 있으며, 생성된 수집된 프로필은 콘텐츠 스튜디오와 같은 다운스트림 경험에서 다시 열고 사용할 수 있습니다.

이것은 Opis에서 가장 조용하지만 강력한 아이디어 중 하나입니다.

여러분의 연구 역사는 죽은 PDF의 아카이브가 아니라 작업 맥락이 되기 시작합니다.

콘텐츠 스튜디오는 빈 작문 상자가 아닌 다운스트림 인텔리전스입니다

이 구분은 강조될 필요가 있습니다.

AI 작성 인터페이스는 무수히 많습니다.

콘텐츠 스튜디오가 단지 “우리 제품에 대한 LinkedIn 포스트를 작성하라”고 입력하는 또 다른 장소라면, 그것은 거의 아무런 가치를 추가하지 않을 것입니다.

그의 강력한 사용법은 연구의 다운스트림에 있습니다.

완성된 지식 객체 또는 수집된 프로필은 사실적이고 전략적인 맥락을 제공할 수 있습니다. 콘텐츠 스튜디오는 LinkedIn, X, 페이스북, 인스타그램 또는 뉴스레터 형식에 대한 조각을 플랫폼별 구조 및 검증과 함께 형성할 수 있습니다.

생성을 최종적으로 취급하지 않고 후크, 본문, 행동 요청 및 해시태그를 편집할 수 있습니다. 조각은 이차 언어로 번역될 수 있고, 이미지를 생성할 수 있으며, 완성된 콘텐츠는 전달을 향해 움직일 수 있습니다.

작성은 따라서 인텔리전스 체인의 변환 단계입니다.

이는 AI 생성 콘텐츠가 시작하기에 더 나은 장소입니다.

워크플로우를 사용하지 말아야 할 때

단계가 많다고 자동으로 더 나은 것은 아닙니다.

그저 세 명의 잠재적 공급업체를 찾아야 한다면, 공급업체 찾기를 실행하십시오.

집중된 PESTEL 평가가 필요하다면, PESTEL을 실행하십시오.

이미 뛰어난 출처 자료를 가지고 있고 콘텐츠만 필요하다면, 콘텐츠 스튜디오에 더 가깝게 시작하십시오.

파이프라인들은 다운스트림 결정이 실제로 업스트림 연구에 의존할 때 중요한 가치를 지닙니다.

다섯 단계가 더 정교한 것처럼 들리기 때문에 다섯 단계를 사용하는 것은 시간을 낭비하고 불필요한 모델 사용을 일으킬 수도 있습니다.

시험은 간단합니다:

“3단계가 1단계에서 발견한 것을 알지 못하면 더 나쁜 결정을 내리는가?”

만약 답이 그렇다면, 아마도 의미 있는 워크플로우가 있을 것입니다.

만약 답이 아니라면, 간단하게 유지하십시오.

새 사용자들을 위한 워크플로우 연습

단일 Opis 연구 모드에 익숙해진 후 이것을 시도하십시오.

1. 도구가 아닌 진정한 결과 하나를 선택하십시오.
2. 그 결과에 도달하기 위해 필요한 결정을 적어보십시오.
3. Opis 워크플로우 중 어떤 것이 순서와 가장 근접한지 식별하십시오.
4. 한 번만 묻고 나중에 재사용되는 정보에 주목하십시오.
5. 각 단계에서 이전 증거가 다음 결과를 실질적으로 개선했는지 검사하십시오.
6. 다운스트림으로 계속하기 전에 약한 가정을 도전하십시오.
7. 마지막으로, 한 번의 거대한 프롬프트에서 생성한 것과 최종 출력을 비교하십시오.

워크플로우를 만드는 텍스트의 양으로 판단하지 마십시오.

여정을 통해 맥락이 얼마나 잘 보존되는지로 판단하십시오.

더 큰 아이디어

개별 연구 모드는 Opis에 폭을 제공합니다.

공유된 증거는 연속성을 제공합니다.

ICC는 해석에 대한 인간의 통제를 제공합니다.

컬렉션은 이전 작업에 또 다른 생명을 줍니다.

워크플로우는 이러한 구성 요소에 순서를 제공합니다.

그래서 플랫폼의 가치는 메뉴 항목을 세는 것으로 설명하기 어렵습니다.

시작점의 수는 연구 아키텍처를 공유할 때 유용한 결과를 지원할 수 있는 시작점의 수보다 덜 중요합니다.

단일 답변이 유용할 수 있습니다.

증거와 맥락을 유지하는 순서는 작업 방법이 될 수 있습니다.

시리즈 다음: 연구 작업 공간에서 인텔리전을 어떻게 꺼내어 브랜드화된, 다국어로 된, 배포 가능한 고객 작업으로 전환하는지.