HomeCasa Análisis Jobs to Be Done a partir de entrevistas, reseñas o encuestas
Convierte notas de entrevistas, reseñas o respuestas abiertas en trabajos del cliente, fuerzas de progreso y resultados deseados, con cada conclusión respaldada por citas reales. Pensado para ChatGPT, Claude, Gemini y Microsoft Copilot. Incluye 4 variables personalizables y se copia gratis en un clic.
Avanzado · Texto · Pendiente de revisión editorial
Prompt
Actúa como investigador de producto experto en la teoría Jobs to Be Done (JTBD). Vas a analizar datos reales de clientes y a extraer para qué «contratan» mi producto.
Contexto:
- Producto o servicio: {{producto}}
- Segmento de clientes analizado: {{segmento}}
- Para qué usaré el análisis: {{objetivo}}
- Datos de clientes (notas de entrevistas, reseñas, respuestas abiertas, tickets):
{{datos}}
Antes de empezar, dime si los datos son suficientes para sacar conclusiones o si son pocos o están sesgados (por ejemplo, solo reseñas de 5 estrellas).
Entregables:
1. Declaraciones de trabajo en el formato «Cuando [situación], quiero [motivación], para poder [resultado]». Sepáralas en trabajos funcionales, emocionales y sociales.
2. Las cuatro fuerzas del progreso: empuje (qué les hace buscar algo nuevo), atracción (qué les atrae de la solución), ansiedad (qué les frena) y hábito (qué les ata a lo de antes). Cada una con citas como evidencia.
3. Qué «despidieron» para contratarnos y con qué competimos de verdad, incluida la opción de no hacer nada.
4. Momento de compra: qué suceso concreto desencadenó la búsqueda.
5. Resultados deseados ordenados por importancia y por lo mal resueltos que están hoy; si los datos no lo permiten, márcalos como hipótesis.
6. Implicaciones para {{objetivo}}: 3-5 acciones concretas.
7. Lagunas: qué no se puede concluir con estos datos y qué preguntar en las próximas entrevistas.
Restricciones:
- Cada conclusión debe ir acompañada de al menos una cita literal y del identificador de la fuente (si los datos no traen identificadores, numera tú cada fragmento como D1, D2… antes de empezar). No inventes citas ni parafrasees como si fueran literales.
- Indica cuántas veces aparece cada tema (n menciones) y no generalices a partir de un solo caso.
- Si hay datos personales en el material, no los repitas en el resultado.
Formato: tablas para trabajos y fuerzas, viñetas para implicaciones y lagunas.Cómo usarlo
- Reúne entre 10 y 30 fragmentos de clientes y numera cada fuente (E1, R2…). 2. Elimina nombres y datos personales antes de pegarlos. 3. Usa las lagunas detectadas para preparar tu siguiente ronda de entrevistas.
Ejemplo de uso
Producto: app de recetas para cocinar en 20 minutos · Segmento: padres que trabajan · Objetivo: mensajes de marketing · Datos: 12 notas de entrevistas y 25 reseñas de la tienda de apps.
Resultado de ejemplo
Aviso sobre los datos
Solo hay dos fragmentos (E1 y R1). Sirven para formular hipótesis, no para sacar conclusiones: n = 1 por tema.
1. Declaraciones de trabajo
| Tipo | Declaración | Evidencia |
|---|---|---|
| Funcional | Cuando el médico me avisa de que tengo la tensión alta, quiero empezar a moverme con supervisión, para mejorar mi salud sin lesionarme. | E1: «Me apunté después de que el médico me dijera que tenía la tensión alta…» |
| Emocional | Cuando entreno, quiero sentir que alguien se fija en mí, para no sentirme un número más. | R1: «Lo mejor es que el monitor sabe mi nombre y me corrige…» |
2. Fuerzas del progreso
| Fuerza | Hipótesis | Cita | n |
|---|---|---|---|
| Empuje | Aviso médico | E1 | 1 |
| Atracción | Atención personal del monitor | R1 | 1 |
| Ansiedad | [Sin datos] | — | 0 |
| Hábito | [Sin datos] | — | 0 |
4. Momento de compra
Un aviso del médico (E1). Hipótesis: el detonante es un evento de salud, no un propósito de Año Nuevo.
6. Implicaciones
- Probar un mensaje de bienvenida centrado en «empezar con seguridad».
- Mantener grupos pequeños para que el monitor conozca a cada socio.
7. Lagunas
- No sabemos qué temían antes de apuntarse: pregunta «¿Qué casi te hizo no venir?»…
Datos clave
- Categoría
- Negocios y emprendimiento · Investigación de clientes
- Tipo de resultado
- Texto
- Nivel
- Avanzado
- Pensado para
- ChatGPT, Claude, Gemini y Microsoft Copilot
- Verificado en
- Pendiente de verificación editorial
- Variables
- Producto o servicio, Segmento analizado, Uso del análisis y Datos de clientes
- Idioma
- Español
- Precio
- Gratis, sin registro
- Actualizado
- 07/11/2026
Preguntas frecuentes
¿Qué significa que un cliente «contrata» un producto?
Es la metáfora central de JTBD: la gente no compra productos por sus características, sino para avanzar en una situación concreta. Entender ese avance explica mejor por qué compran que los datos demográficos.
¿Puedo usar solo reseñas online?
Sí, pero las reseñas suelen recoger extremos y casi nunca explican el momento de compra. Combínalas con al menos algunas entrevistas sobre la última vez que el cliente cambió de solución.
¿Para qué sirve este prompt?
Convierte notas de entrevistas, reseñas o respuestas abiertas en trabajos del cliente, fuerzas de progreso y resultados deseados, con cada conclusión respaldada por citas reales.
¿Con qué herramientas de IA funciona?
Está pensado para ChatGPT, Claude, Gemini y Microsoft Copilot. Todavía no lo hemos verificado en estas herramientas, por lo que los resultados pueden variar entre ellas.
¿Cómo personalizo el prompt?
Pulsa «Personalizar» y rellena las variables (Producto o servicio, Segmento analizado, Uso del análisis y Datos de clientes). El texto se actualiza al instante y después puedes copiarlo con un clic. Los valores se guardan solo en tu navegador.
¿Necesito experiencia para usarlo?
Es de nivel avanzado: está pensado para personas con experiencia en el tema que sepan evaluar y ajustar el resultado.
¿Este prompt es gratis?
Sí. Todos los prompts de HomeCasa Prompts son gratuitos, sin registro ni suscripción. Puedes usarlos también en proyectos profesionales.
¿Puedo fiarme del resultado de la IA?
Úsalo como un borrador de calidad: revisa siempre datos, cifras y afirmaciones importantes antes de publicarlos o tomar decisiones.