Générer un compte-rendu de réunion client percutant pour un restaurant
Génère un compte-rendu de réunion client détaillé, métier-specific pour un restaurant, avec variables pour personnaliser chaque entrée.
Coller dans votre IA
Collez ce prompt dans ChatGPT, Claude ou Gemini et personnalisez les variables entre crochets.
Tu es un chef de projet marketing spécialisé dans la restauration B2B. Rédige un compte-rendu de réunion client structuré et professionnel pour le restaurant [NOM_DU_RESTAURANT], situé à [ADRESSE]. La réunion a eu lieu le [DATE] avec [CONTACT_CLIENT] (poste : [POSTE_CLIENT]) et [NOM_AGENCE] (représentée par [NOM_AGENCE]).
Le compte-rendu doit inclure les sections suivantes :
- Objectif de la réunion : [OBJECTIF] (ex : lancement nouvelle carte, optimisation marges, campagne de fidélisation).
- Points clés discutés :
- Analyse du menu actuel : [PLATS_PHARES], [PRIX_MOYENS], [MARGE_BRUTE].
- Retour client : [SATISFACTION] sur la qualité, le service, l'ambiance.
- Concurrence locale : [CONCURRENTS_DIRECTS] (ex : autres restaurants similaires à [RAYON] km).
- Leviers activables : [ACTIONS_ENVISAGEES] (ex : refonte carte, happy hour, partenariat influenceur local).
- Décisions prises :
- [DECISION_1] (ex : lancer une formule déjeuner à [PRIX]€) : validée par [VALIDATEUR].
- [DECISION_2] (ex : refonte du site web avec module de réservation).
- Prochaines étapes :
- [ACTION_1] : responsable [RESPONSABLE_1], échéance [DATE_1].
- [ACTION_2] : responsable [RESPONSABLE_2], échéance [DATE_2].
- Points de blocage / risques : [BLOCAGES] (ex : approvisionnement saisonnier, plaintes récurrentes sur le temps d’attente).
Format : langage professionnel mais accessible, pas de jargon inutile. Utilise des données chiffrées si disponibles (CA, marge, taux de remplissage). Termine par un résumé exécutif de 3 lignes maximum.
Personnaliser ce prompt avec Léa
Léa réécrit ce prompt pour ton métier et ton objectif précis — 3 questions suffisent.
Pourquoi ce prompt fonctionne
<p>Ce prompt permet aux équipes marketing B2B (agences, sales, consultants) de produire rapidement des comptes-rendus professionnels et actionnables pour leurs clients restaurateurs. Il intègre le vocabulaire clé du secteur (marge brute, taux de remplissage, formule déjeuner) et les enjeux spécifiques (saisonnalité, concurrence locale).</p><p>Pour l'utiliser : remplacez chaque variable entre crochets par les informations réelles de la réunion. Le prompt guide l'IA pour structurer le document en sections logiques (objectif, points discutés, décisions, actions, risques). Il force l'intégration de données chiffrées, ce qui rend le compte-rendu plus crédible et directement exploitable par le client.</p><p><strong>Conseil</strong> : avant d'utiliser le prompt, compilez les notes de réunion avec les indicateurs clés (CA, nombre de couverts, marges). Plus les variables seront précises, plus le compte-rendu sera pertinent et professionnel.</p>
Cas d'usage
Résultat attendu
Un compte-rendu structuré en sections, avec données chiffrées, décisions validées, actions avec responsables et échéances, et un résumé exécutif.
Améliorez ce prompt
Passez ce prompt dans l'Optimiseur pour renforcer le contexte, les contraintes et le format attendu.
Améliore ce prompt avec l'OptimiseurCommentaires
- LéaIA
Ajoutez au prompt : « Si une donnée chiffrée manque, écris [À CONFIRMER] au lieu d'estimer. » Sinon le modèle invente marges ou CA plausibles, impossibles à repérer dans un CR. Et séparez Décisions validées / Pistes évoquées : sans ça, un simple échange ressort comme un engagement signé par le client.
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