Générer un rapport client ultra-actionnable pour restaurant
Prompt structuré pour générer un rapport client complet et actionnable pour un restaurant, destiné aux décideurs B2B.
Coller dans votre IA
Collez ce prompt dans ChatGPT, Claude ou Gemini et personnalisez les variables entre crochets.
Génère un rapport client professionnel pour le restaurant [NOM_RESTAURANT] situé à [VILLE]. Ce rapport est destiné aux dirigeants, marketeurs, agences et commerciaux B2B. Structure-le en 4 sections :
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Synthèse exécutive : 1 phrase clé, puis 3-5 KPIs essentiels sous forme de tableau (valeurs du mois vs mois précédent et N-1). Inclus : [CHIFFRE_AFFAIRES_MOIS], [NOMBRE_COUVERTS], [PANIER_MOYEN], [TAUX_OCCUPATION], [MARGE_BRUTE_PERCENT].
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Analyse des leviers de performance :
- Impact des actions marketing (campagnes [NOM_CAMPAGNE], réseaux sociaux, avis Google).
- Performance par canal d'acquisition (walk-in, réservation, livraison, click & collect).
- Évolution du ticket moyen par type de service (déjeuner, dîner, brunch).
- Comportement client : nouveaux vs récurrents, fréquence de visite, taux de fidélisation.
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Benchmark et tendances sectorielles : compare [NOM_RESTAURANT] aux restaurants similaires de [ZONE_CHOIX] (moyenne des paniers, marge brute, rotation des tables). Mentionne les tendances 2025 : montée du végétal, digitalisation du parcours client, gestion dynamique des prix.
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Recommandations actionnables : 3 à 5 actions concrètes classées par priorité (immédiate, courte, moyen terme) avec indicateur de retour sur investissement estimé. Exemple : 'Lancer un programme de fidélité digital avec 10% de remise au 5e repas (coût estimé : [COUT_PROGRAMME] €, ROI attendu : +[ROI_PERCENT]% de récurrence).'
Utilise un ton professionnel et chiffré. Chaque recommandation doit être liée à un KPI du rapport.
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 est conçu pour obtenir un rapport client professionnel et ultra-actionnable, spécifiquement adapté au secteur de la restauration. Il force l'IA à produire une analyse chiffrée et des recommandations concrètes, facilement exploitables par un dirigeant ou un commercial B2B.</p><p>Pour l'utiliser, remplacez chaque [VARIABLE] par les données réelles de votre restaurant. Les variables clés sont : <strong>[NOM_RESTAURANT]</strong>, <strong>[CHIFFRE_AFFAIRES_MOIS]</strong>, <strong>[NOMBRE_COUVERTS]</strong>, <strong>[PANIER_MOYEN]</strong>, <strong>[TAUX_OCCUPATION]</strong>, <strong>[MARGE_BRUTE_PERCENT]</strong>. Vous pouvez ajuster le périmètre de la zone de benchmark via <strong>[ZONE_CHOIX]</strong> (ex: 'Paris 10e' ou 'restaurants gastronomiques').</p><p>Astuce : pour un reporting encore plus personnalisé, ajoutez des données issues de votre CRM ou logiciel de caisse (ex: 'taux de désabonnement', 'coût d'acquisition client'). Le prompt est conçu pour être réutilisable chaque mois : changez les valeurs des variables et relancez.</p>
Cas d'usage
Résultat attendu
Un rapport structuré en 4 sections, avec tableaux de KPIs, analyse chiffrée, benchmark et recommandations actionnables avec ROI estimé.
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 une colonne « écart vs objectif » et demandez au modèle de citer ses sources pour chaque KPI, surtout pour le benchmark. Précisez la zone géographique réelle (code postal, type de cuisine) pour éviter des moyennes génériques. Enfin, exigez que chaque recommandation mentionne le KPI ciblé, un seuil de déclenchement et une hypothèse de coût, afin de faciliter la décision.
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