ניתוח נתונים ודיווח עם AI — מ-Data ל-Insights בדקות

"הנה קובץ CSV עם נתוני שיווק של החודש האחרון.

נתח את הנתונים וספק:
1. סיכום כללי — מגמות עיקריות ב-3 משפטים
2. Top 3 תובנות אקשנביליות — דברים שאפשר לעשות מחר
3. אנומליות — כל מספר חריג שדורש בדיקה
4. השוואה לתקופה קודמת — אם יש נתונים (או ציין שחסרים נתוני השוואה)
5. המלצות — 5 פעולות קונקרטיות לשיפור

הצג תחילה את המבנה של הנתונים (עמודות, מספר שורות, טווח תאריכים).
כל המטבעות בשקלים (ILS). פורמט תאריכים: DD/MM/YYYY."

"הנה נתוני הוצאה והכנסה לפי ערוץ שיווקי (Google Ads, Facebook, Instagram, SEO, Email).

לכל ערוץ חשב:
1. ROAS (Return on Ad Spend)
2. CPA (Cost per Acquisition)
3. Conversion Rate
4. הערוץ עם ה-ROI הגבוה ביותר — ולמה
5. הערוץ עם ה-ROI הנמוך ביותר — ומה לעשות
6. המלצת הקצאת תקציב מחודשת — אם התקציב הכולל נשאר אותו דבר, איך הייתם מחלקים?

המטבע: שקלים (ILS). תקציב חודשי כולל: [X] ש"ח."

"הנה נתוני הביצועים של כל הבלוגים שפרסמנו בחודש האחרון (כותרת, תאריך פרסום, Views, Time on Page, Bounce Rate, Conversions).

נתח:
1. Top 5 ו-Bottom 5 — מה מפריד בין הטובים לגרועים?
2. יחס בין אורך הכותרת לביצועים
3. יחס בין יום פרסום לביצועים (האם יש יום מועדף?)
4. Bounce Rate → האם יש בלוגים עם Bounce גבוה שדורשים שיפור?
5. נושאים שעובדים vs נושאים שלא — מה הדפוס?
6. המלצות ל-Content Calendar של החודש הבא — מבוסס על מה שעובד."

"הנה ייצוא GA4 של נתוני תעבורה ל-30 הימים האחרונים (לפי Source/Medium).

נתח:
1. מגמת תעבורה כללית — עולה, יורדת, או יציבה? באיזה קצב?
2. Top 5 מקורות תעבורה — ולכל אחד: נפח, % מהכלל, מגמה
3. New vs Returning Users — מה היחס? האם הוא בריא?
4. ערוצים שצמחו vs ערוצים שירדו — מה ההסבר הסביר?
5. אילו ערוצים מביאים את התעבורה הכי איכותית? (Engaged Sessions, Avg Session Duration)
6. המלצות: 3 פעולות לשיפור תעבורה בחודש הבא

האתר: [תיאור]. קהל יעד: ישראלי. שפת האתר: עברית."

"הנה נתוני הפאנל שלנו מ-GA4:
— Landing Page views: [X]
— Add to Cart / Form Start: [X]
— Checkout / Form Submit: [X]
— Purchase / Thank You: [X]

לכל שלב חשב את ה-Drop-off Rate.
זהה את הצוואר הבקבוק — השלב עם הנשירה הגדולה ביותר.
הצע 5 דרכים לשפר את הצוואר הבקבוק.
חשב: אם נשפר את הצוואר הבקבוק ב-10% — כמה המרות נוספות נקבל?
האם יש הבדל בביצועים לפי Device (Mobile vs Desktop)?
האם יש הבדל לפי מקור תעבורה?"

"הנה נתוני Demographics מ-GA4 (גיל, מגדר, מיקום גיאוגרפי, מכשיר, שפת דפדפן).

בנה לי פרופיל קהל:
1. מי המבקר הטיפוסי? (גיל, מגדר, מיקום, מכשיר)
2. מי הממיר הטיפוסי? (אותם פרמטרים — אבל רק מי שהמיר)
3. האם יש פער בין המבקר לממיר? (אם כן — למי כדאי לכוון יותר?)
4. מיקומים גיאוגרפיים: אילו ערים מובילות? האם יש ערים עם CR גבוה יותר?
5. Mobile vs Desktop: מה ה-Split? האם CR שונה?
6. המלצות Targeting: על בסיס הנתונים, איך כדאי לכוון את הקמפיינים?"

"הנה ייצוא Google Ads עם נתוני הקמפיינים ל-30 הימים האחרונים.

נתח כל קמפיין וספק:
1. דירוג ביצועים: מ-1 (הכי טוב) עד N (הכי גרוע) — לפי ROAS
2. לכל קמפיין: Spend, Conversions, CPA, ROAS, CTR, Quality Score ממוצע
3. קמפיינים שכדאי להגדיל תקציב (ROAS גבוה + פוטנציאל צמיחה)
4. קמפיינים שכדאי לצמצם או לכבות (CPA גבוה, ROAS נמוך)
5. מילות מפתח: Top 10 Performing + Top 10 Wasting Budget
6. המלצת הקצאת תקציב מחודשת (סה"כ: [X] ש"ח/חודש)
7. 3 בדיקות A/B מומלצות לחודש הבא

ענף: [X]. קהל יעד: ישראלי. מטבע: ILS."

"הנה Search Terms Report מ-Google Ads (500 מילות חיפוש).

חלק אותם ל-4 קטגוריות:
1. זהב — מילות חיפוש עם Conversions ו-CPA נמוך. אל תיגעו.
2. פוטנציאל — הרבה Clicks אבל מעט Conversions. דורש שיפור Landing Page או הצעה.
3. בזבוז — הוצאה גבוהה, 0 Conversions. הוסף ל-Negative Keywords.
4. ספק — מעט Data, צריך יותר זמן. הסמן לבדיקה בעוד שבועיים.

צור רשימת Negative Keywords מומלצת (מילות חיפוש שלא רלוונטיות).
הצע 10 מילות מפתח חדשות שכדאי להוסיף (על סמך הדפוסים שאתה רואה)."

"הנה ייצוא מ-Facebook Ads Manager (Campaign, Ad Set, Ad levels).

נתח:
1. Top 3 Creative Performers — מה משותף להם? (טקסט, תמונה, קהל)
2. Creative Fatigue — האם יש מודעות עם CPM עולה ו-CTR יורד? (סימן לעייפות)
3. Audience Performance — אילו Audiences ממירים הכי טוב?
4. Placement Performance — Feed vs Stories vs Reels — מה עובד?
5. Frequency — האם יש Ad Sets עם Frequency מעל 3? (סיכון לשחיקה)
6. Mobile vs Desktop — חלוקה ו-Performance
7. המלצות: מה לסגור, מה להגדיל, ומה לבדוק"

"העליתי 3 קבצי CSV:
1. Google Ads — 30 ימים אחרונים
2. Meta Ads — 30 ימים אחרונים
3. TikTok Ads — 30 ימים אחרונים

בנה לי Unified Report:
— טבלת השוואה: הוצאה, Conversions, CPA, ROAS לכל פלטפורמה
— הפלטפורמה עם ה-ROI הגבוה ביותר
— הפלטפורמה עם הפוטנציאל הגדול ביותר (שטרם מומש)
— המלצת חלוקת תקציב: תקציב כולל [X] ש"ח — איך הייתם מחלקים?
— 3 תובנות Cross-Platform: דפוסים שנראים רק כשמסתכלים על הכל ביחד"

"הנה נתוני ה-KPIs היומיים שלנו ל-30 הימים האחרונים (תאריך, Sessions, Conversions, Revenue, CPA, Bounce Rate, Avg Session Duration).

לכל KPI:
1. חשב ממוצע וסטיית תקן
2. זהה כל יום שבו הערך חורג ב-2 סטיות תקן מהממוצע (למעלה או למטה)
3. לכל אנומליה: תאריך, KPI, ערך, חריגה באחוזים, דחיפות (גבוהה/בינונית/נמוכה)
4. לכל אנומליה: 3 גורמים אפשריים (על בסיס הנתונים + ידע שיווקי)
5. קורלציות: האם אנומליות ב-KPIs שונים קרו באותו יום? (סימן לאירוע מערכתי)

הצג את התוצאות כטבלה ממוינת לפי דחיפות (גבוהה → נמוכה).
בסוף: סיכום — האם יש בעיה מערכתית שדורשת טיפול מיידי?"

"בנה לי מערכת כללי התראה (Alert Rules) לניטור שיווקי.

לכל KPI תגדיר:
— Threshold: באיזה אחוז חריגה להתריע (למשל: CPA עלה ב-30%+)
— Lookback Period: כמה ימי היסטוריה להשוות (7 ימים / 30 ימים)
— Severity: גבוהה / בינונית / נמוכה
— Action: מה לעשות כשההתראה מופעלת

KPIs: Sessions, Conversions, CPA, ROAS, Bounce Rate, CTR, Impressions, Revenue.
ענף: [X]. תקציב חודשי: [X] ש"ח."

"הנה נתוני הזמנות של 12 חודשים אחרונים (Order ID, Customer ID [anonymous], Date, Revenue, Product Category).

חשב:
1. CLV ממוצע (Average Customer Lifetime Value) — על בסיס Purchase Frequency × Average Order Value × Average Lifespan
2. CLV לפי סגמנט: לקוחות חוזרים vs חד-פעמיים
3. CLV לפי קטגוריית מוצר: אילו מוצרים מושכים לקוחות עם CLV גבוה?
4. Churn Risk: לקוחות שקנו 2+ פעמים אבל לא קנו ב-90 הימים האחרונים
5. CPA מומלץ: על בסיס CLV, מה CPA מקסימלי שעדיין רווחי? (מרווח: 30%)
6. Top 10% לקוחות (VIPs): מה מאפיין אותם? מה ה-CLV שלהם?"

"הנה נתוני לקוחות (Customer ID [anon], Last Purchase Date, Purchase Count, Total Revenue, Days Since Last Visit, Email Open Rate, Support Tickets).

זהה סימני Churn:
1. חשב Risk Score (1-10) לכל לקוח — על בסיס Days Since Last Purchase, שינוי בתדירות, Email Open Rate
2. חלק ל-3 קבוצות: High Risk, Medium Risk, Low Risk
3. לכל קבוצה: כמה לקוחות, Revenue at Risk, המלצת פעולה
4. סימני Churn מובילים: אילו מאפיינים מנבאים Churn?
5. Win-Back Strategy: הצע קמפיין לכל רמת סיכון (הנחה, תוכן, יצירת קשר אישי)"

"הנה נתוני תעבורה / מכירות / לידים חודשיים של 12-24 החודשים האחרונים.

חשב:
1. מגמה כללית — האם צומחים, יציבים, או יורדים? באיזה קצב?
2. עונתיות — אילו חודשים חזקים? אילו חלשים? (התחשב בחגים ישראליים)
3. חיזוי 3 חודשים קדימה — מה הערכים הצפויים? (עם טווח ביטחון)
4. המלצות: מתי להגדיל תקציב, מתי לצמצם, מתי להשיק קמפיינים
5. Best Case / Worst Case: אם המגמה מואצת / מואטית — מה התרחישים?"

"הנה נתוני לידים מ-3 החודשים האחרונים (Lead Source, Industry, Company Size, Pages Visited, Forms Filled, Email Opens, Phone Calls, Converted: Yes/No).

בנה מודל Lead Scoring:
1. זהה את 5 המשתנים שהכי מנבאים המרה
2. תן לכל משתנה ניקוד (1-10) לפי עוצמת ההשפעה
3. בנה Formula שנותנת Score לכל Lead (0-100)
4. קבע סף: Hot Lead (80+), Warm Lead (50-79), Cold Lead (<50)
5. חשב: מתוך הלידים הנוכחיים — כמה בכל קטגוריה?
6. המלצת פעולה: מה לעשות עם כל קטגוריה (טלפון / מייל / Nurture / Disqualify)"

"הנה נתוני השבוע הזה לעומת השבוע הקודם (Sessions, Conversions, Revenue, CPA, ROAS, Top Pages, Top Keywords).

כתוב דוח שבועי בפורמט הזה:

כותרת: סיכום שבועי — שיווק דיגיטלי [תאריכים]

פסקת פתיחה (3 משפטים): מגמה כללית, הנתון הכי חשוב, והמלצה מרכזית

הישגים השבוע (3-5 נקודות): מה עבד טוב

נקודות לתשומת לב (3-5 נקודות): מה דורש שיפור

מספרים מרכזיים (טבלה 5 שורות): KPI, שבוע נוכחי, שבוע קודם, שינוי %

המלצות לשבוע הבא (3 פעולות): מה לעשות, מי אחראי, עד מתי

כתוב בעברית מקצועית. טון: ישיר, אקשנבילי, לא אקדמי."

"הנה נתוני החודש (GA4 + Google Ads + Meta Ads + Email Marketing).

כתוב Executive Summary ברמת CEO/CMO:

1. שורה תחתונה (3 משפטים): מה השורה התחתונה של החודש? צומחים/יורדים/יציבים ולמה
2. 3 הישגים מרכזיים: Win הכי גדול של החודש (עם מספרים)
3. 3 אתגרים: בעיה מרכזית שדורשת משאבים/החלטה
4. ROI Summary: כמה הושקע, כמה הוחזר, ROAS כולל
5. vs Target: האם עמדנו ביעדים? אם לא — למה, ומה הפער
6. תחזית: מה צפוי בחודש הבא? (על בסיס מגמות)
7. בקשות / החלטות נדרשות: מה צריך אישור של ההנהלה?

אורך: דף אחד מקסימום. שפה: עברית מקצועית. מספרים: ש"ח. פורמט: מוכן להדפסה/PDF."

"הנה נתוני הקמפיינים של [שם הלקוח] לחודש [X].

כתוב דוח ללקוח שכולל:
1. Executive Summary — מה השיגנו החודש (2-3 משפטים חיוביים אבל כנים)
2. Campaign Performance — ביצועים לפי ערוץ, עם שיפור/ירידה
3. Wins — 3 הישגים שכדאי לחגוג
4. Learnings — מה למדנו (לא "כישלונות")
5. Next Steps — מה נעשה בחודש הבא (3-5 פעולות ספציפיות)
6. Budget Summary — הוצאה vs תקציב, ROI

טון: מקצועי, בטוח, שקוף. עברית. אל תנפח מספרים ואל תמעיט בבעיות."

"הנה נתוני Conversion Paths מ-GA4 (רצף ערוצים → המרה).

נתח:
1. מסלולים נפוצים: מה 5 המסלולים הנפוצים ביותר להמרה?
2. ערוצי פתיחה: אילו ערוצים מובילים ב-First Touch? (Awareness)
3. ערוצי סגירה: אילו ערוצים מובילים ב-Last Touch? (Conversion)
4. Assisted Conversions: אילו ערוצים מופיעים הרבה ב"אמצע" אבל לא מקבלים קרדיט?
5. Time to Convert: כמה ימים בממוצע מהמגע הראשון להמרה?
6. המלצת Budget: על בסיס הניתוח — איך כדאי לחלק תקציב (Awareness vs Conversion)?
7. ערוצים שעובדים טוב יחד (Synergy): האם יש צמדים שמניעים המרות?"

"הנה נתוני תעבורה חודשיים של 12 חודשים. צור קוד HTML/JavaScript (Chart.js) שמציג:
1. Line Chart — תעבורה חודשית (עם Trend Line)
2. Bar Chart — Conversions לפי ערוץ
3. Donut Chart — חלוקת תקציב

עיצוב: רקע כהה (#1a1a2e), צבעים: כחול (#818cf8), ירוק (#4ade80), אדום (#fe2c55). RTL Support. עברית."

"הנה נתוני הקמפיין שלנו ל-Q1 2026. אני צריך להציג אותם ל-CEO.

בנה לי Data Story ב-5 שלבים:
1. Hook: פתיחה עם הנתון הכי מרשים (או הכי מדאיג)
2. Context: למה זה חשוב — מה היעד, מה ה-Benchmark, מה עשינו
3. Journey: מה השתנה מחודש 1 לחודש 3 (עם נתונים)
4. Insight: התובנה המרכזית — מה למדנו
5. Action: מה עושים עכשיו — 3 המלצות עם ROI צפוי

לכל שלב: הצע את סוג הגרף/ויזואליזציה המתאים."

"הנה ביצועי הקמפיינים שלנו. השווה לבנצ'מרקים של השוק הישראלי:
Google Ads CTR: ממוצע 3-5%, טוב 5-8%, מצוין 8%+
Facebook Ads CTR: ממוצע 0.8-1.5%, טוב 1.5-2.5%
E-commerce CVR: ממוצע 1-2%, טוב 2-3.5%

לכל מטריקה: מדד בפועל, בנצ'מרק, Status (מתחת/בממוצע/מעל/מצוין), המלצה."