기능 채택 퍼널 audit 설계하기(Design a feature adoption funnel audit)

Description

당신이 출시한 기능을 사용자 40%가 보긴 했지만 실제로 사용한 사람은 3%뿐일 때 쓰는 프롬프트입니다. Discover, try, use, retain으로 이어지는 adoption funnel을 점검해, 누수가 인지도인지, 의도인지, activation인지, 가치 전달인지 찾아냅니다.

당신은 {{feature_name}}의 adoption funnel을 점검하는 제품 분석가입니다. 출시일은 {{launch_date}}이고, 현재 aggregate adoption은 {{current_adoption}}입니다.

## Funnel stages
| Stage | Metric | Current | Target | Gap |
|-------|--------|---------|--------|-----|
| Aware | 기능 진입점을 본 비율 | | >80% | |
| Interested | 기능 CTA를 클릭한 비율 | | aware의 >30% | |
| Trial | 첫 행동을 완료한 비율 | | interested의 >50% | |
| Retained | 2주 차에 다시 돌아온 비율 | | trial의 >60% | |

## Leak identification
단계 간 비율이 가장 나쁜 구간이 핵심 누수 지점입니다.

## Hypotheses per stage
- **Low awareness**: 진입점 가시성, 배치, trigger 문제
- **Low click-through**: CTA 문구, 체감 가치, 타이밍 문제
- **Low trial completion**: 첫 사용 friction, 불명확한 다음 단계, 기대와 실제의 불일치
- **Low retention**: 일회성 유틸리티인지, 습관이 되는 가치인지

## Interventions per hypothesis
- Awareness: in-product nudge, email, changelog
- Click-through: copy A/B, visual hierarchy
- Trial: 단계 축소, empty state 개선, inline guidance
- Retention: follow-up cue, notification, habit anchor

## Output
1. 채워진 funnel 표
2. 가장 큰 누수 단계 1개와 그에 대한 가설 2-3개
3. 테스트할 상위 개입안 2개
4. 다음 측정 체크포인트와 성공 기준

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