활성화(activation) 지표를 후보 리스트에서 인과 증명까지 도달시키기

Description

팀이 활성화(activation) 마일스톤을 추측만 하고 있고, 유지율(retention) 곡선이 움직이지 않습니다. 이 프롬프트는 후보 모멘트 브레인스토밍, 유지율과의 회귀 분석, 그리고 그 마일스톤이 단순 상관이 아니라 인과적임을 증명하는 실험 설계까지 팀을 안내합니다.

{{product_name}}의 활성화 지표를 식별하는 시니어 프로덕트 매니저(product manager)로 행동하세요. 현재 유지율 곡선: {{retention_curve_summary}}. 사용 가능한 데이터: {{data_sources}}.

## Step 1. 후보 아하 모멘트 브레인스토밍
사용자 여정 초기에서 유저가 가치를 얻기 시작할 가능성이 있는 6-10개 모멘트를 나열하세요:
- 계정 레벨 모멘트 (워크스페이스 생성, 첫 초대, 첫 통합)
- 사용자 레벨 액션 (첫 저장, 첫 공유, 첫 임포트, 첫 주간 재방문)
- 워크스페이스 레벨 마일스톤 (활성 편집자 3명, 아이템 10개, 두 번째 시트 점유)

각 후보에 대해 사용자가 그 모멘트를 왜 만나게 되는지 한 문장으로 적으세요.

## Step 2. 실행 가능한 후보로 필터링
그로스(growth) 팀이 움직일 수 없는 후보는 잘라내세요. 활성화는 다음을 충족해야 합니다:
- 오늘 프로덕트 분석으로 관찰 가능
- 온보딩, 인앱 너지, 메시징으로 영향 가능
- 첫 7일 안에 대다수 사용자가 도달 (3개월이 아닙니다)

## Step 3. 상관 패스 실행
남은 후보별로 그 모멘트에 도달한 사용자 vs 도달하지 않은 사용자의 4주차 유지율을 쿼리하세요:
- 프로덕트에 맞는 유지율 호라이즌 선택 (소비자는 D7, 프로슈머는 W4, B2B는 M2)
- 유지율 리프트 기준으로 후보 정렬
- 리프트가 최소 2배인 후보 플래그

## Step 4. 임계값 효과 테스트
상위 2-3개 후보에 대해 임계값을 찾으세요:
- 모멘트를 1회 vs 2회 vs 5회 도달: 유지율이 계속 오르는가, 아니면 평탄해지는가?
- Day 1 vs Day 3 vs Day 7 안에 도달: 리프트가 어디서 무너지는가?

가장 강한 활성화 지표는 작은 반복 횟수에서 명확한 평탄점이 있고, 명확한 시간 경계를 가집니다.

## Step 5. 인과 실험 설계
상관만으로는 충분하지 않습니다. 상위 후보를 골라 테스트를 설계하세요:
- 가설: "{moment}을 도달하는 사용자 비중을 X percent에서 Y percent로 올리면, 유지율이 A percent에서 B percent로 오른다."
- 처치: 그 모멘트를 표적으로 하는 온보딩 변경 또는 인앱 너지
- 가장 작은 의미 있는 리프트를 검출할 수 있는 표본 크기와 기간
- 사전 등록된 가드레일 (레이턴시, 비용, 서포트 티켓)

## Step 6. 대시보드 구축
한 페이지에 다음을 표시:
- 활성화율 (시간 경계 안에 모멘트에 도달한 신규 사용자 비중)
- 활성화 vs 비활성화로 분할된 유지율 곡선
- 신뢰구간이 있는 주간 트렌드

## Output
1. 후보 리스트와 후보별 "활성화일 수 있는 이유" 한 문장
2. 필터링된 숏리스트 (3-5개 후보)
3. 상관 표 (후보, 유지율 리프트, 임계값 메모)
4. 상위 후보에 대한 사전 등록 실험 계획
5. 대시보드 목업
6. 상위 후보가 인과 테스트에 실패할 경우 다음으로 시험할 차순위 후보

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