제품 성장을 예측하고 진단하는 성장 모델 만들기(Build a growth model to forecast and diagnose product growth)

Description

신규 사용자는 들어오고, 일부는 이탈하고, 매출은 오르거나 내리지만 왜 그런지 아무도 설명하지 못하는 블랙박스 같은 성장 상황에서 쓰는 프롬프트입니다. 성장을 구성 요소별 레버로 분해하는 bottom-up growth model을 만들어, 예측하고 진단하고 개입할 수 있게 합니다.

{{product_name}}의 현재 성장을 설명하고 미래 추세를 예측하는 bottom-up growth model을 만들어주세요.

## Context
- Product: {{product_name}}
- Business model: {{business_model}}
- Monthly revenue: {{mrr}}
- Monthly new users: {{new_users_per_month}}
- Monthly churn rate: {{churn_rate}}
- Average revenue per user: {{arpu}}
- Primary acquisition channels: {{channels}}
- 사용 가능한 historical data: {{data_period}} (예: 최근 12개월)

## Step 1: 성장 방정식 분해
성장을 가장 기본적인 구성요소로 분해하세요.

**For SaaS:**
Revenue(t) = Revenue(t-1) + New MRR + Expansion MRR - Churned MRR - Contraction MRR

**For consumer/marketplace:**
Active Users(t) = Active Users(t-1) + New Users + Resurrected Users - Churned Users

각 구성요소마다:
1. 현재 값 (최근 3개월 평균)
2. 추세 방향 (증가, 안정, 감소)
3. 이 구성요소를 움직이는 원인은 무엇인가? (우리 통제 범위 안의 레버는?)

## Step 2: Acquisition Funnel 맵핑
각 acquisition channel마다:
1. Top-of-funnel volume (visitor, impression, lead)
2. 각 단계의 conversion rate
3. 채널별 CAC
4. 채널별 payback period
5. 어떤 채널이 포화되고 있고, 어떤 채널이 더 확장 여지가 있나요?

## Step 3: Retention Curve 맵핑
1. cohort retention을 그리세요: Day 1, Day 7, Day 30, Day 90
2. 곡선이 평탄해지나요(좋음), 아니면 계속 떨어지나요(나쁨)?
3. Terminal retention rate는 얼마인가요? (바닥값)
4. acquisition channel, user segment, activation status별 retention을 비교하세요.
5. retained user와 churned user를 가르는 "aha moment"를 식별하세요.

## Step 4: 모델 만들기
다음을 포함하는 spreadsheet model을 만드세요.
- Monthly cohort input (채널별 신규 사용자)
- 각 cohort에 적용되는 retention curve
- Revenue assumption (세그먼트별 ARPU, expansion rate, contraction rate)
- 12개월 forecast: pessimistic, baseline, optimistic 세 시나리오

## Step 5: Sensitivity Analysis
1. 12개월 revenue에 가장 큰 영향을 주는 단일 레버는 무엇인가요?
2. retention을 5 percentage point 개선하면 revenue impact는 얼마인가요?
3. 가장 좋은 acquisition channel을 두 배 키우면 revenue impact는 얼마인가요?
4. acquisition이 아무리 좋아도 growth가 멈추는 churn rate 임계점은 어디인가요?

## Step 6: Growth Diagnosis
이 모델을 바탕으로:
- 성장의 병목은 acquisition, activation, retention, monetization 중 어디인가요?
- trajectory를 가장 크게 바꿀 단 하나의 레버는 무엇인가요?
- 그 레버를 검증하기 위해 어떤 experiment를 돌려야 하나요?
- {{target_metric}}를 {{target_date}}까지 달성하려면 필요한 최소 growth rate는 얼마인가요?

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