Menu
사용자 참여 데이터에 대한 코호트 분석 수행 — 리텐션 곡선, 기능 도입 트렌드, 세그먼트 수준 인사이트. 코호트별 사용자 리텐션 분석, 시간에 따른 기능 도입 연구, 이탈 패턴 조사, 또는 참여 트렌드 식별 시 활용하세요.
Install with Codex or Claude Copy this prompt, paste it into Codex, Claude, or another assistant, and let it review the skill page and install it for you.
Based on SOC occupation classification
통계적 유의성, 샘플 크기 검증, 신뢰 구간, 출시/연장/중단 권고를 포함한 A/B 테스트 결과 분석. 실험 결과를 평가하거나, 테스트가 유의성에 도달했는지 확인하거나, 분할 테스트 데이터를 해석하거나, 변형 출시 여부를 결정할 때 활용하세요.
자연어 설명으로 SQL 쿼리 생성. BigQuery, PostgreSQL, MySQL 등 다양한 방언 지원. 업로드된 다이어그램이나 문서에서 데이터베이스 스키마 읽기. SQL 작성, 데이터 보고서 구축, 데이터베이스 탐색, 또는 비즈니스 질문을 쿼리로 변환할 때 활용하세요.
회사 목표에 맞춰 팀 수준의 OKR을 브레인스토밍합니다 — 측정 가능한 핵심 결과를 포함한 정성적 목표. 분기별 OKR 설정, 팀 목표를 회사 전략에 정렬, 목표 초안 작성, 또는 효과적인 OKR 작성법을 학습할 때 사용하세요.
문제, 목표, 세그먼트, 가치 제안, 솔루션, 출시 계획을 포함하는 포괄적인 8개 섹션 템플릿으로 Product Requirements Document를 작성합니다. PRD 작성, 제품 요구사항 문서화, 기능 스펙 준비, 또는 기존 PRD 검토 시 사용하세요.
사용자 정의 컬럼, 제약 조건, 출력 형식(CSV, JSON, SQL, Python script)으로 테스트용 현실적인 더미 데이터셋을 생성합니다. 테스트 데이터 생성, 목(mock) 데이터셋 구성, 개발 및 데모용 샘플 데이터 생성 시 사용하세요.
'When [상황], I want to [동기], so I can [결과]' 형식으로 상세한 인수 기준을 포함한 잡 스토리를 작성합니다. 잡 스토리 작성, JTBD 방식의 백로그 항목 생성, 사용자 상황과 동기 표현 시 사용하세요.
| name | cohort-analysis |
| description | 사용자 참여 데이터에 대한 코호트 분석 수행 — 리텐션 곡선, 기능 도입 트렌드, 세그먼트 수준 인사이트. 코호트별 사용자 리텐션 분석, 시간에 따른 기능 도입 연구, 이탈 패턴 조사, 또는 참여 트렌드 식별 시 활용하세요. |
코호트별 사용자 참여 및 리텐션 패턴을 분석하여 사용자 행동, 기능 도입, 장기 참여의 트렌드를 식별합니다. 정량적 인사이트와 정성적 리서치 권고를 결합합니다.
예시 1: CSV 데이터 업로드
cohort_month, weeks_active, user_id, feature_x_usage, engagement_score 컬럼이 있는
cohort_engagement.csv를 업로드합니다.
요청: "리텐션 패턴을 분석하고 Q4 2025 코호트가
Q3 대비 낮은 성과를 보이는 이유를 식별해 주세요"
예시 2: 데이터 형식 설명
"Jan-Dec 2025의 월간 사용자 코호트가 있습니다. 각 행에는:
코호트 날짜, 사용자 ID, 구매 빈도, 지원 티켓이 있습니다.
어떤 코호트가 최고의 장기 리텐션을 보이는지 분석해 주세요."
예시 3: 기능 도입 분석
코호트 도입 데이터가 있는 feature_usage.xlsx를 업로드합니다.
요청: "코호트 전반에 걸쳐 새 기능의 도입 곡선을 비교해 주세요.
어떤 코호트가 가장 빠르게 도입했나요? 패턴이 있나요?"
다음을 제공합니다: