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分析留存驱动、流失模式和干预杠杆。适用于产品能获客但复用率和持续留存不足的场景。
Mit Codex oder Claude installieren Kopieren Sie diesen Prompt, fügen Sie ihn in Codex, Claude oder einen anderen Assistant ein und lassen Sie die Skill-Seite prüfen und installieren.
Basierend auf der SOC-Berufsklassifikation
用结构化输入定义或调整定价与套餐结构，明确目标客户、价值指标、免费层边界、套餐层级、升级触发点与风险取舍。适用于定价新建、改版、AI 增值包或商业化实验前的推演。
在正式交付前用结构化关口审查方案、文档或分析结果。适用于避免局部正确但整体跑偏、避免草率交付的场景。
把一个较大的 PM、AI PM 或商业化任务拆成可快速验证的执行步骤。适用于任务过大、容易失控、需要先把执行顺序和检查点想清楚的场景。
定义一个 AI 功能的用户任务、输入、输出、质量标准和 fallback。适用于把模糊 AI 点子整理成可讨论方案的场景。
把一个 AI 产品想法整理成问题定义、功能定义、评估方案和风险评审。适用于 roadmap 前的产品定义场景。
诊断转化漏斗的阶段、掉点、可能原因和下一步核查方向。适用于获客、激活或付费转化出问题的场景。
| name | retention-levers-review |
| description | 分析留存驱动、流失模式和干预杠杆。适用于产品能获客但复用率和持续留存不足的场景。 |
| type | component |
| best_for | ["分析留存问题","理解为什么用户不回来","找留存干预点"] |
| scenarios | ["用户激活一次后不再回来","评审团队协作产品的留存问题"] |
从重复价值、使用频率和工作流嵌入程度去分析留存。
留存往往取决于：
## Retention Review
### Current Pattern
[当前留存模式]
### Likely Levers
- [杠杆]
### Risks or Friction
- [摩擦]
### Recommended Interventions
- [干预建议]
好：
差：
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