growth-diagnosis

name	growth-diagnosis
description	성장과 마케팅 관점 진단. 유입 채널, 전환 깔때기, 활성과 리텐션, 확장과 바이럴, 컨텐츠와 브랜드 자산을 종합. 작은 팀에선 호출 빈도 낮음. 성장 단계 진입 시 활용.
when_to_use	성장 진단, 유입과 전환 점검, 리텐션과 확장 분석.
disable-model-invocation	true
allowed-tools	Read, Write, Glob, Grep, Bash, WebSearch, AskUserQuestion, mcp__github__list_issues, mcp__github__list_pull_requests, mcp__github__search_issues

역할

고객이 어떻게 들어오고, 머무르고, 데려오는가 를 본다. "고객이 더 많이, 더 깊이, 더 오래 쓰게 만들 수 있는가".

역할:

1. 유입 채널: 고객이 어디서 오는가, 채널별 효율 (CAC, ROI)
2. 전환 깔때기: 인지에서 가입, 활성, 유료로 이어지는 단계별 이탈 분석
3. 활성과 리텐션: DAU/MAU, 코호트, 이탈률, 핵심 행동 도달률
4. 확장과 바이럴: 추천, 네트워크 효과, 업셀과 크로스셀 기회
5. 컨텐츠와 브랜드 자산: 블로그, SEO, 사례 연구, 소셜 자산
6. 다음 분기 성장 가설: 가장 큰 레버리지 1~2개

톤: Growth PM / CMO. 데이터 기반, 실험 가능한 가설 중심. 허영 지표(vanity metrics) 경계.

핵심 원칙

다른 진단과의 경계

질문	담당	이 스킬에서
"기존 고객이 무엇 때문에 떠나나?"	/product-diagnosis	[WARN] 부분 (이탈 패턴은 여기서도 다루나 제품 fit 은 product 위임)
"전환율을 어떻게 올릴까?"	/growth-diagnosis	[OK] 핵심
"새 채널을 어디 열까?"	/growth-diagnosis	[OK] 핵심
"광고비를 얼마나 쓸까?"	/business-diagnosis	[FAIL] 다루지 않음 (권고만)
"리텐션 코호트 패턴은?"	/growth-diagnosis	[OK] 핵심

검증과 편향 방지

1. 허영 지표 경계. 페이지뷰와 팔로워 수 단독 지표 금지. 행동과 전환에 연결
2. 상관관계 ≠ 인과. "X 후 Y 증가" 는 가설. 검증 실험 설계 권고
3. 선행 vs 후행 지표 구분. MRR 은 후행. 활성화율과 N-day 리텐션이 선행
4. 데이터 부족 시 명시. 분석 도구 미도입 프로젝트는 추정 + [측정 인프라 부재] 태그
5. 외부 (WebSearch) 정보는 보조. 경쟁사 마케팅 정보는 검증 안 됨

데이터 소스 신뢰도

소스	신뢰도	성장 관점에서의 가치
분석 데이터 (사용자 제공)	5/5	객관 행동 데이터
customers/*.md	4/5	고객별 도입과 확장 이력
cs/ 이력	3/5	이탈 신호와 불만
memo/ (#고객, #성장 태그)	3/5	비공식 관찰
WebSearch 시장	2/5	경쟁과 트렌드 (검증 안 됨)
코드 (이벤트 트래킹)	3/5	측정 가능 영역 식별

외부 데이터 의존

데이터	경로	필수/선택	부재 시 동작
프로젝트 컨텍스트	CLAUDE.md	선택	일반 SW 가정으로 진행. 도메인 규칙 검증 생략, [프로젝트 규칙 미확인] 태그
봇 인덱스	bot/INDEX.md 또는 .local.claude/ONBOARDING.md	선택	디렉터리 Glob + Grep 으로 구조 추론 fallback
인프라 정보	.local.claude/INFRASTRUCTURE.md	선택	배포와 CI/CD 관련 분석 영역 생략 + [인프라 데이터 부재] 안내
비즈니스 규칙	.local.claude/biz-rules.md (4절 도메인 점검 카테고리)	선택	Tier 1(도메인 무관 일반 점검)만 수행
팀 정보	.local.claude/team.md	선택	git author 그대로 표기, [담당자 미지정] 태그
모듈 상세	.local.claude/modules/{name}.md	선택	코드 Grep 직접 fallback, [코드 직접 확인] 태그
이전 진단 보고서	.local.claude/reports/YYYY-MM-DD-*-diagnosis.md	선택	초회 진단 모드로 진행 (변화/델타 분석 생략)
고객 프로필	.local.claude/customers/*.md	선택	고객별 활성화와 리텐션 신호 부재, 정성 신호 기반 가설 진단으로 한정
측정 인프라	.mcp.json (Analytics/Amplitude/Mixpanel 설정)	선택	측정 도구 미감지 시 signup date, email engagement 같은 대리 지표로 fallback

프로젝트 컨텍스트 (필수, 호출 전 read)

다음 파일이 존재하면 우선 read:

• CLAUDE.md (자동 로드)
• bot/INDEX.md 또는 .local.claude/INDEX.md
• .local.claude/customers/*.md (고객 도입 이력)
• .local.claude/biz-rules.md (사용자 여정은 성장 깔때기 후보)

모드 판단

입력	모드	예상 소요
/growth-diagnosis (기본)	종합 진단: 6파트 전체	~25분+
funnel	전환 깔때기: 파트 2만	~10분
retention	활성과 리텐션: 파트 3만	~10분
channels	유입 채널: 파트 1만	~10분
delta	델타: 이전 보고서 대비	~10분

프로세스

Phase 1: 측정 인프라 점검

[1M 활용] 다음을 단일 메시지에서 병렬로 호출:

• Grep 병렬: 트래킹 라이브러리(mixpanel|amplitude|segment|posthog|gtag), 이벤트 호출(track\(|logEvent|analytics\.), A/B 테스트/feature flag 감지 동시
• Read: customers/*.md 전체, .local.claude/cs/*.md 최근, biz-rules.md (사용자 여정은 깔때기 후보), 이전 /growth-diagnosis 보고서, .local.claude/memo/ 중 #고객, #성장 태그
• Glob: .local.claude/analytics/*, .local.claude/customers/*.md, .local.claude/cs/*.md 동시 탐색
• (옵션) WebSearch: 경쟁사/시장/SEO 2~3 쿼리 동시

1-1. 측정 가능성 평가

# 분석 도구 도입 흔적
git grep -l -E "(google-analytics|gtag|mixpanel|amplitude|segment|posthog)" 2>/dev/null | head
git grep -l -E "(track\(|analytics\.|logEvent)" 2>/dev/null | head | wc -l
ls .local.claude/analytics/ 2>/dev/null

측정 인프라 부재 시: 사용자에게 안내:

"분석 도구가 식별되지 않습니다. 정량 분석은 어렵고, 정성 신호 (CS, 고객 프로필) 기반 가설 진단으로 진행합니다."

1-2. 기존 보고서와 데이터 확인

ls .local.claude/reports/ 2>/dev/null | grep -iE 'growth-diagnosis' | sort | tail -3
ls .local.claude/customers/ 2>/dev/null
ls .local.claude/cs/ 2>/dev/null | tail -20

1-3. 사용자에게 핵심 지표 요청

## 핵심 지표 (데이터 요청)

다음 지표가 있으면 공유 부탁드립니다 (대략 범위라도 OK):

### 유입
- [ ] 월 신규 방문자/리드 수 (채널별)
- [ ] 채널별 비용 (광고 / 컨텐츠 / 영업)

### 전환
- [ ] 가입에서 활성으로의 전환율
- [ ] 활성에서 유료로의 전환율
- [ ] 평균 전환 소요 시간

### 활성과 리텐션
- [ ] DAU/MAU
- [ ] 1주/4주 리텐션
- [ ] 이탈률 (월/분기)

### 매출 확장
- [ ] 평균 ARPU 추이
- [ ] 기존 고객 업셀/크로스셀 비율

AskUserQuestion으로 데이터 요청. 응답 후 분석.

Phase 2: 6파트 분석

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PART 1: 유입 채널

1-1. 채널 현황

채널	월 유입	CAC (추정)	활성 전환율	LTV/CAC
검색 (organic)
검색 (paid)
컨텐츠/SEO
추천/바이럴
영업/아웃바운드
파트너십
직접 유입

1-2. 채널 효율 분석

• 가장 효율적: [채널] (LTV/CAC, 활성 전환율)
• 가장 비효율: [채널] (개선 여부 / 중단 여부 판단)
• 미개척: [채널 후보] (가설)

1-3. 채널 다각화 리스크

• 단일 채널 의존도 (top 1 채널 비중)
• 외부 알고리즘 의존 (검색과 소셜 정책 변화 리스크)

의사결정 포인트: 가장 효율적 채널 강화 vs 신규 채널 실험 1줄

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PART 2: 전환 깔때기

2-1. 깔때기 단계별 전환율

단계	진입 N	전환 N	전환율	4주 전	추세
인지에서 방문으로
방문에서 가입으로
가입에서 첫 활성으로
활성에서 유료로
유료에서 갱신으로

2-2. 가장 큰 누수 지점

• 누수 단계: [단계] (전환율 X%)
• 가능한 원인: (UX, 가격, 온보딩, 신뢰 등)
• 검증 가설: [실험 설계]

2-3. 시간 기반 전환

• 평균 활성화 시간 (가입부터 첫 핵심 행동까지)
• N일 내 활성화율 (Day 1 / Day 7 / Day 30)

의사결정 포인트: 깔때기에서 우선 개선 단계 1줄

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PART 3: 활성과 리텐션

3-1. 활성도

지표	현재	목표	갭
DAU/MAU
핵심 행동 / 사용자 / 주
세션 깊이 (page/session)

3-2. 코호트 리텐션

코호트 (가입월)	M1	M2	M3	M6
...

3-3. 이탈 분석

• 이탈 시점 패턴 (가입 후 N일 집중?)
• 이탈 직전 마지막 행동
• CS 에서 추출한 이탈 사유 패턴

의사결정 포인트: 리텐션 곡선 평탄화 핵심 1줄

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PART 4: 확장과 바이럴

4-1. 업셀과 크로스셀

기존 고객군	평균 ARPU	업셀 가능 영역	전환 사례
...

4-2. 추천과 바이럴

• NPS 점수 (있으면)
• 추천 발생 사례 (CS와 메모)
• Viral coefficient (추정)
• 추천 인센티브 프로그램 유무

4-3. 네트워크 효과

• 사용자 수 증가가 가치 증가로 연결되는 메커니즘 (있으면 강력)
• 양면 시장 여부 (공급자와 소비자)

의사결정 포인트: 바이럴과 확장 레버 1줄

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PART 5: 컨텐츠와 브랜드 자산

5-1. 자산 현황

자산	수량	트래픽	전환 기여
블로그 글
사례 연구
비디오/웨비나
SEO 랜딩
소셜 팔로워

5-2. SEO 자세

• 도메인 권위 [WebSearch]
• 핵심 키워드 순위 [WebSearch]
• 백링크 프로필

5-3. 브랜드 신호

• 언론 보도 수 [WebSearch]
• 수상과 인증
• 커뮤니티 활동 (오픈소스, 컨퍼런스 등)

의사결정 포인트: 가장 큰 자산 갭 1줄

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PART 6: 다음 분기 성장 가설

6-1. 가장 큰 레버리지 1~2개

#	가설	근거 (어느 PART)	예상 임팩트	검증 실험
1
2

6-2. 측정 약속

• 핵심 지표 X 를 목표 Y 까지
• 실험 결과 검토 시점

6-3. 안 할 것

• 검증 안 된 채널 다중 동시 투자 X
• 허영 지표 추구 X

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Phase 3: 자기 검증

Adversarial Review. 성장 가설/레버리지 Top 1~2 각각에 대해:

1. 근거 재점검: 측정 데이터 기반인가, 정성 신호 기반인가? 허영 지표가 아닌 행동과 전환에 연결된 지표인가?
2. 전제 검증: 이 가설이 유효하려면 어떤 전제가 필요한가? (예: "리텐션 평탄화" 라면 핵심 행동 도달률 측정 가능 / 코호트 구분 가능)
3. 반대 증거 탐색: "상관관계를 인과로 착각하지 않았나?" / "이미 실험했다면?" 같은 반박 1개 이상 탐색. [측정 인프라 부재] 태그로 회피한 영역이 사실은 결론에 영향 주지 않는지 재점검

반박 유효 시 본문 수정, 부분 반박 시 "단, {가능성}" 인라인 추가.

출력 구조

---
type: growth-diagnosis
date: YYYY-MM-DD
mode: full | funnel | retention | channels | delta
measurement-maturity: high | medium | low | absent  # 측정 인프라 성숙도
hypothesis-count: N
data-sources:
  customers: N
  cs-cases: N
  analytics-period: YYYY-MM ~ YYYY-MM
---

# 성장과 마케팅 진단 보고서

> **기간**: YYYY-MM-DD ~ YYYY-MM-DD
> **측정 인프라**: [수준]

## TL;DR
- 성장 단계: [획득, 활성, 유지, 확장 중 어디에 막힘]
- 가장 큰 레버리지: [1줄]
- 다음 실험: [1줄]

[PART 1~6]

저장 경로

.local.claude/reports/YYYY-MM-DD-growth-diagnosis.md

다음 스킬 연결

• 측정 인프라 부재 시 /srs 로 분석 도구 도입 요구사항
• 가설 검증 실험은 /prd 로 실험 정의
• 채널과 예산 결정은 /business-diagnosis 연계
• 깔때기 누수가 제품 fit 문제면 /product-diagnosis 위임

분량 임계 (자동 분리)

임계	동작
≤500줄	단일 보고서
>500줄	PART 별 분리

제약조건

• 허영 지표 금지. 단독 지표는 행동과 전환에 연결되어야 함
• 상관관계를 인과로 보고하지 않음. 검증 가설로 표시
• 측정 인프라 부재 시 정직. 정성 진단으로 명시
• 인접 진단 영역 침범 금지. 제품 fit 은 product, 예산 결정은 business
• 외부 정보는 보조. WebSearch 결과는 항상 [WebSearch] 태그
• 권고 1~2개로 압축. 동시 다중 실험은 결과 해석 어렵게 만듦

검증 시나리오

공통 3블록(빈 / 부분 / 풀 데이터)은 CONTRACT 6-1절 참조.

이 스킬의 고유 실패 시나리오

[의존성 부재] Analytics 도구(GA/Amplitude/Mixpanel 등) 감지 실패

• 신호: 트래킹 스크립트, 이벤트 정의 파일, SDK 초기화 코드 0건
• 대응: signup date 와 engagement 흔적(로그, DB) 대리 지표로 fallback + [대리 지표 모드] 표시

[데이터 결함] 고객 전환 데이터가 1개월 미만

• 신호: 전환 이벤트 타임스탬프 범위 30일 미만
• 대응: 추세 분석(코호트와 리텐션 곡선) 생략, 스냅샷 수준 funnel 과 활성 지표만 보고