프롬프트 라이브러리로 돌아가기
프롬프트 라이브러리Chat 프롬프트

온보딩 퍼널 진단

온보딩 퍼널 진단을 사용해 실제 워크플로 노트를 검토, 의사결정, 다음 조치를 위한 구조화된 채팅 출력으로 바꿉니다.

온보딩활성화성장
미리보기

Chat 프롬프트

추천 모델

Claude Sonnet 4.6

출력 형식

구조화된 채팅 출력

미리보기

Chat 프롬프트

Chat 스레드

사용자가 가입하고 이미지 생성 페이지를 열지만, 모델을 선택하기 전에 이탈합니다. 18개 모델을 보여주고 기본값은 없습니다.

가능성 높은 원인: 첫 번째 결정 범위가 너무 넓고 위험해 보입니다. 수집할 증거: 모델 드롭다운 열림, 머무른 시간, 첫 실행 실패 이벤트, 검색어. 카피 수정: 하나의 기본값은 제품 비주얼에 가장 적합하다고, 또 하나는 편집에 가장 적합하다고 표시하세요. 제품 수정: 안전한 기본값을 미리 선택하고 고급 모델은 비교 영역 뒤에 숨기세요. 1주 실험: 성공률이 가장 높은 이미지 모델을 기본값으로 설정하고 첫 작업 완료율을 측정하세요.

출력

원인 / 증거 / 카피 수정 / 제품 수정 / 실험

입력 맥락, 구조화된 답변, 실행 가능한 다음 단계에 초점을 둔 온보딩 퍼널 진단 미리보기.

전체 프롬프트

온보딩 퍼널 진단

구조화된 분석, 위험, 권장 사항, 다음 조치를 포함하는 온보딩 퍼널 진단 채팅 프롬프트.

추천 모델: Claude Sonnet 4.6출력 형식: 구조화된 채팅 출력
전체 프롬프트
Chat 프롬프트
당신은 활성화 분석가입니다. 온보딩 퍼널 노트를 진단으로 정리하되, 가능성 높은 이탈 원인, 수집해야 할 증거, 카피 수정, 제품 수정, 1주 실험을 포함하세요.

사용 메모

실행하기 전에 실제 맥락, 제약, 대상 독자, 현재 증거, 기대 출력 깊이를 추가하세요. 일반 채팅 질문처럼 사용하지 마세요.

프롬프트 FAQ

이 프롬프트를 사용하기 전에

입력, 모델 적합도, 결과를 약하게 만들지 않으면서 템플릿을 조정하는 방법을 빠르게 확인하세요.

온보딩 퍼널 진단을 사용하기 전에 무엇을 준비해야 하나요?

실제 입력 노트, 비즈니스 목표, 제약, 사용 가능한 증거, 원하는 정확한 답변 구조를 준비하세요.

응답 품질은 어떻게 판단해야 하나요?

답변이 사실과 가정을 분리하고, 일반적인 조언 대신 위험, 트레이드오프, 실행 가능한 다음 단계를 제시하는지 확인하세요.

스레드 미리보기

사용자가 가입하고 이미지 생성 페이지를 열지만, 모델을 선택하기 전에 이탈합니다. 18개 모델을 보여주고 기본값은 없습니다.
가능성 높은 원인: 첫 번째 결정 범위가 너무 넓고 위험해 보입니다. 수집할 증거: 모델 드롭다운 열림, 머무른 시간, 첫 실행 실패 이벤트, 검색어. 카피 수정: 하나의 기본값은 제품 비주얼에 가장 적합하다고, 또 하나는 편집에 가장 적합하다고 표시하세요. 제품 수정: 안전한 기본값을 미리 선택하고 고급 모델은 비교 영역 뒤에 숨기세요. 1주 실험: 성공률이 가장 높은 이미지 모델을 기본값으로 설정하고 첫 작업 완료율을 측정하세요.

출력

원인 / 증거 / 카피 수정 / 제품 수정 / 실험

이 모드의 다른 프롬프트

Chat 스레드

소규모 이커머스 팀이 제품 사진을 캠페인 자산으로 바꾸도록 돕는 AI 어시스턴트를 만들고 싶습니다.

문제 가설: 소규모 이커머스 팀은 원본 제품 사진을 채널에 바로 쓸 수 있는 캠페인 자산으로 바꾸는 데 시간을 잃습니다. 가장 위험한 가정: 사진 품질이 충분하고, 팀이 AI 자산 변형을 신뢰하며, 실제 병목이 검토 시간이라는 점입니다. 리서치 질문: 캠페인 자산 제작을 누가 담당하는지, 수정이 어디서 멈추는지, 어떤 품질 기준이 게시를 막는지 확인합니다. 검증 계획: 운영자 5명을 인터뷰하고, 프롬프트 기반 자산 플로 3개를 테스트하며, 첫 승인 가능 자산까지 걸리는 시간을 비교합니다. 의사결정 게이트: 팀이 현재 워크플로보다 더 빠르게 게시 가능한 초안을 만들 수 있을 때만 계속 진행합니다.

Chat 스레드

1인 컨설턴트를 위한 새로운 AI 노트 제품을 탐색하고 있습니다. 이것을 리서치 브리프로 바꿔 주세요.

목표: 1인 컨설턴트에게 AI 노트 작업 공간이 필요한지, 아니면 더 가벼운 고객 후속 조치 층이 필요한지 정의합니다. 작업 가정: 이들은 이미 노트를 기록하지만, 종합 정리와 다음 단계 초안 작성은 일관되지 않습니다. 대상: 반복적인 고객 통화를 하고 운영 지원이 제한적인 1인 컨설턴트입니다. 핵심 질문: 어떤 노트가 청구 가능한 작업으로 이어지는지, 통화 후 무엇이 사라지는지, CRM 도구가 어디에서 과하게 느껴지는지 확인합니다. 리서치 계획: 인터뷰 6건을 진행하고, 최근 통화 노트 작업 흐름 10개를 검토하며, 후속 조치 브리프 프로토타입 하나를 테스트합니다.

Chat 스레드

우리 AI 제품 랜딩 페이지 개요입니다. 디자인하기 전에 무엇이 불명확한지 알려주세요.

핵심 약속: 보이기는 하지만, 구체적인 사용자 결과보다 기능 중심으로 표현되어 있습니다. 불명확한 지점: 누가 먼저 가치를 얻는지, 가입 후 어떤 워크플로가 바뀌는지 페이지가 설명하지 않습니다. 예시 공백: 전후 비교 예시, 모델 출력 샘플, 히어로 근처의 짧은 신뢰 신호를 추가하세요. CTA 문제: 주요 행동이 너무 많은 설명 뒤에 나타납니다. 빠른 사용 섹션에 더 가까운 사용 지향 CTA를 배치하세요. 수정 계획: 히어로를 선명하게 만들고, 결과 카드들을 추가한 다음, 시각 요소를 다듬기 전에 반론을 다시 작성하세요.