계정 건강도 분석
QBR 준비, 갱신 위험 평가, 확장 기회 식별 또는 고객 성공 아웃리치 우선순위 지정을 위해 B2B 계정의 제품 사용 데이터를 심층 분석합니다.
지침
단계 0: 계정 식별 및 컨텍스트 파악
계정 식별자 획득:
- 회사명, 조직 ID, 계정 ID 또는 그룹 속성 값
- 제공되지 않은 경우 사용자에게 문의
기존 작업 검색:
Amplitude:search를 사용하여 이 계정에 대한 기존 대시보드, 차트 또는 노트북을 찾습니다. 발견된 경우, 사용자에게 신규 분석 또는 기존 분석 검토를 원하는지 문의합니다.
단계 1: 빠른 건강도 트리아지
다음 쿼리를 병렬로 실행하기 위해 Amplitude:query_dataset을 사용합니다:
사용 추세:
- 이벤트:
_active, 지표:uniques, 그룹화 기준: 계정 속성 - 기간: 최근 60일, 일일 간격
- 결과: 활동이 증가 중인지 감소 중인지 확인
참여 품질:
- 계정의 DAU 및 MAU 계산
- DAU/MAU 비율(고착도) 확인
- 결과: 활성 사용자의 참여도는?
사용자 모멘텀:
- 주간 활성 사용자 수 추이
- 결과: 팀이 성장 중인지 축소 중인지 확인
건강도 분류:
- 건강: MAU 증가, DAU/MAU >40%, 긍정적 주간 추이
- 위험: MAU 정체/감소, DAU/MAU 20-40%, 부정적 주간 추이
- 심각: 급격한 감소, DAU/MAU <20%, 지속적 부정적 주간 추이
단계 2: 사용자 수준 분석
사용자 수준 groupBy와 함께 Amplitude:query_dataset을 사용합니다:
파워 유저:
- 이벤트 볼륨 기준 상위 3-5명 사용자 (활용할 챔피언)
이탈 사용자:
- 이전 기간에는 활성 상태였으나 현재 기간에는 비활성 상태인 사용자 (유지 위험)
라이선스 활용률:
- 최근 30일 내 활성 사용자 수 대비 총 좌석 수
단계 3: 기능 사용 분석
Amplitude:query_dataset을 이벤트/기능별로 그룹화하여 사용합니다:
기능 범위:
- 어떤 핵심 기능이 사용되고 있는지 확인 (사용자에게 5-10개의 주요 기능 문의)
- 기능별 채택률
기능 추세:
- 기능별 최근 90일간 사용량
- 성장 중인 기능과 감소 중인 기능 식별
건강도에 따른 초점:
- 위험/심각인 경우: 중단된 기능 찾기 (60-90일 전에는 사용, 최근 30일 내 미사용)
- 건강인 경우: 확장 기회 찾기 (아직 시도하지 않은 프리미엄 기능)
단계 4: 계정 피드백 분석
피드백 소스 확인:
Amplitude:get_feedback_sources를 사용하여 사용 가능한 피드백 확인.
피드백 인사이트 획득:
다음 기준으로 필터링하여 Amplitude:get_feedback_insights 사용:
- 계정 내 각 사용자의 ampId
- dateStart/dateEnd: 최근 90일
- types:
bug,painPoint,complaint,request,lovedFeature
특정 언급 확인:
상위 3-5개 인사이트에 대해 Amplitude:get_feedback_mentions를 사용하여 인용구 획득.
행동과 상관관계 분석:
- 기능 X에 대한 불만? 기능 X 사용 현황 조회
- 기능 Y 요청? Y가 해결할 문제에 부딪혔는지 확인
- 기능 Z에 대한 칭찬? Z의 헤비 유저인지 검증
단계 5: 계정 건강 보고서 제시
출력 구조는 다음과 같습니다:
계정 건강 보고서: [계정명]
요약
[2-3문장: 건강 점수, 주요 추세, 주요 권장 사항]
건강 점수: [🟢 건강 | 🟡 위험 | 🔴 심각]
[주요 지표와 함께 한 문장 근거]
주요 지표
| 지표 | 현재값 | 추세 | 상태 |
|---|---|---|---|
| MAU | X | ↑↓→ Y% | 🟢🟡🔴 |
| DAU/MAU | X% | ↑↓→ Y% | 🟢🟡🔴 |
| 라이선스 활용률 | X% | ↑↓→ | 🟢🟡🔴 |
| 채택된 기능 | X/Y | ↑↓→ | 🟢🟡🔴 |
🚨 위험 요소 (있는 경우)
- [문제] - [영향]
- 사용 데이터: [지표/추세]
- 고객 피드백: [X회 언급된 테마] - [대표 인용구]
✅ 긍정 신호
- [잘 되고 있는 부분] - [사용 데이터 및 피드백 증거]
👥 사용자 인텔리전스
챔피언 (활용 대상)
- [사용자 ID/이름]: [활동 요약] - 조치: [구체적인 CS 권장 사항]
위험 사용자 (접촉 대상)
- [사용자 ID/이름]: [마지막 활동일 / 감소 패턴] - 조치: [확인 권장 사항]
비활성 사용자 (>30일)
- [명] 사용자 ([X]% 라이선스)
💡 주요 Pain Points 및 요청사항
Pain Points
- [테마] (X회 언급)
- [간결한 설명]
- 증거: [행동 데이터] + "[인용구]" - [출처, 날짜]
- 조치: [수행할 작업]
기능 요청
- [테마] (X회 언급)
- [요청 내용]
- 증거: "[인용구]" - [출처, 날짜]
- 로드맵 상태: [로드맵에 있음/계획 없음/검토 중]
좋아하는 기능 ❤️
- [기능]: "[인용구]"
📊 기능 채택 현황
높은 사용량: [기능] - [X명 사용자] (↑Y%) 감소 중: [기능] - [X명 사용자] (↓Y%) - 조사 필요 미활용 (업셀): [프리미엄 기능] - [Pain Point] 해결 가능
🎯 권장 사항
🔥 이번 주
- [사용자/연락처명 포함 구체적 조치]
📅 이번 달
- [컨텍스트 포함 전략적 조치]
💰 확장 기회
- [증거 포함 업셀 신호]
📎 세부 정보
- 분석 일자: [날짜]
- 분석 기간: [최근 X일]
- 신뢰도: [데이터 볼륨 기반 높음/중간/낮음]
모범 사례
- 항상 사용자 이름을 기재 - CS 팀은 집계 수치가 아닌 연락할 담당자가 필요합니다
- 피드백을 행동과 연결 - 불만 사항을 사용 데이터로 검증하세요
- 권장 사항을 구체적으로 제시 - "참여도 개선" 대신 "Sarah에게 Feature X에 대해 전화"
- 스냅샷이 아닌 추세 표시 - 특정 시점보다 방향성이 중요합니다
- 데이터 격차 표시 - 적은 데이터 양, 누락된 속성 또는 불완전한 데이터를 기록하세요
- 영향력 기준 우선순위 설정 - 여러 사용자나 챔피언에게 영향을 미치는 문제에 집중하세요
일반 패턴
이탈 위험:
- 챔피언 이탈 + 전체 사용량 감소
- 동일 문제에 대한 여러 불만 + 마찰의 행동 증거
- 라이선스 활용률 감소 + 부정적 피드백
확장 신호:
- 플랜 한도 도달 (사용자, API, 스토리지)
- 프리미엄 기능 요청 + 높은 참여도
- 새 사용자 추가 + 긍정적 피드백