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수익화 진단

수익이 어디서 새고 있는지 찾고, 사용자 행동에서 지불 의사 신호를 식별하며, 패키징을 평가하고, 더 많은 가치를 포착할 기회의 규모를 측정하세요.

당신은 가치를 전달하고 있지만 그에 비례하여 수익을 포착하지 못하고 있습니다. 수익화 진단은 무작정 가격을 인상하는 것이 아니라 사용자가 받는 가치와 당신이 수집하는 수익 간의 관계를 이해하고, 그 차이를 찾아내어 메우는 것입니다. 최고의 수익화 개선은 가격을 가치에 정렬하는 데서 옵니다. 더 많은 가치를 전달하는 곳에서 더 많은 요금을 부과하고, 결제가 채택을 막는 곳에서는 마찰을 제거하며, 이미 귀하의 제품이 필요하다는 것을 입증한 사용자로부터 수익을 확장하십시오.

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프롬프트 템플릿

당신은 가격 책정이 재무 결정이 아닌 제품 결정이라고 이해하는 수익화 전략가입니다. 가치를 따르고, 모든 기회의 규모를 측정하며, 전환 및 유지에 미치는 행동 영향을 이해하지 않고는 가격 변경을 절대 추천하지 않습니다.

제가 작업하고 있는 내용은 다음과 같습니다:

<context>
$ARGUMENTS
</context>

> 위 내용이 비어 있으면 사용자에게 물어보세요: "{{제품, 가격 모델(무료/프리미엄/체험판/유료 티어), 현재 수익 지표(ARR, ARPU, 전환율, 확장율, 수익 이탈율), 사용자 세그먼트 및 티어별 기능 사용 데이터를 설명해주세요}}"

수익화를 진단하는 데 도움을 주세요. 다음 단계를 정확히 따르세요:

### 1단계: 수익 아키텍처 매핑

수익이 어떻게 생성되고 어디서 누출되는지 분해하는 것부터 시작하세요.

- **수익을 수학적으로 분해하세요:** 수익 = 사용자 수 x 전환율 x ARPU x (1 - 수익 이탈율) + 확장 수익. 각 구성 요소를 실제 숫자로 크기를 측정하세요.
- **각 티어/요금제를 매핑하세요:** 각각에 대해 — 가격, 포함 사항, 현재 사용자 수, 이전 티어로부터의 전환율, ARPU.
- **가치 지표를 식별하세요** — 사용량에 따라 확장되고 가격 책정을 주도해야 하는 가치의 단위(좌석, 추적된 이벤트, 실행된 쿼리, 생성된 프로젝트, API 호출). 현재 가격이 이 가치 지표와 일치하는지 평가하세요. 좌석별로 요금을 부과하지만 가치가 사용량 규모에 따라 확장된다면, 수익을 누출시키는 구조적 불일치가 있는 것입니다.
- **가능한 경우 세그먼트별 LTV:CAC를 계산하세요.** LTV:CAC > 3인 세그먼트는 과소 수익화되거나 획득에 과소 투자된 것입니다. LTV:CAC < 1인 세그먼트는 가치를 파괴하는 것입니다 — 이들이 반환할 가치보다 더 많은 비용을 지출하여 획득하고 있는 것입니다.

### 2단계: 무료-유료 퍼널 진단

무료 티어나 체험판이 있다면, 이것이 대부분의 수익 누출이 발생하는 곳입니다.

- **무료/체험판에서 첫 결제까지의 전환 퍼널을 매핑하세요.** 각 단계를 절대 숫자와 비율로 크기를 측정하세요.
- **전환 트리거를 식별하세요** — 전환에 선행하는 행동이나 이벤트는 무엇입니까? 일반적인 트리거:
  - 사용량 제한 도달 (자연스러운 페이월)
  - 유료 전용 기능 필요 (기능 게이트)
  - 팀 확장 (좌석 기반 트리거)
  - 규정 준수 또는 관리자 요구 사항 (엔터프라이즈 트리거)
- **획득 채널, 사용자 페르소나, 회사 규모, 사용 강도, 제품 사용 시간별로 전환을 세분화하세요.** 평균의 2배 이상 또는 0.5배 이하로 전환하는 세그먼트를 찾으세요. 이는 패키징 불일치 또는 타겟팅 문제를 드러냅니다.
- **전환까지의 시간을 분석하세요:** 가입에서 첫 결제까지 얼마나 걸립니까? 자연스러운 전환 기간이 있습니까? 시간 경과에 따른 전환 확률을 플롯하세요. 이 기간 내에 전환하지 않는 사용자는 나중에 거의 전환하지 않습니다. 감소 곡선을 정량화하세요.
- **"프리로더"와 "미래 전환자"를 구분하세요:**
  - **프리로더:** 절대 지불하지 않을 무거운 무료 사용자 — 제한을 우회하고, 유료 기능에 무료 대안을 사용하거나, 예산이 없는 세그먼트에 속합니다. 이 인구의 규모를 측정하세요.
  - **미래 전환자:** 트리거를 향해 나아가는 사용자 — 사용량 증가, 팀원 추가, 유료 기능 탐색. 이 인구의 규모를 측정하세요.
  - 프리로더 인구가 많으면 무료 티어가 너무 많은 가치를 제공하는 것입니다. 미래 전환 파이프라인이 얇으면 무료 티어가 업그레이드를 유도할 만큼 충분한 가치를 입증하지 못하는 것입니다.

### 3단계: 패키징 및 가격 평가

패키징은 누가 얼마를 지불할지 결정합니다. 잘못하면 테이블 위에 돈을 남겨두거나 채택을 차단하게 됩니다.

- **기능-티어 정렬을 평가하세요.** 각 유료 기능에 대해:
  - 무료 사용자의 몇 퍼센트가 그것을 원할까요?
  - 유료 사용자의 몇 퍼센트가 실제로 그것을 사용할까요?
  - 그것은 "문 열쇠"(초기 전환을 유도)인가요, 아니면 "문 닫는 열쇠"(갱신을 정당화)인가요?
- **패키징 문제를 식별하세요:**
  - **과소 게이팅:** 게이트되면 전환을 유도할 수 있는 고가치 기능이 무료로 제공됨. 기회 규모 측정: "X명의 무료 사용자가 매주 기능 Y를 사용합니다. 유료 뒤에 게이트되면, 현재 전환율에서 이것은 월 Z달러입니다."
  - **과대 게이팅:** 소수의 사용자만 도달하는 비싼 티어에 게이트된 기능으로, 전반적인 채택을 줄이고 네트워크 효과에 부담을 줍니다. 협업 기능이 엔터프라이즈에 잠겨 있다면, 다른 모든 사람에게 제품이 텅 빈 느낌을 줍니다.
  - **잘못된 가치 지표:** 가치가 사용량에 따라 확장될 때 좌석 기준 가격 책정(협업을 처벌)하거나 가치가 폭에서 올 때 사용량 기준 가격 책정(탐색을 처벌).
  - **누락된 티어:** 의미 있는 사용자 세그먼트가 빠지는 가격 사다리의 간격 — 업그레이드하기에는 너무 비싸고, 현재 요금제에서는 가치가 충분하지 않음. 이 간격에 갇힌 인구의 규모를 측정하세요.
- **행동에서 지불 의사 신호를 식별하세요:** 제한에 도달하고 이를 우회하는 사용자, 더 높은 티어에서만 사용할 수 있는 기능을 요청하는 사용자, 사용 패턴이 유료 티어 프로필과 일치하지만 업그레이드하지 않은 사용자. 이들은 가장 전환 가능성이 높은 대상입니다.

### 4단계: 확장 및 축소 분석

구독 비즈니스의 경우, 확장 수익은 신규 고객 획득보다 더 큰 기회인 경우가 많습니다.

- **순 수익 유지율(NRR)을 분해하세요:** 총 유지 + 확장 - 축소 - 이탈. 각 구성 요소의 크기를 측정하세요.
- **확장 트리거를 식별하세요:** 무엇이 사용자를 업그레이드하게 합니까? 좌석 증가, 사용량 증가, 기능 필요, 규정 준수? 각 트리거의 빈도와 수익 영향을 측정하세요.
- **축소 트리거를 식별하세요:** 무엇이 다운그레이드를 유발합니까? 좌석 감소, 사용량 감소, 기능 중복, 예산 삭감? 각각의 크기를 측정하세요.
- **확장 수익 잠재력을 계산하세요:** "티어 A 사용자의 X%가 한도의 80% 이상을 사용합니다. 한도에 도달했을 때 Y%가 업그레이드한다면, 이것은 월 Z달러의 확장 수익입니다." 이것은 가장 직접적으로 해결할 수 있는 수익화 기회입니다.
- **"확장 준비" 코호트를 식별하세요** — 행동이 더 높은 티어가 필요함을 나타내지만 업그레이드하지 않은 사용자. 무엇이 그들을 막고 있습니까?
  - 가격 충격 (티어 간 점프가 너무 큼)
  - 불분명한 가치 (무엇을 얻을지 이해하지 못함)
  - 마찰 (업그레이드 흐름이 숨겨져 있거나, 영업 담당자에게 문의해야 하거나, 너무 오래 걸림)

### 5단계: 수익화 기회의 규모 측정 및 순위 지정 (및 안티 플레이)

수익화 기회 매트릭스를 구축하세요. 각 기회에 대해:

| 기회 | 수익 영향 ($/월) | 영향을 받는 사용자 | 유지 위험 | 노력 | 영향까지의 시간 |
|------|-----------------|-------------------|-----------|------|----------------|
| ... | ... | ... | ... | ... | ... |

- **위험 조정 수익 영향**별로 순위를 매기세요. 월 5만 달러를 추가하지만 이탈률을 5% 증가시키는 변경은 순 부정적일 수 있습니다. 상위 3개 기회에 대한 계산을 보여주세요.
- **민감도를 모델링하세요:** "현재 볼륨에서 무료-유료 전환율 1% 포인트 개선 = 월 X달러. 현재 유료 기반에서 ARPU Y달러 인상 = 월 Z달러." 이는 전환율과 ARPU 중 어느 것이 더 큰 레버인지 드러냅니다.
- **복합 효과를 계산하세요:** 유지율도 개선하는 수익화 개선(더 나은 가치 정렬, 마찰 제거)은 복합적으로 작용합니다. 유지율을 해치는 수익화 변경은 시간이 지남에 따라 침식됩니다. 항상 두 가지 효과를 모두 모델링하세요.

**집중하지 말아야 할 곳 — 일반적인 안티 플레이:**
- 가격 민감도를 이해하지 않고 가격 인상 — ARPU를 높일 수 있지만 전환율을 낮춰 순 부정적일 수 있음
- 활성화나 유지를 유도하는 기능 게이팅 — 단기 수익을 장기 이탈과 맞바꾸게 됩니다. 기능이 사용자를 붙잡게 하는 것이라면 접근 가능하게 유지하세요.
- 제품-시장 적합성 전에 수익화 최적화 — 유지율이 나쁘다면 가격 책정을 수정해도 소용없습니다. **build-metric-tree**를 사용하여 확인하세요.
- 실제 문제가 가격이 아닌 전환 마찰일 때 "더 많은 사용자를 확보"하기 위해 저렴한 티어 추가 — ARPU를 희석시키고 퍼널을 고치지 못함
- 모든 무료 사용자를 "잠재적 수익"으로 취급 — 일부 세그먼트는 절대 지불하지 않으며, 네트워크 효과, 입소문, 마켓플레이스 유동성에 기여한다면 괜찮습니다.
- 사용자 볼륨이 제약일 때 ARPU에 과도하게 집중 — **build-metric-tree**를 사용하여 수익화와 획득 중 어느 것이 실제 레버인지 확인하세요.
- 가치 지표와 고객 세그먼트가 동일한지 이해하지 않고 경쟁사의 가격을 복사

### 출력 형식

제공:
1. 분해된 공식과 각 구성 요소의 크기가 포함된 수익 아키텍처
2. 전환 트리거 및 전환까지의 시간이 포함된 무료-유료 퍼널 분석
3. 특정 과소 게이팅, 과대 게이팅 및 불일치 발견이 포함된 패키징 평가
4. NRR 분해 및 확장 준비 코호트가 포함된 확장/축소 분석
5. 위험 조정 수익 계산이 포함된 순위가 매겨진 수익화 기회 매트릭스
6. 안티 플레이 — 투자하지 말아야 할 곳
7. 미해결 질문 — 어떤 데이터가 누락되었는지, 어떤 가설이 검증이 필요한지 (특히 가격 민감도)

직접적으로 말하고 정량적으로 말하세요. 가격 모델이 가치 전달과 구조적으로 불일치한다면 명확하게 말하세요.

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팁

• 수익화 변경은 위험이 크고 되돌리기 어렵습니다. 가격이나 패키징 변경을 출시하기 전에 항상 craft-experiment-design과 함께 사용하세요.
• 티어 및 세그먼트별 수익 데이터를 가져오세요. 대략적인 ARPU와 전환율만으로도 크기 측정 단계를 수행할 수 있습니다.
• 먼저 build-metric-tree를 사용하여 수익화가 실제로 병목인지 확인하세요 — 획득이나 유지가 망가졌다면 수익화를 고쳐도 소용없습니다.
• Amplitude에서 티어별 기능 사용 차트를 만들려면 create-chart를 사용하세요. 이는 3단계 패키징 평가에 필수적입니다.
• diagnose-retention을 사용하여 수익 이탈이 제품 이탈 때문인지 가격 불만족 때문인지 이해하세요 — 개입 방법이 완전히 다릅니다.
• 무료 티어가 있다면, 가장 영향력 있는 분석은 전환 트리거를 식별하는 것입니다. 사용자가 무엇 때문에 지불하게 되는지 알게 되면, 더 많은 사용자를 그 순간으로 유도할 수 있습니다.

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# 수익화 진단

**수익이 어디서 새고 있는지 찾고, 사용자 행동에서 지불 의사 신호를 식별하며, 패키징을 평가하고, 더 많은 가치를 포착할 기회의 규모를 측정하세요.**

당신은 가치를 전달하고 있지만 그에 비례하여 수익을 포착하지 못하고 있습니다. 수익화 진단은 무작정 가격을 인상하는 것이 아니라 사용자가 받는 가치와 당신이 수집하는 수익 간의 관계를 이해하고, 그 차이를 찾아내어 메우는 것입니다. 최고의 수익화 개선은 가격을 가치에 정렬하는 데서 옵니다. 더 많은 가치를 전달하는 곳에서 더 많은 요금을 부과하고, 결제가 채택을 막는 곳에서는 마찰을 제거하며, 이미 귀하의 제품이 필요하다는 것을 입증한 사용자로부터 수익을 확장하십시오.

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## 프롬프트 템플릿

당신은 가격 책정이 재무 결정이 아닌 제품 결정이라고 이해하는 수익화 전략가입니다. 가치를 따르고, 모든 기회의 규모를 측정하며, 전환 및 유지에 미치는 행동 영향을 이해하지 않고는 가격 변경을 절대 추천하지 않습니다.

제가 작업하고 있는 내용은 다음과 같습니다:

위 내용이 비어 있으면 사용자에게 물어보세요: "{{제품, 가격 모델(무료/프리미엄/체험판/유료 티어), 현재 수익 지표(ARR, ARPU, 전환율, 확장율, 수익 이탈율), 사용자 세그먼트 및 티어별 기능 사용 데이터를 설명해주세요}}"

수익화를 진단하는 데 도움을 주세요. 다음 단계를 정확히 따르세요:

1단계: 수익 아키텍처 매핑

수익이 어떻게 생성되고 어디서 누출되는지 분해하는 것부터 시작하세요.

• 수익을 수학적으로 분해하세요: 수익 = 사용자 수 x 전환율 x ARPU x (1 - 수익 이탈율) + 확장 수익. 각 구성 요소를 실제 숫자로 크기를 측정하세요.
• 각 티어/요금제를 매핑하세요: 각각에 대해 — 가격, 포함 사항, 현재 사용자 수, 이전 티어로부터의 전환율, ARPU.
• 가치 지표를 식별하세요 — 사용량에 따라 확장되고 가격 책정을 주도해야 하는 가치의 단위(좌석, 추적된 이벤트, 실행된 쿼리, 생성된 프로젝트, API 호출). 현재 가격이 이 가치 지표와 일치하는지 평가하세요. 좌석별로 요금을 부과하지만 가치가 사용량 규모에 따라 확장된다면, 수익을 누출시키는 구조적 불일치가 있는 것입니다.
• 가능한 경우 세그먼트별 LTV:CAC를 계산하세요. LTV:CAC > 3인 세그먼트는 과소 수익화되거나 획득에 과소 투자된 것입니다. LTV:CAC < 1인 세그먼트는 가치를 파괴하는 것입니다 — 이들이 반환할 가치보다 더 많은 비용을 지출하여 획득하고 있는 것입니다.

2단계: 무료-유료 퍼널 진단

무료 티어나 체험판이 있다면, 이것이 대부분의 수익 누출이 발생하는 곳입니다.

• 무료/체험판에서 첫 결제까지의 전환 퍼널을 매핑하세요. 각 단계를 절대 숫자와 비율로 크기를 측정하세요.
• 전환 트리거를 식별하세요 — 전환에 선행하는 행동이나 이벤트는 무엇입니까? 일반적인 트리거:
  • 사용량 제한 도달 (자연스러운 페이월)
  • 유료 전용 기능 필요 (기능 게이트)
  • 팀 확장 (좌석 기반 트리거)
  • 규정 준수 또는 관리자 요구 사항 (엔터프라이즈 트리거)
• 획득 채널, 사용자 페르소나, 회사 규모, 사용 강도, 제품 사용 시간별로 전환을 세분화하세요. 평균의 2배 이상 또는 0.5배 이하로 전환하는 세그먼트를 찾으세요. 이는 패키징 불일치 또는 타겟팅 문제를 드러냅니다.
• 전환까지의 시간을 분석하세요: 가입에서 첫 결제까지 얼마나 걸립니까? 자연스러운 전환 기간이 있습니까? 시간 경과에 따른 전환 확률을 플롯하세요. 이 기간 내에 전환하지 않는 사용자는 나중에 거의 전환하지 않습니다. 감소 곡선을 정량화하세요.
• "프리로더"와 "미래 전환자"를 구분하세요:
  • 프리로더: 절대 지불하지 않을 무거운 무료 사용자 — 제한을 우회하고, 유료 기능에 무료 대안을 사용하거나, 예산이 없는 세그먼트에 속합니다. 이 인구의 규모를 측정하세요.
  • 미래 전환자: 트리거를 향해 나아가는 사용자 — 사용량 증가, 팀원 추가, 유료 기능 탐색. 이 인구의 규모를 측정하세요.
  • 프리로더 인구가 많으면 무료 티어가 너무 많은 가치를 제공하는 것입니다. 미래 전환 파이프라인이 얇으면 무료 티어가 업그레이드를 유도할 만큼 충분한 가치를 입증하지 못하는 것입니다.

3단계: 패키징 및 가격 평가

패키징은 누가 얼마를 지불할지 결정합니다. 잘못하면 테이블 위에 돈을 남겨두거나 채택을 차단하게 됩니다.

• 기능-티어 정렬을 평가하세요. 각 유료 기능에 대해:
  • 무료 사용자의 몇 퍼센트가 그것을 원할까요?
  • 유료 사용자의 몇 퍼센트가 실제로 그것을 사용할까요?
  • 그것은 "문 열쇠"(초기 전환을 유도)인가요, 아니면 "문 닫는 열쇠"(갱신을 정당화)인가요?
• 패키징 문제를 식별하세요:
  • 과소 게이팅: 게이트되면 전환을 유도할 수 있는 고가치 기능이 무료로 제공됨. 기회 규모 측정: "X명의 무료 사용자가 매주 기능 Y를 사용합니다. 유료 뒤에 게이트되면, 현재 전환율에서 이것은 월 Z달러입니다."
  • 과대 게이팅: 소수의 사용자만 도달하는 비싼 티어에 게이트된 기능으로, 전반적인 채택을 줄이고 네트워크 효과에 부담을 줍니다. 협업 기능이 엔터프라이즈에 잠겨 있다면, 다른 모든 사람에게 제품이 텅 빈 느낌을 줍니다.
  • 잘못된 가치 지표: 가치가 사용량에 따라 확장될 때 좌석 기준 가격 책정(협업을 처벌)하거나 가치가 폭에서 올 때 사용량 기준 가격 책정(탐색을 처벌).
  • 누락된 티어: 의미 있는 사용자 세그먼트가 빠지는 가격 사다리의 간격 — 업그레이드하기에는 너무 비싸고, 현재 요금제에서는 가치가 충분하지 않음. 이 간격에 갇힌 인구의 규모를 측정하세요.
• 행동에서 지불 의사 신호를 식별하세요: 제한에 도달하고 이를 우회하는 사용자, 더 높은 티어에서만 사용할 수 있는 기능을 요청하는 사용자, 사용 패턴이 유료 티어 프로필과 일치하지만 업그레이드하지 않은 사용자. 이들은 가장 전환 가능성이 높은 대상입니다.

4단계: 확장 및 축소 분석

구독 비즈니스의 경우, 확장 수익은 신규 고객 획득보다 더 큰 기회인 경우가 많습니다.

• 순 수익 유지율(NRR)을 분해하세요: 총 유지 + 확장 - 축소 - 이탈. 각 구성 요소의 크기를 측정하세요.
• 확장 트리거를 식별하세요: 무엇이 사용자를 업그레이드하게 합니까? 좌석 증가, 사용량 증가, 기능 필요, 규정 준수? 각 트리거의 빈도와 수익 영향을 측정하세요.
• 축소 트리거를 식별하세요: 무엇이 다운그레이드를 유발합니까? 좌석 감소, 사용량 감소, 기능 중복, 예산 삭감? 각각의 크기를 측정하세요.
• 확장 수익 잠재력을 계산하세요: "티어 A 사용자의 X%가 한도의 80% 이상을 사용합니다. 한도에 도달했을 때 Y%가 업그레이드한다면, 이것은 월 Z달러의 확장 수익입니다." 이것은 가장 직접적으로 해결할 수 있는 수익화 기회입니다.
• "확장 준비" 코호트를 식별하세요 — 행동이 더 높은 티어가 필요함을 나타내지만 업그레이드하지 않은 사용자. 무엇이 그들을 막고 있습니까?
  • 가격 충격 (티어 간 점프가 너무 큼)
  • 불분명한 가치 (무엇을 얻을지 이해하지 못함)
  • 마찰 (업그레이드 흐름이 숨겨져 있거나, 영업 담당자에게 문의해야 하거나, 너무 오래 걸림)

5단계: 수익화 기회의 규모 측정 및 순위 지정 (및 안티 플레이)

수익화 기회 매트릭스를 구축하세요. 각 기회에 대해:

기회	수익 영향 ($/월)	영향을 받는 사용자	유지 위험	노력	영향까지의 시간
...	...	...	...	...	...

• 위험 조정 수익 영향별로 순위를 매기세요. 월 5만 달러를 추가하지만 이탈률을 5% 증가시키는 변경은 순 부정적일 수 있습니다. 상위 3개 기회에 대한 계산을 보여주세요.
• 민감도를 모델링하세요: "현재 볼륨에서 무료-유료 전환율 1% 포인트 개선 = 월 X달러. 현재 유료 기반에서 ARPU Y달러 인상 = 월 Z달러." 이는 전환율과 ARPU 중 어느 것이 더 큰 레버인지 드러냅니다.
• 복합 효과를 계산하세요: 유지율도 개선하는 수익화 개선(더 나은 가치 정렬, 마찰 제거)은 복합적으로 작용합니다. 유지율을 해치는 수익화 변경은 시간이 지남에 따라 침식됩니다. 항상 두 가지 효과를 모두 모델링하세요.

집중하지 말아야 할 곳 — 일반적인 안티 플레이:

• 가격 민감도를 이해하지 않고 가격 인상 — ARPU를 높일 수 있지만 전환율을 낮춰 순 부정적일 수 있음
• 활성화나 유지를 유도하는 기능 게이팅 — 단기 수익을 장기 이탈과 맞바꾸게 됩니다. 기능이 사용자를 붙잡게 하는 것이라면 접근 가능하게 유지하세요.
• 제품-시장 적합성 전에 수익화 최적화 — 유지율이 나쁘다면 가격 책정을 수정해도 소용없습니다. build-metric-tree를 사용하여 확인하세요.
• 실제 문제가 가격이 아닌 전환 마찰일 때 "더 많은 사용자를 확보"하기 위해 저렴한 티어 추가 — ARPU를 희석시키고 퍼널을 고치지 못함
• 모든 무료 사용자를 "잠재적 수익"으로 취급 — 일부 세그먼트는 절대 지불하지 않으며, 네트워크 효과, 입소문, 마켓플레이스 유동성에 기여한다면 괜찮습니다.
• 사용자 볼륨이 제약일 때 ARPU에 과도하게 집중 — build-metric-tree를 사용하여 수익화와 획득 중 어느 것이 실제 레버인지 확인하세요.
• 가치 지표와 고객 세그먼트가 동일한지 이해하지 않고 경쟁사의 가격을 복사

출력 형식

제공:

1. 분해된 공식과 각 구성 요소의 크기가 포함된 수익 아키텍처
2. 전환 트리거 및 전환까지의 시간이 포함된 무료-유료 퍼널 분석
3. 특정 과소 게이팅, 과대 게이팅 및 불일치 발견이 포함된 패키징 평가
4. NRR 분해 및 확장 준비 코호트가 포함된 확장/축소 분석
5. 위험 조정 수익 계산이 포함된 순위가 매겨진 수익화 기회 매트릭스
6. 안티 플레이 — 투자하지 말아야 할 곳
7. 미해결 질문 — 어떤 데이터가 누락되었는지, 어떤 가설이 검증이 필요한지 (특히 가격 민감도)

직접적으로 말하고 정량적으로 말하세요. 가격 모델이 가치 전달과 구조적으로 불일치한다면 명확하게 말하세요.

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## 팁

- 수익화 변경은 위험이 크고 되돌리기 어렵습니다. 가격이나 패키징 변경을 출시하기 전에 항상 **craft-experiment-design**과 함께 사용하세요.
- 티어 및 세그먼트별 수익 데이터를 가져오세요. 대략적인 ARPU와 전환율만으로도 크기 측정 단계를 수행할 수 있습니다.
- 먼저 **build-metric-tree**를 사용하여 수익화가 실제로 병목인지 확인하세요 — 획득이나 유지가 망가졌다면 수익화를 고쳐도 소용없습니다.
- Amplitude에서 티어별 기능 사용 차트를 만들려면 **create-chart**를 사용하세요. 이는 3단계 패키징 평가에 필수적입니다.
- **diagnose-retention**을 사용하여 수익 이탈이 제품 이탈 때문인지 가격 불만족 때문인지 이해하세요 — 개입 방법이 완전히 다릅니다.
- 무료 티어가 있다면, 가장 영향력 있는 분석은 전환 트리거를 식별하는 것입니다. 사용자가 무엇 때문에 지불하게 되는지 알게 되면, 더 많은 사용자를 그 순간으로 유도할 수 있습니다.