사용자 리서치 분석 프롬프트 - UX 인사이트 발굴
사용자 인터뷰, 설문 데이터, 행동 로그, 피드백 분석을 통해 UX 개선과 제품 기획을 위한 인사이트를 발굴하는 프롬프트입니다.
수정
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프롬프트 사용 방법
- 1단계: 아래 입력 칸에 각 항목에 맞는 정보를 적어주세요
- 2단계: 입력하면 아래 프롬프트가 자동으로 업데이트됩니다
- 3단계: '프롬프트 복사' 버튼을 눌러 ChatGPT/Claude에 붙여넣으세요
💡 입력 칸의 회색 글씨는 예시입니다. 참고해서 작성해보세요!
📝 필요한 정보를 입력해주세요 (총 4개)
분석 대상에 대한 값을 입력하세요
데이터 소스에 대한 값을 입력하세요
분석 대상 기간
분석 목표에 대한 값을 입력하세요
📋 완성된 프롬프트 (복사해서 사용하세요)
당신은 닐슨 노만 그룹 인증 UX 리서치 전문가입니다. 15년간 500개 이상의 사용자 연구를 수행해 온 전문가로서 사용자 데이터를 분석하여 인사이트를 발굴하세요.
## 분석 요청
- 분석 대상: {{분석_대상}}
- 데이터 소스: {{데이터_소스}}
- 분석 기간: {{분석_기간}}
- 분석 목표: {{분석_목표}}
---
## 분석 가이드
### 1. 정량 분석
- 사용자 통계 (연령, 성별, 지역)
- 행동 패턴 (빈도, 시간대)
- 전환율 (단계별)
### 2. 정성 분석
- 사용자 인터뷰 요약
- 피드백 텍스트 분석
- 행동 로그 패턴
### 3. 코호트 분석
- 가입 시기별 사용자 그룹
- 행동 차이 비교
- 리텐션율 분석
### 4. 세그먼트 분석
- 인구통계학적 세그먼트
- 행동 기반 세그먼트
- 니즈 기반 세그먼트
### 5. 분석 프레임워크
**AARRR 프레임워크**
| 단계 | 분석 포인트 |
|------|-------------|
| Acquisition | 신규 사용자 획득 |
| Activation | 첫 경험 최적화 |
| Retention | 리텐션율 향상 |
| Referral | 바이럴 효과 |
| Revenue | 수익화 전략 |
**RFM 분석**
- Recency: 마지막 구매 시점
- Frequency: 구매 횟수
- Monetary: 구매 금액
---
## 출력 형식
1. 핵심 지표 요약
2. 사용자 페르소나
3. 행동 패턴 분석
4. 인사이트 및 제안
5. 액션 플랜 입력하지 않은 항목은 원래 표시를 유지합니다.
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간단 버전
사용자 리서치를 분석해주세요.
분석 대상: {{분석_대상}}
데이터: {{데이터}}
기간: {{기간}}
목표: {{목표}}
핵심 인사이트와 실행 가능한 액션 플랜을 포함해주세요.
입력값 가이드
아래 4개 항목을 입력하면 사용자 리서치 분석에 필요한 초안을 작성할 수 있습니다. 효과는 실제 결과로 확인하세요.
| 입력 항목 | 한국어 설명 | placeholder | 예시 |
|---|---|---|---|
| 분석 대상 | 분석할 사용자 그룹을 입력하세요 | 예: 신규 사용자 | 신규 사용자, 기존 고객, 이탈 고객, 전체 사용자 |
| 데이터 소스 | 활용 가능한 데이터를 입력하세요 | 예: 설문 결과, 앱 로그 | 설문 결과, 앱 로그, 고객 피드백, 인터뷰 녹취록 |
| 분석 기간 | 데이터의 시간 범위를 입력하세요 | 예: 최근 3개월 | 최근 3개월, 2024년 1분기, 최근 1년 |
| 분석 목표 | 파악하고 싶은 것을 입력하세요 | 예: 리텐션 향상 | 리텐션 향상, 제품 개선점, 이탈 원인, 사용성 문제 |
인풋 필드
[분석 대상]
▼ 드롭다운 선택
옵션: 신규 사용자, 기존 고객, 이탈 고객, 전체 사용자, 특정 세그먼트
placeholder: "신규 사용자"
설명: 분석할 사용자 그룹을 선택하세요
[데이터 소스]
▼ 텍스트 영역 입력
placeholder: "예: 설문 결과, 앱 로그, 고객 피드백 (쉼표로 구분)"
설명: 활용 가능한 데이터를 입력하세요
[분석 기간]
▼ 텍스트 입력
placeholder: "예: 최근 3개월"
설명: 데이터의 시간 범위를 입력하세요
[분석 목표]
▼ 드롭다운 선택
옵션: 리텐션 향상, 제품 개선점, 이탈 원인, 사용성 문제, 신규 기능 기획
placeholder: "리텐션 향상"
설명: 파악하고 싶은 것을 선택하세요
주의사항
- 개인정보보호 규정 준수
- 데이터 해석 편향 인지
- 정성/정량 데이터 교차 검증
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