Topic
Engagement drop-off analysis
사용자가 ‘조금 덜 쓰는’ 것과 ‘다시 오지 않는’ 것은 다릅니다. 이 페이지는 Future Scales가 두 현상을 가르고, 팀이 손댈 수 있는 드롭만 남기는 방식입니다.
1. 드롭을 문장으로 고정
“활성 사용자가 줄었다”는 관측이 아닙니다. “설치 후 72시간 안에 핵심 행동 A를 한 번이라도 한 코호트 중, 7일 차까지 B를 반복하지 않은 비율”처럼 시간·행동·모집단을 문장에 넣습니다.
2. 의도 단위로 자르기
화면 ID 나열은 엔지니어에게만 의미가 있습니다. ‘계정 만들기’, ‘첫 가치 확인’, ‘반복 이유 만들기’처럼 의도 라벨을 붙인 뒤, 각 의도 안에서 드롭을 봅니다.
3. 우선순위 필터
모든 드롭을 고치지 않습니다. Future Scales는 세 질문을 통과한 신호만 백로그에 올립니다.
규모
해당 구간에 들어오는 절대 인구가 실험 비용을 정당화하는가?
반복성
한 캠페인·한 OS 버전에만 묶인 스파이크인가?
개입 가능성
카피·순서·기본값·성능 중 팀이 2주 안에 손댈 수 있는가?