📥 Step 1. 커머스 업종 리포트 스킬셋 다운로드!
이 스킬셋을 AI에 첨부하면, 위 리포트와 동일한 구조의 커머스 시장 분석을 자동 생성합니다. 모듈형 설계로 질문에 따라 분석 구조가 자동 조합됩니다.
🔒 안전한 파일입니다. 텍스트(.md)로만 구성된 프롬프트 파일이며, 실행 코드가 포함되어 있지 않습니다.
스킬 사용 방법
.kiro/steering/ 폴더에 저장• Claude Desktop: Projects에 파일 추가
• ChatGPT: Custom GPT의 Knowledge에 업로드
⚠️ 모바일인덱스 MCP가 연결된 상태에서만 사용 가능합니다.
💬 Step 2. 스킬 적용 후 이렇게 질문해보세요!
"2026년 상반기 모바일 쇼핑 앱 시장 분석 리포트 만들어줘"→ 모듈 A(업종 트렌드) + C(경쟁 구도) + B+E(쿠팡 심층) + B+E(C커머스) + B+D+F(네이버플러스)
원본 리포트와 동일한 구조. 업종 전체 → 주요 플레이어별 심층 분석 → 종합 인사이트.
"쿠팡 개인정보 유출 이후 시장 변화 분석해줘"→ 모듈 B(이벤트 전후 MAU) + E(이탈 규모/방향) + D(경쟁앱 교차사용 변화) + C(구도 변화)
특정 이벤트의 임팩트를 데이터로 증명. 이탈 규모, 이동 방향, 회복 속도까지.
"테무 성장이 꺾인 이유를 데이터로 분석해줘"→ 모듈 B(MAU/신규설치 둔화) + E(삭제율 75%) + G(핵심 세그먼트 이탈) + F(사용자 특성)
성장 둔화의 원인을 삭제율, 세그먼트 변화, 사용자 프로파일로 다각도 분석.
"쿠팡 vs 네이버플러스 스토어 비교해줘"→ 모듈 C(MAU/사용시간 비교) + D(교차사용 패턴) + F(페르소나 차이) + J(충성도 비교)
단순 수치 비교가 아닌, 사용자 겹침 구조와 포지셔닝 차이까지 분석.
"패션 버티컬(무신사, 에이블리, 지그재그) 비교 분석해줘"→ 모듈 C(3앱 비교) + B(각 앱 성장 추이) + F(사용자 프로파일 차이) + J(충성도) + E(삭제율)
버티컬 커머스 간 포지셔닝 차이를 페르소나와 충성도로 구분.
🧠 Step 3. AI 자동 도출 인사이트 패턴 확인!
데이터를 단순 나열하지 않습니다. 스킬셋에 내장된 인사이트 공식으로 의미 있는 해석을 자동 도출합니다.
지배력 구조
"이벤트 충격에도 2개월 만에 반등" → 구조적 강점 증명
성장 둔화
"두 자릿수→한 자릿수 성장 + 삭제율 75%" → 순증 사실상 멈춤
교차 균열
"교차율 7%→18.7% + 사용강도 유지" → 보완에서 대체로 전환 중
포지셔닝 차별화
"페르소나 A ≠ 페르소나 B" → 같은 업종이지만 다른 역할 수행
이탈 방향
"이탈자 90%가 업종 자체를 떠남" → 경쟁 패배가 아닌 니즈 소멸
🧩 중요 - 모듈형 분석으로 질문에 따라 구조가 바뀝니다.
이 스킬셋은 고정 템플릿이 아닙니다. 10개의 분석 모듈이 내장되어 있고, 질문에 따라 AI가 적절한 모듈을 선택해서 리포트를 조합합니다.
A. 업종 트렌드
MAU, 사용시간, 신규설치 추이
B. 앱 성장 추이
개별 앱 성장/둔화/하락 추적
C. 경쟁 구도
순위, 격차, 지배력 구조
D. 교차 사용
앱 간 겹침, 대체 vs 보완
E. 이탈 & 삭제율
유출 방향, 삭제율, 유입 질
F. 사용자 프로파일
성별/연령, 페르소나, 관심업종
G. 세그먼트 변화
어떤 사용자층이 가장 변했는지
H. 앱 건강도
종합 상태 빠른 진단
I. 점유율 분석
시장 점유율 변화 추적
J. 충성도 & 리텐션
고착도, 재방문, 단독사용률
💡 프로 팁
질문이 구체적일수록 리포트가 날카로워집니다
"쇼핑 분석해줘"보다 "쿠팡 개인정보 유출 이후 경쟁 구도 변화 분석해줘"가 훨씬 깊은 리포트를 만듭니다.
버티컬 커머스도 동일하게 분석 가능
무신사, 올리브영, 오늘의집, 컬리 등 버티컬 앱도 동일한 모듈로 분석됩니다. 업종 소분류만 바꾸면 됩니다.
웹서치 MCP가 있으면 시장 이벤트 맥락까지 자동 보완
개인정보 유출, 규제 변화, 대형 세일 이벤트 같은 외부 맥락을 AI가 자동으로 검색해서 데이터 변화와 연결합니다.