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name: mobileindex-app-deep-dive
description: 모바일인덱스 MCP 데이터를 활용한 특정 앱 심화 분석. "앱 분석", "건강도 진단", "앱 현황", 또는 특정 앱명(토스, 배민, 넷플릭스, 쿠팡 등)이 언급되면 이 스킬을 사용하세요. 어떤 모바일 앱이든 적용됩니다.
inclusion: auto
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# 특정 앱 심화 분석

## 핵심 원칙

**"이 앱은 지금 건강한가, 위험한가"를 한 문장으로 판정하는 것이 목표다.**

MAU가 높다고 건강한 게 아니다. 사용시간이 줄고 있으면 유저가 떠나는 중이다. 삭제율이 높으면 마케팅이 허수다. 이 스킬은 표면 수치가 아닌 구조적 건강도를 판단한다.

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## 데이터 수집

**앱명 → 패키지명 변환 (필수):**
사용자가 한글 앱명을 입력하면, 먼저 `search_app(keyword: "앱명")`으로 정확한 패키지명을 확인한다.

**심화 분석 호출:**
```
app_health_check(pkgName: "패키지명", dateType: "m", startDate: "6개월 전", endDate: "현재")
```

**경쟁작 비교 (선택):**
```
compare_competitors(pkgNames: "대상앱,경쟁작1,경쟁작2", date: "현재월")
```

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## 분석 프로세스

### 1. 시간 흐름을 읽는다

`user_trend`(MAU 추이) + `time_trend`(사용시간 추이) 6개월을 본다.
- MAU↑ + 시간↑ = 성장 (건강)
- MAU↓ + 시간 유지 = 코어 유저 중심 수축 (경고)
- MAU↓ + 시간↓ = 이탈 가속 (위기)
- MAU 유지 + 시간↓ = 유저는 있지만 흥미 잃는 중 (경고)

### 2. 벤치마크 대비 위치를 확인한다

해당 업종의 벤치마크(`industry/` 참조)와 비교하여:
- "상위 10% 수준" / "업계 평균" / "하위" 구분
- 절대 수치가 아닌 상대 위치로 판단

### 3. "이게 정말 문제인가?" 질문을 던진다

표면적 수치가 나쁘게 보여도:
- 업종 평균과 비교했을 때 정상 범위인가?
- 시즌 효과를 분리하면 어떤가?
- 같은 퍼블리셔/경쟁작과 비교하면 어떤가?

### 4. 웹서치로 원인을 밝힌다

변화가 있으면 반드시 웹서치. **최소 2회 검색**하여 원인 3요소(무엇이/언제/얼마나)를 채운다:
- 1차: "{앱명} 업데이트/신작/이벤트 {해당 월}"
- 2차: "{앱명} 이용자/MAU/성장 {해당 월}"
- 하락 시 추가: "{앱명} 이슈/해지 {해당 월}"

하락 원인은 "자체 요인 vs 경쟁 요인"을 구분한다. 못 찾으면 "미확인" 명시.

### 5. 최종 결론 + 액션

1. "이 앱은 [건강/경고/위기] 상태다" — 한 문장 + 근거
2. "진짜 문제는 [X]이다" — 구조적 원인
3. "지금 해야 할 것" — 구체적 행동 2~3개

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## 출력 규칙

- 첫 문장에서 결론을 내린다 (결론 먼저)
- 경쟁작 대비 위치를 반드시 언급한다
- 웹서치로 확인한 원인은 출처 명시
- 데이터 없으면 추측 금지
- "판정", "확인", "판단" 같은 딱딱한 워딩 쓰지 않는다
- "~인 것으로 보입니다" 금지
- `suggested_searches`가 있으면 반드시 웹서치 실행

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## 업종 맥락 참조

분석 대상 앱의 업종에 해당하는 `industry/` 파일을 참조하여 업종 특화 분석을 추가 수행한다.