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name: mobileindex-market-overview
description: 모바일인덱스 MCP 데이터를 활용한 업종 시장 현황 분석. "업종 분석", "시장 현황", "시장 분석", "업종 트렌드", "TOP 10", "시장 점유율" 등의 키워드가 나오면 이 스킬을 사용하세요. 게임, OTT, 이커머스, 핀테크, 모빌리티, 배달 등 모든 모바일 앱 업종에 적용됩니다.
inclusion: auto
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# 업종 시장 현황 분석

## 핵심 원칙

**데이터를 나열하는 것은 대시보드의 일이다. 이 스킬은 "지금 이 시장에서 무슨 일이 벌어지고 있는지"를 판단한다.**

순위표를 보여주는 게 아니라, 변화를 찾고, 원인을 밝히고, 의미를 해석하고, 행동을 제안한다.

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## 데이터 수집

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

**업종 시장 분석:**
```
industry_analysis(industry: "[업종코드]", dateType: "m", date: "최근 월말", mode: "full")
```

업종 코드: game, content, ecommerce, fintech, mobility, delivery

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## 분석 프로세스

### 1. 변화부터 찾는다

`changes_detected`를 먼저 확인한다. 변화가 큰 앱/지표가 이 리포트의 핵심이다.
- 변화 없으면 → "시장 안정기"로 시작하고 구조적 분석에 집중
- 변화 있으면 → 가장 큰 변화부터 다룬다

**급상승 앱도 반드시 확인한다:**
`rising_top5`에 있는 앱 중 Top10에 없는 앱이 있으면 → 신규 진입자 또는 부활 앱. 반드시 언급하고 원인을 추적한다.

### 2. 순위 교차 분석

`ranking_users`(사용자 수)와 `ranking_time`(사용시간) 순위를 교차한다.
- 괴리 ±2 이상인 앱을 찾는다
- 사용자 순위 > 시간 순위 = "가입만 하고 안 쓰는 앱" (번들 허수, 해지 위험)
- 시간 순위 > 사용자 순위 = "코어유저 몰입 앱" (작지만 강한 충성도)

### 3. 시간 흐름에서 의미를 읽는다

`traffic_trend` 3개월 추이에서:
- 전월 대비 10%+ 변동 = 유의미한 변화 (원인 추적 필수)
- 3개월 연속 같은 방향 = 구조적 추세 (일시적 아님)
- 특정 월 스파이크 = 이벤트/콘텐츠/시즌 효과 (지속성 확인 필요)

**스파이크 발견 시 — 효과 측정:**
- 스파이크 크기: 전월 대비 몇 % 상승했는가
- 4주 후 유지율: (4주 후 수치 - 스파이크 전) ÷ (스파이크 - 스파이크 전) × 100
  - 50%+ 유지 = "습관 형성 성공"
  - 10~50% 유지 = "일부 잔존"
  - 10% 미만 = "일시적 효과, 원래대로 복귀"
- 웹서치로 해당 시점의 콘텐츠/이벤트명을 반드시 특정한다

### 4. 웹서치로 원인을 밝힌다

변화가 감지된 앱에 대해 반드시 웹서치를 수행한다. **앱당 최소 2회 이상 검색**하여 원인을 특정한다.

**검색 전략:**
- 1차: "{앱명} {해당 월} 신작/이벤트/업데이트"
- 2차: "{앱명} {해당 월} 이용자/구독자/매출"
- 3차 (하락 시): "{앱명} 이슈/해지/불만 {해당 월}"

**원인 기술 3요소 (반드시 채울 것):**
1. **무엇이** — 구체적 콘텐츠명/이벤트명/정책명
2. **언제** — 정확한 날짜 또는 주차
3. **얼마나** — 효과 크기 (가능하면 수치, 없으면 정성적 판단)

예시:
- ✅ "TVING WBC 한국 vs 호주전(3/10) — 라이브 시청 점유율 83% (조선비즈)"
- ❌ "WBC 효과로 상승한 것으로 보임" ← 이렇게 쓰지 마라

**하락 원인 분리 (상승은 원인 1개면 충분, 하락은 2가지를 구분):**
- 자체 요인: 콘텐츠 공백, 요금 인상, 서비스 장애, 품질 저하
- 경쟁 요인: 경쟁사 히트 콘텐츠, 경쟁사 프로모션, 시장 구조 변화
- 둘 다 해당되면 둘 다 명시. "콘텐츠 공백"이라고만 쓰지 말고 실제로 그 달에 뭘 냈는지 확인.

**못 찾으면:** "원인 미확인 — {검색 키워드}로 검색했으나 관련 기사 없음"으로 명시.

### 5. 업종 맥락을 적용한다

`industry/` 폴더의 해당 업종 맥락 파일을 참조하여:
- 이 업종에서 어떤 변화가 중요한지 판단한다
- 업종별 벤치마크 대비 위치를 판정한다
- 업종 특화 프레임워크를 적용한다
- **"구조적 변화" 섹션의 항목을 최소 1개 이상 리포트에 반영한다** (현재 시장에 영향을 주고 있는 구조적 변화가 있는지 확인)

### 6. 인사이트 + 액션으로 끝낸다

**리포트 출력 순서 (이 순서를 반드시 따른다):**

1. **핵심 판정** (2~3문장) — "이 시장에서 지금 가장 중요한 것"을 단정적으로 선언
2. **가장 큰 변화** (앱별 상세) — 변화가 큰 앱 순서대로. 각 앱마다:
   - 수치 변화 (테이블: 최근 3~4개월 추이)
   - 판정 (한 문장: 이게 뭘 의미하는지)
   - 원인 (웹서치 결과: 콘텐츠명/이벤트명 + 날짜 + 출처)
3. **순위 교차 분석** — MAU vs 사용시간 괴리 테이블 + 판정
4. **구조적 변화 체크** — industry 파일의 구조적 변화 중 현재 영향 있는 것
5. **즉시 액션** (2~3개) — 실무자가 바로 할 수 있는 구체적 행동. 시점 명시.
6. **안정 영역** — 변화 없는 앱은 1줄씩 처리

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## 출력 규칙

**톤:**
- 분석 보고서처럼 쓴다. 자연스럽고 읽기 쉽게.
- "판정", "확인", "판단" 같은 딱딱한 워딩 쓰지 않는다.
- "~로 보인다", "~인 것 같다" 같은 모호한 표현도 쓰지 않는다.
- 단정적이되 자연스럽게: "TVING이 시간 점유율 1위를 탈환했다" (O) / "TVING이 1위를 탈환한 것으로 판정된다" (X)

**구조:**
- 변화가 있는 곳부터 시작한다 (순위 나열 금지)
- 모든 주장에 수치 근거를 제시한다
- 웹서치 결과는 출처를 명시한다 (매체명 + 날짜)
- 변화 없는 앱은 "안정 영역"으로 1줄 처리한다
- MCP 데이터가 없으면 추측하지 않는다

**웹서치 (가장 중요):**
- `suggested_searches`에 있는 검색어를 반드시 실행한다
- 원인 없이 "상승했다/하락했다"만 쓰면 안 된다
- 구체적 콘텐츠명, 이벤트명, 정책명이 리포트에 들어가야 한다
- "콘텐츠 공백", "시장 경쟁 심화" 같은 뻔한 말 금지 — 실제로 뭘 냈는지 확인해라

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## 업종 맥락 참조

이 스킬은 범용이다. 업종별 특화 판단이 필요하면 `industry/` 폴더의 해당 파일을 참조한다:
- 게임 → `industry/game.md` (D180 프레임워크, 장르 기회, 이탈 곡선)
- OTT → `industry/ott.md` (사용시간 괴리, 콘텐츠 효과, 순환 구독자)
- 이커머스 → `industry/ecommerce.md` (크로스보더 잠식, 멀티호밍, 습관 경쟁)
- 핀테크 → `industry/fintech.md` (주거래 판별, Stickiness, 슈퍼앱 확장)
- 모빌리티 → `industry/mobility.md` (시즌 의존도, 슈퍼앱 잠식, 습관화)
- 배달 → `industry/delivery.md` (격차 변화 속도, 무료배달 함정, 지역 강자)

> ⚠️ industry/ 파일의 수치는 배경 맥락이다. 출력물에는 MCP 실시간 데이터를 사용하라.