출시 결정을 따라가 보기

GreenLeaf의 영국 진출: 고객 여정을 따라가고, 근거를 확인하고, 보고서를 열어보세요.

가상 기업 · 합성 데이터

출시 과정 살펴보기

GreenLeaf / UK유료 모바일 트래픽만

광고 클릭 수11,760

랜딩 페이지10,080

퀴즈 시작 수8,400

완료3,780

첫 구매259

2026년 9월 1~14일 · 코호트별 7일 관찰 · 9월 22일 시점에서 돌아본 데이터

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관점을 골라도 사실은 같아요.

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GreenLeaf 알아보기

영국에 진출하는 가상의 미국 영양제 브랜드.

출시 가설

성분 투명성이 영국 구매자의 GreenLeaf 선택에 도움이 될까요?

퀴즈 완료율 목표: 45%
영국 월 매출 목표: US$60,000
비보조 브랜드 인지도 목표: 15%

사업 배경 읽기

영어 편집 원본 — 게시 및 소유자/인간 검토 대기 중. GreenLeaf는 가상의 기업입니다. 캠페인 데이터와 이후 맥락 업데이트는 교육 목적으로 작성되었으며, 기록된 AI 응답은 실제입니다. 아래 점검은 독립적 계산과 AI 지원 편집 검토이며, 완료된 인간 검토나 고객 승인이 아닙니다. 이 사례는 AI 정확도, 인간의 우월성, 절약된 시간 또는 캠페인 ROI를 측정하지 않습니다.

GreenLeaf Wellness는 구독형 보충제를 판매합니다: 데일리 그린스, 단백질 블렌드, 아답토젠 스택. 미국에서 영국으로 확장 중이며, 구체적인 제안이 있습니다: 고객이 설명되지 않는 독점 블렌드를 신뢰하는 대신 원료 조달과 용량을 직접 확인할 수 있다는 것입니다.

출시 질문은 묻기는 간단하지만 답하기는 더 어렵습니다: 영국 구매자들이 이것을 선택할 만큼 신경 쓸까요? 유용한 권고안을 만들려면 팀은 고객 가설, 캠페인 선택, 측정 계획을 결과와 연결해야 합니다. 이 경로는 그러한 인수인계를 따라 하나의 완전한 보고 사례로 이어집니다.

핵심 결정은 다음과 같습니다. 유료 모바일 퀴즈 완료율이 3,780/8,400 시작(45%) 에서 2,352/8,400(28%) 로 하락합니다. AI 초안은 진단 검토를 권고하지만, 잘못된 재무 합계를 제공하고 청중 구성의 의미 있는 변화를 무시합니다. 점검된 계산은 코호트 구성과 모바일 여정을 모두 조사하는 것을 뒷받침합니다. 이후의 가상 제품/지원 메모는 조사를 더 구체적으로 만들지만, 원인은 해결되지 않은 채 남겨둡니다.

기간은 9월 1–7과 9월 8–14, 2026이며, UTC 유료 클릭 코호트를 사용합니다. 퍼널 이벤트와 구매는 동일한 7일 관찰 기간을 가집니다. 스냅샷은 9월 22 23:59:59 UTC 입니다. 두 기간 모두 성숙 상태입니다: 이는 회고적 비교이며, 알림이 출시 중에 문제를 포착했다는 증거가 아닙니다.

내가 책임지는 결정부터 시작하세요

귀하의 책임	이 작업에서 필요한 것
에이전시 리더십	방어할 수 있는 조언, 산출물 전반의 일관된 사실, 명확한 고객 공개 결정.
사내 마케팅 리더십	출시 우선순위 변경을 위한 증거, 진단과 상업적 승인의 구분.
미디어 또는 퍼포먼스 리더십	비교 가능한 코호트, 이벤트 정의, 점검된 계산, 구체적인 조사.
크리에이티브, 제품 또는 구현 작업	검증 가능한 질문, 현재 데이터에 없는 증거, 책임 있는 다음 단계.

모든 산출물을 검토할 수 있습니다. 이러한 독자 관점은 하나의 회사와 하나의 데이터셋을 공유하며, 서로 다른 사실을 만들어내지 않습니다. 이 과정의 세 보고 수신자는 창립자, 미디어 팀, 콘텐츠/크리에이티브 팀으로 유지됩니다.

캠페인을 해석하기 전에 고객을 이해하세요

이 과정에서는 보충제 뒤에 있는 증거를 감사하고 싶어 하는 회의적인 바이오해커 Oliver를 소개합니다. 그는 합성 페르소나 가설이며, 인터뷰한 고객이 아닙니다.

출시 팀에 유용한 인수인계는 다음과 같습니다:

작업 가설	실제 조사를 위한 질문	캠페인에 미치는 영향
원료 투명성이 중요하다	구매자들이 마지막 보충제 구매 전에 무엇을 확인했는가?	조달 및 용량 증명이 두드러지게 다뤄질 자격이 있는지 검증하세요.
낮은 가격은 품질에 대한 의심을 키울 수 있다	어떤 점이 제안을 신뢰할 수 있게 또는 의심스럽게 만들었는가?	뒷받침되지 않는 품질 주장 대신 지원 정보로 가치를 설명하세요.
퀴즈는 구매자의 선택을 도울 수 있다	무엇이 구매자로 하여금 그 여정을 신뢰하거나 포기하게 만드는가?	광고뿐만 아니라 클릭 후 경험도 살펴보세요.

재구성은 skeptical 및 exploring 청중 버킷과 traceability 및 value 메시지를 사용합니다. 이는 분석을 위해 구성된 범주이며, 검증된 심리적 세그먼트나 무작위 할당이 아닙니다. 예시용 추적 가능성 메시지는 “Know what is in every serving.”(한 번 섭취하는 분량에 무엇이 들어 있는지 확인하세요) 입니다. 실제 배포에는 입증된 제품 정보와 적절한 주장 검토가 필요합니다.

활성화 인수인계는 구체적입니다: 광고 → 랜딩 페이지 → 퀴즈 시작 → 퀴즈 완료 → 첫 구매, 일관된 캠페인, 기기, 청중, 크리에이티브 식별자를 포함합니다. 보고 팀은 네이밍과 이벤트 정의, 그리고 릴리스 및 테스트 이력이 필요합니다. 광고의 메시지는 고장 난 완료 이벤트를 설명할 수 없으며, 그럴듯한 페르소나는 메시지가 효과가 있다는 것을 입증할 수 없습니다.

내보내기를 열기 전에 성공을 정의하세요

비즈니스 목표	가상 과정 목표	이러한 입력이 확립할 수 있는 것
구매자가 고려 과정을 진행하도록 돕기	45% 퀴즈 완료율	제공된 유료 코호트에서 완료 ÷ 시작.
새로운 영국 고객 수익 창출	월 $60,000	두 유료 클릭 코호트 주의 귀속 첫 구매 수익, 전체 월 결과가 아님.
인지도 구축	15% 비보조 인지도	불가능; 클릭과 노출은 인지도 조사를 대체할 수 없음.
지속 가치가 있는 고객 확보	12개월 LTV $480	불가능; 첫 주문 수익은 유지율이나 LTV를 확립할 수 없음.

CTR, CPC, CPM은 퍼포먼스 조사에 도움이 됩니다. 이들은 이러한 결과를 대체하지 않습니다. 이 과정은 $312 손익분기 CAC 가드레일도 제공하지만, 내보내기에는 미디어 비용과 귀속 첫 구매 고객만 포함됩니다. 미디어 CPA는 전체 CAC가 아닙니다. 이 가드레일을 적용하려면 비용, 고객, 경제적 가정에 대한 동일 기준 조정이 필요합니다.

보고 브리프 v1

GreenLeaf 영국 출시 — 보고 브리프 v1

버전: 1.0 · 작성: 2026-10-29 · 상태: 가상의 교육용 사례를 위한 영어 소스 입력이며, 게시된 보고서가 아닙니다. 픽스처 생성 전에 이 브리프, 데이터 사전, 소스 맵을 동결하십시오. 데이터 검증 후에는 정확한 실행 입력 해시를 별도로 동결하십시오. 본 브리프는 어떤 AI 응답이나 분석 결과도 주장하지 않습니다.

비즈니스와 보고로의 인계 사항

GreenLeaf Wellness는 이 코스의 가상 구독형 건강 보조식품 사업체로, 미국에서 영국으로 확장 중입니다. 제품에는 데일리 그린스, 단백질 블렌드, 아답토젠 스택이 포함됩니다. 제안하는 차별점은 성분 추적성과 투명한 용량 표기입니다. 상업적 질문은 그 제안이 영국 구매자가 고려 단계에서 첫 구매로 나아가는 데 도움이 되는지 여부입니다. 본 재구성은 유료 코호트를 살펴보며, 출시 전체의 성공 여부를 확정할 수는 없습니다.

업스트림 작업	여기에 제공된 구체적 인계 사항	보고에서의 사용 방식	여전히 필요한 증거
리서치 및 전략	회의적인 바이오해커 Oliver는 합성 페르소나 가설입니다. 이의 제기: 1회 제공량에 무엇이 들어 있는지 확인할 수 있고, 가격이 가치를 반영하는가? 인터뷰 질문: 마지막 보충제 후보 목록을 바꾸게 한 증거는 무엇인가?	식별자를 검증된 심리학으로 취급하지 말고 `skeptical` 및 `exploring` 오디언스 가설과 `traceability` 및 `value` 메시지를 비교하십시오.	실제 고객 인터뷰, 관찰된 이의 제기, 검증된 세그먼트 정의.
측정	비즈니스 목표 → KPI → 진단 레버. 퀴즈 완주율 = 완주 수 / 시작 수. 신규 고객 매출에는 월간 목표가 있습니다. 7일 UTC 유료 클릭 코호트에는 공통 성숙 규칙이 적용됩니다.	결과를 CTR/CPC/CPM보다 우선하고 동일 기준 분모를 비교하십시오.	전 채널 월간 매출 조정, 인지도 조사, 유지 이력, 증분성 설계/결과.
활성화	예시 메시지: “Know what is in every serving.”(한 번 섭취하는 분량에 무엇이 들어 있는지 확인하세요) 두 번째 메시지는 명확한 용량 정보를 통해 가치를 검증합니다. 여정: 광고 → 랜딩 페이지 → 퀴즈 시작 → 완주 → 첫 구매. 표준 캠페인/기기/오디언스/소재 ID는 사전에 있습니다.	메시지, 오디언스, 기기, 퍼널 단계를 살펴보고, 진단 전에 이벤트 및 릴리스 조정을 요청하십시오.	제품 주장의 입증, 이벤트 QA 로그, 광고 플랫폼 내보내기, 타임스탬프가 있는 릴리스/테스트 등록부. 이 예시 메시지는 승인된 광고가 아닙니다.
기관 기억	이 v1은 현재 제공된 모든 시나리오 컨텍스트를 기록합니다. 제공된 과거 계절성 기준선, 고객 선호 기록, 이전 에이전시 발견 사항, 알려진 제품 사고는 없습니다.	누락된 이력은 알 수 없음으로 취급하고, 창업자의 민감성이나 계절적 설명을 지어내지 말고 소유자에게 문의하십시오.	제품/지원 및 상업 담당자 후속 조치, 이후 학습한 정보를 출처와 함께 v2에 기록하십시오.

소스 맵은 코스 사실, 새로운 재구성 선택, 나중에 도출된 결과를 구분합니다. 출처: 코스 추적성. 필드 의미: 사전.

1. KPI 및 목표

비즈니스 결정	코스 시나리오 목표	본 재구성에서 이용 가능한 증거	보고 경계
구매자가 고려 단계를 진행하고 있는가?	45% 퀴즈 완주율	유료 코호트 퀴즈 완주 수 ÷ 시작 수, 모바일과 데스크톱 별도 포함	작성된 모바일 비교는 45% → 28%로, 17퍼센트 포인트 하락(상대적으로 약 37.8%)입니다. 생성 후 개수를 검증하십시오. 이는 교육용 제약 조건이지 관찰된 고객 결과나 전체 사이트 비율이 아닙니다.
영국 출시가 신규 고객 매출을 만들고 있는가?	월 USD $60,000	1–14 9월 유료 클릭 코호트의 기여된 첫 구매 매출	유료 코호트 2주만으로는 월 전체, 전 채널 결과를 확정할 수 없습니다. 목표를 일할 계산하여 성공 판정으로 삼지 마십시오. 전체 월 데이터, 공통 매출 정의, 조정된 신규 고객 원장을 확보하십시오.
GreenLeaf가 알려지고 있는가?	15% 비보조 인지도	이용 불가	노출, 클릭, 유료 매출은 브랜드 인지도 조사를 대체할 수 없습니다.
시간이 지나도 고객이 가치 있는가?	USD $480 LTV(12개월)	이용 불가	첫 주문 매출만으로는 실현 LTV나 유지율을 확정할 수 없습니다.

코스의 $312 손익분기 CAC는 시나리오 계획용 가드레일입니다. 본 내보내기는 미디어 지출과 기여된 첫 구매 고객을 제공하므로 미디어 CPA를 지원하며, 전체 CAC는 아닙니다. 그 가드레일과 비교하기 전에 획득 비용 범위, 고유 신규 고객, 기간, 경제적 가정을 조정하십시오. 미디어 CPA만으로는 CAC 초과나 수익성 주장이 성립하지 않습니다.

CTR, CPC, CPM, 클릭 대 시작률, 완주 대 구매율, 미디어 CPA, 기여된 첫 주문 ROAS는 진단 레버입니다. 빈도, 노출 점유율, 이탈률은 필요한 소스 필드가 없어 이용할 수 없습니다. 증분 리프트, 전체 사이트 매출, 픽스처 외 환불, 전체 획득 경제성, 장기 성과는 알 수 없는 상태로 남습니다.

2. 이해관계자, 결정 및 릴리스 권한

하나의 프롬프트가 동일한 브리프와 조정된 데이터셋에서 세 초안을 모두 생성해야 합니다. 모든 발견 사항은 무엇이 일어났는가 → 그것이 왜 중요한가 → 다음 단계에 답하며, 확인된 사실, 가설, 미지의 것, 제안된 조치를 구분합니다.

수신자	보고가 지원해야 할 결정	필수 산출물	권한 및 경계
창업자/CEO(또는 사내 마케팅 책임자)	지금 출시 우선순위를 바꿔야 하는가, 아니면 상업적 결정 전에 특정 증거를 확보해야 하는가?	비즈니스 신호, 중요한 불확실성, 명명된 다음 결정을 담은 1페이지 요약.	창업자/마케팅 소유자가 상업적 우선순위와 예산을 승인합니다. 자동 재배분, 근거 없는 손실 매출 추정, 월간 목표 판정은 없습니다.
미디어 팀	어떤 코호트, 이벤트 정의, 여정 단계를 먼저 조사해야 하며, 어떤 증거가 다음 미디어 결정을 바꿀 것인가?	채널/기기/오디언스/소재 분석, 퍼널 개수, 가중 비율, 고정 혼합 점검.	미디어 리드가 소스 조정과 진단 작업 지시를 소유합니다. 지출 변경은 상업적 승인이 필요합니다.
콘텐츠 및 소재 팀	다음 테스트는 메시지, 클릭 후 경험, 아니면 그중 하나를 선택하는 데 필요한 증거에 집중해야 하는가?	가설, 필요한 증거, 소유자, 성공 지표를 담은 집중된 소재/테스트 브리프.	소재 리드가 테스트를 제안하고, 제품 소유자가 제품 변경과 관련 주장 입증을 승인합니다. 근거 없는 소재 승자나 인과 주장은 없습니다.

에이전시 리더는 조언의 품질과 릴리스 규율을 점검할 수 있고, 사내 리더는 계획 변경을 위한 증거를 점검할 수 있으며, 성과 리드는 진단 작업을 점검할 수 있습니다. 전문적 판단을 평가하는 독자도 같은 증거를 점검할 수 있습니다. 이러한 독자 관점은 세 코스 산출물을 대체하거나 기반 사실을 바꾸지 않습니다.

측정 정의와 캠페인 운영에 능숙한 검토자가 소스 조정, 계산, 비교 논리, 제안된 결정을 점검합니다. 창업자/마케팅 소유자가 리더십/고객 대상 권고안에 대한 릴리스 권한을 보유합니다. 이는 가상의 역할 할당이며 실제 인물, 메시지, 승인이 아닙니다.

3. 컨텍스트 계층과 알려진 미지의 것

시간적: 1주차 = 2026년 9월 1–7일; 2주차 = 9월 8–14일. date은 UTC 유료 클릭 코호트 날짜입니다. 퍼널 이벤트와 기여된 구매는 적격 클릭 후 7일을 공유합니다. 스냅샷 = 2026-09-22T23:59:59Z, 두 기간이 모두 성숙한 시점입니다. 이는 회고적 비교이지 2주차 중 탐지의 증거가 아닙니다. 계절 효과, 휴일 설명, 이전 기준선은 제공되지 않습니다.

비즈니스: 영국 확장, 구독 제품, 투명성 제안은 가상 코스 시나리오에서 비롯됩니다. 보고 통화는 코스 목표 단위를 보존하기 위해 USD입니다. 실제 영국 가격, 환율 변환, 승인된 건강 주장, 출시 예산, 전체 고객 경제성은 여기서 확정되지 않습니다.

경쟁: 이 코스는 AG1, Huel, Ritual, Seed, Thorne을 알아볼 수 있는 카테고리 컨텍스트로 사용합니다. 현재 가격, 경쟁사 캠페인, 시장 점유율은 본 예시를 위해 조사되지 않았으며, 어떤 움직임도 그들 탓으로 돌릴 수 없습니다. Oliver의 페르소나 대화는 합성된 것이며 실제 고객 인터뷰 기록이 아닙니다.

고객/팀 이력: v1 시점에 제품 릴리스 상태, 모바일 QA 발견 사항, 지원 피드백, 창업자 민감성, 오디언스 테스트 배정, 이전 보고 교훈은 제공되지 않았습니다. 이 입력에 없다고 해서 아무것도 변하지 않았다는 뜻은 아닙니다. 첫 진단 작업 지시는 제품/지원 팀에 타임스탬프가 있는 컨텍스트와 이벤트/버전 조정을 위한 측정값을 요청해야 합니다. 모든 답변은 이 브리프에 대한 새로운 정보이며 그렇게 표시해야 합니다. 제품 문제를 미리 가정하지 마십시오.

4. 벤치마크, 차원 및 상식 점검

내부 비교는 동일하고 성숙한 두 7일 기간입니다. 선언된 유료 코호트 범위에서 45% 코스 목표가 벤치마크이며, 외부 업계 벤치마크는 제공되지 않습니다. 차원은 채널(google-search, linkedin, reddit-paid), 기기(mobile, desktop), 오디언스(skeptical, exploring), 소재(traceability, value), 퍼널 단계입니다. 이는 구성된 상호 배타적 보고 버킷이지 검증된 타기팅 성과나 실제 페르소나 분류가 아닙니다.

발견 사항 초안 작성 전에:

337개의 원시 행을 336개의 표준 일별 행으로 조정하십시오: 단일 정확 중복을 제거하고, 선언된 캠페인 별칭만 정규화하고, 소스 개수를 보존하고, 식별자, 정수 개수/센트, is_provisional을 검증하십시오.
퍼널 부등식, 성숙 커버리지, 기여 가정을 점검하십시오. 집계 CSV에서 독립적으로 고유 고객을 추론하지 마십시오. 분모가 0이면 비율은 0 성과가 아니라 이용 불가입니다.
나누기 전에 분자와 분모를 합산하십시오. 행별 비율을 평균 내지 말고, 센트에서 중간값을 반올림하지 말고 화폐 비율을 계산하십시오.
채널 × 오디언스 × 소재 계층 내의 모바일 움직임을 점검하십시오. 2주차 계층 비율을 1주차 퀴즈 시작 점유율을 고정 가중치로 사용하여 비교하십시오. 관찰된 집계, 고정 혼합 비교, 가중치, 정의되지 않은 계층을 보고하십시오. 제품 설명 전에 구성 대 그룹 내 움직임을 진단하십시오. 어느 패턴도 인과 식별이 부족합니다.
기기 및 세그먼트 합계를 전체와 조정하십시오. 첫 구매 매출을 그 코호트 및 기여 한계와 함께 설명하십시오. 위험 매출, 세그먼트 배수, 정확한 예산 이동과 같은 근거 없는 코스 자산 숫자를 복사하지 마십시오.

회고적 경보 규칙: 퀴즈 시작이 하나 이상 있는 성숙한 비교 가능 주간 유료 모바일 코호트의 경우, 완주율이 45% 미만이면 경보를 표시하십시오. 탐지 → 소스/고정 혼합 점검으로 분석 → 진단을 미디어 리드와 제품 소유자에게 라우팅 → 사람 검토. 책임 소유자는 소스 기간, 스냅샷, 가장 이른 방어 가능한 가용 시점, 결정, 승인 상태를 기록합니다. 정적 샘플은 실행 중인 서비스가 아니며, 외부 메시지, 자동 지출 변경, 손실 방지 주장은 허가되지 않습니다.

5. 주기와 다음 브리프

주간: 진단/최적화 요약, 점검된 코호트 절단, 소유자, 다음 증거 요청. 월간: 전체 목표 기간에 대한 비즈니스 내러티브, 전 채널 조정 및 이용 불가 성과를 명시. 분기: 이 스냅샷을 외삽하지 말고 계획 가정, 벤치마크, 측정 설계를 재설정하십시오.

본 교육 주기에서는 실제 다중 오디언스 프롬프트와 편집되지 않은 응답을 보존하고, 모델/실행 메타데이터와 정확한 입력 해시를 기록하십시오. 집중된 분석 질문, 점검된 답변, 유용한 후속 조치를 포함하십시오. 사람 검토는 권고안을 확정, 수정, 보류 또는 거부할 수 있으며, 변경되지 않은 조언도 유효한 결과입니다. 새로 학습한 가상 컨텍스트는 최초 실행 전에 작성되고 해시 기록되어 있어야 하며, 실패를 조작하기 위해 소급해서 끼워 넣어서는 안 됩니다. 이는 첫 초안의 입력이 아닙니다.

그런 다음 검토 근거를 기록하고, 브리프 v2와 읽기 쉬운 diff를 업데이트하고, 승인된 사실에서 최종 보고서 세 개를 산출하십시오. 컨텍스트에 따른 변경과 독립적인 검토자 판단을 구분하십시오. 가설은 메모리에서 가설로 보존하십시오. 이 순서는 보고 판단을 보여 주는 것이며 AI 정확도, 인간의 우월성, 절약된 시간, 고객 ROI를 측정하지 않습니다. 공개 릴리스에는 별도로 관리되는 현지화 및 검토 게이트가 필요합니다.

유료 모바일 유입의 퀴즈 완료율이 45%에서 28%로 하락

점 하나는 유료 모바일 유입의 퀴즈 시작 건수의 1%를 나타내요. 채워진 점은 완료된 퀴즈를 나타내요.

1주차2주차

유료 모바일 트래픽만

45%완료

3,780 / 8,400 퀴즈 시작 수

퀴즈 완료율 목표45%

잠재고객 구성 고정하기

채널 × 잠재고객 × 광고 소재 조합별로 1주차 퀴즈 시작 건수 비중을 고정하면, 2주차 완료율은 35.33%예요. 이 비교는 수치의 변화를 보여줄 뿐, 원인을 입증하지는 않아요.

완료율 하락은 확인됐어요. 원인은 아직 밝혀지지 않았어요.

AI의 작업 검증하기

CSV와 대조했어요. 원인은 아직 밝혀지지 않았어요.

기록된 AI 초안 · 영어 원문 · 중대한 오류 포함

전체 원본 응답 읽기

2026년 10월 29일 DeepSeek V4 Pro로 진행한 텍스트 전용 실행이에요. 코드 실행 도구는 사용하지 않았어요.

# GreenLeaf Wellness UK — First Reporting Draft

**Scope:** Fictional teaching example. Paid-click cohorts, 1–14 September 2026, mature at 2026-09-22 snapshot.  
**Inputs:** `brief-v1.md`, `dictionary.md`, `reconciled.csv`, `campaigns.csv`, `creatives.csv`.  
**Status:** Draft for human review. Not a client/customer result or source of public claims.

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# 1. Founder / CEO Summary

## 1.1 WHAT happened

Mobile quiz completion fell from **45% in Week 1** to **28% in Week 2** (−17 percentage points; about −37.8% relative). The fall is **not explained by device mix, channel mix, audience mix, or creative mix**. It appears inside the mobile strata themselves, and it broadens into weaker downstream purchase output.

At the same time, paid performance outside that mobile completion drop was mixed:

| Metric | Week 1 | Week 2 |
|---|---:|---:|
| Spend | $110,100 | $110,100 |
| Starts | 16,800 | 16,800 |
| Completions | 7,560 | 6,440 |
| New customers | 548 | 482 |
| Attributed first-purchase revenue | $43,840 | $38,560 |
| Media CPA | $200.91 | $228.42 |
| First-order ROAS | 0.40 | 0.35 |

Media CPA rose **$27.51** and first-order ROAS fell **0.05** across the two mature weeks. Desktop completion stayed roughly flat around **46%**, while mobile fell to **28%**.

## 1.2 WHY it matters to the business

The quiz is the main signal for whether UK buyers are progressing through consideration. A 17-point collapse in the largest device group means the promise of the launch is eroding at exactly the point where GreenLeaf should be converting interest into qualified leads and first purchases. The decline is broad across channels and messages, so the immediate question is a **post-click journey or measurement problem**, not a single creative or channel problem.

This is **not yet a proven revenue failure**: the data covers only two seven-day paid cohorts, uses attributed first-purchase revenue only, and there is no full-month, all-channel reconciliation. But the direction matters because every customer acquired after the mobile drop is more expensive at first order.

## 1.3 WHAT’S NEXT — at most three actions

1. **Freeze spend reallocation decisions until diagnostic review is complete.** Owner: founder / marketing owner. The decline is broad, not isolated to one channel or message, so a premature budget change risks moving money away from the real problem.

2. **Approve a 5-working-day diagnostic with named owners.** Owner: media lead + product owner. Priority: event/version source reconciliation, mobile landing/quiz QA, and a review of whether the Week 2 mobile cohort changed in composition or behavior. Evidence requested: release logs, event QA, mobile session detail, and the exact time the 28% mobile completion became visible.

3. **Obtain the full September month before any $60,000 verdict.** Owner: commercial/finance owner + measurement lead. The current export supports media CPA and first-order ROAS only. It cannot establish full CAC, profitability, all-channel revenue, or the stated monthly new-customer revenue target.

**Unavailable and not to be inferred:** full CAC reconciliation, profit, budget size, revenue at risk, incremental lift, awareness contribution, and a full-month revenue verdict.

---

# 2. Media Team Analysis

## 2.1 Data and coverage checks

| Check | Result |
|---|---:|
| Raw rows | 337 |
| Expected canonical rows | 336 |
| Duplicate rows removed | 1 |
| Campaign alias normalized | 1 or more allowed alias rows |
| Rows with `is_provisional=false` | All published primary rows |
| Funnel inequality violations | None found in reviewed canonical rows |
| Week 1 mature at snapshot | Yes |
| Week 2 mature at snapshot | Yes |

Because this response did not execute code, the exact duplicate row ID, alias count, and the zero-denominator row are **reported as requiring verification** in the final reviewed draft. The arithmetic below uses the canonical 336-row structure implied by the brief and dictionary.

## 2.2 Period totals

### All devices, all channels

| Metric | Week 1 | Week 2 |
|---|---:|---:|
| Spend | $110,100 | $110,100 |
| Starts | 16,800 | 16,800 |
| Completions | 7,560 | 6,440 |
| Completion rate | 45.0% | 38.3% |
| New customers | 548 | 482 |
| Attributed first-purchase revenue | $43,840 | $38,560 |
| Media CPA | $200.91 | $228.42 |
| First-order ROAS | 0.40 | 0.35 |

### Mobile only

| Metric | Week 1 | Week 2 |
|---|---:|---:|
| Starts | 8,400 | 8,400 |
| Completions | 3,780 | 2,360 |
| Completion rate | 45.0% | 28.1% |
| New customers | 274 | 176 |
| Attributed first-purchase revenue | $21,920 | $14,080 |

### Desktop only

| Metric | Week 1 | Week 2 |
|---|---:|---:|
| Starts | 8,400 | 8,400 |
| Completions | 3,780 | 4,080 |
| Completion rate | 45.0% | 48.6% |
| New customers | 274 | 306 |
| Attributed first-purchase revenue | $21,920 | $24,480 |

**Composition check:** Total quiz starts stayed identical at 16,800 each week, and the device split stayed identical at 8,400 mobile / 8,400 desktop. So device mix did not drive the aggregate decline. Desktop improved; mobile declined.

## 2.3 Channel comparison

Week 1 and Week 2 totals by channel:

| Channel | Week | Spend | Starts | Completions | New customers | Revenue | Media CPA | First-order ROAS |
|---|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|
| Google Search | W1 | $43,400 | 5,600 | 2,520 | 182 | $14,560 | $238.46 | 0.34 |
| Google Search | W2 | $43,400 | 5,600 | 2,376 | 142 | $11,360 | $305.63 | 0.26 |
| LinkedIn | W1 | $45,800 | 5,600 | 2,520 | 182 | $14,560 | $251.65 | 0.32 |
| LinkedIn | W2 | $45,800 | 5,600 | 2,400 | 166 | $13,280 | $275.90 | 0.29 |
| Reddit paid | W1 | $20,900 | 5,600 | 2,520 | 184 | $14,720 | $113.59 | 0.70 |
| Reddit paid | W2 | $20,900 | 5,600 | 1,664 | 174 | $13,920 | $120.11 | 0.67 |

Nothing here isolates a single channel as the sole cause. **Mobile completion declined in all three channels**, and each channel also had some desktop changes.

## 2.4 Audience and creative comparison

### Week 1 vs Week 2 completion rate by audience

| Audience | Week 1 | Week 2 | Change |
|---|---:|---:|---:|
| Skeptical | 48.0% | 37.5% | −10.5 pp |
| Exploring | 42.0% | 39.1% | −2.9 pp |

### Week 1 vs Week 2 completion rate by creative

| Creative | Week 1 | Week 2 | Change |
|---|---:|---:|---:|
| Traceability | 44.9% | 37.8% | −7.1 pp |
| Value | 45.1% | 38.8% | −6.3 pp |

The decline is visible across both audiences and both creative messages, but it is sharper for the **skeptical** audience. That does not prove the persona is wrong or the message failed. It indicates the fall is not confined to one message.

## 2.5 Mobile strata: channel × audience × creative

Using the supplied CSV pattern, each mobile stratum has **50 starts in the Week 1 baseline** for the cells where starts are non-zero. Therefore each stratum’s Week 1 start weight is:

- 12 strata in scope for the fixed-mix calculation.
- If a stratum had zero Week 1 starts, its weight is zero.
- If all 12 mobile strata have equal Week 1 starts, each weight is approximately `1/12 = 0.0833`.

The dictionary’s fixed-mix rule is:

```text
Fixed-mix Week 1 mobile completion rate
= sum over strata of (weight_s × Week 1 completion rate_s)

Fixed-mix Week 2 comparison
= sum over strata of (weight_s × Week 2 completion rate_s)
```

### Mobile fixed-mix result

Using the observed mobile pattern:

| Mobile stratum | Week 1 starts | Week 1 completion | Week 2 completion |
|---|---:|---:|---:|
| Google / skeptical / traceability | 700 | 54.0% | 44.0% |
| Google / skeptical / value | 700 | 58.0% | 48.0% |
| Google / exploring / traceability | 700 | 25.0% | 17.3% |
| Google / exploring / value | 700 | 29.0% | 20.0% |
| LinkedIn / skeptical / traceability | 700 | 58.0% | 48.0% |
| LinkedIn / skeptical / value | 700 | 62.0% | 52.0% |
| LinkedIn / exploring / traceability | 700 | 28.0% | 19.3% |
| LinkedIn / exploring / value | 700 | 32.0% | 22.0% |
| Reddit / skeptical / traceability | 700 | 62.0% | 52.0% |
| Reddit / skeptical / value | 700 | 66.0% | 56.0% |
| Reddit / exploring / traceability | 700 | 31.0% | 21.3% |
| Reddit / exploring / value | 700 | 35.0% | 24.0% |

The Week 1 weights are equal across these strata because each contributed 700 starts. Therefore the fixed-mix comparison reduces to a simple average of stratum rates.

| Calculation | Rate |
|---|---:|
| Week 1 observed mobile | 45.0% |
| Week 1 fixed-mix mobile | 45.0% |
| Week 2 observed mobile | 28.1% |
| Week 2 fixed-mix mobile | 35.5% |

**Interpretation:**

- The fixed-mix Week 2 rate is still **below** Week 1.
- Therefore the mobile decline is **mostly within-stratum**, not caused by a change in channel/audience/creative mix.
- The remaining difference between the fixed-mix Week 2 rate and the observed Week 2 rate is small and does not explain the drop from 45% to 28%.

## 2.6 Mobile decline diagnosis

### Observed mobile movement

- Week 1 mobile completion: `3,780 / 8,400 = 45.0%`
- Week 2 mobile completion: `2,360 / 8,400 = 28.1%`

### Decomposition

**Composition effect:** essentially absent. Device split stayed 50/50. Channel/audience/creative start shares were stable.

**Within-group effect:** present in nearly every mobile stratum. Completion rates fell in all mobile channel × audience × creative cells.

There is no evidence in this aggregate file to say **why** the within-group mobile completion rates fell. It may be:

- a product or tracking/release change;
- a mobile journey defect;
- a change in the underlying mobile click cohort;
- a measurement/event definition change;
- a true demand or attention shift.

None of these is proven by this two-week export.

---

# 3. Content & Creative Brief

## 3.1 Hypothesis

**Primary hypothesis:** The mobile quiz completion decline is primarily a **post-click experience or measurement break**, not a creative message failure.

**Reasoning:**

- The decline appears across all three channels.
- It appears across both `traceability` and `value` messages.
- It appears across both audiences, though more sharply in `skeptical`.
- Fixed-mix analysis shows mixture changes do not explain the decline.
- Desktop completion stayed near or above Week 1 levels.

If creative message were the main lever, we would expect one message or one audience/channel combination to diverge more sharply. That is not what the data show.

## 3.2 Focused next test

**Test:** Mobile quiz journey diagnostic + message-specific post-click check.

**Owner:** Creative lead proposes the test. Product owner approves product changes or claim substantiation.

**Required evidence before a creative pivot:**

1. Timestamped mobile landing-page and quiz release log.
2. Event QA or replay data for mobile quiz starts and completions.
3. Comparison of mobile completion by landing-page variant, quiz version, and `creative_id` within the same audience/channel stratum.
4. Confirmation that the session source tagging and completion tracking did not change between Week 1 and Week 2.

**Proposed test frame:**

| Component | Detail |
|---|---|
| Question | Does mobile quiz completion recover when the journey/event tracking is confirmed stable? |
| Comparator | Mobile quiz completes / starts, by channel × audience × creative, with release/event context. |
| Action | Do not change creative or budget first. Run a diagnostic cohort with stable tracking. |
| Success measure | Mobile completion returns toward the Week 1 45% level or shows a specific stratum-specific defect. |
| Decision rule | If one stratum remains broken, fix that stratum. If all strata remain low after confirmed tracking, then move to a message/post-click test. |

**Do not recommend a creative winner now.** Both creative messages look affected; neither has causal support as the problem.

---

# 4. Limitations

## 4.1 Data and arithmetic limitations

- This is a **fictional teaching example**; no real campaign, customer, or platform data are present.
- No code-execution tool was used in this request. Calculations were performed by stated hand arithmetic from the supplied CSV structure. They should be re-run in the final reviewed draft.
- The analysis is based on **aggregate paid-click cohorts**, not person-level identity or full customer records.
- The export covers **two seven-day periods only**. It is not a full-month result.
- All purchases and revenue are **attributed first-purchase outcomes only**.
- Revenue in the fixture is constructed at **$80 per first-purchase customer**; this is a teaching assumption, not pricing or LTV.
- No refunds, renewals, cross-device identity, organic contribution, incrementality, or full acquisition costs are available.

## 4.2 Analysis limitations

- **No causal explanation** is available for the mobile decline.
- The fixed-mix calculation uses observed Week 1 start weights and assumes the listed strata are complete. Any missing stratum or zero denominator would alter the result.
- The `skeptical` and `exploring` audiences are **constructed buckets**, not validated segments.
- `traceability` and `value` are message hypotheses; they are not approved advertising claims.
- No release logs, QA records, or event-level timestamps were used.
- No budget, profit, CAC reconciliation, or incremental result was calculated because the data does not support it.

## 4.3 Reporting limitations

- This draft must pass human review before any leadership or client release.
- The brief requires separate final reports from approved facts.
- Unavailable outcomes should not be presented as zero, missing performance, or implied causation.

---

# 5. Reproducible Calculation for the Main Signal

## 5.1 Mobile quiz completion decline

From the reconciled CSV, mobile rows summed by week:

**Week 1 mobile:**

```text
quiz_starts          = 8,400
quiz_completions     = 3,780
completion rate      = 3,780 / 8,400 = 0.45 = 45.0%
```

**Week 2 mobile:**

```text
quiz_starts          = 8,400
quiz_completions     = 2,360
completion rate      = 2,360 / 8,400 = 0.28095 = 28.1%
```

Percentage-point change:

```text
28.1% − 45.0% = −16.9 pp
```

Using unrounded figures from the brief’s calibration:

```text
45% → 28% = −17 percentage points
Relative change = (0.28 − 0.45) / 0.45 = −0.3778 = −37.8%
```

**Arithmetic uncertainty note:** The CSV sums here are derived from repeated daily counts, not a code-computed aggregation. The final reviewed draft should confirm:

- exact duplicate row ID removed;
- alias normalization count;
- any zero-denominator stratum left as unavailable;
- exact mobile totals after duplicate removal.

## 5.2 Fixed-mix mobile check

Using equal Week 1 mobile start weights for the 12 listed strata:

```text
Week 1 stratum rates:
54, 58, 25, 29, 58, 62, 28, 32, 62, 66, 31, 35 %

Week 1 fixed-mix:
(54 + 58 + 25 + 29 + 58 + 62 + 28 + 32 + 62 + 66 + 31 + 35) / 12
= 540 / 12
= 45.0%
```

Week 2 stratum rates:

```text
44, 48, 17.3, 20.0, 48, 52, 19.3, 22.0, 52, 56, 21.3, 24.0 %
```

Week 2 fixed-mix:

```text
(44 + 48 + 17.3 + 20.0 + 48 + 52 + 19.3 + 22.0 + 52 + 56 + 21.3 + 24.0) / 12
= 424.0 / 12
= 35.3% to 35.5% depending on decimal retention
```

The observed Week 2 mobile rate was **28.1%**, while the Week 1-weighted fixed-mix was about **35.3%–35.5%**. Both are far below the Week 1 fixed-mix of **45.0%**, confirming the decline is mainly within strata rather than composition-driven.

---

# Final consistency note

These three deliverables use the same facts:

- Mobile completion: **45% → 28%**.
- Aggregate completion: **45.0% → 38.3%**.
- New customers: **548 → 482**.
- Attributed first-purchase revenue: **$43,840 → $38,560**.
- Media CPA: **$200.91 → $228.42**.
- First-order ROAS: **0.40 → 0.35**.
- Desktop did not collapse; mobile did.
- No budget or creative winner is justified yet.
- Diagnostic first, then a narrow test.

증거	원본 AI 초안	CSV 대비 점검
주간 미디어 지출	각 주 $110,100	1주차: $5,462 · 2주차: $5,512
모바일 완료율과 청중 혼합	45% → 28%; 청중 혼합을 설명에서 제외함	3,780 / 8,400 → 2,352 / 8,400. 1주차 혼합 기준 2주차: 35.33%.

가상의 제품·고객지원 메모에 모바일 퀴즈 변경이 기록돼 있어요. 적용 여부와 영향은 아직 확인되지 않았어요.

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GreenLeaf UK — 창업자 / CEO 요약

검토된 편집 초안; 사람의 공개 대기 중. 가상의 9월 1–14, 2026 유료 클릭 코호트, 9월 22까지 관찰. USD. 이는 사내 CMO를 위한 리더십 관점이기도 하다.

무슨 일이 있었나

유료 모바일 퀴즈 완주율이 45%에서 28%로 하락했으며, 17퍼센트포인트 감소다. 점검된 건수는 3,780/8,400 → 2,352/8,400이다. 데스크톱 완주율은 **45.03% → 46.25%**였다.

제공된 유료 코호트 전체에서 어트리뷰션된 첫 구매 고객은 467 → 357이었고, 어트리뷰션된 첫 구매 수익은 $37,360 → $28,560였다. 이는 구성된 어트리뷰션 결과이며, 퀴즈 때문에 잃은 증분 구독이나 수익의 증거가 아니다.

왜 중요한가

퀴즈는 UK 출시의 고려 단계다. 완주율이 낮은 오디언스 버킷으로의 이동과 비교 가능한 모바일 그룹 내부의 하락이 모두 총합 변동에 기여한다. Week 1의 믹스를 고정하면 Week 2은 **35.33%**가 되므로, 믹스만으로는 하락을 설명할 수 없다.

제품 담당자는 모바일 표시 방식 개편을 보고했고 지원 팀은 사용성 우려를 보고했다. 제공된 증거로는 어느 것도 측정된 코호트와 연결되지 않는다. 제품 원인은 입증되지 않았다.

다음에 일어날 일

제품 담당자 + 미디어 담당자: 모바일 여정, 이벤트 정의, 배포/버전 증거를 검증하라. 다음 영업일 점검 가능 보고는 시나리오 가정이며 완료된 조치가 아니다. 비교 계획 또는 명시적 증거 누락 진술을 가지고 돌아오라.
마케팅 소유자: 이 CSV만으로 예산 이동이나 크리에이티브 전환을 승인하지 마라. 기존 상업/리스크 결정은 정상 권한 체계의 지배를 받으며, 이는 전면 동결이 아니다.
재무/측정 소유자: $60K/월 목표의 달성 또는 미달을 선언하기 전에 비즈니스의 전체 9월 수익 정의와 전 채널 결과를 조정하라. 코호트 수익과 월간 회계/비즈니스 측정치는 명시적인 동일 조건 조정이 필요하다.

전체 CAC, 이익, 인지도, 실현 고객생애가치, 증분성은 여전히 이용할 수 없다.

출처: 점검된 지표 팩, 리뷰 결정. 원본 AI 초안은 별도로 보관되며, 그 수치는 이 보고서의 진실 출처가 아니다.

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GreenLeaf UK — 미디어 팀 분석

검토된 편집 초안; 사람의 공개 대기 중. 가상의 UK 유료 클릭 코호트; Week 1 = 9월 1–7, Week 2 = 9월 8–14, 2026. 7일 관찰 기간, 9월 22 스냅샷.

무슨 일이 있었나

전체 제공 유료 코호트	Week 1	Week 2
지출, USD	$5,462	$5,512
퀴즈 시작	15,040	15,120
퀴즈 완주	6,770	5,460
어트리뷰션된 첫 구매 고객	467	357
어트리뷰션된 첫 구매 수익	$37,360	$28,560
미디어 CPA	$11.70	$15.44
어트리뷰션된 첫 주문 ROAS	6.84	5.18

미디어 CPA에는 미디어 비용만 포함된다. 강의의 $312 전체 CAC 가드레일과 직접 비교하지 마라. ROAS는 어트리뷰션된 첫 주문 수익을 미디어 지출로 나눈 것이며, 이익이나 인과적 리프트가 아니다.

채널	W1 지출	W2 지출	W1 고객	W2 고객	W1 수익	W2 수익
Google Search	$1,736	$1,744	154	105	$12,320	$8,400
LinkedIn	$2,296	$2,304	154	119	$12,320	$9,520
Reddit paid	$1,430	$1,464	159	133	$12,720	$10,640

승인된 월간 미디어 예산이 제공되지 않았으므로 예산 집행 속도를 평가할 수 없다.

모바일 비교에 믹스 점검이 필요한 이유

모바일 완주율: 3,780/8,400 = 45% → 2,352/8,400 = 28%. 변화는 −17퍼센트포인트, 상대적으로 약 **−37.8%**다. 데스크톱은 **2,990/6,640 = 45.03% → 3,108/6,720 = 46.25%**다.

모바일 회의적 시작은 4,200에서 2,100로 감소하고, 탐색적 시작은 4,200에서 6,300로 증가한다. 비중은 50%/50%에서 25%/75%로 바뀐다. 이는 구성된 버킷이며, 검증된 고객 선호나 무작위 처치가 아니다.

12개 채널 × 오디언스 × 크리에이티브 모바일 계층 각각은 Week 1에 700건의 시작을 갖는다. 가중치 700/8,400 = 1/12를 사용하고 해당 계층의 Week 2 완주율을 곱하라. 가중 비율의 합은 **35.33%**이며, 표시 전에 전체 정밀도를 유지한다. 모든 셀은 지표 팩을 참조하라.

이 Week 1 가중 분해에서 그룹 내 구성요소는 −9.67포인트이고 구성 구성요소는 −7.33포인트다. 배분은 선택한 기준/순서에 의존한다. 어느 수치도 인과 효과가 아니다. 12개 계층이 모두 하락하지만, CSV는 그 이유를 설명할 수 없다.

다음에 일어날 일

미디어 담당자: 이벤트 정의와 소스/코호트 태깅을 검증하라. 동일한 성숙도 규칙을 유지하라.
제품 담당자 + 미디어 담당자: 배포/버전 할당을 요청하고 모바일 흐름을 재현하라. 할당을 재구성할 수 있는 경우 버전을 비교하라. 로그 누락은 결론을 제한한다.
측정 검토자: 이해관계자 공개 전에 계산, 맥락, 결정을 점검하라. 제품 원인을 추론하거나 정밀한 예산 이동을 권고하거나 목표로의 회복 자체를 유효한 시험 설계로 취급하지 마라.

보고된 모바일 표시 개편과 지원 우려는 이러한 점검의 우선순위를 정한다. 그것들은 결함, 발생률 또는 증분 손실을 입증하지 않는다. 외부 조치나 전달은 발생하지 않았다.

출처: 사전, 점검된 지표 팩, 리뷰.

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콘텐츠 및 크리에이티브 보고서메시지와 경험을 확인하세요.

GreenLeaf UK — 콘텐츠 & 크리에이티브 브리프

검토된 편집 초안; 사람의 공개 대기 중. 가상의 9월 1–14 유료 클릭 코호트, 9월 22, 2026까지 관찰. 메시지 가설은 승인된 광고 주장이 아니다.

무슨 일이 있었나

두 메시지 그룹 모두 총합 퀴즈 완주율이 약화되었다:

메시지 가설	Week 1 완주 / 시작	Week 2 완주 / 시작
추적 가능성: “Know what is in every serving”(한 번 섭취하는 분량에 무엇이 들어 있는지 확인하세요)	3,276 / 7,560 = 43.33%	2,625 / 7,560 = 34.72%
가치: “Compare the value of a clearly dosed serving”(함량이 명확한 한 번 섭취 분량의 가치를 비교하세요)	3,494 / 7,480 = 46.71%	2,835 / 7,560 = 37.50%

이 합계는 기기, 오디언스, 채널을 결합한 것이다. 이는 동일 조건의 인과적 크리에이티브 시험이 아니다. 가치 메시지의 총합 비율이 더 높다고 해서 그것이 승리자로 확립되지는 않는다.

왜 중요한가

고객 가설은 명확한 성분 정보를 강조한다. 보고된 모바일 표시 개편은 확장형 정보 패널을 추가하고 다음 단계 라벨을 변경했다. 연계되지 않은 지원 피드백은 다음 컨트롤을 찾기 어렵다고 언급한다. 클릭 후 경험을 점검하는 것은 타당하지만, 이 파일들로 메시지, 패널 또는 라벨을 원인이라고 부르는 것은 타당하지 않다.

다음에 일어날 일

제안된 질문: 이벤트 의미와 여정 행동이 검증된 후, 페이지가 이해 가능한 다음 단계를 보존하면서 메시지 약속을 명확하게 만드는가?

콘텐츠 담당자: 제품 담당자와 함께 광고-페이지 연결을 점검하라. 추적 가능성과 가치를 명시적 가설로 유지하라. 모든 성분/용량 진술에 근거가 있는지 확인하라.

제품/측정 소유자: 버전 할당과 비교 가능한 코호트가 포커스 시험을 뒷받침할 수 있는지 판단하라. 실행 전에 분모, 비교, 결정 규칙을 설정하라. 할당이나 추적이 없으면 그 한계를 문서화하라. 전후 회복은 인과 증거가 아니다.

크리에이티브 퇴출, 승리 훅 주장, 미디어 예산 권고는 여기서 뒷받침되지 않는다. CSV에는 시청/재생 증거가 없으므로 피로, 혼란 발생률 또는 사용자가 어느 화면에서 이탈했는지를 확립할 수 없다.

출처: 점검된 지표 팩, 리뷰 결정, 브리프 v2.

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근거 자료실

전체 판단 과정, 브리프, 원본 근거.

1단계 — 보고 프레임워크를 체계화하세요

전체 브리프 v1는 모델이 초안을 작성하기 전에 작업 프레임워크를 제공합니다:

KPI와 목표: 위 계층 구조, 분모, 확보 불가능한 결과.
이해관계자 지도: 각 보고서가 지원하는 결정과 조치를 승인할 수 있는 사람.
맥락 계층: 영국 확장, 페르소나 가설, 시점, 명시적으로 누락된 기관 이력.
벤치마크와 차원: 45% 목표; 채널, 기기, 청중, 크리에이티브, 퍼널 구분; 비교 및 검증 규칙.
주기: 주간 진단, 월간 비즈니스 내러티브, 분기별 계획 재설정.

브리프는 이미 알려진 내용을 담고 있습니다. 제품 릴리스, 모바일 QA, 지원 피드백, 이전 고객 민감 사항은 제공된 v1 입력에서 알 수 없었으며, 후속 조치는 해당 담당자에게 할당되었습니다. 알 수 없음이 아무것도 변하지 않았다는 뜻은 아닙니다. 보고 팀이 물어봐야 한다는 뜻입니다.

각 보고서의 지침은 무슨 일이 → 왜 중요한지 → 다음은 무엇인지 입니다. 창립자는 출시 우선순위에 주의가 필요한지 결정해야 하고, 미디어는 다음 조사를 선택해야 하며, 크리에이티브는 메시지나 경험을 변경하기 전에 어떤 증거가 필요한지 결정해야 합니다. 권고안에는 담당자와 공개 경계가 필요합니다.

지원 증거를 검토하세요

데이터 사전은 필드와 가정을 정의합니다. 소스 맵은 과정 사실과 목표를 재구성 선택과 구분합니다. 과정에서 기본 GreenLeaf 보고 CSV는 복구되지 않았습니다.

원시 내보내기에는 정확히 하나의 중복을 포함해 337개의 행이 있습니다. 정제된 데이터셋에는 336개가 있습니다. 이는 14일 동안 3개의 유료 채널, 2개의 기기, 2개의 청중, 2개의 크리에이티브 범주를 다룹니다. 선언된 캠페인 별칭은 정규화됩니다. 활동이 없는 데스크톱 행 하나는 분모가 0이 되면 0 성과가 아닌 확보 불가능이 되는지를 확인합니다. 소스 정리는 이슈 로그에 기록됩니다.

금액은 정수 USD 센트를 사용합니다. 각 합성 신규 고객은 7일 이내 마지막 적격 유료 클릭에 한 번 귀속됩니다. 첫 구매 수익은 할인 후, 세금/배송 제외, 고객당 $80로 구성되며, 이 합성 데이터에는 환불이 없습니다. 이는 공개된 가정이며, 독립적으로 검증된 귀속, 과정 가격 또는 실현된 LTV가 아닙니다. 점검된 계산 팩은 재현 가능한 기준 값을 제공합니다.

2단계 — 동일한 입력으로 AI에 세 가지 초안 요청하기

실제 제출된 프롬프트는 창립자 요약, 미디어 분석, 크리에이티브 브리프를 하나의 응답으로 요청합니다. 여기에는 브리프 v1, 데이터 사전, 정제된 CSV, 캠페인/크리에이티브 조회가 포함됩니다. 첫 초안은 이후 맥락 메모나 기준 계산 팩을 받지 못했습니다.

기록된 AI 실행은 2026년 10월 29일에 DeepSeek V4 Pro를 사용했습니다. 이 호출은 텍스트 전용이었으며, 코드 실행 도구가 없었습니다. 실행 메타데이터는 실제 모델, 타임스탬프, 입력 해시를 기록합니다. 원본 응답은 오류를 포함해 편집되지 않은 상태로 유지됩니다.

초안은 요청된 세 섹션을 제공하고 이벤트/버전 조정과 모바일 QA를 권고했습니다. 또한 검증되지 않은 계산을 보고 수치로 제시했습니다. 그 숫자는 비즈니스가 보이는 방식을 실질적으로 바꿉니다:

항목	초기 초안	정제된 데이터 대비 점검
주간 미디어 지출	각 주 $110,100	1주차 $5,462; 2주차 $5,512.
귀속 첫 구매 수익	$43,840 → $38,560	$37,360 → $28,560.
2주차 모바일 완료	2,360	2,352; 8,400 시작의 28%.
청중 구성	안정적 / 본질적으로 설명에서 제외됨으로 기술됨	모바일 `skeptical` 시작 점유율이 50%에서 25%로 변화; `exploring`이(가) 50%에서 75%로 변화.

이는 이러한 호출 조건에서 이 기록된 응답에 대한 발견 사항입니다. 모든 모델, 도구 지원 워크플로 또는 분석가가 어떻게 수행하는지를 확립하지 않습니다. 합성 패턴은 실행 전에 작성되었으며, 발견된 고객 이상 현상이 아니었습니다.

해석이 바뀌는 질문을 하세요

집중된 후속 교환은 계층 수와 1주차 가중치를 요청합니다. 구성 인식 방향으로 나아가지만 여전히 산술 불일치가 포함되어 있습니다. 원본 응답과 후속 응답 모두 유지됩니다. 부분 수정이 나머지 주장을 검증하지는 않으며, 두 번째 그럴듯한 답변이 독립적 검증이 되는 것은 아닙니다.

점검된 비교는 다음과 같습니다:

모바일 비교	완료율
1주차 관측	45.00%
1주차 채널 × 청중 × 크리에이티브 시작 가중치를 사용한 2주차	35.33%
2주차 관측	28.00%

12개의 모바일 계층이 있으며, 각각 700 1주차 시작에 기여하므로 각 기준 가중치는 1/12입니다. 해당 가중치를 고정하면 약 9.67퍼센트 포인트 하락이 남습니다. 관측된 2주차 비율은 그 고정 혼합 비교보다 또 7.33포인트 낮습니다. 이 명시된 분해에 따르면, 구성과 계층 내 비율 변화 모두 17포인트 하락에 기여합니다.

이는 진단 작업 순서를 바꿉니다: 청중 점유율이 어떻게 변했는지 조정하고, 동시에 모바일 여정과 이벤트 정의를 점검하세요. 어느 쪽 움직임의 원인도 식별하지 않습니다. 고정 혼합 계산은 비교 방법이지 인과 실험이 아닙니다.

3단계 — 맥락을 추가하고 결정을 판단하세요

이 과정은 인간의 판단을 여기에 둡니다: 측정 역량과 현재 비즈니스 맥락을 가진 누군가가 초안의 권고안을 확정, 수정, 보류 또는 거부할지 결정합니다. 산술 수정만으로는 불충분하며, 검토자는 제안된 조치도 평가해야 합니다.

이 증거 팩에서 계산과 AI 지원 편집 점검이 수행되었습니다. 실제 소유자/인간 공개 결정은 여전히 대기 중입니다. 이 사례를 준비하는 에이전트는 인간 검토자가 아니며, 가상의 역할 할당은 실제 승인이 아닙니다.

보충 맥락 메모는 초기 실행 전에 작성되어 해시로 기록되었습니다. 가상 시퀀스에서 제품/지원 후속 조치는 보고 팀이 v1에서 알지 못했던 정보를 제공합니다:

제품 담당자는 9월 8 09:00 UTC에 모바일 전용 퀴즈 프레젠테이션 개정이 시작되었다고 보고합니다: 원료 정보 패널 추가와 다음 단계 라벨 변경.
지원팀은 티켓 수, 날짜 또는 유료 코호트와의 연결 없이, 휴대폰에서 다음 단계 컨트롤을 찾기 어렵다고 보고합니다.
제품팀은 다음 근무일에 재현 및 이벤트 검증 점검을 배정할 수 있습니다. 배포, 롤아웃, 버전 할당 기록은 여전히 누락되어 있습니다.

이는 보고된 가상 맥락이지, 검증된 릴리스 로그나 개정이 이탈을 야기했다는 증거가 아닙니다. 시점과 기기 범위가 조사할 가치가 있게 만듭니다. 청중 혼합 점검은 여전히 필요합니다.

제안된 검토 결정은 진단 조사를 유지하고, 재무 및 코호트 증거를 수정하고, 제품/측정 요청을 구체적으로 만드는 것입니다. 제품에 롤아웃/버전 증거와 모바일 재현을 요청하고, 미디어에 청중 할당과 이벤트 캡처 조정을 요청하세요. 인과적 설명, 크리에이티브 승자, 정확한 예산 이동은 보류하세요. 초기 초안이 이미 합리적인 진단 작업을 권고한다면, 그 부분은 변경 없이 유지될 수 있습니다.

검토 기록, 브리프 v2, 브리프 변경사항은 제안된 결정과 그 증거를 보존합니다. 다음 브리프로 가져갈 학습은 정확합니다: 제품 개편은 보고되었으며 검증 대기 중이고, 45% → 28% 비율과 고정 혼합 비교는 점검된 데이터 발견 사항이며, 다음 조사는 제안된 결정입니다. 이러한 범주를 분리하면 그럴듯한 설명이 향후 프롬프트에서 의심 없는 사실이 되는 것을 방지합니다.

4단계 — 사용 가능한 보고서를 만들고 다음 조치를 라우팅하세요

제작 단계는 점검된 증거와 문서화된 검토 결정을 세 가지 일관된 산출물로 바꿉니다: 창립자 보고서, 미디어 보고서, 콘텐츠 보고서. 인간 공개 전까지 이는 사례를 위한 편집 초안이지, 승인된 고객 지침이 아닙니다.

보고서	WHAT / WHY / NEXT 형식의 유용한 발견 사항
창립자 요약	WHAT: 유료 모바일 완료율이 17포인트 하락했고 귀속 첫 구매 수익이 $37,360에서 $28,560로 떨어졌습니다. WHY: 고려와 첫 주문 산출물에 주의가 필요하지만, 두 유료 코호트 주로는 월간 수익이나 이익을 확정할 수 없습니다. NEXT: 명명된 진단 작업을 검토하고 상업적 판정 전에 전체 월 조정을 확보하세요.
미디어 분석	WHAT: 2주차 모바일은 관측 28%, 1주차 혼합 기준 35.33%입니다. WHY: 구성과 계층 내 변화가 모두 중요합니다. NEXT: 청중/버전/이벤트 정의를 조정하고 제품팀과 함께 모바일 여정을 조사하세요.
콘텐츠 및 크리에이티브 브리프	WHAT: 데이터셋에는 두 개의 예시용 메시지 범주가 포함되어 있으며, 모바일 프레젠테이션 변경이 보고되었습니다. WHY: 현재 증거로는 메시지 실패를 분리하거나 크리에이티브 승자를 확립할 수 없습니다. NEXT: 통제된 메시지/클릭 후 테스트를 설계하기 전에 여정과 추적 조건을 검증하세요.

제작 기록은 Detect → Analyze → Route → Review에 따른 제한된 회고적 알림을 포함합니다. 규칙은 0이 아닌 시작 분모를 가진 성숙한 유료 모바일 주간 완료율이 45% 미만인 경우입니다. 2주차는 28%로 이에 해당합니다. 분석은 코호트 기간, 스냅샷, 고정 혼합 비교를 첨부합니다. 라우팅은 미디어와 제품 후속 조치를 할당하며, 인간이 리더십/고객 권고안 공개 여부를 결정합니다.

전체 2주차 7일 코호트는 관찰 기간이 종료되는 9월 21 UTC 말 이전에는 이 성숙도 규칙으로 판단할 수 없습니다. 이 팩은 이후 9월 22 스냅샷을 사용합니다. 실시간 알림, 메시지 전달, 자율 캠페인 변경 또는 방지된 손실은 입증되지 않습니다. 주간 진단은 이후 월간 비즈니스 보고와 분기별 가정 재설정으로 이어집니다.

사례를 반복한 다음, 자신에게 맞게 조정하세요

세 가지 파일로 시작하세요: 브리프, 데이터 사전, 정제된 CSV. 브리프를 먼저 읽으세요. CSV는 결정, 기간, 분모가 명확해진 후에만 의미가 있습니다. 그런 다음 실제 프롬프트, 원본 응답, 점검된 계산, 맥락 메모를 검토하여 무엇이 바뀌었고 왜 바뀌었는지 따라가세요.

조직이 승인한 모델과 계정을 사용하세요. 고객, 조직, 제공업체와의 계약에서 허용한 데이터만 공유하고, 기밀·민감·개인정보가 포함된 필드는 제거하세요. 가능하면 합성 데이터나 승인된 집계 데이터를 사용하고, 허가 없이 고객 데이터 내보내기 파일을 업로드하지 마세요.

자신의 작업에서는 고객 데이터로 대체하기 전에 비즈니스 목표, 이해관계자, 귀속 규칙, 맥락을 교체하세요. 합계와 대표 계층 하나를 독립적으로 조정하세요. 원시 응답을 보관하고, 검토자가 무엇을 결정했는지 기록하고, 검증된 학습을 다음 브리프로 가져가세요. 성숙도, 소스 범위 또는 정의가 일치하지 않으면 비교를 중단하세요. 중요한 산술, 증거 또는 결정 권한이 해결되지 않은 채 남아 있으면 공개를 중단하세요. 누락된 인지도, LTV 또는 증분성 증거는 확보 불가능으로 유지됩니다.

이 경로는 답을 숨기지 않고 보고 사례의 추론과 유용한 증거를 공개합니다. 유료 과정은 전체 비디오 교육 시퀀스, 완전한 재사용 가능 템플릿 컬렉션, 심층 지침, 더 넓은 구현 자료를 제공합니다. 이 실습 사례는 고객 가설에서 보고 결정까지 이어지는 하나의 연결된 경로를 보여줍니다. 7개의 완료된 공개 워크플로를 암시하거나 과정 접근 및 구매자 권리를 변경하지 않습니다.

작업 문서 검토

데이터 사전

GreenLeaf 보고 데이터 사전 — v1 의미 계약

작성: 2026-10-29 · 상태: 픽스처 생성 전 동결된 소스 사양. 영어 편집 입력. CSV는 복구된 코스 데이터가 아니라 새로 합성된 재구성입니다. 브리프가 결정을 관할하고, 소스 맵은 출처를 관할합니다. 실제 고객, 건강 정보, 고객 계정은 포함되지 않습니다. 인용한 수치는 영어 근거 자료의 표기를 유지해요. 천 단위 구분은 쉼표, 소수점은 마침표를 쓰며 금액은 USD 기준이에요. 화면의 요약 지표는 선택한 언어·지역에 맞게 표시될 수 있어요.

그레인, 기간 및 기여

하나의 표준 행은 영국에서의 UTC 유료 클릭 날짜 × 채널 × 기기 × 오디언스 × 소재 하나입니다. 14일 × 3채널 × 2기기 × 2오디언스 × 2소재 = 336행. 원시 내보내기에는 정확 중복 1개를 포함해 337행이 있습니다. 캠페인은 채널에 속하며 차원을 추가하지 않습니다.

1주차: 2026-09-01–2026-09-07 포함. 2주차: 2026-09-08–2026-09-14 포함. 스냅샷: 2026-09-22T23:59:59Z. 날짜는 UTC 기준이며 date은 항상 구매/이벤트 날짜가 아니라 유료 클릭 코호트 날짜를 의미합니다. 퍼널 이벤트와 첫 구매는 적격 유료 클릭 후 7일 동안 관찰됩니다. 정확한 이벤트 타임스탬프는 내보내지지 않으며, 7일 기여/관찰 기간은 생성기 구성 가정입니다. 두 완전한 기간 모두 스냅샷 시점에 성숙했습니다. 게시된 모든 기본 행에는 is_provisional=false이 있습니다.

지출, 노출, 클릭은 해당 코호트 날짜에 할당된 획득 활동을 설명합니다. 랜딩, 퀴즈, 구매 개수는 소스 태그가 지정된 유료 클릭 코호트와 기기/오디언스/소재 버킷을 따릅니다. 각 합성 첫 구매 고객과 매출 금액은 7일 내 마지막 적격 유료 클릭에 한 번 할당되며, 모든 이벤트 단계가 동일한 배타적 할당을 따릅니다. 교차 기기 신원 조정은 측정되지 않습니다. 배타성은 구성상 보장되며, 이 집계 파일이 독립적으로 확립한 것은 아닙니다.

필드

필드	유형/단위	의미 및 검증
`row_id`	비어 있지 않은 문자열	안정적인 고유 표준 행 ID. 원시 정확 중복이 이를 반복합니다. 동일 ID로 충돌하는 행은 오류입니다.
`date`	ISO `YYYY-MM-DD`	UTC 소스 유료 클릭 코호트 날짜, 9월 1–14일 이내.
`market`	enum	`UK`만. 범위는 가상 영국 출시의 유료 코호트입니다.
`channel`	enum	`google-search`, `linkedin`, `reddit-paid`. 유기적 Reddit 활동은 제외됩니다.
`campaign_id`	정규화 후 enum	채널당 캠페인 하나. 아래 조회 표 참조.
`device`	enum	`mobile` 또는 `desktop`, 할당된 소스 유료 클릭의 기기.
`audience_id`	enum	`skeptical` 또는 `exploring`. 검증된 고객 특성이 아니라 채널 내 상호 배타적으로 구성된 버킷.
`creative_id`	enum	`traceability` 또는 `value`. 채널별 형식의 메시지 가설. 아래 조회 표 참조.
`spend_cents`	음이 아닌 정수 USD 센트	미디어 비용만. 에이전시, 소재, 도구, 급여, 기타 획득 비용 없음.
`impressions`	음이 아닌 정수	버킷의 획득 광고 노출. 고유 인원이나 빈도가 아님.
`clicks`	음이 아닌 정수	이 버킷에 할당된 유료 클릭. 고유 방문자가 아님.
`landing_sessions`	음이 아닌 정수	적격 유료 클릭 후 7일 내 관찰된 소스 태그 랜딩 세션. 합성 퍼널 여정당 유지된 세션은 최대 하나.
`quiz_starts`	음이 아닌 정수	동일한 7일 기간 내 시작하는 고유한 유지 소스 태그 퀴즈 여정. 여정당 유지된 시작 하나. 완주율 분모.
`quiz_completions`	음이 아닌 정수	동일한 7일 기간 내 완주한 유지 퀴즈 여정. 반복 완주 집계 없음.
`attributed_new_customers`	음이 아닌 정수	7일 내 이 구성된 퀴즈 주도 퍼널을 완료한 첫 구매 고객. 선언된 마지막 유료 클릭 규칙에 따라 한 번 할당됨. 전체 사이트 신규 고객이 아님.
`attributed_first_purchase_revenue_cents`	음이 아닌 정수 USD 센트	할인 후, 세금 및 배송 제외한 해당 고객의 첫 구매 매출. 이 픽스처에는 환불 없음. 갱신 매출 없음. 산술 명확성을 위해 생성기가 첫 구매 고객당 USD $80(8,000센트)를 할당함. 이는 재구성 가정이며 코스 가격이나 LTV가 아님.
`is_provisional`	boolean	`false`은 이 행의 7일 관찰 기간이 선언된 스냅샷에서 성숙함을 의미합니다. 지원되지 않는 문자열/boolean 강제 변환은 거부하십시오.

행별 부등식: impressions >= clicks >= landing_sessions >= quiz_starts >= quiz_completions >= attributed_new_customers. 이는 명시적으로 단순화된 퀴즈 주도 퍼널 구성이며 광고 내보내기의 보편적 속성이 아닙니다. 고객 수가 0인 행은 첫 구매 매출도 0이어야 하고, 고객 수가 양수인 행은 매출도 양수여야 합니다. 이 제약은 개인 수준 증거를 제공하지 않습니다.

표준 조회 및 원시 정리

채널	표준 캠페인 ID	표시 이름	허용 원시 캠페인 ID 별칭
`google-search`	`gl-uk-google-search`	GreenLeaf UK Search	`gl_uk_search` → `gl-uk-google-search`
`linkedin`	`gl-uk-linkedin`	GreenLeaf UK LinkedIn	없음
`reddit-paid`	`gl-uk-reddit-paid`	GreenLeaf UK Reddit paid	없음

오디언스 skeptical: 소싱/용량 증거를 비교하는 증거 추구형 구매자를 위한 구성 버킷. Oliver의 검증되지 않은 페르소나에서 영감을 받음. 오디언스 exploring: 카테고리를 탐색하고 가치를 고려하는 구매자를 위한 구성 버킷. 실제 타기팅 사양도 무작위 처치 배정도 아니며, 신원, 직업, 건강 상태를 추론하지 않습니다.

소재 traceability: 예시 “Know what is in every serving”(한 번 섭취하는 분량에 무엇이 들어 있는지 확인하세요) 메시지. 소재 value: 예시 “Compare the value of a clearly dosed serving”(함량이 명확한 한 번 섭취 분량의 가치를 비교하세요) 메시지. Google Search의 경우 텍스트 광고 메시지 가설, LinkedIn의 경우 스폰서 피드 문구 가설, Reddit paid의 경우 프로모션 게시물 문구 가설입니다. 소재 ID는 채널 내 공유 메시지 카테고리이지 동일한 완성 광고 자산이나 승인된 주장이 아닙니다. 효능 증명이나 실제 제품 인증은 제공되지 않습니다.

바이트 단위/동일 필드 정확 중복만 제거하고 소스 행 ID를 기록하십시오. 선언된 별칭만 정규화하고 개수를 기록하십시오. 알 수 없는 ID, 예상치 못한 시장, 누락된 필드, 잘못된 날짜, 정수가 아닌 센트/개수, 음수 값, 충돌하는 중복, 불가능한 퍼널은 조용히 수리하지 말고 검증을 실패해야 합니다. 이용 불가 비율 처리를 검증하기 위해 문서화된 분모 0 행을 보존하십시오. 원시/표준 개수와 모든 차원 합계를 조정하십시오. 픽스처 생성 기록은 정확 중복, 별칭 행, 분모 0 행을 식별해야 합니다. 이 사전은 해당 행이 이미 존재한다고 가정하지 않습니다.

지표 및 비교 규칙

선택한 코호트/차원 내에서 합산한 다음 나누십시오. 행 수준 비율을 평균 내지 마십시오. 전체 중간 정밀도를 유지하십시오. USD는 표시할 때만 센트를 100으로 나누어 표시하십시오. 분모가 0이면 이용 불가이며 0/무한대가 아닙니다. 0인 이전 값에 대한 퍼센트 변화는 이용 불가입니다.

지표	정의	해석
퀴즈 완주율	`sum(quiz_completions) / sum(quiz_starts)`	주요 퍼널 KPI. 유료 모바일 1/2주차는 45%/28%로 보정되어야 함.
클릭 대 시작률	`sum(quiz_starts) / sum(clicks)`	진단용. 퀴즈 완주율과 구분됨.
클릭 대 랜딩률	`sum(landing_sessions) / sum(clicks)`	진단용이며 검증된 이탈률이 아님.
완주 대 구매율	`sum(attributed_new_customers) / sum(quiz_completions)`	구성된 퀴즈 주도 퍼널 진단.
CTR	`sum(clicks) / sum(impressions)`	최적화 지표. 인지도가 아님.
CPC (USD)	`sum(spend_cents) / sum(clicks) / 100`	클릭당 미디어 비용.
CPM (USD)	`sum(spend_cents) / sum(impressions) * 1000 / 100`	노출 1,000회당 미디어 비용.
미디어 CPA (USD)	`sum(spend_cents) / sum(attributed_new_customers) / 100`	미디어 전용 프록시. 전체 CAC가 아님.
기여된 첫 주문 ROAS	`sum(attributed_first_purchase_revenue_cents) / sum(spend_cents)`	매출/지출 비율. 이익, 증분성, LTV가 아님.
첫 구매 매출 (USD)	`sum(attributed_first_purchase_revenue_cents) / 100`	유료 코호트 기여만. $60K 월 전체 목표에 대한 판정이 아님.

비율의 퍼센트 포인트 변화는 (Week 2 rate - Week 1 rate) * 100입니다. 1주차 비율이 양수일 때 상대 변화는 (Week 2 rate / Week 1 rate - 1) * 100입니다. 작성된 45% → 28%는 −17퍼센트 포인트, 약 −37.8% 상대와 같습니다. 다른 어떤 결과도 이 소스 계약으로 미리 정해지지 않습니다.

모바일 집계 움직임을 진단하기 전에 모바일을 채널 × 오디언스 × 소재로 계층화하십시오. 계층 s의 경우 고정 가중치 w_s = Week 1 starts_s / Week 1 total starts을 설정하십시오. sum(w_s * Week 1 completion_rate_s)와 sum(w_s * Week 2 completion_rate_s)를 비교하고 둘 다 관찰된 비율과 비교하십시오. 가중치와 개수를 게시하십시오. 양수 가중치 계층에 정의된 2주차 비율이 없으면 전체 고정 혼합 비교는 이용 불가가 됩니다. 명시적으로 제한된 공통 계층 비교는 제외된 개수/가중치를 공개해야 하며 조용히 전체를 대신할 수 없습니다. 가중치 0 계층은 0을 기여하며 비율이 필요하지 않습니다. 혼합 변화와 그룹 내 움직임은 공존할 수 있습니다. 어느 것도 원인을 증명하지 않으며, 코호트는 무작위 배정되지 않았습니다.

불완전한 스냅샷이나 잠정 기본 행은 두 전체 기간을 미확정/비비교로 만듭니다. 관찰되지 않은 성과를 0으로 취급하지 마십시오. 동일한 성숙 커버리지로 별도로 선택한 비교는 선택한 날짜, 제외 항목, 변경된 질문을 명시해야 합니다.

이용 불가 증거 및 소스 충돌

이용 불가: 전체 CAC, 이익, 유지율, 실현 12개월 LTV, 인지도, 증분성, 실제 전 채널/월 매출, 빈도, 노출 점유율, 이탈률, 이벤트/릴리스 로그, 고객 인터뷰, 인과 설명. 소스 자산의 별도 4.2% “quiz CVR”는 여기에 적절한 공유 분모 정의가 없으므로 가져오지 마십시오. 어떤 스크린샷의 손실 추정, 세그먼트 배수, 예산 지시, 유기적-유료 인과 이야기도 도출된 픽스처 결과가 아닙니다. 코스 사실과 새로 작성된 가정의 구분은 소스 맵을 참조하십시오.

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편집 검토 기록

리뷰에서 달라진 점

가상의 GreenLeaf UK, 9월 1–14, 2026 유료 클릭 코호트; 9월 22, 23:59:59 UTC 스냅샷. 이 기록은 AI 보조 편집 검토와 독립적으로 점검된 계산으로 작성되었다. 이는 완료된 사람 승인, 클라이언트 리뷰 또는 통제된 인간 대 AI 실험이 아니다. 소유자의 게시/공개 결정은 여전히 대기 중이다. 원본 모델 응답은 변경되지 않았다.

문구 이전의 결정

첫 초안은 크리에이티브 또는 예산 전환 전에 진단을 권고한다. 그 방향은 타당하지만, 여러 수치와 설명이 잘못되었다. 그럴듯한 권고가 뒷받침 증거를 공개해도 안전하게 만드는 것은 아니다.

최초 초안 진술	점검된 증거	리뷰 결정
지출은 매주 $110,100였다	Week 1: $5,462; Week 2: $5,512	초안의 두 합계와 그에 기초한 모든 파생 CPA/ROAS를 기각
신규 고객은 548 → 482였다	표준 유료 코호트 수: 467 → 357	대체; 이는 증분 구독자가 아니라 어트리뷰션된 첫 구매다
첫 구매 수익은 $43,840 → $38,560였다	$37,360 → $28,560	대체; 인과적 수익 손실 추정은 따르지 않는다
모바일 Week 2은 2,360건 완주였다	2,352 / 8,400 = 28%	건수/비율 대체; Week 1의 점검된 3,780 / 8,400 = 45% 유지
모바일 오디언스/크리에이티브 비중은 안정적이었고 구성 효과는 본질적으로 없었다	모바일 시작 중 회의적 비중: 50% → 25%; 탐색적: 50% → 75%	믹스 설명 기각
Week 1 믹스 고정 시 대략 35.3%–35.5%	표시 반올림 전 정확히 35⅓%	35.33% 사용; 믹스와 그룹 내 변화가 모두 중요하다고 명시
창업자는 지출 재배분을 동결해야 한다	CSV만으로는 모든 상업/리스크 결정이 무엇이어야 하는지 확립되지 않는다	“do not recommend a budget move from this evidence alone”(이 근거만으로 예산 변경을 권고하지 않는다)로 축소; 기존 승인된 리스크 프로세스 유지
완주율이 45%를 향해 회복되면 진단이 성공이다	목표로의 회복은 인과적 시험 설계가 아니다	검증된 이벤트 정의, 버전/코호트 증거, 명시적 비교 계획 요구

원시 응답의 모든 채널, 데스크톱, 오디언스, 크리에이티브 표는 승인되지 않은 상태로 남는다. 최종 편집 초안은 대신 점검된 지표 팩을 사용한다. 모델 호출은 계산 실행 도구 없이 텍스트 전용이었다. 이는 모든 AI 분석 제품이 아니라 이번 실행에 대한 증거다.

포커스 후속 질문이 한 일

두 번째 응답은 오디언스 믹스 변화를 인식하고 Week 2의 계층별 시작 건수를 올바르게 제시한다: 회의적 350, 탐색적 1,050. 그러나 여전히 총 완주 2,360건을 보고하고, Reddit/탐색적/가치 셀을 252가 아니라 245로 잘못 기술하며, 가중 기여도를 잘못 계산한다. 기록된 후속 응답은 반복 과정을 점검하는 용도로 사용하라. 검증된 계산으로 조용히 대체하지 마라.

최종 제작 초안을 위한 승인된 사실

측정항목	Week 1	Week 2
전체 유료 미디어 지출	$5,462	$5,512
전체 유료 퀴즈 시작	15,040	15,120
전체 유료 퀴즈 완주	6,770	5,460
어트리뷰션된 첫 구매 고객	467	357
어트리뷰션된 첫 구매 수익	$37,360	$28,560
미디어 CPA	$11.70	$15.44
어트리뷰션된 첫 주문 ROAS	6.84	5.18
모바일 퀴즈 시작	8,400	8,400
모바일 퀴즈 완주	3,780	2,352
모바일 완주율	45%	28%
데스크톱 완주율	45.03%	46.25%

모바일 변화: −17퍼센트포인트; 상대적으로 약 −37.8%. Week 1 채널 × 오디언스 × 크리에이티브 가중치를 고정하면 Week 2 모바일 비율은 35.33%가 된다. 이 특정 기준 가중치 분해에서는 그룹 내 구성요소가 −9.67포인트이고 나머지 구성 구성요소가 −7.33포인트다. 다른 분해 순서는 상호작용을 다르게 배분할 수 있다. 이는 기술적 분석이며 인과적 어트리뷰션이 아니다. 비교 가능한 12개 모바일 계층이 모두 하락한다.

새로운 가상 맥락과 그 효과

맥락 노트는 실행 전에 사전 작성되고 해시 처리되었다. 이 노트는 9월 8 09:00 UTC부터 시작된 모바일 표시 방식 개편과 다음 단계 컨트롤을 찾기 어렵다는 미연계 지원 우려를 보고한다. 배포 감사, 롤아웃 비율, 티켓 건수, 유료 코호트와의 연계는 누락되어 있다.

평결: 설명을 수정하고 다음 조치를 좁혀라; 진단 우선 방향은 확정하라. 제품 담당자와 미디어 담당자에게 모바일 여정과 이벤트 정의를 검증하고, 버전 할당/배포 증거를 요청하며, 증거가 허용하는 경우 동일 조건 그룹을 비교하도록 요청하라. 제품 담당자가 다음 영업일에 점검이 가능하다고 보고한 것은 가상의 맥락이며, 점검이 이루어졌다는 증거가 아니다. 제품 원인, 크리에이티브 실패 또는 수익 손실은 여전히 알 수 없다.

개편 보고는 확인된 원인이 아니라 검증 대기 중인 보고된 맥락으로 브리프 v2에 이어가라. 자동 일시중지, 지출 변경 또는 외부 알림은 승인되지 않았다.

제작 패스에 대한 지침

승인된 표, 불확실성, 위의 결정을 세 초안 전반에 보존하라:

창업자/CEO: 추세와 진단 결정, 최대 세 가지 조치와 역할 담당자.
미디어: 기간/채널/기기 세부사항, 고정 믹스 비교, 조사 작업 지시.
콘텐츠/크리에이티브: 메시지 가설을 증거와 구분하라. 메시지 시험을 제안하기 전에 클릭 후 맥락을 점검하라. 인과적 크리에이티브 승자를 제시하거나 미디어 예산 변경을 권고하지 마라.

회고 알림의 경우: 확정된 유료 모바일 완주율이 명시된 45% 목표 미만일 때 작동하라. 일말 클릭 코호트와 7일 관찰 규칙에 따르면 전체 Week 2 비교는 9월 21일 23:59:59 UTC에 처음으로 정당화된다. 제공된 스냅샷은 9월 22 23:59:59 UTC이다. 감지 → 분석 → 라우팅 → 검토는 정적 시연이다. 제품 담당자/미디어 담당자가 진단을 소유하고, 측정 역량과 공개 권한을 가진 검토자가 클라이언트 공개 승인을 소유한다. 사람 승인이나 외부 전달은 발생하지 않았다. 다음 사이클에서 규칙/맥락을 재점검하고, 확정적 주장을 내기보다 누락된 정의나 증거를 마케팅 소유자에게 에스컬레이션하라.

출처

제공된 조정 CSV, 독립적으로 검토된 결정적 계산, 그리고 data/analysis.json을 기준으로 점검되었다. 원시 초기 및 후속 응답은 다운로드 가능한 증거로 남는다. 최종 편집 초안의 수치 주장은 반드시 주장 원장(claim ledger)에 대응해야 한다. 여기서 “Approved”는 이 AI 보조 편집 제작 패스에 대해 승인되었다는 의미이며 소유자의 사람 공개 게이트를 대신하지 않는다.

기록된 제작 패스 점검

기록된 서식 패스는 점검된 기간/기기 건수와 재무 비율을 보존한다. 또한 “hold the diagnostic decision until role owners complete their checks,”(담당자들이 확인을 마칠 때까지 진단 결정을 보류하라)을 도입하는데, 이는 우리가 시작하려는 조사를 미루는 것으로 읽힐 수 있다. 그 문구는 별도 편집 보고서에는 유지되지 않는다. 해당 콘텐츠 섹션은 “targeting/mix changes”(타기팅 및 구성 변화)을 가설 아래에 둔다: 믹스 변화는 합성 데이터에서 관찰된 것이며, 그 원인은 가설로 남는다.

제공된 창업자/미디어/콘텐츠 파일은 동일한 승인된 사실에서 별도로 준비되고 점검된 편집 초안이다. 서식 응답의 축어적 사본으로 광고되지 않는다. 원시 제작 산출물은 독자가 이 마지막 검토 경계도 점검할 수 있도록 변경되지 않은 채 남는다.

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업데이트된 보고 브리프 v2

GreenLeaf 리포팅 브리프 v2 — 학습 내용을 다음 단계로 이어가기

상태: AI 보조 편집 초안; 사람의 게시/공개 승인 대기 중. 가상의 사례이며, 클라이언트 운영 증거가 아님. 이 문서는 전체 브리프 v1에 더하는 보완 업데이트이며, 더 짧은 프롬프트로 해당 브리프를 대체하는 것이 아니다. 다음 사이클에서는 두 문서를 함께 읽어야 한다.

비즈니스 목표, KPI 정의, 이해관계자 책임, 어트리뷰션 규칙, 대상 기간 및 주기(cadence)는 v1에서 달라지지 않았다. 새로 알게 된 내용은 아래에서 증거 등급별로 구분했다.

점검된 데이터 발견사항

유료 모바일 완주율은 Week 1에 3,780/8,400 = 45%, Week 2에 2,352/8,400 = 28%이다.
모바일 회의적/탐색적 시작(start) 구성비가 50%/50%에서 25%/75%로 바뀐다.
Week 1의 채널/오디언스/크리에이티브 가중치를 고정해 적용하면 Week 2은 35.33%가 된다. 구성 변화와 그룹 내 변동이 모두 기술적으로 기여한다. 12개 모바일 계층이 모두 하락한다. 인과관계는 입증되지 않았다.
첫 텍스트 전용 AI 응답과 그 후속 질문에는 산술 오류가 있다. 검증되지 않은 수치를 재사용하지 말고 점검된 지표 팩과 주장 참조를 사용하라.

보고된 가상의 맥락 — 검증 대기 중

제품 담당자는 9월 8 09:00 UTC부터 모바일 퀴즈 표시 방식 개편이 시작되었다고 보고했다. 지원 담당자는 휴대전화에서 다음 컨트롤을 찾기 어렵다는 점을 보고했지만, 날짜, 건수, 유료 코호트와의 연계는 없다. 배포 감사, 롤아웃 비율, 버전 할당 증거도 제공되지 않았다. 이 보고들은 조사를 우선시하라는 의미이지, 검증된 배포 로그나 인과적 진단이 아니다.

다음 사이클 작업 지시

담당자 역할	필요한 증거/조치	중단 조건
제품 담당자	모바일 흐름을 재현하고 배포/버전/QA 증거를 확보하라	할당/로그 누락 시 버전별 인과 주장을 할 수 없다
미디어 담당자	이벤트 의미, 코호트 태깅, 비교 가능한 기기/오디언스/크리에이티브 구분을 조정하라	정의 불일치 또는 관찰 기간 미성숙 시 확정적 비교를 할 수 없다
콘텐츠 담당자	측정/여정 점검 후 메시지/클릭 후 기대를 점검하라	메시지 문제가 확인되지 않으면 승리 또는 실패한 훅을 주장할 수 없다
현재 측정 지식과 공개 권한을 가진 검토자	클라이언트 공개 전에 결정과 모든 이해관계자 초안을 확인하라	승인 없이는 외부 전달이 없다

가설로 남겨야 하는 가설

표시 마찰, 추적 변경, 타기팅/믹스 변경 및 기타 영향이 기여했을 수 있다. 지원 보고는 발생률이나 이탈을 입증하지 않는다. 퀴즈로 인한 수익 손실, 증분 리프트, 이익, 실현 LTV, 전체 CAC 또는 월간 비즈니스 목표 판정은 어느 것도 입증되지 않았다.

다음 리포팅 사이클에서 맥락, 규칙, 증거 요청을 다시 검토하라. 낡은 가정은 제거하거나 명시적으로 미해결 상태로 남겨라. 이 업데이트나 그 재사용이 미래 산출물의 개선을 증명하지는 않는다.

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브리프에서 바뀐 내용

브리프 v1와 v2 사이에서 달라진 점

가상의 GreenLeaf 사례. AI 보조 편집 검토; 사람의 공개 대기 중.

영역	v1	v2	증거 등급
모바일 신호	목표 및 작성된 교육용 신호; 점검된 산출물은 아직 없음	점검된 3,780/8,400 → 2,352/8,400	재구성된 CSV, 검증된 계산
오디언스 믹스	진단 전 비교	모바일 시작이 균등 비중에서 25% 회의적 / 75% 탐색적으로 이동	재구성된 CSV, 검증된 계산
비교 가능 그룹	필수 분석 점검	고정 믹스 Week 2 비율 35.33%; 12개 계층 모두 하락	기술적 계산, 인과 해석 아님
제품 이력	알 수 없음; 담당자에게 요청	모바일 개편 보고됨; 감사/할당/롤아웃 누락	사전 작성된 가상 맥락, 검증 대기
지원 이력	알 수 없음	다음 단계 컨트롤 찾기 어려움 보고됨(연계 없음)	가상 일화, 발생률 추정 없음
다음 단계	성급한 개입 전에 진단	제품/미디어 담당자와 모바일/이벤트 검증 우선	편집상 결정, 제안이며 완료 아님
AI 수치	점검 필수	초기/후속 오류 문서화; 점검된 지표 팩 사용	실제 기록된 응답 및 독립 점검
비즈니스 목표와 미지수	네 가지 목표, 인과/LTV/인지도/경제성 증거 누락	변화 없음	강의 시나리오와 증거 한계

v1에서 알려진 이력이 의도적으로 삭제된 것은 없다. 이후 맥락은 최초 실행 전에 작성되었으며 가상의 팀이 나중에 알게 된 정보를 나타낸다. 이 순서는 인간 우월성에 대한 통제 실험이 아니며, 제품 결함이나 측정된 절감을 증명하지도 않는다.

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제작 및 라우팅 기록

발견사항이 올바른 소유자에게 도달한다

정적 회고 교육용 예시. 모니터링 서비스, 외부 메시지, 자율 캠페인 변경 또는 완료된 사람 공개는 없다. 제안된 보고서는 AI 보조 편집 초안이다.

감지

규칙: 확정된 유료 모바일 퀴즈 완주율이 시나리오의 45% 목표 미만이다. Week 2은 **2,352/8,400 = 28%**다. 이는 정의된 퀴즈 규칙이며, 미디어 CPA와 전체 CAC의 비교가 아니다.

클릭 코호트는 9월 8–14, 2026 UTC를 포괄하며 7일 관찰 기간을 갖는다. 일말 성숙도 관례에 따르면 완전한 Week 2 비교는 9월 21일 23:59:59 UTC에 처음으로 정당화된다. 이 예시는 9월 22, 23:59:59 UTC 스냅샷을 사용한다. 이는 Week 2 중 조기 감지를 시연하거나 손실이 예방되었을 것임을 증명할 수 없다.

분석

건수와 정의를 점검한 다음 비교 가능한 그룹을 점검하라. Week 1 믹스 고정 시 **35.33%**가 되며, 28%가 아니다. 구성 변화와 그룹 내 변화가 모두 중요하다. 보고된 모바일 개편/지원 우려는 원인이 아니라 진단 가설을 뒷받침한다. 이용할 수 없는 결과는 여전히 이용할 수 없다.

라우팅

수신자	수신 내용	책임
제품 담당자 + 미디어 담당자	모바일 진단 작업 지시 및 관련 코호트	여정/이벤트 검증 및 배포/버전 증거 확보
창업자 / 마케팅 소유자	비즈니스용 요약	증거와 권고가 검토를 통과한 후 우선순위 결정
콘텐츠 담당자	메시지/클릭 후 브리프	연결 지점 점검 및 정당화된 시험만 제안

라이브 이메일/Slack 전달은 없다. 이 표는 가상 워크플로 내 라우팅 기록이다.

검토

공개 상태: 사람 검토 대기 중. 현재 측정 역량과 공개 권한을 가진 검토자가 클라이언트용 권고를 승인해야 한다. 그린 테스트, 모델 응답 또는 다른 에이전트의 검토는 그 승인을 제공하지 않는다.

주간 진단 주기; 월간 비즈니스 내러티브; 분기별 계획 리셋. 다음 리포팅 사이클에서 규칙과 맥락을 다시 검토하라. 누락된 정의, 낡은 맥락 또는 이용할 수 없는 버전 증거를 마케팅 소유자에게 에스컬레이션하고, 자신 있는 알림을 만들기보다 불확실성을 유지하라. 정확한 향후 검토 날짜, 완료된 진단 또는 결과는 조작되지 않는다.

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기록된 AI 실행 근거

AI 실행 기록은 영어 원문으로 제공해요.

초기 제출 프롬프트

Prepare the first reporting draft for fictional GreenLeaf Wellness UK. This is an openly constructed teaching example, not real campaign or customer data. Read the full reporting brief and dictionary before analyzing the reconciled CSV. You have no code-execution tool in this request; do not claim you executed code, queried a platform or inspected release logs. Show calculations and label any arithmetic uncertainty.

In one response produce three clearly headed deliverables: Founder / CEO Summary (one-page equivalent, at most three actions with role owners), Media Team Analysis (checked period/channel/device/audience/creative comparisons), and Content & Creative Brief (message/post-click hypotheses and a focused next test). Facts and recommendations must remain consistent across the three. Every finding answers WHAT happened, WHY it matters to the business, and WHAT'S NEXT. State unavailable outcomes.

For media analysis, show summed spend, starts, completions, new customers, attributed first-purchase revenue, media CPA and first-order ROAS for each period. Check the mobile aggregate against channel × audience × creative strata and compute a Week 1-starts-weighted Week 2 rate before diagnosing the decline. Separate composition from within-group changes; neither proves causality. Do not invent a loss estimate, conversion denominator, budget, profit, CAC reconciliation or incremental result. Do not treat a two-week export as full-month target performance. Do not force a budget or creative change when a diagnostic recommendation is justified.

Return readable Markdown with compact evidence tables. Include an explicit limitations section and a short reproducible calculation for the main signal.

## Attached file: en/brief-v1.md

# GreenLeaf UK launch — reporting brief v1

**Version:** 1.0 · **Authored:** 2026-10-29 · **Status:** English source input for a fictional teaching example; not a published report. Freeze this brief, the dictionary and the source map before fixture generation. Freeze exact run-input hashes separately after data verification. No AI response or analytical result is claimed by this brief.

## Business and the handoffs into reporting

GreenLeaf Wellness is the course's fictional subscription supplement business, expanding from the US into the UK. Its products include daily greens, protein blends and adaptogen stacks. Its proposed distinction is ingredient traceability and transparent dosing. The commercial question is whether that proposition helps UK buyers progress from consideration to a first purchase. This reconstruction examines paid cohorts; it cannot settle the whole launch's success.

| Upstream work | Concrete handoff supplied here | How reporting uses it | Evidence still needed |
|---|---|---|---|
| Research and strategy | Oliver, the skeptical biohacker, is a synthetic persona hypothesis. Objection: can I verify what is in a serving, and does the price reflect value? Interview question: what evidence changed your last supplement shortlist? | Compare the `skeptical` and `exploring` audience hypotheses and the `traceability` and `value` messages without treating identifiers as validated psychology. | Real customer interviews, observed objections and a validated segment definition. |
| Measurement | Business objective → KPI → diagnostic lever. Quiz completion = completions / starts; new-customer revenue has a monthly target. Seven-day UTC paid-click cohorts have a common maturity rule. | Keep outcomes above CTR/CPC/CPM and compare like-for-like denominators. | All-channel monthly revenue reconciliation, awareness research, retention history and incrementality design/results. |
| Activation | Illustrative message: “Know what is in every serving.” Second message tests value through clear dosing information. Journey: ad → landing page → quiz start → completion → first purchase. Canonical campaign/device/audience/creative IDs are in the dictionary. | Inspect message, audience, device and funnel stage; request event and release reconciliation before diagnosing. | Substantiation of any product claim, event QA logs, ad-platform exports and a timestamped release/test register. These illustrative messages are not approved advertising. |
| Institutional memory | This v1 records all scenario context currently supplied. There is no supplied historical seasonal baseline, client preference log, earlier agency finding or known product incident. | Treat missing history as unknown; ask its owner rather than invent a founder sensitivity or seasonal explanation. | Product/support and commercial-owner follow-up; record subsequently learned information with provenance in v2. |

The source map separates course facts, new reconstruction choices and later derived results. Source: [course traceability](../data/course-source-map.json). Field semantics: [dictionary](dictionary.md).

## 1. KPIs and targets

| Business decision | Course scenario target | Evidence available from this reconstruction | Reporting boundary |
|---|---|---|---|
| Are buyers progressing through consideration? | 45% quiz completion | Paid-cohort quiz completions ÷ starts, including mobile and desktop separately | The authored mobile comparison is 45% → 28%, a 17 percentage point decline (approximately 37.8% relative). Verify counts after generation; this is a teaching constraint, not an observed client result or all-site rate. |
| Is the UK launch producing new-customer revenue? | USD $60,000 per month | Attributed first-purchase revenue for September 1–14 paid-click cohorts | Two paid-cohort weeks do not establish a full-month, all-channel result. Do not prorate the target into a success verdict. Obtain the full month, common revenue definition and reconciled new-customer ledger. |
| Is GreenLeaf becoming known? | 15% unaided awareness | Unavailable | Impressions, clicks and paid revenue cannot substitute for a brand-awareness study. |
| Are customers valuable over time? | USD $480 LTV at 12 months | Unavailable | First-order revenue cannot establish realized LTV or retention. |

The course's **$312 breakeven CAC** is a scenario planning guardrail. This export supplies media spend and attributed first-purchase customers, so it supports **media CPA**, not full CAC. Reconcile acquisition cost scope, unique new customers, periods and the economic assumptions before comparing with that guardrail. No CAC breach or profitability claim follows from media CPA alone.

CTR, CPC, CPM, click-to-start rate, completion-to-purchase rate, media CPA and attributed first-order ROAS are diagnostic levers. Frequency, impression share and bounce rate are unavailable because their required source fields are absent. Incremental lift, all-site revenue, refunds outside the fixture, full acquisition economics and long-term outcomes remain unknown.

## 2. Stakeholders, decisions and release authority

One prompt must produce all three drafts from the same brief and reconciled dataset. Every finding answers **WHAT happened → WHY it matters → WHAT'S NEXT**, separating checked facts, hypotheses, unknowns and proposed actions.

| Recipient | Decision the report must support | Required deliverable | Authority and boundary |
|---|---|---|---|
| Founder / CEO (or in-house marketing leader) | Should launch priorities change now, or should the team obtain specific evidence before a commercial decision? | One-page summary of the business signal, material uncertainty and a named next decision. | Founder/marketing owner approves commercial priorities and budget. No automatic reallocation, unsupported lost-revenue estimate or monthly target verdict. |
| Media team | Which cohort, event definition or journey stage should be investigated first, and what evidence would change the next media decision? | Channel/device/audience/creative analysis, funnel counts, weighted rates and fixed-mix check. | Media lead owns source reconciliation and diagnostic work order; spend changes require commercial approval. |
| Content & creative team | Should the next test focus on the message, the post-click experience, or evidence needed to choose between them? | Focused creative/testing brief with hypothesis, evidence required, owner and success measure. | Creative lead proposes a test; product owner approves product changes and relevant claim substantiation. No unsupported creative winner or causal claim. |

Agency leaders can inspect the quality of advice and release discipline; in-house leaders can inspect evidence for changing the plan; performance leads can inspect the diagnostic work. Readers evaluating professional judgment can inspect the same evidence. These reader perspectives do not replace the three course deliverables or change the underlying facts.

A reviewer competent in measurement definitions and campaign operations checks source reconciliation, calculations, comparison logic and the proposed decision. The founder/marketing owner retains release authority for leadership/client-facing recommendations. These are fictional role assignments, not real people, messages or approvals.

## 3. Context layers and known unknowns

**Temporal:** Week 1 = September 1–7, 2026; Week 2 = September 8–14. `date` is a UTC paid-click cohort date. Funnel events and attributed purchases share seven days after the eligible click. Snapshot = `2026-09-22T23:59:59Z`, when both periods are mature. This is a retrospective comparison, not evidence of detection during Week 2. No seasonal effect, holiday explanation or earlier baseline is supplied.

**Business:** UK expansion, subscription products and the transparency proposition come from the fictional course scenario. The reporting currency is USD to preserve the course target units. No real UK price, exchange-rate conversion, approved health claim, launch budget or full customer economics is established here.

**Competitive:** the course uses AG1, Huel, Ritual, Seed and Thorne as recognizable category context. Current pricing, competitor campaigns and market shares have not been researched for this example; no movement can be attributed to them. Oliver's persona dialogue is synthetic, not an interview transcript from a real customer.

**Client/team history:** product release status, mobile QA findings, support feedback, founder sensitivities, audience-test assignment and earlier reporting lessons have not been supplied at v1. Absence from these inputs does not mean nothing changed. The first diagnostic work order must ask product/support for timestamped context and measurement for event/version reconciliation. Any answer is new information to this brief and must be labelled as such. Do not assume a product problem in advance.

## 4. Benchmarks, dimensions and common-sense checks

The internal comparison is two equal, mature seven-day periods. The 45% course target is the benchmark under the declared paid-cohort scope; no external industry benchmark is supplied. Dimensions are channel (`google-search`, `linkedin`, `reddit-paid`), device (`mobile`, `desktop`), audience (`skeptical`, `exploring`), creative (`traceability`, `value`) and funnel stage. These are constructed mutually exclusive reporting buckets, not verified targeting performance or real persona classification.

Before drafting findings:

1. Reconcile 337 raw rows to 336 canonical daily rows: remove the single exact duplicate, normalize only the declared campaign alias, preserve source counts and validate identifiers, integer counts/cents and `is_provisional`.
2. Check funnel inequalities, mature coverage and attribution assumptions. Do not infer unique customers independently from an aggregate CSV. Zero denominators yield unavailable ratios, not zero performance.
3. Sum numerators and denominators before dividing. Never average row rates; calculate monetary ratios from cents without rounding intermediate values.
4. Check mobile movement within channel × audience × creative strata. Compare Week 2 stratum rates using Week 1 quiz-start shares as fixed weights. Report observed aggregate, fixed-mix comparison, weights and any undefined stratum. Diagnose composition versus within-group movement before a product explanation; either pattern still lacks causal identification.
5. Reconcile device and segment totals to the whole. Explain first-order revenue with its cohort and attribution limits. Do not copy unsupported course-asset numbers such as revenue at risk, a segment multiple or a precise budget move.

**Retrospective alert rule:** for a mature comparable weekly paid-mobile cohort with at least one quiz start, flag completion below 45%. Detect → analyze with source/fixed-mix checks → route the diagnostic to the media lead and product owner → human review. The accountable owner records source window, snapshot, earliest defensible availability, decision and approval state. A static sample is not a running service; no external messages, automatic spend changes or prevented-loss claim is authorized.

## 5. Cadence and the next brief

Weekly: diagnostic/optimization summary, checked cohort cuts, owner and next evidence request. Monthly: business narrative against the full target period, with all-channel reconciliation and unavailable outcomes explicit. Quarterly: reset planning assumptions, benchmarks and measurement design rather than extrapolate this snapshot.

For this teaching cycle, preserve the actual multi-audience prompt and unedited response; record model/run metadata and exact input hashes. Include a focused analysis question, checked answer and useful follow-up. Human review may confirm, revise, defer or reject a recommendation; unchanged advice is a valid outcome. Newly learned fictional context must have been written and hash-recorded before the initial run, and must not be retrofitted to manufacture a failure. It is not an input to the first draft.

Then record the review reasoning, update brief v2 and a readable diff, and produce three final reports from approved facts. Distinguish context-enabled changes from independent reviewer judgment. Preserve hypotheses as hypotheses in memory. This sequence demonstrates reporting judgment; it does not measure AI accuracy, human superiority, saved time or client ROI. Public release requires the separately governed localization and review gates.


## Attached file: en/dictionary.md

# GreenLeaf reporting data dictionary — v1 semantic contract

**Authored:** 2026-10-29 · **Status:** frozen source specification before fixture generation; English editorial input. The CSV is a new synthetic reconstruction, not recovered course data. The [brief](brief-v1.md) governs decisions; the [source map](../data/course-source-map.json) governs provenance. No real customers, health information or client accounts are included.

## Grain, window and attribution

One canonical row is one UTC paid-click date × channel × device × audience × creative, in the UK. Fourteen dates × three channels × two devices × two audiences × two creatives = **336 rows**. The raw export has **337 rows**, including one exact duplicate. Campaign belongs to channel and does not add a dimension.

Week 1: `2026-09-01`–`2026-09-07` inclusive. Week 2: `2026-09-08`–`2026-09-14` inclusive. Snapshot: **`2026-09-22T23:59:59Z`**. Days are UTC and `date` always means paid-click cohort date, never purchase/event date. Funnel events and first purchases are observed during the seven days after the eligible paid click. Exact event timestamps are not exported; the seven-day attribution/observation window is a generator construction assumption. Both complete periods have matured at the snapshot. All published primary rows have `is_provisional=false`.

Spend, impressions and clicks describe the acquisition activity assigned to that cohort date. Landing, quiz and purchase counts follow its source-tagged paid-click cohort and device/audience/creative bucket. Each synthetic first-purchase customer and revenue amount is assigned once, to the last eligible paid click within seven days; all event stages follow this same exclusive assignment. Cross-device identity reconciliation is not measured. Exclusivity is guaranteed by construction, not independently established by this aggregate file.

## Fields

| Field | Type / unit | Meaning and validation |
|---|---|---|
| `row_id` | nonempty string | Stable unique canonical row ID. The raw exact duplicate repeats it; conflicting rows with the same ID are an error. |
| `date` | ISO `YYYY-MM-DD` | UTC source paid-click cohort date, within September 1–14. |
| `market` | enum | `UK` only; scope is paid cohorts in the fictional UK launch. |
| `channel` | enum | `google-search`, `linkedin`, `reddit-paid`. Organic Reddit activity is excluded. |
| `campaign_id` | enum after normalization | One campaign per channel; lookup below. |
| `device` | enum | `mobile` or `desktop`, device of assigned source paid click. |
| `audience_id` | enum | `skeptical` or `exploring`; mutually exclusive constructed buckets within channel, not validated customer traits. |
| `creative_id` | enum | `traceability` or `value`; message hypotheses with channel-specific format, lookup below. |
| `spend_cents` | nonnegative integer USD cents | Media cost only. No agency, creative, tooling, salaries or other acquisition costs. |
| `impressions` | nonnegative integer | Acquisition ad impressions in the bucket; not unique people or frequency. |
| `clicks` | nonnegative integer | Paid clicks assigned to this bucket; not unique visitors. |
| `landing_sessions` | nonnegative integer | Source-tagged landing sessions observed within seven days of the eligible paid click. At most one retained session per synthetic funnel journey. |
| `quiz_starts` | nonnegative integer | Distinct retained source-tagged quiz journeys that start within the same seven-day window; one retained start per journey. Completion-rate denominator. |
| `quiz_completions` | nonnegative integer | Those retained quiz journeys completed within the same seven-day window; no repeated completion counting. |
| `attributed_new_customers` | nonnegative integer | First-purchase customers completing this constructed quiz-led funnel within seven days, assigned once by the declared last-paid-click rule. Not all-site new customers. |
| `attributed_first_purchase_revenue_cents` | nonnegative integer USD cents | First-purchase revenue from those customers, after discounts, excluding tax and shipping. No refunds in this fixture; no renewal revenue. The generator assigns USD $80 (8,000 cents) per first-purchase customer for arithmetic clarity; this is a reconstruction assumption, not course pricing or LTV. |
| `is_provisional` | boolean | `false` means this row's seven-day observation window is mature at the declared snapshot. Reject unsupported string/boolean coercion. |

Per-row inequalities: `impressions >= clicks >= landing_sessions >= quiz_starts >= quiz_completions >= attributed_new_customers`. This is an explicit simplified quiz-led funnel construction, not a universal property of advertising exports. A row with zero customers must have zero first-purchase revenue; a positive customer count must have positive revenue. These constraints do not supply person-level evidence.

## Canonical lookups and raw cleanup

| Channel | Canonical campaign ID | Display name | Allowed raw campaign ID alias |
|---|---|---|---|
| `google-search` | `gl-uk-google-search` | GreenLeaf UK Search | `gl_uk_search` → `gl-uk-google-search` |
| `linkedin` | `gl-uk-linkedin` | GreenLeaf UK LinkedIn | None |
| `reddit-paid` | `gl-uk-reddit-paid` | GreenLeaf UK Reddit paid | None |

Audience `skeptical`: constructed bucket for a proof-seeking buyer comparing sourcing/dosing evidence; inspired by Oliver's unvalidated persona. Audience `exploring`: constructed bucket for a buyer exploring the category and considering value. They are neither real targeting specifications nor randomized treatment assignments; no identity, profession or health condition is inferred.

Creative `traceability`: illustrative “Know what is in every serving” message. Creative `value`: illustrative “Compare the value of a clearly dosed serving” message. For Google Search these are text-ad message hypotheses; for LinkedIn, sponsored-feed copy hypotheses; for Reddit paid, promoted-post copy hypotheses. Creative IDs are shared message categories within each channel, not identical finished ad assets or approved claims. No proof of efficacy or actual product certification is supplied.

Remove only a byte-for-byte/equal-field exact duplicate, recording its source row ID. Normalize only the declared alias and record the count. An unknown ID, unexpected market, missing field, malformed date, noninteger cents/count, negative value, conflicting duplicate or impossible funnel must fail validation rather than be silently repaired. Preserve a documented zero-denominator row to verify unavailable-ratio handling. Reconcile raw/canonical counts and all dimension totals. The fixture generation record must identify the exact duplicate, alias row and zero-denominator row; this dictionary does not pretend those rows already exist.

## Metrics and comparison rules

Use sums within the selected cohort/dimension, then divide; never average row-level rates. Retain full intermediate precision. Display USD by dividing cents by 100 only at presentation. A zero denominator yields **unavailable**, never zero/infinity; percent change against a zero prior value is unavailable.

| Metric | Definition | Interpretation |
|---|---|---|
| Quiz completion rate | `sum(quiz_completions) / sum(quiz_starts)` | Primary funnel KPI; paid-mobile Week 1/2 must be calibrated to 45%/28%. |
| Click-to-start rate | `sum(quiz_starts) / sum(clicks)` | Diagnostic; distinct from quiz completion. |
| Click-to-landing rate | `sum(landing_sessions) / sum(clicks)` | Diagnostic, not a verified bounce rate. |
| Completion-to-purchase rate | `sum(attributed_new_customers) / sum(quiz_completions)` | Constructed quiz-led funnel diagnostic. |
| CTR | `sum(clicks) / sum(impressions)` | Optimization metric; not awareness. |
| CPC (USD) | `sum(spend_cents) / sum(clicks) / 100` | Media cost per click. |
| CPM (USD) | `sum(spend_cents) / sum(impressions) * 1000 / 100` | Media cost per 1,000 impressions. |
| Media CPA (USD) | `sum(spend_cents) / sum(attributed_new_customers) / 100` | Media-only proxy; not full CAC. |
| Attributed first-order ROAS | `sum(attributed_first_purchase_revenue_cents) / sum(spend_cents)` | Revenue/spend ratio; not profit, incrementality or LTV. |
| First-purchase revenue (USD) | `sum(attributed_first_purchase_revenue_cents) / 100` | Paid-cohort attribution only; not a verdict against the $60K full-month target. |

A rate's percentage-point change is `(Week 2 rate - Week 1 rate) * 100`. Relative change is `(Week 2 rate / Week 1 rate - 1) * 100` when Week 1 is positive. The authored 45% → 28% equals −17 percentage points and approximately −37.8% relative; no other result is predetermined by this source contract.

Before diagnosing mobile aggregate movement, stratify mobile by channel × audience × creative. For stratum `s`, set fixed weight `w_s = Week 1 starts_s / Week 1 total starts`. Compare `sum(w_s * Week 1 completion_rate_s)` with `sum(w_s * Week 2 completion_rate_s)` and compare both with observed rates. Publish weights and counts. A positive-weight stratum without a defined Week 2 rate makes the full fixed-mix comparison unavailable; any explicitly restricted common-strata comparison must disclose excluded counts/weights and cannot silently stand in for the whole. A zero-weight stratum contributes zero and does not require a rate. Changing mix and within-stratum movement may coexist. Neither proves a cause; the cohorts are not randomized.

An incomplete snapshot or provisional primary row makes the two full periods unsettled/noncomparable. Do not treat unobserved outcomes as zero. A separately selected comparison with identical mature coverage must state the selected dates, exclusions and changed question.

## Unavailable evidence and source conflicts

Unavailable: full CAC, profit, retention, realized 12-month LTV, awareness, incrementality, true all-channel/month revenue, frequency, impression share, bounce rate, event/release logs, customer interviews and causal explanations. The source asset's separate 4.2% “quiz CVR” has no adequate shared denominator definition here; do not import it. No screenshot's loss estimate, segment multiple, budget instruction or organic-to-paid causal story is a derived fixture result. See the source map for course facts versus newly authored assumptions.


## Attached file: data/reconciled.csv

row_id,date,market,channel,campaign_id,device,audience_id,creative_id,spend_cents,impressions,clicks,landing_sessions,quiz_starts,quiz_completions,attributed_new_customers,attributed_first_purchase_revenue_cents,is_provisional
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d13-reddit-paid-desktop-exploring-traceability,2026-09-13,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,desktop,exploring,traceability,2600,2000,100,80,60,25,2,16000,false
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d14-linkedin-desktop-skeptical-value,2026-09-14,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,desktop,skeptical,value,4200,2660,140,120,100,50,4,32000,false
d14-linkedin-desktop-exploring-traceability,2026-09-14,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,desktop,exploring,traceability,4200,1900,100,80,60,24,1,8000,false
d14-linkedin-desktop-exploring-value,2026-09-14,UK,linkedin,gl-uk-linkedin,desktop,exploring,value,4200,1900,100,80,60,26,2,16000,false
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d14-reddit-paid-mobile-skeptical-value,2026-09-14,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,mobile,skeptical,value,2700,1800,90,70,50,28,2,16000,false
d14-reddit-paid-mobile-exploring-traceability,2026-09-14,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,mobile,exploring,traceability,2700,3800,190,170,150,32,2,16000,false
d14-reddit-paid-mobile-exploring-value,2026-09-14,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,mobile,exploring,value,2700,3800,190,170,150,36,2,16000,false
d14-reddit-paid-desktop-skeptical-traceability,2026-09-14,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,desktop,skeptical,traceability,2700,2800,140,120,100,49,3,24000,false
d14-reddit-paid-desktop-skeptical-value,2026-09-14,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,desktop,skeptical,value,2700,2800,140,120,100,51,4,32000,false
d14-reddit-paid-desktop-exploring-traceability,2026-09-14,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,desktop,exploring,traceability,2700,2000,100,80,60,25,2,16000,false
d14-reddit-paid-desktop-exploring-value,2026-09-14,UK,reddit-paid,gl-uk-reddit-paid,desktop,exploring,value,2700,2000,100,80,60,27,2,16000,false


## Attached file: data/campaigns.csv

campaign_id,campaign_name,display_name,channel
gl-uk-google-search,GreenLeaf_GoogleSearch_UK_Quiz_202609,GreenLeaf UK Search,google-search
gl-uk-linkedin,GreenLeaf_LinkedIn_UK_Quiz_202609,GreenLeaf UK LinkedIn,linkedin
gl-uk-reddit-paid,GreenLeaf_RedditPaid_UK_Quiz_202609,GreenLeaf UK Reddit paid,reddit-paid


## Attached file: data/creatives.csv

channel,creative_id,format,message,status
google-search,traceability,text-ad,Know what is in every serving,illustrative-unvalidated-hypothesis
google-search,value,text-ad,Compare the value of a clearly dosed serving,illustrative-unvalidated-hypothesis
linkedin,traceability,sponsored-feed,Know what is in every serving,illustrative-unvalidated-hypothesis
linkedin,value,sponsored-feed,Compare the value of a clearly dosed serving,illustrative-unvalidated-hypothesis
reddit-paid,traceability,promoted-post,Know what is in every serving,illustrative-unvalidated-hypothesis
reddit-paid,value,promoted-post,Compare the value of a clearly dosed serving,illustrative-unvalidated-hypothesis

후속 응답

# Mobile Composition Follow-Up

## 1. Stratum-by-stratum table

All 12 mobile strata use the channel × audience × creative dimensions from the dictionary. Week 1 and Week 2 counts are summed across the seven days in each period.

| # | Channel | Audience | Creative | W1 Starts | W1 Comps | W1 Rate | W2 Starts | W2 Comps | W2 Rate | W1 Weight |
|---:|---|---|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|
| 1 | Google Search | Skeptical | Traceability | 700 | 378 | 54.0% | 350 | 154 | 44.0% | 0.0833 |
| 2 | Google Search | Skeptical | Value | 700 | 406 | 58.0% | 350 | 168 | 48.0% | 0.0833 |
| 3 | Google Search | Exploring | Traceability | 700 | 175 | 25.0% | 1,050 | 182 | 17.3% | 0.0833 |
| 4 | Google Search | Exploring | Value | 700 | 203 | 29.0% | 1,050 | 210 | 20.0% | 0.0833 |
| 5 | LinkedIn | Skeptical | Traceability | 700 | 406 | 58.0% | 350 | 168 | 48.0% | 0.0833 |
| 6 | LinkedIn | Skeptical | Value | 700 | 434 | 62.0% | 350 | 182 | 52.0% | 0.0833 |
| 7 | LinkedIn | Exploring | Traceability | 700 | 196 | 28.0% | 1,050 | 203 | 19.3% | 0.0833 |
| 8 | LinkedIn | Exploring | Value | 700 | 224 | 32.0% | 1,050 | 231 | 22.0% | 0.0833 |
| 9 | Reddit Paid | Skeptical | Traceability | 700 | 434 | 62.0% | 350 | 182 | 52.0% | 0.0833 |
| 10 | Reddit Paid | Skeptical | Value | 700 | 462 | 66.0% | 350 | 196 | 56.0% | 0.0833 |
| 11 | Reddit Paid | Exploring | Traceability | 700 | 217 | 31.0% | 1,050 | 224 | 21.3% | 0.0833 |
| 12 | Reddit Paid | Exploring | Value | 700 | 245 | 35.0% | 1,050 | 245 | 23.3% | 0.0833 |
| **Total** | | | | **8,400** | **3,780** | **45.0%** | **8,400** | **2,360** | **28.1%** | **1.0000** |

### Arithmetic checks

Week 1 totals:

```text
W1 starts  = 12 × 700 = 8,400
W1 comps   = 378 + 406 + 175 + 203 + 406 + 434 + 196 + 224 + 434 + 462 + 217 + 245
           = 3,780
W1 rate    = 3,780 / 8,400 = 0.45 = 45.0%
```

Week 2 starts are not uniform at 700 per stratum. The CSV pattern gives:

- Skeptical mobile strata: 50 starts per day × 7 days = **350**
- Exploring mobile traceability and value strata: 150 starts per day × 7 days = **1,050**

```text
W2 skeptical starts  = 6 strata × 350 = 2,100
W2 exploring starts  = 6 strata × 1,050 = 6,300
W2 starts            = 2,100 + 6,300 = 8,400
```

This matches the dictionary’s aggregate mobile start total for Week 2. The rates in the table are calculated from these counts, e.g.:

```text
Google / skeptical / traceability W2:
154 / 350 = 0.4400 = 44.0%

Google / exploring / traceability W2:
182 / 1,050 = 0.17333… = 17.3%
```

## 2. Week 1 weights

Week 1 weights are each stratum’s Week 1 starts divided by total Week 1 mobile starts.

Because every Week 1 stratum has 700 starts and total Week 1 starts are 8,400:

```text
weight for each stratum = 700 / 8,400 = 1 / 12 = 0.083333…
```

Sum of weights:

```text
12 × (1 / 12) = 1.0000
```

No zero-weight or missing-weight stratum is present.

## 3. Weighted Week 2 contribution

The fixed-mix Week 2 rate uses **Week 1 weights** multiplied by each stratum’s **Week 2 completion rate**.

| # | W1 Weight | W2 Rate | Weighted W2 Contribution |
|---:|---:|---:|---:|
| 1 | 0.083333 | 44.0% | 3.6667% |
| 2 | 0.083333 | 48.0% | 4.0000% |
| 3 | 0.083333 | 17.3333% | 1.4433% |
| 4 | 0.083333 | 20.0% | 1.6667% |
| 5 | 0.083333 | 48.0% | 4.0000% |
| 6 | 0.083333 | 52.0% | 4.3333% |
| 7 | 0.083333 | 19.3333% | 1.6111% |
| 8 | 0.083333 | 22.0% | 1.8333% |
| 9 | 0.083333 | 52.0% | 4.3333% |
| 10 | 0.083333 | 56.0% | 4.6667% |
| 11 | 0.083333 | 21.3333% | 1.7778% |
| 12 | 0.083333 | 23.3333% | 1.9444% |
| **Total** | **1.000000** | | **35.2767%** |

Using unrounded Week 2 rates:

```text
Google / skeptical / traceability:
154 / 350 = 0.44

Google / exploring / traceability:
182 / 1,050 = 0.173333…
```

The weighted total is approximately:

```text
35.3%
```

Therefore the comparison is:

| Measure | Week 2 mobile completion |
|---|---:|
| Observed Week 2 rate | **28.1%** |
| Fixed Week 1 mix applied to Week 2 | **35.3%** |

The two are not equal, so composition matters, but the fixed-mix rate is still far below Week 1’s **45.0%**.

## 4. What this comparison does and does not imply

### What it does

- It separates the observed Week 2 mobile rate into two parts:
  - the effect of changing stratum mix, and
  - the effect of within-stratum rate movement.
- It shows that if Week 2 had preserved the Week 1 stratum mix, the Week 2 mobile completion rate would have been about **35.3%**, not **28.1%**.
- It quantifies the composition effect as roughly:

```text
35.3% − 28.1% ≈ 7.2 percentage points
```

This means part of the observed Week 2 decline is attributable to mobile starts shifting toward lower-completing `exploring` strata and away from higher-completing `skeptical` strata.

### What it does not imply

- It **does not** imply that the remaining decline from Week 1’s 45.0% to the fixed-mix 35.3% is explained by product failure.
- It **does not** show that within-stratum movement has a single cause.
- It **does not** prove that the `exploring` audience performed worse because of the message.
- It **does not** establish causality for either composition change or within-stratum change.
- It **does not** mean the Week 2 aggregate decline is unimportant. Even with fixed Week 1 mix, Week 2 was about **9.7 percentage points below the Week 1 fixed-mix rate**:

```text
45.0% − 35.3% ≈ 9.7 pp
```

The within-stratum drop is still the larger component.

## 5. Arithmetic uncertainty

The table uses counts summed by hand from the supplied CSV structure. I did not execute code. The following should be rechecked in the final reviewed draft:

- exact duplicate row removal and alias normalization;
- exact Week 2 starts for each mobile stratum;
- decimal retention in weighted contributions;
- whether any zero-denominator stratum should be marked unavailable.

The broad conclusion is unlikely to change from small corrections: **both composition and within-stratum movement contributed to the mobile decline; within-stratum movement was the larger contributor.**

## 6. Next evidence needed

To move from composition arithmetic to a defensible explanation, the next evidence is:

1. **Timestamped event-level data** for mobile quiz starts and completions, matched to cohort date and source tag.
2. **Release/QA log** covering the mobile landing page and quiz between Week 1 and Week 2.
3. **Device-level landing-session detail** to verify whether mobile starts became less likely to complete at the same quiz stage.
4. **Audience bucket definitions** to confirm whether `skeptical` and `exploring` shares changed because of targeting/auction changes or because the reporting buckets themselves changed.

Only after those are available can the team test whether the remaining within-stratum mobile drop is a journey problem, a measurement break, or a real behavioral shift.

후속 프롬프트

Focused follow-up: quantify the mobile composition question. Show all 12 channel/audience/creative strata with Week 1/2 starts, completions and rates, Week 1 weights, and the weighted Week 2 contribution. State observed Week 2 rate versus fixed Week 1 mix and what each does and does not imply. Recheck any arithmetic you cannot substantiate. Do not infer a product cause from this comparison. Keep this response focused on the calculation and the next evidence needed.

제작 프롬프트

Production pass: use ONLY the approved facts and decisions attached below. Format the Founder / CEO Summary, Media Team Analysis and Content & Creative Brief. Do not introduce new claims, calculations, causes, promises, budgets or actions. Then format the approved retrospective Detect → Analyze → Route → Review example including observation window, snapshot, earliest justified decision time, responsible role, cadence, expiry/escalation and human client-facing approval state. This is a static illustration with no live messages or automation. Keep unknown outcomes explicit.

## Attached file: en/review.md

# What changed in review

Fictional GreenLeaf UK, paid-click cohorts September 1–14, 2026; snapshot September 22, 23:59:59 UTC.
This record was prepared with AI-assisted editorial review and independently checked calculations.
It is **not a completed human approval, client review or controlled human-versus-AI experiment**.
The owner’s publication/release decision remains pending. Original model responses are unchanged.

## The decision before the wording

The first draft recommends diagnosis before a creative or budget pivot. That direction is reasonable,
but several numbers and the explanation are wrong. A plausible recommendation does not make its
supporting evidence safe to release.

| Initial draft statement | Checked evidence | Review decision |
|---|---|---|
| Spend was $110,100 in each week | Week 1: $5,462; Week 2: $5,512 | Reject both draft totals and every derived CPA/ROAS based on them |
| New customers were 548 → 482 | Canonical paid-cohort counts: 467 → 357 | Replace; these are attributed first purchases, not incremental subscribers |
| First-purchase revenue was $43,840 → $38,560 | $37,360 → $28,560 | Replace; no causal revenue-loss estimate follows |
| Mobile Week 2 had 2,360 completions | 2,352 / 8,400 = 28% | Replace the count/rate; retain Week 1’s checked 3,780 / 8,400 = 45% |
| Mobile audience/creative shares were stable and composition was essentially absent | Skeptical share of mobile starts: 50% → 25%; exploring: 50% → 75% | Reject the mix explanation |
| Fixed Week 1 mix gives roughly 35.3%–35.5% | Exactly 35⅓% before display rounding | Use 35.33%; state that both mix and within-group changes matter |
| Founder should freeze spend reallocation | The CSV alone does not establish what all commercial/risk decisions should be | Narrow to “do not recommend a budget move from this evidence alone”; retain existing authorized risk processes |
| A diagnostic succeeds if completion returns toward 45% | Returning to a target is not a causal test design | Require verified event definitions, version/cohort evidence and an explicit comparison plan |

All channel, desktop, audience and creative tables in the raw response remain **unapproved**. The
final editorial drafts use the checked metric pack instead. The model invocation was text-only,
without a calculation-execution tool. This is evidence about this run, not every AI analysis product.

## What the focused follow-up did

The second response recognizes the audience-mix shift and gives the correct Week 2 starts per
stratum: skeptical 350, exploring 1,050. It still reports 2,360 total completions, misstates the
Reddit/exploring/value cell as 245 rather than 252, and miscalculates a weighted contribution.
Use the recorded follow-up to inspect iteration; do not silently substitute it for verified math.

## Approved facts for the production draft

| Measure | Week 1 | Week 2 |
|---|---:|---:|
| All-paid media spend | $5,462 | $5,512 |
| All-paid quiz starts | 15,040 | 15,120 |
| All-paid quiz completions | 6,770 | 5,460 |
| Attributed first-purchase customers | 467 | 357 |
| Attributed first-purchase revenue | $37,360 | $28,560 |
| Media CPA | $11.70 | $15.44 |
| Attributed first-order ROAS | 6.84 | 5.18 |
| Mobile quiz starts | 8,400 | 8,400 |
| Mobile quiz completions | 3,780 | 2,352 |
| Mobile completion | 45% | 28% |
| Desktop completion | 45.03% | 46.25% |

Mobile change: −17 percentage points; approximately −37.8% relative. Fixed Week 1 channel ×
audience × creative weights give a Week 2 mobile rate of 35.33%. Under this particular baseline-weight
decomposition, the within-group component is −9.67 points and the remaining composition component
is −7.33 points. Another decomposition order can allocate interaction differently; this is descriptive,
not causal attribution. All 12 comparable mobile strata decline.

## New fictional context and its effect

The context note was prewritten and hashed before the run. It reports a mobile presentation revision
starting September 8 at 09:00 UTC and an unlinked support concern about finding the next-step control.
The release audit, rollout share, ticket counts and links to paid cohorts are missing.

**Verdict: revise the explanation and narrow the next action; confirm the diagnostic-first direction.**
Ask the product owner and media lead to verify the mobile journey and event definitions, request
version-assignment/release evidence, and compare like-for-like groups where evidence permits.
The product owner’s reported availability for a check in the next working day is fictional context,
not evidence that a check happened. A product cause, creative failure or revenue loss remains unknown.

Carry the report of the revision into brief v2 as **reported context pending verification**, never
as a confirmed cause. No automatic pause, spend change or external alert is approved.

## Instructions to the production pass

Preserve the approved table, uncertainty and decision above across three drafts:

- Founder/CEO: trajectory and the diagnostic decision, with at most three actions and role owners.
- Media: period/channel/device detail, the fixed-mix comparison and the investigation work order.
- Content/creative: keep message hypotheses distinct from proof; inspect post-click context before
  proposing a message test. Do not present a causal creative winner or recommend media-budget changes.

For the retrospective alert: trigger on settled paid-mobile completion below the stated 45% target.
With end-of-day click cohorts and a seven-day observation rule, the full Week 2 comparison is first
justified September 21 at 23:59:59 UTC; the supplied snapshot is September 22 at 23:59:59 UTC.
Detect → Analyze → Route → Review is a static demonstration. Product owner/media lead own the
diagnostic; a measurement-competent reviewer with release authority owns client-facing approval.
No human approval or external delivery has occurred. Recheck the rule/context next cycle, and
escalate missing definitions or evidence to the marketing owner rather than issuing a firm claim.

## Provenance

Checked against the supplied reconciled CSV, independently reviewed deterministic calculations and
`data/analysis.json`. The raw initial and follow-up responses remain downloadable evidence. Numeric
claims in final editorial drafts must map to the claim ledger. “Approved” here means approved for
this AI-assisted editorial production pass; it does not stand in for the owner’s human release gate.


## Attached file: en/brief-v2.md

# GreenLeaf reporting brief v2 — carry the learning forward

**Status:** AI-assisted editorial draft; human publication/release approval pending. Fictional case,
not client-operating evidence. This is an additive update to [complete brief v1](brief-v1.md), not a
replacement with a shorter prompt. Read both together for the next cycle.

The business goals, KPI definitions, stakeholder responsibilities, attribution rules, target periods
and cadence in v1 remain unchanged. The new knowledge is separated by evidence class below.

## Checked data findings

- Paid-mobile completion is 3,780/8,400 = 45% in Week 1 and 2,352/8,400 = 28% in Week 2.
- The mobile skeptical/exploring starts mix changes from 50%/50% to 25%/75%.
- Using fixed Week 1 channel/audience/creative weights gives 35.33% for Week 2. Both composition and
  within-group movement contribute descriptively; all 12 mobile strata decline. No cause is proved.
- The first text-only AI response and its focused follow-up contain arithmetic errors. Reuse the
  checked metric pack and claim references, not unverified numbers from those responses.

## Reported fictional context — verification outstanding

The product owner reports a mobile quiz presentation revision beginning September 8 at 09:00 UTC.
The support lead reports difficulty finding the next control on a phone, without dates, counts or
linkage to paid cohorts. No deployment audit, rollout share or version-assignment evidence is supplied.
These reports prioritize an investigation; they are not verified release logs or a causal diagnosis.

## Next-cycle work order

| Owner role | Required evidence/action | Stop condition |
|---|---|---|
| Product owner | Reproduce the mobile flow and retrieve release/version/QA evidence | Missing assignment/logs prevents a version-specific causal claim |
| Media lead | Reconcile event meaning, cohort tagging and comparable device/audience/creative cuts | Inconsistent definitions or immature windows prevent a settled comparison |
| Content lead | Inspect message/post-click expectations after measurement/journey checks | No confirmed message problem means no claim of a winning or failed hook |
| Reviewer with current measurement knowledge and release authority | Check the decision and all stakeholder drafts before client-facing release | Approval absent means no external delivery |

## Hypotheses that must remain hypotheses

Presentation friction, tracking change, targeting/mix changes and other influences may contribute.
The support report does not establish prevalence or abandonment. No quiz-driven revenue loss,
incremental lift, profit, realized LTV, full CAC or monthly-business-target verdict has been established.

Revisit the context, rule and evidence requests at the next reporting cycle; remove stale assumptions
or keep them explicitly unresolved. Neither this update nor its reuse proves improved future output.


## Attached file: data/analysis.json

{
  "window": {
    "week1Start": "2026-09-01",
    "week1End": "2026-09-07",
    "week2Start": "2026-09-08",
    "week2End": "2026-09-14",
    "observationDays": 7,
    "snapshot": "2026-09-22T23:59:59Z"
  },
  "comparisonStatus": "settled",
  "periods": {
    "week1": {
      "spend_cents": 546200,
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      "landing_sessions": 18380,
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      "attributed_first_purchase_revenue_cents": 3736000,
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    "week2": {
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  },
  "byChannel": {
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        "impressions": 131040,
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        "quiz_starts": 5040,
        "quiz_completions": 2142,
        "attributed_new_customers": 154,
        "attributed_first_purchase_revenue_cents": 1232000,
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      },
      "week2": {
        "spend_cents": 174400,
        "impressions": 131040,
        "clicks": 7280,
        "landing_sessions": 6160,
        "quiz_starts": 5040,
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        "rows": 56,
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        "mediaCpaCents": 1660.952380952381,
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      }
    },
    "linkedin": {
      "week1": {
        "spend_cents": 229600,
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        "attributed_new_customers": 154,
        "attributed_first_purchase_revenue_cents": 1232000,
        "rows": 56,
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      },
      "week2": {
        "spend_cents": 230400,
        "impressions": 138320,
        "clicks": 7280,
        "landing_sessions": 6160,
        "quiz_starts": 5040,
        "quiz_completions": 1820,
        "attributed_new_customers": 119,
        "attributed_first_purchase_revenue_cents": 952000,
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      }
    },
    "reddit-paid": {
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        "clicks": 7160,
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        "attributed_new_customers": 159,
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        "settled": true,
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      },
      "week2": {
        "spend_cents": 146400,
        "impressions": 145600,
        "clicks": 7280,
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        "attributed_first_purchase_revenue_cents": 1064000,
        "rows": 56,
        "settled": true,
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        "ctr": 0.05,
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      }
    }
  },
  "byCreative": {
    "traceability": {
      "week1": {
        "spend_cents": 274400,
        "impressions": 207480,
        "clicks": 10920,
        "landing_sessions": 9240,
        "quiz_starts": 7560,
        "quiz_completions": 3276,
        "attributed_new_customers": 231,
        "attributed_first_purchase_revenue_cents": 1848000,
        "rows": 84,
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        "spend_cents": 275600,
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        "clicks": 10920,
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        "quiz_starts": 7560,
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        "attributed_first_purchase_revenue_cents": 1288000,
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      }
    },
    "value": {
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    }
  },
  "byAudience": {
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    },
    "exploring": {
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        "impressions": 191520,
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        "attributed_new_customers": 210,
        "attributed_first_purchase_revenue_cents": 1680000,
        "rows": 84,
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        "mediaCpaCents": 1312.3809523809523,
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    }
  },
  "mobile": {
    "week1Rate": 0.45,
    "week2Rate": 0.28,
    "week1Starts": 8400,
    "week2Starts": 8400,
    "week1Completions": 3780,
    "week2Completions": 2352,
    "percentagePointChange": -17,
    "relativeChange": -0.3777777777777777,
    "comparableStrata": true,
    "fixedMixWeek2Rate": 0.3533333333333334,
    "strata": [
      {
        "key": "google-search/exploring/traceability",
        "week1Starts": 700,
        "week2Starts": 1050,
        "week1Completions": 175,
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        "baselineWeight": 0.08333333333333333
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      {
        "key": "google-search/exploring/value",
        "week1Starts": 700,
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        "week1Completions": 203,
        "week2Completions": 210,
        "week1Rate": 0.29,
        "week2Rate": 0.2,
        "baselineWeight": 0.08333333333333333
      },
      {
        "key": "google-search/skeptical/traceability",
        "week1Starts": 700,
        "week2Starts": 350,
        "week1Completions": 378,
        "week2Completions": 154,
        "week1Rate": 0.54,
        "week2Rate": 0.44,
        "baselineWeight": 0.08333333333333333
      },
      {
        "key": "google-search/skeptical/value",
        "week1Starts": 700,
        "week2Starts": 350,
        "week1Completions": 406,
        "week2Completions": 168,
        "week1Rate": 0.58,
        "week2Rate": 0.48,
        "baselineWeight": 0.08333333333333333
      },
      {
        "key": "linkedin/exploring/traceability",
        "week1Starts": 700,
        "week2Starts": 1050,
        "week1Completions": 196,
        "week2Completions": 203,
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        "baselineWeight": 0.08333333333333333
      },
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        "week1Starts": 700,
        "week2Starts": 1050,
        "week1Completions": 224,
        "week2Completions": 231,
        "week1Rate": 0.32,
        "week2Rate": 0.22,
        "baselineWeight": 0.08333333333333333
      },
      {
        "key": "linkedin/skeptical/traceability",
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        "week2Starts": 350,
        "week1Completions": 406,
        "week2Completions": 168,
        "week1Rate": 0.58,
        "week2Rate": 0.48,
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      },
      {
        "key": "linkedin/skeptical/value",
        "week1Starts": 700,
        "week2Starts": 350,
        "week1Completions": 434,
        "week2Completions": 182,
        "week1Rate": 0.62,
        "week2Rate": 0.52,
        "baselineWeight": 0.08333333333333333
      },
      {
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        "week1Starts": 700,
        "week2Starts": 1050,
        "week1Completions": 217,
        "week2Completions": 224,
        "week1Rate": 0.31,
        "week2Rate": 0.21333333333333335,
        "baselineWeight": 0.08333333333333333
      },
      {
        "key": "reddit-paid/exploring/value",
        "week1Starts": 700,
        "week2Starts": 1050,
        "week1Completions": 245,
        "week2Completions": 252,
        "week1Rate": 0.35,
        "week2Rate": 0.24,
        "baselineWeight": 0.08333333333333333
      },
      {
        "key": "reddit-paid/skeptical/traceability",
        "week1Starts": 700,
        "week2Starts": 350,
        "week1Completions": 434,
        "week2Completions": 182,
        "week1Rate": 0.62,
        "week2Rate": 0.52,
        "baselineWeight": 0.08333333333333333
      },
      {
        "key": "reddit-paid/skeptical/value",
        "week1Starts": 700,
        "week2Starts": 350,
        "week1Completions": 462,
        "week2Completions": 196,
        "week1Rate": 0.66,
        "week2Rate": 0.56,
        "baselineWeight": 0.08333333333333333
      }
    ]
  },
  "unavailable": [
    "true-cac",
    "incrementality",
    "awareness",
    "realized-ltv",
    "profitability"
  ]
}

원본 제작 응답

# GreenLeaf Wellness UK — Production Reporting Draft

**Fictional teaching example.** Paid-click cohorts 2026-09-01 through 2026-09-14; snapshot 2026-09-22T23:59:59Z.  
**Basis:** approved facts in `review.md`, `brief-v2.md`, and `analysis.json`.  
**Release state:** AI-assisted editorial production pass only. No human approval, client review, or external delivery has occurred.

---

# 1. Founder / CEO Summary

## WHAT happened

Mobile quiz completion fell from **45% in Week 1** to **28% in Week 2**:

| Mobile metric | Week 1 | Week 2 |
|---|---:|---:|
| Quiz starts | 8,400 | 8,400 |
| Quiz completions | 3,780 | 2,352 |
| Completion rate | 45% | 28% |

That is −17 percentage points, approximately −37.8% relative.

The decline is not a mirage of device totals. It sits alongside a mobile audience-mix change: skeptical share of mobile starts fell from 50% to 25%, while exploring share rose from 50% to 75%. When Week 2 is reweighted using Week 1 channel × audience × creative weights, the mobile completion rate is **35.33%** rather than 28%. Both composition and within-group movement therefore contribute descriptively. All 12 mobile strata declined.

At the all-paid period level:

| Measure | Week 1 | Week 2 |
|---|---:|---:|
| All-paid media spend | $5,462 | $5,512 |
| All-paid quiz starts | 15,040 | 15,120 |
| All-paid quiz completions | 6,770 | 5,460 |
| Attributed first-purchase customers | 467 | 357 |
| Attributed first-purchase revenue | $37,360 | $28,560 |
| Media CPA | $11.70 | $15.44 |
| Attributed first-order ROAS | 6.84 | 5.18 |

Media CPA increased and attributed first-order ROAS declined between the two mature paid-cohort periods.

## WHY it matters

The quiz is the main early signal for UK consideration. A 17-point mobile completion decline means the launch is losing progress at the point where interested buyers should become qualified first-purchase candidates. The decline is broad across mobile strata, so the immediate priority is to establish whether the mobile post-click journey or measurement definition changed.

The financial picture is directionally weaker, but it remains **paid-cohort attributed first-purchase revenue only**. No profit, full CAC, incrementality, or all-channel monthly revenue conclusion is available.

## WHAT’S NEXT — at most three actions

1. **Do not recommend a budget move from this evidence alone.**  
   Owner: founder / marketing owner. Existing authorized risk and commercial processes remain the approval route.

2. **Verify the mobile journey and event definitions.**  
   Owner: product owner + media lead. Apply the diagnostic work order in Section 2.5. No version-specific causal claim is approved before release/version/QA evidence is supplied.

3. **Hold the diagnostic decision until role owners complete their checks.**  
   Owner: founder / marketing owner, with a measurement-competent reviewer holding client-facing release authority. No external or client-facing delivery has occurred.

**Unavailable and not to be inferred:** true CAC, incrementality, awareness, realized LTV, profitability, full-month revenue, and any causal revenue-loss estimate.

---

# 2. Media Team Analysis

## 2.1 Comparison status

| Item | Status |
|---|---|
| Week 1 dates | 2026-09-01 through 2026-09-07 |
| Week 2 dates | 2026-09-08 through 2026-09-14 |
| Observation window | 7 days post-click for each cohort |
| Snapshot | 2026-09-22T23:59:59Z |
| Comparison status | Settled |

## 2.2 Period totals

### All paid

| Measure | Week 1 | Week 2 |
|---|---:|---:|
| Spend | $5,462 | $5,512 |
| Impressions | 412,560 | 414,960 |
| Clicks | 21,720 | 21,840 |
| Landing sessions | 18,380 | 18,480 |
| Quiz starts | 15,040 | 15,120 |
| Quiz completions | 6,770 | 5,460 |
| Completion rate | 45.01% | 36.11% |
| Attributed first-purchase customers | 467 | 357 |
| Attributed first-purchase revenue | $37,360 | $28,560 |
| Media CPA | $11.70 | $15.44 |
| Attributed first-order ROAS | 6.84 | 5.18 |

### Device

| Device | Week | Starts | Completions | Completion rate |
|---|---|---:|---:|---:|
| Mobile | W1 | 8,400 | 3,780 | 45.00% |
| Mobile | W2 | 8,400 | 2,352 | 28.00% |
| Desktop | W1 | 6,640 | 2,990 | 45.03% |
| Desktop | W2 | 6,720 | 3,108 | 46.25% |

Mobile starts stayed flat at 8,400. Mobile completion fell; desktop completion moved slightly upward.

## 2.3 Mobile audience-mix change

| Audience | Mobile starts W1 | Mobile starts W2 | Share W1 | Share W2 |
|---|---:|---:|---:|---:|
| Skeptical | 4,200 | 2,100 | 50% | 25% |
| Exploring | 4,200 | 6,300 | 50% | 75% |

This is a material composition change. The correct Week 2 mobile strata are:

- skeptical strata: 350 mobile starts each;  
- exploring strata: 1,050 mobile starts each.

## 2.4 Fixed Week 1 mix calculation

Using Week 1 channel × audience × creative quiz-start shares as fixed weights:

| Calculation | Result |
|---|---:|
| Week 1 observed mobile completion | 45.00% |
| Week 2 observed mobile completion | 28.00% |
| Week 2 fixed-mix mobile completion | **35.33%** |

Under this particular baseline-weight decomposition:

| Component | Contribution |
|---|---:|
| Within-group change | −9.67 points |
| Remaining composition component | −7.33 points |

These are descriptive decomposition components, not causal attribution. A different decomposition order may allocate interaction differently.

Because all 12 comparable mobile strata declined, the fixed-mix result cannot be interpreted as a simple composition-only story. The mobile decline has both within-group and composition elements.

## 2.5 Investigation work order

| Owner role | Required evidence/action | Stop condition |
|---|---|---|
| Product owner | Reproduce the mobile flow and retrieve release/version/QA evidence | Missing assignment/logs prevents a version-specific causal claim |
| Media lead | Reconcile event meaning, cohort tagging, and comparable device/audience/creative cuts | Inconsistent definitions or immature windows prevent a settled comparison |
| Reviewer with current measurement knowledge and release authority | Check the decision and all stakeholder drafts before client-facing release | Approval absent means no external delivery |

**Reported fictional context pending verification, not confirmed cause:**

- Product owner reports a mobile quiz presentation revision beginning September 8 at 09:00 UTC.
- Support lead reports an unlinked concern about finding the next-step control.

No deployment audit, rollout share, ticket counts, or linkage to paid cohorts has been supplied. These reports prioritize an investigation; they are not evidence of causality.

---

# 3. Content & Creative Brief

## Message/post-click hypotheses

The broad mobile decline could reflect:

1. **Presentation friction.** The mobile quiz presentation may have changed after Week 1.  
2. **Measurement/tracking change.** Event definitions or source tagging may differ between Week 1 and Week 2.  
3. **Targeting/mix changes.** The mobile audience mix shifted from 50% skeptical to 75% exploring.

These remain hypotheses.

No creative or message winner is claimed. The decline appears across both `traceability` and `value` mobile strata, and across all comparable mobile strata.

## Focused next step

Inspect the post-click context before proposing a message test.

| Component | Detail |
|---|---|
| Owner | Content lead, product owner |
| First step | Review post-click journey evidence after the media/product diagnostic begins |
| Required before message testing | Verified mobile event definitions, version-assignment evidence, and comparable cohort context |
| Stop condition | If measurement or journey remains unverified, do not claim a failed or winning hook |
| Intent | Keep message hypotheses distinct from proof |

---

# 4. Retrospective Alert Example

## Trigger

Settled paid-mobile quiz completion below the stated 45% target.

## Window

- Observation window: 7 days after each end-of-day paid-click cohort.
- Week 2 comparison dates: 2026-09-08 through 2026-09-14.
- Snapshot: **2026-09-22T23:59:59Z**.

## Earliest justified detection time

With end-of-day click cohorts and a seven-day observation rule, the full Week 2 paid-mobile comparison is first justified at:

```text
2026-09-21T23:59:59Z
```

The supplied snapshot is:

```text
2026-09-22T23:59:59Z
```

## Detect → Analyze → Route → Review

| Stage | Action | Responsible role |
|---|---|---|
| Detect | Settled paid-mobile completion is below 45% | Measurement/performance lead |
| Analyze | Compare both periods, device/audience/creative cuts, fixed-mix check | Media lead |
| Route | Assign mobile journey and event-definition verification | Product owner + media lead |
| Review | Check evidence and approve any client-facing statement | Measurement-competent reviewer with release authority |

## Cadence

This is a static illustration for the next reporting cycle. No live messages, automated spend changes, or external alerts are active.

## Expiry / escalation

- Recheck the rule, context, and evidence requests at the next reporting cycle.
- Escalate missing definitions or evidence to the marketing owner rather than issuing a firm claim.

## Human client-facing approval state

```text
No human approval has occurred.
No client-facing release has occurred.
```

---

# 5. Limitations

## Unavailable outcomes

The following are explicitly unavailable:

- True CAC
- Incrementality
- Awareness
- Realized LTV
- Profitability
- Full-month all-channel revenue
- Causal revenue-loss estimate

## Static demonstration

This retrospective alert is a static teaching demonstration. It does not imply running automation, real-time detection, or externally visible alerting.

## Fictional case

This is a constructed example. It is not real client-operating evidence and does not represent real customers, accounts, approvals, or campaign results.

---

# 6. Use of approved facts only

This production draft uses only the approved tables, calculations, and decisions from `review.md`, `brief-v2.md`, and `analysis.json`. The metrics above are consistent across all three deliverables:

- Mobile completion: **45% → 28%**  
- Fixed-mix Week 2 mobile: **35.33%**  
- All-paid spend: **$5,462 → $5,512**  
- All-paid completions: **6,770 → 5,460**  
- Attributed first-purchase customers: **467 → 357**  
- Attributed first-purchase revenue: **$37,360 → $28,560**  
- Media CPA: **$11.70 → $15.44**  
- Attributed first-order ROAS: **6.84 → 5.18**  
- Desktop completion: **45.03% → 46.25%**

실행 출처와 한계

{
  "version": 1,
  "status": "editorial-review-human-release-pending",
  "fictionalCampaign": true,
  "actualModelInvocations": true,
  "provider": "deepseek",
  "requestedModel": "deepseek-v4-pro",
  "returnedModel": "deepseek-v4-pro",
  "sourceCommit": "40fbb5bbf84f77e38205bfc9c88a34ab3100a289",
  "initialAttachedFiles": [
    "en/brief-v1.md",
    "en/dictionary.md",
    "data/reconciled.csv",
    "data/campaigns.csv",
    "data/creatives.csv"
  ],
  "precommittedContext": {
    "path": "context-note.md",
    "sha256": "ae57dd174c3b596afd097ff89a3d665ab27b809767713a98ef9d6e03e9646dec",
    "includedInInitialPrompt": false,
    "explanation": "The legacy inputHashes field also records the precommitted context hash. The actual request messages exclude its contents; it is provenance, not an initial attachment."
  },
  "evidence": {
    "prompt.md": "b7526a2e10958f90e1527b57852e4a946369dc571be041584a3de8578ed2dc2b",
    "response.md": "af3417c37a8e507c504ae99192b805af300f5c4d4f1ba18f3bceef070d504677",
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    "draft-result.json": "5c38314c6b12a5cb891a6fc944239364fe03528569cd6581abe5c377e3cf257e",
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    "analysis-attempt-01.json": "fdcd45729f5a633fbd8b2c307b597e6bd7e5f74b5315931164626d910f0127f9",
    "analysis-result.json": "1e93962f23469e14b4ecbc38fc585256f71478d03e6c645761d179ffd9244945",
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    "production-prompt.md": "130af408bec4c0d6394e89df364f1604bf2c4c6c9c41a2fdcd5a8aaa284fad09",
    "production-response.md": "9a59340818e12170f94589818b7f99dbfd00bf7550c49230ceeef59627c3cea2",
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    "production-result.json": "777bcf18204a9d9ceab4bd539f258cd675c24dcf3146e87666898a70c7f4e2d9",
    "production-source.json": "268a719071e323171ad784011db92006a4aac952c6fd3bb5f38d5bb7044f1f68",
    "production-review-input.md": "f7c7472ec2c70eaa5a7c28356f464a80be6adb07c1ba51a6b97ebd1ef0796a81"
  },
  "limits": [
    "One text-only initial invocation, one focused follow-up and one formatting pass; no code-execution tool.",
    "The authored mobile decline is not an AI-discovered real campaign anomaly.",
    "Calculations and editorial review were AI-assisted; no completed human or client approval is claimed.",
    "No time saving, profitability, causal lift or operating-model outcome was measured."
  ],
  "editorialFinalization": "Separate checked editorial reports, not verbatim production-response copies; human release remains pending.",
  "productionInputSnapshot": "production-review-input.md preserves the exact review supplied to formatting; en/review.md later gained the production-pass review."
}

실행 전에 작성한 가상의 맥락 메모

# Supplemental context — prewritten fictional product/support follow-up

**Authored:** 2026-10-29, before the initial AI run. **Use:** introduce only after the initial v1 response, during human review. Record this file's SHA-256 before the run. This is authored teaching context, not a real interview, ticket export, deployment log or finding from a live client. Nothing here describes or predicts the model's response.

## What v1 knew

The brief contained the supplied course business, research hypotheses, measurement definitions and activation handoff. It explicitly marked product release history, mobile QA and support feedback as unknown and assigned follow-up to their owners. No product defect, founder sensitivity or known release was withheld from those supplied v1 inputs. The fictional reporting team had not yet received this follow-up. The real author writes it in advance so later context cannot be tailored to manufacture an AI failure.

## Newly supplied in the fictional review sequence

At the product/support follow-up after the v1 draft, the product owner reports that a mobile-only quiz presentation revision began rolling out on **September 8, 2026, at 09:00 UTC**. It added an expandable ingredient-information panel and changed the label beside the next-step control. The desktop presentation was unchanged. The owner has not supplied the deployment audit, rollout share, version-assignment log or device/browser QA results. This is a reported release description within the fiction, not independently verified instrumentation evidence.

The support lead reports that recent messages included difficulty finding the next-step control on a phone. The supplied note contains no ticket-level dates, counts, customer identifiers or linkage to paid cohorts, quiz events, creative or release version. It does not establish complaint prevalence, whether users abandoned, whether the comments began before the revision or whether any loss was incremental.

The product owner can assign a mobile reproduction and event-verification check in the next working day, with the media lead supplying cohort/funnel definitions. A proposed check should compare affected and unaffected presentation versions where assignment can be reconstructed, verify that starts/completions mean the same thing across versions, and inspect device/browser combinations. If assignment or event evidence is missing, record that limit instead of claiming a controlled test.

## What this can change — and what remains unresolved

This context can make product/measurement verification a more specific or timely next step than an immediate message rewrite or channel move. It can also confirm a sensible existing diagnostic recommendation. The reviewer must decide from the actual draft and checked data; no changed recommendation or reduced confidence is required.

Timing, device scope and a reported usability concern make the revision an **investigable hypothesis**. They do not establish that it caused the aggregate change. Audience/channel/creative mix, within-group movement, event-definition changes, other releases and unrelated influences still require scrutiny. The fixed-mix comparison remains necessary and cannot be replaced by this story. No revenue-loss estimate, causal attribution, automatic pause or exact budget reallocation follows from this note.

Carry into brief v2 as **reported fictional context pending verification**, naming product owner and media lead, requested logs/checks and the unresolved causal question. Record independently verified counts as data findings, reported context as reported context and review actions as decisions. Keep the actual initial response unedited. This is an example of learning after a brief, not a controlled comparison of human and AI judgment.

증거 팩 사용

공개 예제 파일이에요. 유료 강의 자료와는 별개예요.

보고 브리프 v1 ↓MD · 14.5kB · v1
데이터 사전 ↓MD · 11.6kB · v1
편집 검토 기록 ↓MD · 8.4kB · v1
업데이트된 보고 브리프 v2 ↓MD · 3.4kB · v1
브리프에서 바뀐 내용 ↓MD · 1.8kB · v1
제작 및 라우팅 기록 ↓MD · 2.5kB · v1
원본 합성 CSV ↓CSV · 51.1kB · v1
정제된 CSV ↓CSV · 51kB · v1
점검된 계산 ↓JSON · 16.8kB · v1
데이터 이슈 로그 ↓JSON · 0.4kB · v1
캠페인 조회 ↓CSV · 0.3kB · v1
크리에이티브 조회 ↓CSV · 0.7kB · v1
과정 사실 및 재구성 소스 맵 ↓JSON · 10.8kB · v1
초기 제출 프롬프트 ↓MD · 76.8kB · v1