V0와 Cursor AI로 프롬프트 기반으로 PM Prompts라는 웹앱을 만들었습니다. 프로덕트 매니저에게 유용한 프롬프트를 큐레이션한 서비스입니다:)

아래는 그 중에서 PRD를 생성하는 프롬프트 링크입니다:) https://pm-prompt.vercel.app/prompt/1

참고하실 수 있도록 프롬프트를 사용하는 예시를 아래와 같이 보여드리겠습니다.

1단계: 아래 프롬프트를 입력하고 엔터키를 입력합니다.

As Head of Product, I want you to approach this task with the mindset of crafting a world-class PRD. Your expertise will be critical in helping structure and refine the document. I’ll provide a template as a foundation, and share the context and insights I have. Your role is to guide me in articulating a clear, actionable, and strategic PRD that aligns with our company’s vision. Do you understand?

[엔터키를 입력합니다]

2단계: 아래 프롬프트를 입력하고 엔터키를 입력합니다. 6번 항목은 기존에 추가하시고 싶은 항목을 포함하는 것입니다. 필요하지 않다면 제외하고, 1~5번까지 복사해서 프롬프트에 넣으시면 됩니다.

PRD Structure

1. Objective

Define the clear purpose of this product or feature or assumption test and its impact on users and the business.

2. Target Customer

Identify who the product is for, including key user personas or segments.

3. Strategic Fit

Articulate how this initiative supports and advances our company strategy.

4. What We Believe

Outline the hypotheses or core beliefs driving the need for this product.

5. Solution Constraints and Principles

Specify any design, technical, or business constraints, and highlight the guiding principles for the solution.

6. [PRD 포맷에 추가하고 싶은 항목을 추가로 입력하세요. 예: 성공지표, 리스크 등]

[엔터키를 입력합니다]

3단계: 프로덕트 관련 목적, 가설, 아이디어 등을 자유롭게 입력합니다. 저는 아래와 같은 예시로 입력했습니다.

현재 저는 Uber 프로덕트를 담당하고 있습니다. 최근 대도시를 중심으로 ETA(도착 예상 시간)가 증가하면서 승객들이 차량을 기다려야 하는 문제가 발생하고 있습니다. 이는 성공적인 승차 경험을 제공하려는 우리의 목표(outcome)를 달성하기 위해 해결해야 할 기회로 보고 있습니다. 이와 관련하여 우리는 다음과 같은 솔루션을 고려해 보았습니다.

1. 짧은 거리 이동 시 픽업 시간을 단축

2. 중간 거리 이동 시 중단 횟수 감소

이 중에서 짧은 거리 이동 시 픽업 시간을 단축하는 솔루션에 대해 실험을 진행하기로 결정했습니다.

• 실험: 운전자들이 짧은 거리 이동 승객들을 우선적으로 픽업하도록 설정

• 관련 가설: 픽업 속도는 짧은 거리 이동 승객들에게 더 중요하다. 왜냐하면 이동 시간 대비 비중이 크기 때문이다.

• 성공 지표: 우선 배정된 승객들(normalized to commute time) 중 5점 리뷰가 10% 증가

4단계: 결과가 영어로 출력된다면 한글로 작성을 요청하시면 됩니다(예: 한글로 작성해주세요)

아래는 PRD 생성 결과입니다 :) 참고하실 수 있게 ChatGPT 공유 링크도 같이 첨부합니다.

https://chatgpt.com/share/675048f9-8bc8-8012-b5e2-62f2c981bf04

PRD 생성 결과 예시

PRD 초안: 단거리 이동 픽업 ETA 단축

1. 목표 (Objective)

• 목적: 대도시에서 ETA(도착 예상 시간)가 증가하면서 발생한 승객 대기 시간 문제를 해결하기 위해, 단거리 이동 승객의 픽업을 우선적으로 처리합니다. 본 이니셔티브는 대기 시간을 단축하여 특히 단거리 이동에서 비중이 큰 만족도를 높이는 것을 목표로 합니다.

• 영향:

• 우선 배정된 승객들 중 5점 리뷰 비율(normalized to commute time)을 10% 증가시킵니다.

• 도시 지역에서의 운영 효율성을 개선하여 단거리 승객의 이탈을 감소시킵니다.

2. 타겟 고객 (Target Customer)

• 주요 페르소나:

• 단거리 이동 승객: 5마일 미만의 거리를 이동하는 고객. 주로 용무, 단거리 출퇴근, 또는 여가 활동을 위해 이용하며, 빠르고 편리한 경험을 선호합니다.

• 사용 사례 (Use Cases):

• 출근길 3마일을 이동하는 승객이 최소한의 대기 시간과 매끄러운 경험을 기대합니다.

• 긴급한 용무를 처리하기 위해 Uber를 이용하는 고객이 픽업 속도를 중요시합니다.

3. 전략적 적합성 (Strategic Fit)

• 회사 비전과의 연계성:

• 본 이니셔티브는 Uber가 대도시 중심으로 가장 신뢰할 수 있고 효율적인 이동 서비스를 제공하겠다는 전략을 뒷받침합니다.

• 단거리 승객의 경험을 개선함으로써, Uber는 도시 지역 거주자들에게 선호되는 이동 플랫폼으로 자리 잡을 수 있습니다.

• 연관된 OKRs:

• 목표: “도시 지역 고객 만족도 향상”

• 핵심 결과 (Key Result): “2025년 1분기까지 주요 도시에서 단거리 이동 ETA를 15% 단축.”

4. 우리의 믿음 (What We Believe)

• 핵심 가설:

1. 단거리 승객은 비용이나 이동 시간보다 픽업 시간에 더 민감합니다.

2. 더 빠른 픽업은 단거리 이동의 승객 만족도와 재이용률을 높입니다.

• 지원 데이터:

• 내부 설문 조사에 따르면, 단거리 승객의 70%가 “픽업 속도”를 긍정적인 이용 경험의 가장 중요한 요소로 꼽았습니다.

• 과거 데이터에서는 픽업 속도가 빠를수록 도시 시장에서 5점 리뷰 비율이 증가하는 경향이 있음을 보여줍니다.

5. 솔루션 제약 조건 및 원칙 (Solution Constraints and Principles)

• 제약 조건:

• 기술적 제약: 우선 배정 알고리즘은 기존 배차 시스템과 매끄럽게 통합되어야 하며, 2개의 스프린트 내에서 배포 가능해야 합니다.

• 비즈니스 제약: 테스트 중 다른 유형(중거리, 장거리) 승객 경험에 미치는 부정적인 영향을 최소화해야 합니다.

• 운영적 제약: 파일럿 도시에서 운전자 참여율은 90% 이상 유지되어야 합니다.

• 원칙:

• 공정성: 다른 유형의 승객 경험에 큰 손해를 주지 않는 균형 있는 배차 우선순위를 설정합니다.

• 투명성: 승객들에게 우선 배정 로직을 명확히 전달하여 기대치를 관리합니다.

• 확장성: 성공 시 다른 도시로 빠르게 확장할 수 있도록 설계합니다.

이 초안은 Uber의 비전과 일치하며, 이니셔티브의 목적, 타겟, 전략적 중요성, 가설, 그리고 제약 조건을 명확히 제시합니다. 추가로 수정하거나 세부 내용을 보완할 부분이 있으면 알려주세요!

아래는 PM을 위한 프롬프트를 큐레이션한 서비스입니다. 제가 코딩 없이 V0와 Cursor AI로 제작했습니다:)

https://pm-prompt.vercel.app/

https://pm-prompt.vercel.app

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