스킬 customer-research
🔍

customer-research

안전

고객 리서치 수행 및 데이터 기반 페르소나 구축

고객이 원하는 것을 추측하지 마세요. 이 스킬은 인터뷰, 설문조사, 지원 티켓, 온라인 커뮤니티에서 실행 가능한 인사이트를 추출하여 실제 고객 목소리에 기반한 페르소나와 메시지를 구축하도록 도와줍니다.

지원: Claude Codex Code(CC)
🥉 75 브론즈
1

스킬 ZIP 다운로드

2

Claude에서 업로드

설정 → 기능 → 스킬 → 스킬 업로드로 이동

3

토글을 켜고 사용 시작

테스트해 보기

"customer-research" 사용 중입니다. I have 15 customer interview transcripts. What insights can you extract about why customers buy our tool?

예상 결과:

Based on the transcripts, here are the top 3 buying triggers ranked by frequency x intensity:
1. 'Embarrassing spreadsheet failure' (HIGH confidence - mentioned in 12/15 interviews)
- Quote: 'We sent a report to the CEO with the wrong numbers and had to present it'
- Trigger: Public mistake or near-miss with manual processes

2. 'Team scaling broke our old process' (MEDIUM confidence - 8/15 interviews)
- Quote: 'When we hired person #5, Google Sheets became a nightmare'
- Trigger: Crossing 5+ person team threshold

3. 'CEO asked for a report we couldn't produce' (MEDIUM confidence - 6/15 interviews)
- Trigger: Executive visibility request exposed gaps
Implications: Your messaging should lead with 'avoid embarrassing mistakes' rather than 'save time' - the emotional pain is stronger.

"customer-research" 사용 중입니다. Mine Reddit for what people hate about project management tools.

예상 결과:

From analyzing 47 Reddit threads across r/projectmanagement, r/entrepreneur, and r/SaaS:

Top pain themes:

1. 'Over-engineered for what I need' (19 threads)
- Quote: 'I just want to track tasks, not configure 47 fields'
- Quote: 'Jira feels like getting a root canal'

2. 'Steep learning curve for my team' (15 threads)
- Quote: 'Adoption failed because half my team refused to use it'
- Quote: 'Takes longer to log the task than to do it'
3. 'Too expensive for small teams' (12 threads)
- Quote: '$50/user/month is insane for a 3-person team'

Vocabulary to use: 'simple', 'setup in minutes', 'your team will actually use', 'pricing that grows with you'

보안 감사

안전
v1 • 4/20/2026

All 70 static analysis findings are false positives from documentation patterns. MD5 hashes in evals.json are content integrity checksums, backtick characters in markdown files are code examples, and path sequences like '../' are relative documentation links. No executable code, external commands, or security risks present in this pure documentation skill.

3
스캔된 파일
836
분석된 줄 수
0
발견 사항
1
총 감사 수
보안 문제를 찾지 못했습니다
감사자: claude

품질 점수

41
아키텍처
100
유지보수성
87
콘텐츠
50
커뮤니티
100
보안
91
사양 준수

만들 수 있는 것

기능 우선순위 검증하는 제품 관리자

지원 티켓과 인터뷰 전사를 분석하여 반복되는 고통 지점을 파악하고, 기능을 구축하기 전에 고객이 실제로 해결을 원하는 문제가 무엇인지 검증합니다.

ICP 페르소나 구축하는 마케팅팀

G2 리뷰, Reddit 토론, 인터뷰 데이터에서 실제 고객 언어, 트리거 이벤트, 구매 반증을 포함한 상세 페르소나를 구축하여 타겟팅과 메시지에 활용합니다.

린 고객 리서치 수행하는 창업자

기존 리서치 데이터가 없을 때 디지털 물웅덩이 리서치 기법을 사용하여 온라인 커뮤니티에서 고객 인텔리전스를 수집한 후 실행 가능한 인사이트로 종합합니다.

이 프롬프트를 사용해 보세요

고객 인터뷰 분석
I have [number] customer interview transcripts. Help me extract jobs-to-be-done, pain points, and trigger events. My goal is to improve [messaging/product/positioning]. Here are the transcripts: [paste transcripts or describe file locations].
경쟁력 분석을 위한 온라인 리뷰 마이닝
Research what customers say about [competitor name] on G2 and Capterra. Focus on their 4-star reviews to find what customers love but still complain about. Extract: top praise, top complaints, unmet needs, and switching triggers.
리서치에서 고객 페르소나 구축
Build a persona for [role/title] at [company size/type] based on this research: [paste research data or summarize findings]. Include: profile, primary job-to-be-done, trigger events, top pains in their words, desired outcomes, objections, alternatives considered, and key vocabulary.
디지털 물웅덩이 리서치 전략
Help me find where [ICP description] spend time online. My product is [category/description]. I want to understand their [pains/vocabulary/objections]. Recommend specific sources (subreddits, review sites, communities) and what to search for.

모범 사례

  • 항상 먼저 product-marketing-context.md 파일을 확인하여 이미 답변된 질문을 피하세요
  • 표본 크기와 소스 일관성에 따라 모든 인사이트에 신뢰 수준(높음/중간/낮음)을 표시하세요
  • 완벽한 5성 리뷰보다 3성 리뷰와 자발적 댓글을 우선 확인하여 진정성 있는 피드백을 얻으세요
  • 의역 대신 정확한 고객 인용문을 추출하세요 - 카피라이팅과 메시지에 황금같은 자료입니다
  • 결론을 도출하기 전에 고객 프로필별로 리서치를 세분화하세요 - 다른 사용 사례를 섞어서 평균내지 마세요
  • 1차 자료로 최근 12개월 리서치를 사용하세요 - 시장과 제품은 빠르게 변합니다

피하기

  • 세그먼트당 5개 미만의 데이터 포인트에서 페르소나를 구축하지 마세요 - 이례치 않은 데이터의 위험이 높습니다
  • 다른 고객 세그먼트나 이탈 원인 전반의 인사이트를 평균내지 마세요 - 실제 패턴을 가립니다
  • 모든 지원 티켓을 동일한 신호로 취급하지 마세요 - 버그/혼란/기능 요청으로 분류하세요
  • 데이터 없이 페르소나 세부 정보를 invented 하지 마세요 - 추측 대신 필드를 비워두세요
  • 열린 ended 맥락 없이 정량적 설문 데이터만 의존하지 마세요 - 이유를 놓칩니다

자주 묻는 질문

모드 1과 모드 2 리서치의 차이점은 무엇인가요?
모드 1은 이미 가지고 있는 기존 리서치 자산(인터뷰, 설문, 티켓)을 분석하는 것입니다. 모드 2는 온라인 소스(Reddit, G2, 포럼, 커뮤니티)에서 새로운 리서치를 찾아가는 것입니다. 대부분의 프로젝트는 둘을 결합합니다.
왜 3성 리뷰를 먼저 읽으라고 추천하나요?
3성 리뷰가 가장 정직합니다. 고객이 제품을 충분히 좋아해서 남았지만 뭔가 빠르다고 느꼈습니다 - 이는 1성이나 5성 리뷰의 극단적 의견 없이 강점과 약점을 모두 드러냅니다.
페르소나 구축 전에 얼마나 많은 데이터가 필요하나요?
세그먼트당 최소 5-10개의 독립적인 데이터 포인트(인터뷰, 리뷰, 커뮤니티 게시물). 5개 미만이면 실제 패턴보다 이례치에 기반한 페르소나를 구축하게 됩니다.
이 스킬이 저 대신 고객 인터뷰를 수행할 수 있나요?
아니요 - 이 스킬은 인터뷰 설계를 안내하고 전사를 분석합니다. 실제 인터뷰는 직접 수행하거나 기존 인터뷰 데이터를 사용해야 합니다.
기존 리서치 데이터가 없으면 어떻게 하나요?
모드 2 디지털 물웅덩이 리서치로 시작하세요. 스킬이 ICP와 고객 언어를 기반으로 관련 소스(Reddit, G2, 커뮤니티)를 안내하고 공개 고객 대화에서 인사이트를 추출하도록 도와줍니다.
왜 스킬이 계속 목표에 대해 묻나요?
목적이 다르면 분석 접근 방식도 다릅니다. 메시지 작업에는 언어 추출이, 제품 작업에는 고통 지점이, 페르소나 작업에는 세분화 패턴이 필요합니다. 목표로 명확히 하면 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.

개발자 세부 정보

파일 구조