customer-research
von coreyhaines31customer-research unterstützt Agents bei strukturierter Customer Research in zwei Modi: vorhandene Assets analysieren oder Signale aus öffentlichen Quellen finden. Damit lassen sich Themen, Zitate, JTBD, Pain Points, Trigger und Belege für Entscheidungen in UX Research, Produkt und Messaging herausarbeiten.
Diese Skill erreicht 82/100 und ist damit ein solider Kandidat für einen Directory-Eintrag: Agents erhalten eine starke Abdeckung typischer Trigger, einen echten Research-Workflow und genug Details, damit Nutzer die Passung beurteilen können. Die Ausführung stützt sich jedoch weiterhin vor allem auf schriftliche Anleitungen statt auf Tools oder paketierte Assets.
- Sehr gut auslösbar: Die Beschreibung nennt viele konkrete Einstiegsphrasen wie ICP research, transcript analysis, VOC, JTBD, review mining sowie churn/conversion research.
- Operativ nützliche Struktur: Es wird klar zwischen zwei Modi unterschieden (vorhandene Assets analysieren vs. neue Research durchführen), der Agent soll zuerst den Produkt- und Marketingkontext prüfen, und die evals bestätigen die erwarteten Intake- und Analyseschritte.
- Guter praktischer Hebel für Online-Recherche: Der Reference Guide enthält quellspezifische Playbooks wie Methoden zur Reddit-Recherche, Search Operators und Hinweise darauf, welche Signale aus Posts extrahiert werden sollen.
- Es gibt keinen Installationsbefehl, keine Skripte und keine strukturierten Templates; die Einführung beruht daher darauf, den Markdown-Workflow manuell zu lesen und zu befolgen.
- Es ist nur eine Reference-Datei enthalten, was die schrittweise Vertiefung für weitere Quellen und Edge Cases über die gezeigten Beispiele hinaus einschränkt.
Überblick über die customer-research-Skill
Was die customer-research-Skill macht
Die customer-research-Skill hilft einem Agenten, strukturierte Kundenforschung durchzuführen, statt nur allgemeines Brainstorming zu liefern. Sie unterstützt zwei praktische Aufgaben: vorhandene Research-Daten auswerten und neue Kundensignale aus öffentlichen Quellen finden, wenn noch kein eigenes Material vorliegt. Dadurch eignet sie sich für UX Research, Product Marketing, Positionierung, Messaging, ICP-Arbeit und Voice-of-Customer-Synthesen.
Für wen sich customer-research lohnt
Die customer-research-Skill passt am besten zu Teams, die belastbare Evidenz brauchen, bevor sie Produkt-, UX- oder Messaging-Entscheidungen treffen. Besonders geeignet ist sie für UX-Researcher, Gründer, PMs, Product Marketer, Growth-Teams und Agenturen, die mit Interviews, Umfragen, Tickets, Reviews oder Community-Posts arbeiten.
Typische Einsatzfälle mit guter Passung
Nutze customer-research, wenn du:
- Interview-Transkripte oder Umfrageantworten analysieren musst
- ungeordnete Kundensignale in Themencluster und belastbare Zitate überführen willst
- Jobs to be done, Pain Points, Trigger, gewünschte Outcomes und Kaufargumente herausarbeiten willst
- frühzeitig ICP- oder Marktverständnis aufbauen willst, auch ohne direkte Interviews
- Reddit, G2, Capterra, Foren und Nischen-Communities nach wiederkehrenden Mustern auswerten willst
Warum das besser ist als ein generischer Prompt
Der wichtigste Unterschied ist die Disziplin im Workflow. Die Skill drängt den Agenten dazu, zuerst nach vorhandenem Product-Marketing-Kontext zu schauen, das Research-Ziel vor der Analyse zu klären, sauber zwischen „vorhandene Assets analysieren“ und „Research finden“ zu trennen und konkrete Felder zu extrahieren statt nur eine vage Zusammenfassung auszugeben. Die mitgelieferten Evals zeigen außerdem, wie gutes Verhalten aussehen soll, und reduzieren so unnötiges Rätselraten.
Was vor der Einführung wichtig ist
Das hier ist weder ein Datensammel-Tool noch ein Scraping-Paket. Der eigentliche Mehrwert liegt in Research-Framing, Quellenauswahl, Extraktionsstruktur und der Qualität der Synthese. Wenn du automatisierte Pipelines, Dashboards oder statistische Survey-Tools suchst, ist diese customer-research-Anleitung allein nicht die richtige Wahl. Wenn du bessere Research-Prompts und konsistentere Ergebnisse von einem AI-Agenten willst, ist sie ein starker Kandidat.
So nutzt du die customer-research-Skill
Installationskontext für customer-research
Installiere die Skill aus dem Repository mit:
npx skills add https://github.com/coreyhaines31/marketingskills --skill customer-research
Öffne danach den Skill-Ordner und lies:
skills/customer-research/SKILL.mdskills/customer-research/evals/evals.jsonskills/customer-research/references/source-guides.md
Wenn du zuerst nur eine Datei lesen willst, starte mit SKILL.md. Wenn du schnell verstehen willst, wie gute Outputs aussehen, lies als Nächstes evals/evals.json.
Bei customer-research zuerst den Produktkontext prüfen
Eine praktische Vorgabe der Skill ist, vor Rückfragen auf .agents/product-marketing-context.md oder .claude/product-marketing-context.md zu prüfen. Das ist wichtig, weil die Qualität der customer-research-Nutzung deutlich steigt, wenn der Agent Produkt, Käufer, Kategorie und Einschränkungen bereits kennt.
Falls die Datei existiert, verweise den Agenten darauf oder füge den entsprechenden Kontext direkt in deinen Prompt ein.
Die zwei Betriebsmodi von customer-research kennen
Die customer-research-Skill funktioniert am besten, wenn du einen Modus ausdrücklich auswählst:
-
Analyze existing assets
Nutze das für Transkripte, Tickets, Umfragen, Reviews, Gesprächsnotizen und Support-Logs. -
Go find research
Nutze das, wenn dir direktes Kundenmaterial fehlt und du öffentliche Research-Quellen wie Reddit, Review-Seiten, Foren oder Diskussionen rund um Wettbewerber auswerten willst.
Wenn du den Modus von Anfang an benennst, verhinderst du, dass der Agent Synthese und Quellenrecherche miteinander vermischt.
Welche Inputs bei customer-research gute Outputs liefern
Für starke customer-research-Ergebnisse gib dem Agenten:
- das Produkt oder die Problemkategorie
- die Zielnutzer oder den ICP
- das Research-Ziel
- die verfügbaren Quellen
- das gewünschte Deliverable
- Einschränkungen wie Zeit, Region, Markt oder Segment
Ein schwacher Prompt wäre:
- „Help me research customers.“
Ein stärkerer Prompt wäre:
- „Use the customer-research skill in analyze-existing-assets mode. I have 18 interview transcripts from heads of support at B2B SaaS companies. Goal: identify recurring onboarding pain points, switching triggers, and language we can use on our website. Deliverable: prioritized themes, representative quotes, and a short implications section for UX Research and messaging.”
Ein grobes Ziel in einen vollständigen customer-research-Prompt überführen
Ein verlässliches Prompt-Muster für diese customer-research-Skill ist:
- Kontext: Welches Produkt oder welche Zielgruppe ist gemeint
- Ziel: Welche Entscheidung soll die Research unterstützen
- Modus: Assets analysieren oder Research finden
- Quellenliste: Welche Daten liegen vor
- Extraktionsfelder: Was genau herausgezogen werden soll
- Ausgabeformat: Welches Endergebnis du erwartest
Beispiel:
„Use the customer-research skill for UX Research. Product: user onboarding software for mid-market SaaS teams. Audience: onboarding managers and customer success leaders. Mode: analyze existing assets. Sources: 12 transcripts, 40 churn survey responses, 85 support tickets. Extract: jobs to be done, pain points, trigger events, desired outcomes, alternatives considered, exact language, and high-signal quotes. Output: clustered themes with frequency and intensity, then 5 UX opportunities.”
Was die customer-research-Skill typischerweise gut extrahiert
Basierend auf Skill und Evals sollte der Agent nach Folgendem suchen:
- jobs to be done
- pain points und Reibungsverluste
- Trigger Events
- gewünschte Outcomes
- Formulierungen, die Kunden tatsächlich verwenden
- berücksichtigte Alternativen oder Wettbewerber
- Themencluster
- Häufigkeit und Intensität
- aussagekräftige „money quotes“ als Beleg
Diese Struktur ist nützlich, weil sie die Brücke zwischen Rohmaterial und nachgelagerten Entscheidungen wie UX-Änderungen, Positionierung und Messaging schlägt.
So nutzt du customer-research für UX Research
Für UX Research solltest du nicht nur nach „insights“ fragen. Bitte stattdessen um:
- wiederkehrende Aufgabenabläufe
- Reibungspunkte in aktuellen Workflows
- Momente von Verwirrung oder Verzögerung
- nicht erfüllte Erwartungen
- Workaround-Verhalten
- Kriterien für die Feature-Auswahl
- evidenzbasierte Opportunity Areas
So bleibt die customer-research-Skill auf tatsächliches Nutzerverhalten fokussiert, statt in reine Marketing-Zusammenfassungen abzudriften.
Öffentliche Quellen mit customer-research sinnvoll nutzen
Im Modus „go find research“ verweist der Reference Guide des Repositorys auf praktische Quellen wie Reddit, G2, Capterra, Foren und Nischen-Communities. Der stärkste Ansatz ist nicht „suche nach unserem Markennamen“, sondern „suche dort, wo der ICP über das Problem spricht“.
Nützliche Quellentypen sind unter anderem:
- problemorientierte Reddit-Threads
- Vergleichsposts zu Wettbewerbern
- Beschwerden und Lob auf Review-Seiten
- Forenbeiträge zu Workflows und Workarounds
- Diskussionen nach dem Muster „what tool do you use for X?“
Welche Repository-Dateien du vor dem ersten echten Einsatz lesen solltest
Lies diese Dateien in folgender Reihenfolge:
SKILL.mdfür den Workflowevals/evals.jsonfür das erwartete Prompting-Verhalten und die Form des Outputsreferences/source-guides.mdfür quellspezifische Taktiken, besonders für Reddit-Research
Die Evals sind besonders hilfreich, weil sie nicht sofort offensichtliche Erwartungen sichtbar machen, etwa dass vor der Analyse nach dem Ziel des Nutzers gefragt werden soll oder dass Häufigkeit plus Intensität bewertet werden sollen.
Empfohlener customer-research-Workflow in der Praxis
Eine gute customer-research-Anwendung in der Praxis sieht etwa so aus:
- Produkt- und Zielgruppenkontext bereitstellen
- klar benennen, welche Research-Entscheidung getroffen werden soll
- Modus 1 oder Modus 2 wählen
- verfügbare Materialien oder Zielquellen angeben
- den Agenten um strukturierte Extraktion bitten
- die erste Synthese auf fehlende Segmente prüfen
- einen zweiten Durchgang mit Fokus auf Widersprüche, Randfälle und die besten Zitate starten
- die Erkenntnisse in ein konkretes UX-, Produkt- oder Messaging-Artefakt überführen
Welche Output-Formate du bei customer-research praktisch anfordern kannst
Wähle ein Deliverable, das zu deinem nächsten Schritt passt:
- Themen-Tabelle mit Zitaten
- JTBD-Zusammenfassung
- evidenzbasierte Persona-Inputs
- Segmentvergleich
- wichtigste Pain Points, sortiert nach Häufigkeit und Intensität
- Source Map aus Communities und Review-Seiten
- Implication Memo für Produkt oder UX Research
Konkrete Deliverables verbessern die customer-research-Installationserfahrung, weil der erste Lauf dadurch deutlich handlungsnäher wird.
FAQ zur customer-research-Skill
Ist customer-research auch für Einsteiger geeignet
Ja, sofern du bereits weißt, welche Entscheidung die Research unterstützen soll. Die Skill gibt mehr Struktur als ein normaler Prompt, aber Einsteiger müssen trotzdem Produktkontext liefern und ein sinnvolles Deliverable auswählen. Ohne das bleiben die Ergebnisse schnell zu breit.
Wann sollte ich customer-research statt eines normalen Prompts verwenden
Nutze die customer-research-Skill, wenn du wiederholbare Extraktion und Synthese brauchst, besonders über viele Assets hinweg. Ein generischer Prompt kann Inhalte zwar zusammenfassen, aber diese Skill fragt mit höherer Wahrscheinlichkeit nach Zielen, arbeitet mit einem klaren Research-Frame und liefert Cluster, Zitate und Belege statt lose Beobachtungen.
Ist customer-research nur für Marketing-Teams gedacht
Nein. Obwohl die Skill in einem Marketing-Skills-Repository liegt, ist customer-research auch für UX Research, Product Discovery, Support-Analyse und frühes Marktverständnis nützlich. Die zugrunde liegenden Methoden passen gut zu jedem Team, das Nutzerprobleme, Trigger, gewünschte Outcomes und Sprachmuster verstehen muss.
Wo liegen die Grenzen der customer-research-Skill
Sie ersetzt weder Primärforschung im operativen Sinn noch Teilnehmer-Rekrutierung, Analytics-Instrumentierung oder formale quantitative Methoden. Ihre Stärken liegen vor allem in Framing, Quellenfindung, qualitativer Analyse und Synthese.
Funktioniert customer-research auch ohne Interview-Transkripte
Ja. Genau das ist einer der stärkeren Einstiegspunkte. Die Skill unterstützt ausdrücklich einen Modus, um Research aus Online-Quellen zu finden. Das ist besonders hilfreich für Early-Stage-Teams oder Teams, die in ein neues Segment gehen, ohne bereits direkten Kundenzugang zu haben.
Wann ist customer-research keine gute Wahl
Lass es aus, wenn:
- du statistisch valide Survey-Analysen brauchst
- du eine rechtliche oder Compliance-Prüfung von Research-Methoden brauchst
- du automatisiertes Scraping oder Datenpipelines brauchst
- du nur spontane Copy-Ideen ohne belastbare Evidenz suchst
Enthält das Repository quellspezifische Hinweise
Ja. references/source-guides.md enthält konkrete Hinweise für Research aus öffentlichen Quellen, besonders zu Reddit-Recherche, Suchmustern und den Arten von Posts, die Pain Points, Alternativen und Switching-Trigger sichtbar machen.
So verbesserst du die customer-research-Skill
Gib der customer-research-Skill eine Entscheidung, nicht nur ein Thema
Der größte Qualitätshebel ist, dem Agenten zu sagen, welche Entscheidung die Research unterstützen soll. „Research our customers“ ist schwach. „Find onboarding friction we should prioritize in the next UX sprint“ ist deutlich stärker. Bessere Entscheidungsfragen führen zu besserer Extraktion und besserer Synthese.
Stärke das Framing der Quellen
Sag dem Agenten, wofür jede Quelle steht:
- Win-Interviews
- Churn-Interviews
- Support-Tickets von neuen Nutzern
- G2-Reviews von SMB-Buyern
- Reddit-Posts von Praktikern, nicht von Käufern
Das verbessert die Clusterbildung, weil der Agent so Akquisitions-, Onboarding-, Retention- und Switching-Signale sauber trennen kann.
Fordere evidenzbasierte Segmentierung an
Ein häufiger Fehler bei customer-research ist, unterschiedliche Nutzertypen in einer vermischten Persona zusammenzuziehen. Bessere Ergebnisse bekommst du, wenn du explizit fragst nach:
- Unterschieden zwischen Segmenten
- Widersprüchen zwischen Quellen
- seltenen, aber schwerwiegenden Pain Points
- Unterschieden zwischen Käufern, Admins und täglichen Nutzern
Verlange Häufigkeit und Intensität, nicht nur Themen
Themen allein sind oft zu weich. Bitte den Agenten, zumindest zu unterscheiden oder idealerweise zu bewerten:
- häufige, aber wenig gravierende Probleme
- seltenere, aber sehr intensive Probleme
- einmalige Anekdoten, die keine Entscheidungen treiben sollten
Das ist eines der klarsten praktischen Muster, das in den Evals sichtbar wird.
Bitte um exakte Sprache und aussagekräftige Zitate
Wenn du Ergebnisse willst, die über ein reines Research-Memo hinaus nutzbar sind, fordere wörtliche Formulierungen und kurze stützende Zitate an. Dadurch wird die customer-research-Skill wertvoller für UX-Research-Synthesen, Stakeholder-Readouts und spätere Messaging-Arbeit.
Verbessere öffentliche Research mit besseren Search Seeds
Für Modus 2 solltest du nicht nur mit deiner Produktkategorie starten. Nutze als Such-Seed auch:
- Problemformulierungen
- Jobtitel
- Wettbewerbernamen
- Sprache wie „alternative“, „switch“, „recommend“ und „frustrated with“
Der Reference Guide im Repository zeigt, warum das funktioniert: problemorientierte Suchen fördern echte Workflow-Schmerzen meist schneller zutage als markenorientierte Suchen.
Nach dem ersten Durchlauf iterieren
Der erste Output sollte meist eher eine Landkarte als die endgültige Antwort sein. Stelle danach Follow-up-Fragen wie:
- “Which themes are strongest for new users versus experienced users?”
- “What contradictions appear between interviews and reviews?”
- “Pull 10 quotes that show urgency, not just dissatisfaction.”
- “Which findings are most actionable for UX Research in the onboarding flow?”
Auf typische Fehlerbilder bei customer-research achten
Die customer-research-Skill liefert schwächere Ergebnisse, wenn:
- die Quellenqualität gemischt ist, aber nicht gekennzeichnet wurde
- der Prompt zu viele Ziele gleichzeitig verlangt
- das Zielsegment zu vage ist
- öffentliche Quellen so behandelt werden, als wären sie direkte Kundeninterviews
- Synthese angefordert wird, bevor genug Rohbelege vorliegen
Eine wiederverwendbare customer-research-Promptvorlage aufbauen
Wenn du customer-research regelmäßig nutzen willst, erstelle eine Standardvorlage mit:
- Produktzusammenfassung
- ICP und Non-ICP
- Research-Frage
- Modus
- Quelleninventar
- Extraktionsfeldern
- Ausgabeformat
- Einschränkungen
- der Entscheidung, die das Ergebnis unterstützen soll
So wird die Skill von einer einmaligen Prompt-Hilfe zu einem wiederholbaren Research-Workflow.