customer-research

Vue d’ensemble de la skill customer-research

Ce que fait la skill customer-research

La skill customer-research aide un agent à mener une recherche client structurée au lieu de produire un brainstorming générique. Elle couvre deux usages concrets : analyser la recherche que vous avez déjà, et trouver de nouveaux signaux client à partir de sources publiques lorsque vous n’en avez pas. Elle est donc utile pour l’UX Research, le product marketing, le positionnement, le messaging, le travail sur l’ICP et la synthèse de voice-of-customer.

À qui s’adresse customer-research

La skill customer-research est particulièrement adaptée aux équipes qui ont besoin d’éléments probants avant de prendre des décisions produit, UX ou messaging. Elle convient bien aux UX researchers, fondateurs, PMs, product marketers, équipes growth et agences qui travaillent à partir d’entretiens, d’enquêtes, de tickets, d’avis clients ou de posts de communauté.

Cas d’usage où customer-research est le plus pertinent

Utilisez customer-research lorsque vous devez :

• analyser des transcriptions d’entretiens ou des réponses à des enquêtes
• transformer des retours clients désordonnés en thèmes clairs et citations exploitables
• identifier les jobs to be done, pain points, déclencheurs, résultats attendus et formulations d’achat
• faire un premier travail d’ICP ou de compréhension marché sans entretiens directs pour le moment
• exploiter Reddit, G2, Capterra, des forums et des communautés de niche pour repérer des schémas récurrents

Pourquoi c’est préférable à un prompt générique

Le principal différenciateur, c’est la rigueur du workflow. La skill pousse l’agent à vérifier d’abord le contexte product marketing existant, à clarifier l’objectif de recherche avant l’analyse, à bien séparer « analyser des assets existants » de « aller trouver de la recherche », puis à extraire des champs précis au lieu de produire un résumé flou. Les evals inclus montrent aussi à quoi ressemble un bon comportement attendu, ce qui réduit fortement le tâtonnement.

Ce qu’il faut savoir avant de l’adopter

Il ne s’agit ni d’un outil de collecte de données ni d’un package de scraping. La valeur de cette approche customer-research repose sur le cadrage de la recherche, le choix des sources, la structure d’extraction et la qualité de la synthèse. Si vous cherchez des pipelines automatisés, des dashboards ou de l’outillage statistique pour enquêtes, ce guide customer-research ne suffira pas à lui seul. En revanche, si vous voulez de meilleurs prompts de recherche et des sorties plus cohérentes depuis un agent IA, c’est un très bon candidat.

Comment utiliser la skill customer-research

Contexte d’installation pour customer-research

Installez-la depuis le repository avec :

npx skills add https://github.com/coreyhaines31/marketingskills --skill customer-research

Ensuite, ouvrez le dossier de la skill et lisez :

• skills/customer-research/SKILL.md
• skills/customer-research/evals/evals.json
• skills/customer-research/references/source-guides.md

Si vous ne devez lire qu’un seul fichier pour commencer, démarrez par SKILL.md. Si vous voulez comprendre rapidement le niveau de qualité attendu en sortie, enchaînez avec evals/evals.json.

Commencez par vérifier le contexte produit

Une exigence pratique de la skill consiste à vérifier la présence de .agents/product-marketing-context.md ou .claude/product-marketing-context.md avant de poser des questions. C’est important, car l’usage de customer-research gagne nettement en qualité lorsque l’agent connaît déjà le produit, l’acheteur, la catégorie et les contraintes.

Si ce fichier existe, indiquez-le à l’agent ou collez un contexte équivalent dans votre prompt.

Bien comprendre les deux modes de fonctionnement

La skill customer-research fonctionne mieux si vous choisissez explicitement un mode :

1. Analyze existing assets
   À utiliser pour des transcriptions, tickets, enquêtes, avis, notes d’appel et logs de support.

2. Go find research
   À utiliser lorsque vous n’avez pas de matériau client direct et que vous devez faire de la recherche à partir de sources publiques comme Reddit, les sites d’avis, les forums ou des discussions autour de concurrents.

Annoncer le mode dès le départ évite que l’agent mélange synthèse et recherche de sources.

Quels inputs donnent de bons résultats

Pour un usage efficace de customer-research, donnez à l’agent :

• le produit ou la catégorie de problème
• l’utilisateur cible ou l’ICP
• l’objectif de recherche
• les sources disponibles
• le livrable attendu
• les contraintes, par exemple le temps, la géographie, le marché ou le segment

Un prompt faible serait :

• « Help me research customers. »

Un prompt plus solide serait :

• « 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. »

Transformer un objectif vague en prompt complet

Un modèle de prompt fiable pour cette skill customer-research ressemble à ceci :

• contexte : quel produit ou quelle audience est concerné
• objectif : quelle décision la recherche doit éclairer
• mode : analyse d’assets ou recherche de sources
• liste des sources : quelles données existent
• champs d’extraction : ce qu’il faut faire ressortir
• format de sortie : l’artefact final souhaité

Exemple :

“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.”

Ce que la skill customer-research extrait généralement bien

À la lecture de la skill et des evals, l’agent doit repérer :

• les jobs to be done
• les pain points et points de friction
• les événements déclencheurs
• les résultats attendus
• le langage que les clients utilisent naturellement
• les alternatives ou concurrents considérés
• les clusters de thèmes
• la fréquence et l’intensité
• les money quotes servant de preuve

Cette structure est utile parce qu’elle fait le lien entre la recherche brute et des décisions concrètes en aval, comme des changements UX, du positionnement ou du messaging.

Comment utiliser customer-research pour l’UX Research

En UX Research, évitez de demander seulement des « insights ». Demandez plutôt :

• les décompositions de tâches récurrentes
• les points de friction dans les workflows actuels
• les moments de confusion ou de blocage
• les attentes non satisfaites
• les comportements de contournement
• les critères de choix de fonctionnalités
• les zones d’opportunité appuyées par des preuves

Cela permet à la skill customer-research de rester ancrée dans les comportements utilisateurs au lieu de dériver vers un simple résumé marketing.

Bien exploiter la recherche sur sources publiques

En mode “go find research”, le guide de référence du repository renvoie vers des sources pratiques comme Reddit, G2, Capterra, les forums et les communautés de niche. L’approche la plus solide n’est pas de « chercher notre nom de marque », mais de « chercher là où l’ICP parle du problème ».

Parmi les types de sources utiles :

• des threads Reddit centrés sur le problème
• des posts de comparaison entre concurrents
• des plaintes et éloges sur les sites d’avis
• des posts de forum sur les workflows et contournements
• des discussions du type « what tool do you use for X? »

Fichiers du repository à lire avant un premier usage réel

Lisez-les dans cet ordre :

1. SKILL.md pour comprendre le workflow
2. evals/evals.json pour voir le comportement de prompting attendu et la forme des sorties
3. references/source-guides.md pour les tactiques par source, notamment la recherche sur Reddit

Les evals sont particulièrement utiles, car ils révèlent des attentes non évidentes, comme demander l’objectif de l’utilisateur avant l’analyse ou suggérer un scoring par fréquence et intensité.

Workflow recommandé en pratique

Un bon usage de customer-research dans la réalité ressemble à ceci :

1. fournir le contexte produit et audience
2. indiquer la décision de recherche à prendre
3. choisir le mode 1 ou le mode 2
4. donner les matériaux disponibles ou les sources à cibler
5. demander à l’agent d’extraire des champs structurés
6. relire la première synthèse pour repérer les segments manquants
7. lancer un second passage axé sur les contradictions, les cas limites et les meilleures citations
8. transformer les résultats en artefact UX, produit ou messaging concret

Formats de sortie utiles à demander

Choisissez un livrable aligné sur votre prochaine étape :

• un tableau de thèmes avec citations
• un résumé JTBD
• des inputs de persona fondés sur des preuves
• une comparaison de segments
• les principaux pain points classés par fréquence et intensité
• une cartographie des communautés et sites d’avis
• une note d’implications pour le produit ou l’UX Research

Des livrables précis améliorent l’expérience d’installation de customer-research, car ils rendent la première exécution beaucoup plus exploitable.

FAQ sur la skill customer-research

customer-research convient-il aux débutants

Oui, à condition de savoir quelle décision la recherche doit soutenir. La skill apporte plus de structure qu’un prompt classique, mais les débutants doivent malgré tout fournir un contexte produit et choisir un livrable utile. Sans cela, la sortie risque de rester trop large.

Quand utiliser customer-research plutôt qu’un prompt normal

Utilisez la skill customer-research lorsque vous voulez une extraction et une synthèse reproductibles, en particulier sur de nombreux assets. Un prompt générique peut résumer un contenu, mais cette skill a davantage tendance à demander les objectifs, à utiliser un cadre de recherche et à produire des clusters, des citations et des preuves plutôt que des observations dispersées.

Est-ce réservé aux équipes marketing

Non. Même si elle se trouve dans un repository de marketing skills, customer-research est aussi utile pour l’UX Research, la product discovery, l’analyse du support et la compréhension précoce d’un marché. Les méthodes sous-jacentes s’appliquent très bien à toute équipe qui doit comprendre les douleurs utilisateur, les déclencheurs, les résultats attendus et le vocabulaire employé.

Quelles sont les limites de la skill customer-research

Elle ne remplace ni les opérations de recherche primaire, ni le recrutement de participants, ni l’instrumentation analytics, ni les méthodes quantitatives formelles. Elle est la plus forte sur le cadrage, la découverte de sources, l’analyse qualitative et la synthèse.

customer-research peut-il fonctionner sans transcriptions d’entretien

Oui. C’est même l’un de ses meilleurs points d’adoption. La skill prend explicitement en charge un mode dédié à la recherche à partir de sources en ligne, ce qui est utile pour les équipes early-stage ou celles qui entrent sur un nouveau segment sans accès direct à des clients pour le moment.

Quand customer-research est-il un mauvais choix

Évitez-la si :

• vous avez besoin d’une analyse d’enquête statistiquement valide
• vous avez besoin d’une revue juridique ou compliance des méthodes de recherche
• vous avez besoin de scraping automatisé ou de pipelines de données
• vous voulez seulement des idées de copy ad hoc sans collecte de preuves

Le repository inclut-il des conseils spécifiques aux sources

Oui. references/source-guides.md contient des recommandations concrètes pour la recherche sur sources publiques, en particulier autour de la découverte sur Reddit, des patterns de recherche et des types de posts qui révèlent les pain points, les alternatives et les déclencheurs de changement.

Comment améliorer la skill customer-research

Donnez à la skill customer-research une décision, pas seulement un sujet

Le plus gros levier de qualité consiste à dire à l’agent quelle décision la recherche doit éclairer. « Research our customers » est faible. « Find onboarding friction we should prioritize in the next UX sprint » est bien plus fort. De meilleures décisions produisent une meilleure extraction et une meilleure synthèse.

Mieux cadrer les sources

Expliquez à l’agent ce que représente chaque source :

• entretiens avec des clients gagnés
• entretiens avec des clients churn
• tickets de support de nouveaux utilisateurs
• avis G2 d’acheteurs SMB
• posts Reddit de praticiens, pas d’acheteurs

Cela améliore le clustering, car l’agent peut distinguer les signaux liés à l’acquisition, à l’onboarding, à la rétention et au switching.

Demandez une segmentation fondée sur des preuves

Un mode d’échec fréquent dans l’usage de customer-research consiste à fusionner des utilisateurs différents en un persona unique et flou. Pour améliorer les résultats, demandez :

• les différences entre segments
• les contradictions entre sources
• les pain points minoritaires mais très sévères
• les différences entre acheteurs, admins et utilisateurs quotidiens

Exigez la fréquence et l’intensité, pas seulement des thèmes

Des thèmes seuls sont souvent trop faibles. Demandez à l’agent d’évaluer ou au moins de distinguer :

• les problèmes fréquents mais peu sévères
• les problèmes moins fréquents mais très intenses
• les anecdotes isolées qui ne doivent pas orienter les décisions

C’est l’un des patterns pratiques les plus clairs mis en évidence par les evals.

Demandez le langage exact et les money quotes

Si vous voulez des sorties utiles au-delà d’une simple note de recherche, demandez des formulations verbatim et de courtes citations d’appui. Cela rend la skill customer-research plus précieuse pour la synthèse UX Research, les restitutions aux parties prenantes et le travail de messaging ultérieur.

Améliorez la recherche sur sources publiques avec de meilleurs seeds de recherche

Pour le mode 2, ne démarrez pas uniquement par votre catégorie produit. Amorcez vos recherches avec :

• des formulations de problème
• des intitulés de poste
• des noms de concurrents
• des termes comme “alternative”, “switch”, “recommend” et “frustrated with”

Le guide de référence du repository montre pourquoi cela fonctionne : les recherches guidées par le problème font remonter la vraie douleur dans les workflows plus vite que les recherches guidées par les marques.

Itérez après le premier passage

La première sortie doit généralement servir de cartographie, pas de réponse finale. Demandez ensuite des suivis comme :

• “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?”

Surveillez les modes d’échec fréquents

La skill customer-research sera moins performante lorsque :

• la qualité des sources est hétérogène mais non étiquetée
• le prompt demande trop de résultats à la fois
• le segment d’audience reste vague
• des sources publiques sont utilisées comme si c’étaient des entretiens clients directs
• une synthèse est demandée avant d’avoir fourni suffisamment de preuves brutes

Construisez un template de prompt réutilisable

Si vous prévoyez d’utiliser souvent customer-research, créez un template standard avec :

• résumé du produit
• ICP et non-ICP
• question de recherche
• mode
• inventaire des sources
• champs d’extraction
• format de sortie
• contraintes
• décision que le résultat doit soutenir

Cela fait passer la skill d’un simple assistant de prompting ponctuel à un workflow de recherche réutilisable.