customer-research

customer-research 스킬 개요

customer-research 스킬이 하는 일

customer-research 스킬은 막연한 브레인스토밍 대신, 구조화된 고객 리서치를 에이전트가 수행하도록 돕습니다. 실무적으로는 두 가지 작업에 강합니다. 이미 가지고 있는 리서치 자료를 분석하는 일, 그리고 자료가 없을 때 공개 소스에서 새로운 고객 신호를 찾아내는 일입니다. 그래서 UX Research, 제품 마케팅, 포지셔닝, 메시지 개발, ICP 정립, voice-of-customer 분석에 특히 유용합니다.

customer-research를 설치하면 좋은 팀

이 customer-research 스킬은 제품, UX, 메시지 관련 결정을 내리기 전에 근거를 확보해야 하는 팀에 가장 잘 맞습니다. UX 리서처, 창업자, PM, 제품 마케터, 그로스 팀, 그리고 인터뷰·설문·티켓·리뷰·커뮤니티 글을 바탕으로 일하는 에이전시라면 좋은 선택입니다.

잘 맞는 사용 사례

다음이 필요할 때 customer-research를 쓰는 것이 좋습니다:

• 인터뷰 전사본이나 설문 응답 분석
• 정리되지 않은 고객 입력을 테마와 인용문으로 구조화
• jobs to be done, pain points, trigger, desired outcomes, 구매 언어 파악
• 직접 인터뷰가 아직 없는 초기 단계에서 ICP 또는 시장 이해 시작
• Reddit, G2, Capterra, 포럼, 니치 커뮤니티에서 반복 패턴 발굴

일반 프롬프트보다 나은 이유

이 스킬의 핵심 차별점은 워크플로우 규율입니다. 분석에 들어가기 전에 기존 product-marketing context를 먼저 확인하도록 유도하고, 리서치 목표를 명확히 한 뒤, “기존 자산 분석”과 “새 리서치 탐색”을 분리하며, 막연한 요약 대신 구체적인 필드를 추출하도록 설계되어 있습니다. 포함된 eval도 좋은 동작 기준을 보여주기 때문에, 감에 의존하는 일이 줄어듭니다.

도입 전에 꼭 알아둘 점

이건 데이터 수집 도구나 scraping 패키지가 아닙니다. 진짜 가치는 리서치 프레이밍, 소스 선택, 추출 구조, 그리고 synthesis 품질에 있습니다. 자동화된 파이프라인, 대시보드, 통계 설문 도구가 필요하다면 이 customer-research 가이드만으로는 적합하지 않습니다. 반대로 AI 에이전트의 리서치 프롬프트 품질을 높이고, 결과를 더 일관되게 만들고 싶다면 충분히 유력한 선택지입니다.

customer-research 스킬 사용 방법

customer-research 설치 맥락

다음 명령으로 저장소에서 설치합니다:

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

설치 후에는 스킬 폴더에서 아래 파일을 먼저 읽어보세요:

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

딱 하나만 먼저 읽는다면 SKILL.md부터 보세요. 출력 품질 기준을 빠르게 파악하고 싶다면 다음으로 evals/evals.json을 읽는 것이 좋습니다.

먼저 product context부터 확인하세요

이 스킬에서는 질문을 시작하기 전에 .agents/product-marketing-context.md 또는 .claude/product-marketing-context.md가 있는지 확인하는 절차가 중요합니다. 에이전트가 이미 제품, 구매자, 카테고리, 제약 조건을 알고 있을 때 customer-research 결과 품질이 크게 좋아지기 때문입니다.

해당 파일이 있다면 에이전트에게 그 파일을 참조하게 하거나, 같은 내용을 프롬프트에 직접 붙여 넣으세요.

두 가지 운영 모드를 명확히 구분하세요

customer-research 스킬은 아래 두 모드 중 하나를 명시적으로 선택할 때 가장 잘 작동합니다:

1. 기존 자산 분석
   인터뷰 전사본, 티켓, 설문, 리뷰, 콜 노트, 지원 로그가 있을 때 사용합니다.

2. 리서치 직접 찾기
   고객 직접 자료가 없고, Reddit, 리뷰 사이트, 포럼, 경쟁사 인접 논의 등 공개 소스에서 리서치가 필요할 때 사용합니다.

처음부터 모드를 분명히 지정하면, 에이전트가 synthesis와 source discovery를 뒤섞는 일을 줄일 수 있습니다.

어떤 입력이 좋은 결과를 만드는가

customer-research를 제대로 쓰려면 에이전트에 아래 정보를 주는 것이 좋습니다:

• 제품 또는 문제 카테고리
• 타깃 사용자 또는 ICP
• 리서치 목표
• 사용 가능한 소스
• 원하는 결과물
• 시간, 지역, 시장, 세그먼트 같은 제약 조건

약한 프롬프트 예:

• “고객 조사 좀 도와줘.”

더 강한 프롬프트 예:

• “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.”

대략적인 목표를 완성도 있는 프롬프트로 바꾸기

이 customer-research 스킬에서 안정적으로 잘 먹히는 프롬프트 패턴은 다음과 같습니다:

• context: 어떤 제품 또는 어떤 대상인지
• objective: 리서치가 어떤 의사결정을 지원해야 하는지
• mode: 자산 분석인지 리서치 탐색인지
• source list: 어떤 데이터가 있는지
• extraction fields: 무엇을 뽑아낼지
• output format: 최종 결과물을 어떤 형식으로 받을지

예시:

“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.”

이 스킬이 특히 잘 추출하는 항목

스킬과 eval 기준을 보면, 에이전트는 보통 다음을 찾아내도록 설계되어 있습니다:

• jobs to be done
• pain points와 friction
• trigger events
• desired outcomes
• 고객이 실제로 쓰는 표현
• 검토한 대안 또는 경쟁사
• theme cluster
• frequency와 intensity
• 근거로 쓸 수 있는 money quote

이 구조가 유용한 이유는, 원자료와 이후 의사결정 사이를 잘 이어주기 때문입니다. 예를 들어 UX 변경, 포지셔닝, 메시지 작업으로 바로 연결하기 좋습니다.

UX Research에 customer-research를 쓰는 방법

UX Research 용도로 쓸 때는 단순히 “insights”만 달라고 하지 마세요. 대신 아래처럼 요청하는 것이 좋습니다:

• 반복적으로 나타나는 작업 단계 분해
• 현재 워크플로우의 마찰 지점
• 혼란이나 지연이 생기는 순간
• 충족되지 않은 기대
• workaround 행동
• 기능 선택 기준
• 근거 기반의 기회 영역

이렇게 해야 customer-research 스킬이 마케팅 중심 요약으로 흐르지 않고, 실제 사용자 행동에 기반한 분석을 유지할 수 있습니다.

공개 소스 리서치를 제대로 활용하는 법

“go find research” 모드에서는 저장소의 reference guide가 Reddit, G2, Capterra, 포럼, 니치 커뮤니티 같은 실전 소스를 제안합니다. 가장 좋은 접근은 “우리 브랜드명을 검색”하는 것이 아니라, “ICP가 이 문제를 어디에서 이야기하는지 찾는 것”입니다.

유용한 소스 유형:

• 문제 중심 Reddit 스레드
• 경쟁사 비교 글
• 리뷰 사이트의 불만과 칭찬
• 워크플로우와 workaround를 다루는 포럼 글
• “X 할 때 어떤 툴 쓰세요?” 같은 논의

첫 실사용 전에 읽어둘 만한 저장소 파일

다음 순서로 읽는 것을 추천합니다:

1. 워크플로우 파악용 SKILL.md
2. 기대되는 프롬프트 동작과 출력 형태를 보여주는 evals/evals.json
3. 소스별 전술, 특히 Reddit 리서치 팁이 담긴 references/source-guides.md

특히 eval은 분석 전에 사용자 목표를 먼저 묻는다든지, frequency와 intensity를 함께 보라고 유도한다든지 하는, 겉으로 잘 드러나지 않는 기대치를 보여줘서 유용합니다.

실무에서 권장되는 워크플로우

실전에서 좋은 customer-research 활용 흐름은 대체로 이렇습니다:

1. 제품과 대상 사용자 맥락 제공
2. 어떤 리서치 의사결정을 내려야 하는지 명시
3. mode 1 또는 mode 2 선택
4. 사용 가능한 자료 또는 목표 소스 제공
5. 구조화된 필드 추출 요청
6. 첫 번째 synthesis에서 빠진 세그먼트가 없는지 검토
7. 모순, edge case, 핵심 인용문에 초점을 둔 두 번째 패스 실행
8. 결과를 구체적인 UX, 제품, 메시지 산출물로 전환

요청하기 좋은 실용적인 출력 형식

다음 단계에 맞는 deliverable을 선택하세요:

• 인용문이 포함된 theme table
• JTBD 요약
• 근거 기반 persona 입력값
• 세그먼트 비교
• frequency와 intensity 기준으로 정렬한 핵심 pain point
• 커뮤니티 및 리뷰 사이트 source map
• 제품 또는 UX Research용 implication memo

이처럼 산출물을 구체적으로 지정하면, customer-research를 설치하고 처음 돌려볼 때도 훨씬 바로 활용 가능한 결과를 얻기 쉽습니다.

customer-research 스킬 FAQ

customer-research는 초보자에게도 괜찮은가

네, 다만 이 리서치가 어떤 의사결정을 뒷받침해야 하는지는 알고 있어야 합니다. 이 스킬은 일반 프롬프트보다 구조를 더 잘 잡아주지만, 초보자도 제품 맥락을 제공하고 유효한 결과물을 선택해야 합니다. 그렇지 않으면 출력이 여전히 넓고 두루뭉술하게 남을 수 있습니다.

일반 프롬프트 대신 언제 customer-research를 써야 하나

특히 많은 자산을 대상으로 반복 가능한 추출과 synthesis가 필요할 때 customer-research 스킬을 쓰는 편이 좋습니다. 일반 프롬프트도 내용을 요약할 수는 있지만, 이 스킬은 목표를 먼저 확인하고, 리서치 프레임을 적용하며, 느슨한 관찰 목록 대신 cluster, quote, evidence를 포함한 결과를 내놓을 가능성이 더 높습니다.

이건 마케팅 팀만 쓰는 스킬인가

아니요. customer-research가 마케팅 스킬 저장소에 들어 있긴 하지만, UX Research, 제품 탐색, 지원 분석, 초기 시장 이해에도 충분히 유용합니다. 기반이 되는 방법론 자체가 사용자 pain, trigger, desired outcome, vocabulary를 이해해야 하는 모든 팀에 잘 맞습니다.

customer-research 스킬의 한계는 무엇인가

이 스킬이 primary research 운영, 참여자 모집, analytics instrumentation, 공식적인 정량 방법을 대체하지는 않습니다. 가장 강한 지점은 framing, source discovery, 정성 분석, synthesis입니다.

인터뷰 전사본이 없어도 customer-research를 쓸 수 있나

네. 오히려 이것이 도입 장벽이 낮은 이유 중 하나입니다. 이 스킬은 온라인 소스에서 리서치를 찾는 모드를 명시적으로 지원하므로, 아직 직접 고객 접점이 없는 초기 팀이나 새로운 세그먼트에 진입하는 팀에도 도움이 됩니다.

customer-research가 잘 맞지 않는 경우는 언제인가

다음이 필요하다면 건너뛰는 편이 낫습니다:

• 통계적으로 타당한 설문 분석
• 리서치 방법에 대한 법무 또는 컴플라이언스 검토
• 자동화된 scraping 또는 데이터 파이프라인
• 근거 수집 없이 ad hoc 카피 아이디어만 필요할 때

저장소에 소스별 가이드도 포함되어 있나

네. references/source-guides.md에는 공개 소스 리서치에 대한 구체적인 가이드가 들어 있으며, 특히 Reddit 탐색, 검색 패턴, 어떤 종류의 글에서 pain, alternatives, switching trigger가 드러나는지까지 다룹니다.

customer-research 스킬을 더 잘 활용하는 방법

주제만 말하지 말고, 의사결정을 함께 주기

품질을 가장 크게 끌어올리는 방법은, 이 리서치가 어떤 결정을 돕기 위한 것인지 에이전트에 알려주는 것입니다. “우리 고객 조사해줘”는 약합니다. “다음 UX sprint에서 우선순위로 다룰 onboarding friction을 찾아줘”는 훨씬 강합니다. 의사결정이 선명할수록 추출과 synthesis도 좋아집니다.

소스 프레이밍을 더 강하게 주기

각 소스가 무엇을 대표하는지 에이전트에 알려주세요:

• win interviews
• churn interviews
• 신규 사용자의 support tickets
• SMB 구매자의 G2 리뷰
• 구매자가 아니라 실무자의 Reddit 글

이렇게 해야 에이전트가 acquisition, onboarding, retention, switching 신호를 섞지 않고 더 잘 군집화할 수 있습니다.

근거 기반 세분화를 요청하기

customer-research 사용에서 흔한 실패 패턴은 서로 다른 사용자를 하나의 섞인 persona로 뭉개는 것입니다. 결과를 개선하려면 다음을 요청하세요:

• 세그먼트별 차이
• 소스 간 모순
• 소수이지만 심각도가 높은 pain point
• buyer, admin, daily user 간 차이

테마만이 아니라 frequency와 intensity도 요구하기

테마만으로는 판단에 쓰기엔 너무 약한 경우가 많습니다. 에이전트에게 최소한 다음을 구분하거나 점수화하도록 요청하세요:

• 흔하지만 심각도는 낮은 이슈
• 덜 흔하지만 강도가 높은 이슈
• 의사결정을 이끌면 안 되는 일회성 anecdote

이건 eval에서 특히 선명하게 드러나는 실전 패턴 중 하나입니다.

정확한 표현과 money quote를 요청하기

리서치 메모를 넘어 실제 활용 가능한 출력이 필요하다면, verbatim 문구와 짧은 근거 인용문을 요청하세요. 그러면 customer-research 스킬이 UX Research synthesis, 이해관계자 공유, 이후 메시지 작업에서 훨씬 더 가치 있어집니다.

공개 소스 리서치는 검색 시드부터 개선하기

mode 2에서는 제품 카테고리만으로 검색을 시작하지 마세요. 다음 같은 시드를 함께 넣는 편이 좋습니다:

• 문제 진술
• 직무명
• 경쟁사 이름
• “alternative,” “switch,” “recommend,” “frustrated with” 같은 표현

저장소 reference guide가 보여주듯, 브랜드 중심 검색보다 문제 중심 검색이 실제 워크플로우 pain을 더 빨리 드러냅니다.

첫 번째 패스 이후 반드시 반복하기

첫 출력은 보통 최종 답이 아니라 지도 역할을 해야 합니다. 그 다음에는 이런 후속 질문을 던지세요:

• “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?”

흔한 실패 패턴을 미리 경계하기

다음 상황에서는 customer-research 스킬 성능이 떨어지기 쉽습니다:

• 소스 품질이 제각각인데 라벨링이 안 되어 있을 때
• 프롬프트가 한 번에 너무 많은 결과를 요구할 때
• 대상 세그먼트가 모호할 때
• 공개 소스를 직접 고객 인터뷰처럼 취급할 때
• 충분한 원자료 없이 synthesis부터 요청할 때

재사용 가능한 프롬프트 템플릿 만들기

customer-research를 반복적으로 쓸 계획이라면, 아래 항목을 포함한 표준 템플릿을 만들어 두세요:

• 제품 요약
• ICP와 non-ICP
• 리서치 질문
• mode
• source inventory
• extraction fields
• output format
• constraints
• 결과가 지원해야 할 의사결정

이렇게 하면 이 스킬이 일회성 프롬프트 도우미를 넘어, 반복 가능한 리서치 워크플로우로 자리 잡습니다.