AI 스킬고객의 목소리 종합제품 및 엔지니어링
고객 피드백을 주제, 인용, 제품 결정으로 바꿉니다. — Claude Skill
Claude Code용 Claude 스킬 · 제공: Nikita Fordui✓ · 실행: /voice-of-customer-synthesizer (Claude 내)·업데이트: 2026년 6월 14일·vnikiandr/goose-skills@voice-of-customer-synthesizer
지원 티켓, 통화, 설문, 리뷰, 영업 메모를 명확한 고객 주제, 증거, 권장 조치로 종합합니다.
- 원시 고객 의견을 제품, 마케팅, 고객 성공 팀이 실행할 수 있는 주제로 묶습니다.
- 요약이 흐릿한 의견이 되지 않도록 실제 인용과 출처 수를 유지합니다.
- 사용성 고통, 누락 기능, 가격 반대, 버그, 온보딩 혼란, 긍정 신호를 분리합니다.
- 일반 감성 요약 대신 권장 조치, 담당자, 후속 질문을 반환합니다.
사용자오늘
PM이 흩어진 티켓, 통화 메모, 설문 댓글을 읽고 로드맵 논의에 몇 가지 기억나는 사례만 가져갑니다.
/voice-of-customer-synthesizer 사용 시
/voice-of-customer를 실행해 피드백을 주제별로 묶고, 인용을 유지하며, 증거 수를 보여주고, 실행 항목을 권고합니다.
1 피드백 수집2 주제 군집화3 출처 증거 유지4 후속 조치 결정
대상
기능
월간 피드백 검토
로드맵이나 리더십 검토 전에 반복되는 고객 고통을 요약합니다.
출시 피드백
새 기능이 혼란, 만족, 채택, 지원 부담 중 무엇을 만들었는지 이해합니다.
이탈과 갱신 검토
이탈 위험, 확장 장애물, 갱신 반대 의견 뒤의 고객 이유를 찾습니다.
작동 방식
1
지원 티켓, 통화 메모, 리뷰, 설문, Slack, 영업 메모의 피드백을 붙여 넣습니다.
2
로드맵, 메시지, 온보딩, 이탈 위험, 출시 검토 등 내리려는 결정을 명시합니다.
3
이 스킬은 주제를 군집화하고 대표 인용을 뽑으며 증거 수를 세고 모순을 표시합니다.
4
사람이 어떤 주제가 제품, 마케팅, 계정 실행에 영향을 줄 만큼 강한지 확인합니다.
입력 옵션
피드백 출처
지원 티켓, 통화 기록, NPS 댓글, 앱 리뷰, 설문 답변, 영업 메모, Slack 조각.
예시
피드백 출처
기간: 5월 1-31일 출처: - Zendesk 티켓 42건이 설정 혼란 언급 - Gong 조각 18개가 '팀원을 너무 늦게 초대했다'고 언급 - NPS 댓글 26개가 템플릿 언급 - 엔터프라이즈 잠재고객 7곳이 개발 도움 없이 온보딩 가능한지 질문 필요: 제품, 지원, 마케팅을 위한 고객의 목소리 보고서.
고객의 목소리 보고서
보고서 헤더
# 고객의 목소리 보고서 - 2026년 5월 분석 출처: Zendesk, Gong, NPS 댓글, 영업 메모 총 피드백 항목: 93 기간: 5월 1일 - 5월 31일
감성 개요
| 감성 | 비중 | 신호 | |---|---:|---| | 긍정 | 31% | 고객은 적합한 템플릿을 찾으면 템플릿을 좋아함 | | 중립 | 22% | 많은 댓글이 온보딩 방식 질문 | | 부정 | 39% | 설정 경로와 팀원 초대가 반복 혼란 유발 | | 심각 | 8% | 엔터프라이즈 잠재고객은 온보딩에 개발 도움이 필요할까 우려 | 순감성 점수: 이전 기간 -7점 대비 -16점
영향도 기준 상위 주제
| 순위 | 주제 | 언급 | 감성 | 중요한 이유 | |---:|---|---:|---|---| | 1 | 설정 경로가 불명확함 | 42 | 부정 | 관리자가 첫 프로젝트 전후 언제 팀원을 초대해야 하는지 모름 | | 2 | 템플릿은 도움이 되지만 선택이 어려움 | 26 | 혼합 | 가치는 보지만 팀 유형별 추천을 원함 | | 3 | 엔터프라이즈는 관리자 친화적 온보딩을 원함 | 7 | 심각 | 온보딩이 개발 의존적으로 들리면 영업 신뢰가 떨어짐 |
좋아하는 점, 원하는 점, 고통 표
## 고객이 좋아하는 점 | 강점 | 증거 | 마케팅 기회 | |---|---|---| | 템플릿이 빈 페이지 불안을 줄임 | NPS 댓글 26개 | 템플릿을 '검증된 작업 흐름에서 시작'으로 포지셔닝 | ## 고객이 원하는 점 | 요청 | 빈도 | 세그먼트 | 제품 우선순위 | |---|---:|---|---| | 설정 중 템플릿 추천 | 19 | 신규 관리자, SMB | P1 | | 팀원 초대를 더 앞당김 | 18 | B2B 관리자 | P0 | ## 고통을 만드는 점 | 고통 지점 | 심각도 | 이탈 위험 | 권장 수정 | |---|---|---|---| | 초대 시점 불명확 | 높음 | 예 | 설정 체크리스트에 초대 단계를 추가하고 중요한 이유 설명 |
팀별 실행 항목
| 팀 | 우선순위 | 실행 | 증거 | |---|---:|---|---| | 제품 | P0 | 첫 실행 체크리스트로 팀원 초대 이동 | 티켓 42건, 통화 18건 | | 지원 | P1 | 도움말 문서 작성: '언제 팀을 초대해야 하나' | 반복 설정 티켓 | | 마케팅 | P1 | 온보딩 페이지 문구에 템플릿 근거 사용 | 긍정 NPS 댓글 | 사람 검토: 티켓 수가 고유 계정 기준인지, 엔터프라이즈 메모가 한 세그먼트에서만 나온 것인지 확인.
개선되는 지표
지표 명확성
+20-40%
제품 및 엔지니어링콘텐츠 품질
+10-20%
제품 및 엔지니어링ICP 명확도
+10-25%
제품 및 엔지니어링지원 도구
어디서나 작동
단독 실행
설정 불필요
이미 가진 메모, 내보내기 파일, 스크린샷, 요약을 붙여 넣으세요. 연결된 시스템 없이도 작동합니다.
연결됨
CRM + 도구 통합
더 최신 출처 증거가 필요하면 관련 지원, 분석, CRM, 데이터 도구를 연결하세요.
고객의 목소리 종합 도구을(를) 사용해 보시겠어요?
시작 방법을 선택하세요.
Claude Code에서 실행
무료. 오픈 소스.
이 스킬을 컴퓨터에 로컬로 설치하고 실행합니다.
1
Claude Code 설치
컴퓨터에서 터미널을 열고 이 명령을 붙여넣으세요:
2
스킬 설치
이 명령은 스킬과 모든 파일을 컴퓨터에 다운로드합니다:
모든 프로젝트에서 사용하려면 끝에 -g를 추가하세요.
3
GitHub에서 소스 보기 실행하기
Claude Code를 시작한 다음 명령을 입력하세요:
그다음
고객의 목소리 종합기
흩어진 고객 피드백을 하나의 신뢰 가능한 기준으로 바꿉니다. 보유한 모든 출처의 신호를 모으고, 주제별로 군집화하고, 제품, 마케팅, 고객 성공 팀이 실제로 실행할 수 있는 보고서를 만듭니다.
대상: 고객 피드백이 여섯 곳에 흩어져 있고 누구도 종합할 시간이 없는 스타트업. 창업자가 "고객들이 뭐라고 말하고 있나?"라고 물어도 명확한 답이 없는 상황. 이 스킬은 그 답을 만듭니다.
사용 시점
- "고객들이 뭐라고 말하고 있나?"
- "지난 분기 고객 피드백을 종합해 줘"
- "제품 팀을 위한 고객의 목소리 보고서를 만들어 줘"
- "고객 피드백에서 어떤 주제가 떠오르고 있나?"
- "모든 채널의 피드백을 모아 줘"
0단계: 접수
피드백 출처(가진 자료를 모두 제공)
- 지원 티켓 — 지원 도구에서 내보낸 파일(CSV: 고객, 날짜, 제목, 설명, 태그, 해결 내용)
- NPS/CSAT 설문 응답 — 점수와 원문 의견
- Slack 메시지 — 고객 채널 메시지, 피드백 채널
- G2/Capterra 리뷰 — 제품이 등록되어 있으면 수집 가능(제품명 또는 URL 제공)
- 통화/회의 녹취록 — 고객 통화 녹음 또는 메모
- 이탈 설문 응답 — 고객이 떠난 이유
- 기능 요청 기록 — 고객이 요청한 내용을 모은 내부 추적기
- 소셜 언급 — 제품을 언급한 Twitter/LinkedIn/Reddit 스레드
- 이메일 대화 — 눈에 띄는 고객 이메일(칭찬 또는 불만)
- 앱 내 피드백 — 제품 안에서 제출된 모든 피드백
설정
- 기간 — 어떤 기간을 분석할까요? (최근 30일, 분기, 6개월)
- 제품명 — 리뷰 수집과 맥락 파악에 사용
- 보고서 대상 — 누가 읽나요? (제품 팀, 경영진, 고객 성공 팀, 전체)
- 중점 영역 — 특히 주의해서 볼 주제가 있나요? (예: "온보딩 경험", "가격 피드백", "모바일 앱")
1단계: 데이터 수집
1A: 내부 데이터 처리
제공된 입력에서 모든 피드백을 표준 형식으로 정규화합니다.
출처 | 날짜 | 고객 | 세그먼트 | FEEDBACK_TEXT | 정서 | 범주
항목별 정서 분류:
- 긍정 — 칭찬, 만족, 기쁨
- 중립 — 기능 요청, 질문, 관찰
- 부정 — 불만, 좌절, 실망
- 심각 — 이탈 위협, 에스컬레이션, 분노
1B: 외부 리뷰 수집(해당할 때)
제품이 리뷰 플랫폼에 있으면:
연결: G2, Capterra, Trustpilot에는 review-scraper 사용
필터: 대상 기간의 리뷰
추출 항목: 평점, 리뷰 본문, 리뷰어 역할/회사 규모, 날짜, 장점, 단점.
1C: 소셜 청취(해당할 때)
검색: "[제품명]" 피드백 OR 리뷰 OR "전환했다" OR "사용을 중단했다"
검색: "[제품명]" site:reddit.com OR site:twitter.com
2단계: 주제 군집화
상향식 접근으로 모든 피드백 항목을 주제로 묶습니다.
군집화 방법
- 모든 피드백 항목을 읽습니다
- 반복되는 주제를 찾습니다(고객 3명 이상 또는 출처 3곳 이상에서 언급)
- 주제 군집으로 묶습니다
- 빈도와 심각도를 함께 기준으로 순위를 매깁니다
주제 템플릿
주제: [이름 — 예: "온보딩 복잡성"]
빈도: [출처 M곳에서 N회 언급]
정서: [주로 긍정/중립/부정]
추세: [↑ 증가 / → 안정 / ↓ 이전 기간 대비 감소]
대표 인용:
- "[정확한 인용]" — [출처, 고객 세그먼트, 날짜]
- "[정확한 인용]" — [출처, 고객 세그먼트, 날짜]
- "[정확한 인용]" — [출처, 고객 세그먼트, 날짜]
영향받는 고객 세그먼트:
- [세그먼트 1: 예: "가입 후 첫 30일의 신규 고객"]
- [세그먼트 2: 예: "엔터프라이즈 계정"]
근본 원인 가설:
[1-2문장: 왜 이 문제가 반복되는가? 밑에 깔린 문제는 무엇인가?]
영향:
- 유지율에 미치는 영향: [높음/중간/낮음]
- 확장 매출에 미치는 영향: [높음/중간/낮음]
- 신규 획득에 미치는 영향: [높음/중간/낮음]
3단계: 분석
3A: 정서 개요
전체 정서 분포:
긍정: [N]개 항목 ([X%]) ████████░░
중립: [N]개 항목 ([X%]) ████░░░░░░
부정: [N]개 항목 ([X%]) ██░░░░░░░░
심각: [N]개 항목 ([X%]) █░░░░░░░░░
3B: 출처 비교
| 출처 | 물량 | 평균 정서 | 핵심 주제 |
|---|---|---|---|
| 지원 티켓 | [N] | [긍정/부정 점수] | [주제] |
| NPS 의견 | [N] | [점수] | [주제] |
| G2 리뷰 | [N] | [점수] | [주제] |
| Slack | [N] | [점수] | [주제] |
| 통화 | [N] | [점수] | [주제] |
인사이트: 출처가 다르면 서로 다른 이야기가 드러나는 경우가 많습니다. 지원 티켓은 부정적으로 치우칩니다(문제 중심). 리뷰는 양극단으로 치우칩니다(강한 호감/강한 불만). 통화는 미묘한 맥락을 보여줍니다. 가장 높은 확신을 얻으려면 같은 주제가 여러 출처에 나타나는 지점을 기록하세요.
3C: 세그먼트 분석
| 고객 세그먼트 | 지배적 정서 | 핵심 요청 | 핵심 고통 |
|---|---|---|---|
| [신규 고객] | [정서] | [요청] | [고통] |
| [고급 사용자] | [정서] | [요청] | [고통] |
| [엔터프라이즈] | [정서] | [요청] | [고통] |
| [이탈 고객] | [정서] | [요청] | [고통] |
3D: 추세 탐지
이전 기간과 비교합니다(가능할 때).
| 주제 | 이전 기간 | 이번 기간 | 추세 | 경고 |
|---|---|---|---|---|
| [주제 1] | [N회 언급] | [N회 언급] | [↑X%] | [신규/증가/안정/감소] |
| [주제 2] | ... | ... | ... | ... |
이번 기간의 새 주제: [이전에 없었던 주제] 해결된 주제: [크게 줄어든 주제 — 해결한 문제]
4단계: 권고안
제품 팀용
| 우선순위 | 주제 | 권고안 | 근거 강도 |
|---|---|---|---|
| P0 | [주제] | [구체적 조치] | [N회 언급, 출처 M곳, 이탈 신호 포함] |
| P1 | [주제] | [조치] | [근거] |
| P2 | [주제] | [조치] | [근거] |
고객 성공/지원 팀용
| 조치 | 주제 | 예상 영향 |
|---|---|---|
| [X에 대한 도움말 문서 작성] | [주제] | 월 티켓 약 [N]건 감소 |
| [Y에 대한 온보딩 단계 추가] | [주제] | 신규 사용자의 혼란 감소 |
| [세그먼트 Z에 선제 연락] | [주제] | 위험 세그먼트의 이탈 방지 |
마케팅 팀용
| 조치 | 주제 | 기회 |
|---|---|---|
| [이 증거를 메시지에 사용] | [긍정 주제] | "[마케팅에 바로 쓸 수 있는 고객 인용]" |
| [웹사이트에서 이 반론 처리] | [부정 주제] | 구매 전 흔한 우려를 반박 |
| [X를 중심으로 사례 연구 작성] | [긍정 주제] | 고객 [N]명이 이 성과를 언급 |
5단계: 출력 형식
# 고객의 목소리 보고서 — [기간]
분석한 출처: [목록]
총 피드백 항목: [N]
날짜 범위: [시작] — [종료]
---
## 경영진 요약
[3-5문장: 고객들이 무엇을 말하고 있나? 전체 정서는 어떤가?
가장 먼저 실행해야 할 한 가지는 무엇인가?]
---
## 정서 개요
긍정: [X%] | 중립: [X%] | 부정: [X%] | 심각: [X%]
순정서 점수: [계산값 — 긍정 비율에서 부정 비율을 뺀 값]
이전 기간 대비: [+/- X포인트]
---
## 핵심 주제(영향도순)
### 1. [주제 이름] — [정서] — [N회 언급]
**요약:** [2-3문장]
**핵심 인용:**
> "[인용]" — [출처]
> "[인용]" — [출처]
**권고 조치:** [해야 할 일]
**담당:** [제품 / 고객 성공 / 마케팅]
### 2. [주제 이름] — ...
### 3. [주제 이름] — ...
[상위 5-8개 주제까지 계속]
---
## 고객이 좋아하는 것(유지할 것)
| 강점 | 근거 | 마케팅 기회 |
|----------|---------|----------------------|
| [기능/경험] | "[인용]" — [N회 언급] | [메시지에서 활용하는 방법] |
---
## 고객이 원하는 것(기능 요청)
| 요청 | 빈도 | 세그먼트 | 제품 우선순위 |
|---------|-----------|----------|-----------------|
| [기능] | [N회 언급] | [원하는 사람] | [P0/P1/P2] |
---
## 고객에게 고통을 주는 것(수정할 것)
| 고통 지점 | 심각도 | 이탈 위험 | 권고 수정 |
|-----------|----------|------------|----------------|
| [문제] | [높음/중간/낮음] | [예/아니요] | [조치] |
---
## 이전 기간 대비 추세
[무엇이 좋아지고 있는가, 무엇이 나빠지고 있는가, 무엇이 새로 나타났는가]
---
## 팀별 실행 항목
### 제품 팀
1. [조치] — [근거]
### 고객 성공 팀
1. [조치] — [근거]
### 마케팅 팀
1. [조치] — [근거]
---
## 부록: 모든 주제 상세
[모든 인용과 분석이 포함된 전체 주제 카드]
clients/<client-name>/customer-success/voc/voc-report-[YYYY-MM-DD].md에 저장합니다.
일정
매월 또는 분기별로 실행합니다.
0 8 1 */3 * python3 run_skill.py voice-of-customer-synthesizer --client <client-name>
비용
| 구성요소 | 비용 |
|---|---|
| 리뷰 수집(review-scraper 사용) | 약 $0.50-1.00 |
| 웹 검색(소셜 언급) | 무료 |
| 모든 분석과 종합 | 무료(대규모 언어 모델 추론) |
| 합계 | 무료 — $1 |
필요한 도구
- 선택: G2/Capterra/Trustpilot 리뷰용
review-scraper - 선택: 소셜 언급용
twitter-scraper - 선택: 커뮤니티 피드백용
reddit-scraper - 모든 분석은 제공된 데이터에 대한 순수 대규모 언어 모델 추론입니다
트리거 문구
- "고객들이 뭐라고 말하고 있나?"
- "고객의 목소리 보고서를 만들어 줘"
- "우리 고객 피드백을 종합해 줘"
- "고객의 목소리 분석을 실행해 줘"
- "[기간]의 고객 피드백 요약"
참조 문서
name: voice-of-customer-synthesizer description: > 지원 티켓, NPS 의견, Slack 메시지, G2 리뷰, 통화 녹취록, 설문 응답 등 여러 출처의 고객 피드백을 하나의 고객의 목소리 보고서로 통합합니다. 주제 군집화, 정서 분석, 추세 탐지, 제품, 마케팅, 고객 성공 팀이 실행할 수 있는 권고안을 포함합니다. 공개 리뷰 데이터에는 review-scraper를 연결합니다. tags: [research]
고객의 목소리 종합기
흩어진 고객 피드백을 하나의 신뢰 가능한 기준으로 바꿉니다. 보유한 모든 출처의 신호를 모으고, 주제별로 군집화하고, 제품, 마케팅, 고객 성공 팀이 실제로 실행할 수 있는 보고서를 만듭니다.
대상: 고객 피드백이 여섯 곳에 흩어져 있고 누구도 종합할 시간이 없는 스타트업. 창업자가 "고객들이 뭐라고 말하고 있나?"라고 물어도 명확한 답이 없는 상황. 이 스킬은 그 답을 만듭니다.
사용 시점
- "고객들이 뭐라고 말하고 있나?"
- "지난 분기 고객 피드백을 종합해 줘"
- "제품 팀을 위한 고객의 목소리 보고서를 만들어 줘"
- "고객 피드백에서 어떤 주제가 떠오르고 있나?"
- "모든 채널의 피드백을 모아 줘"
0단계: 접수
피드백 출처(가진 자료를 모두 제공)
- 지원 티켓 — 지원 도구에서 내보낸 파일(CSV: 고객, 날짜, 제목, 설명, 태그, 해결 내용)
- NPS/CSAT 설문 응답 — 점수와 원문 의견
- Slack 메시지 — 고객 채널 메시지, 피드백 채널
- G2/Capterra 리뷰 — 제품이 등록되어 있으면 수집 가능(제품명 또는 URL 제공)
- 통화/회의 녹취록 — 고객 통화 녹음 또는 메모
- 이탈 설문 응답 — 고객이 떠난 이유
- 기능 요청 기록 — 고객이 요청한 내용을 모은 내부 추적기
- 소셜 언급 — 제품을 언급한 Twitter/LinkedIn/Reddit 스레드
- 이메일 대화 — 눈에 띄는 고객 이메일(칭찬 또는 불만)
- 앱 내 피드백 — 제품 안에서 제출된 모든 피드백
설정
- 기간 — 어떤 기간을 분석할까요? (최근 30일, 분기, 6개월)
- 제품명 — 리뷰 수집과 맥락 파악에 사용
- 보고서 대상 — 누가 읽나요? (제품 팀, 경영진, 고객 성공 팀, 전체)
- 중점 영역 — 특히 주의해서 볼 주제가 있나요? (예: "온보딩 경험", "가격 피드백", "모바일 앱")
1단계: 데이터 수집
1A: 내부 데이터 처리
제공된 입력에서 모든 피드백을 표준 형식으로 정규화합니다.
출처 | 날짜 | 고객 | 세그먼트 | FEEDBACK_TEXT | 정서 | 범주
항목별 정서 분류:
- 긍정 — 칭찬, 만족, 기쁨
- 중립 — 기능 요청, 질문, 관찰
- 부정 — 불만, 좌절, 실망
- 심각 — 이탈 위협, 에스컬레이션, 분노
1B: 외부 리뷰 수집(해당할 때)
제품이 리뷰 플랫폼에 있으면:
연결: G2, Capterra, Trustpilot에는 review-scraper 사용
필터: 대상 기간의 리뷰
추출 항목: 평점, 리뷰 본문, 리뷰어 역할/회사 규모, 날짜, 장점, 단점.
1C: 소셜 청취(해당할 때)
검색: "[제품명]" 피드백 OR 리뷰 OR "전환했다" OR "사용을 중단했다"
검색: "[제품명]" site:reddit.com OR site:twitter.com
2단계: 주제 군집화
상향식 접근으로 모든 피드백 항목을 주제로 묶습니다.
군집화 방법
- 모든 피드백 항목을 읽습니다
- 반복되는 주제를 찾습니다(고객 3명 이상 또는 출처 3곳 이상에서 언급)
- 주제 군집으로 묶습니다
- 빈도와 심각도를 함께 기준으로 순위를 매깁니다
주제 템플릿
주제: [이름 — 예: "온보딩 복잡성"]
빈도: [출처 M곳에서 N회 언급]
정서: [주로 긍정/중립/부정]
추세: [↑ 증가 / → 안정 / ↓ 이전 기간 대비 감소]
대표 인용:
- "[정확한 인용]" — [출처, 고객 세그먼트, 날짜]
- "[정확한 인용]" — [출처, 고객 세그먼트, 날짜]
- "[정확한 인용]" — [출처, 고객 세그먼트, 날짜]
영향받는 고객 세그먼트:
- [세그먼트 1: 예: "가입 후 첫 30일의 신규 고객"]
- [세그먼트 2: 예: "엔터프라이즈 계정"]
근본 원인 가설:
[1-2문장: 왜 이 문제가 반복되는가? 밑에 깔린 문제는 무엇인가?]
영향:
- 유지율에 미치는 영향: [높음/중간/낮음]
- 확장 매출에 미치는 영향: [높음/중간/낮음]
- 신규 획득에 미치는 영향: [높음/중간/낮음]
3단계: 분석
3A: 정서 개요
전체 정서 분포:
긍정: [N]개 항목 ([X%]) ████████░░
중립: [N]개 항목 ([X%]) ████░░░░░░
부정: [N]개 항목 ([X%]) ██░░░░░░░░
심각: [N]개 항목 ([X%]) █░░░░░░░░░
3B: 출처 비교
| 출처 | 물량 | 평균 정서 | 핵심 주제 |
|---|---|---|---|
| 지원 티켓 | [N] | [긍정/부정 점수] | [주제] |
| NPS 의견 | [N] | [점수] | [주제] |
| G2 리뷰 | [N] | [점수] | [주제] |
| Slack | [N] | [점수] | [주제] |
| 통화 | [N] | [점수] | [주제] |
인사이트: 출처가 다르면 서로 다른 이야기가 드러나는 경우가 많습니다. 지원 티켓은 부정적으로 치우칩니다(문제 중심). 리뷰는 양극단으로 치우칩니다(강한 호감/강한 불만). 통화는 미묘한 맥락을 보여줍니다. 가장 높은 확신을 얻으려면 같은 주제가 여러 출처에 나타나는 지점을 기록하세요.
3C: 세그먼트 분석
| 고객 세그먼트 | 지배적 정서 | 핵심 요청 | 핵심 고통 |
|---|---|---|---|
| [신규 고객] | [정서] | [요청] | [고통] |
| [고급 사용자] | [정서] | [요청] | [고통] |
| [엔터프라이즈] | [정서] | [요청] | [고통] |
| [이탈 고객] | [정서] | [요청] | [고통] |
3D: 추세 탐지
이전 기간과 비교합니다(가능할 때).
| 주제 | 이전 기간 | 이번 기간 | 추세 | 경고 |
|---|---|---|---|---|
| [주제 1] | [N회 언급] | [N회 언급] | [↑X%] | [신규/증가/안정/감소] |
| [주제 2] | ... | ... | ... | ... |
이번 기간의 새 주제: [이전에 없었던 주제] 해결된 주제: [크게 줄어든 주제 — 해결한 문제]
4단계: 권고안
제품 팀용
| 우선순위 | 주제 | 권고안 | 근거 강도 |
|---|---|---|---|
| P0 | [주제] | [구체적 조치] | [N회 언급, 출처 M곳, 이탈 신호 포함] |
| P1 | [주제] | [조치] | [근거] |
| P2 | [주제] | [조치] | [근거] |
고객 성공/지원 팀용
| 조치 | 주제 | 예상 영향 |
|---|---|---|
| [X에 대한 도움말 문서 작성] | [주제] | 월 티켓 약 [N]건 감소 |
| [Y에 대한 온보딩 단계 추가] | [주제] | 신규 사용자의 혼란 감소 |
| [세그먼트 Z에 선제 연락] | [주제] | 위험 세그먼트의 이탈 방지 |
마케팅 팀용
| 조치 | 주제 | 기회 |
|---|---|---|
| [이 증거를 메시지에 사용] | [긍정 주제] | "[마케팅에 바로 쓸 수 있는 고객 인용]" |
| [웹사이트에서 이 반론 처리] | [부정 주제] | 구매 전 흔한 우려를 반박 |
| [X를 중심으로 사례 연구 작성] | [긍정 주제] | 고객 [N]명이 이 성과를 언급 |
5단계: 출력 형식
# 고객의 목소리 보고서 — [기간]
분석한 출처: [목록]
총 피드백 항목: [N]
날짜 범위: [시작] — [종료]
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## 경영진 요약
[3-5문장: 고객들이 무엇을 말하고 있나? 전체 정서는 어떤가?
가장 먼저 실행해야 할 한 가지는 무엇인가?]
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## 정서 개요
긍정: [X%] | 중립: [X%] | 부정: [X%] | 심각: [X%]
순정서 점수: [계산값 — 긍정 비율에서 부정 비율을 뺀 값]
이전 기간 대비: [+/- X포인트]
---
## 핵심 주제(영향도순)
### 1. [주제 이름] — [정서] — [N회 언급]
**요약:** [2-3문장]
**핵심 인용:**
> "[인용]" — [출처]
> "[인용]" — [출처]
**권고 조치:** [해야 할 일]
**담당:** [제품 / 고객 성공 / 마케팅]
### 2. [주제 이름] — ...
### 3. [주제 이름] — ...
[상위 5-8개 주제까지 계속]
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## 고객이 좋아하는 것(유지할 것)
| 강점 | 근거 | 마케팅 기회 |
|----------|---------|----------------------|
| [기능/경험] | "[인용]" — [N회 언급] | [메시지에서 활용하는 방법] |
---
## 고객이 원하는 것(기능 요청)
| 요청 | 빈도 | 세그먼트 | 제품 우선순위 |
|---------|-----------|----------|-----------------|
| [기능] | [N회 언급] | [원하는 사람] | [P0/P1/P2] |
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## 고객에게 고통을 주는 것(수정할 것)
| 고통 지점 | 심각도 | 이탈 위험 | 권고 수정 |
|-----------|----------|------------|----------------|
| [문제] | [높음/중간/낮음] | [예/아니요] | [조치] |
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## 이전 기간 대비 추세
[무엇이 좋아지고 있는가, 무엇이 나빠지고 있는가, 무엇이 새로 나타났는가]
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## 팀별 실행 항목
### 제품 팀
1. [조치] — [근거]
### 고객 성공 팀
1. [조치] — [근거]
### 마케팅 팀
1. [조치] — [근거]
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## 부록: 모든 주제 상세
[모든 인용과 분석이 포함된 전체 주제 카드]
clients/<client-name>/customer-success/voc/voc-report-[YYYY-MM-DD].md에 저장합니다.
일정
매월 또는 분기별로 실행합니다.
0 8 1 */3 * python3 run_skill.py voice-of-customer-synthesizer --client <client-name>
비용
| 구성요소 | 비용 |
|---|---|
| 리뷰 수집(review-scraper 사용) | 약 $0.50-1.00 |
| 웹 검색(소셜 언급) | 무료 |
| 모든 분석과 종합 | 무료(대규모 언어 모델 추론) |
| 합계 | 무료 — $1 |
필요한 도구
- 선택: G2/Capterra/Trustpilot 리뷰용
review-scraper - 선택: 소셜 언급용
twitter-scraper - 선택: 커뮤니티 피드백용
reddit-scraper - 모든 분석은 제공된 데이터에 대한 순수 대규모 언어 모델 추론입니다
트리거 문구
- "고객들이 뭐라고 말하고 있나?"
- "고객의 목소리 보고서를 만들어 줘"
- "우리 고객 피드백을 종합해 줘"
- "고객의 목소리 분석을 실행해 줘"
- "[기간]의 고객 피드백 요약"
소스 마켓플레이스 페이지: https://github.com/nikiandr/goose-skills/blob/HEAD/skills/composites/voice-of-customer-synthesizer/SKILL.md
설치 명령: npx skills add nikiandr/goose-skills@voice-of-customer-synthesizer