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Générez des JTBD basés sur les données (9 éléments) et trois personas clients à partir d'avis et de Q&A pour guider le message produit et la priorisation du marché.
Ce skill analyse les études de marché, les informations produit et les avis clients pour produire un ensemble structuré de JTBD (Jobs-To-Be-Done) (3 fonctionnels, 3 émotionnels, 3 sociaux) et des profils de personas basés sur des clusters (un principal + 2 de secours). Il peut automatiquement mapper les JTBD vers des mots-clés de marché et produire des classements de priorité pour orienter la stratégie de messaging, de nommage et de canaux.
Utilisez ce skill lorsque vous avez besoin de comprendre pourquoi les clients achètent (et non quel texte rédiger) : découverte de JTBD, génération de personas à partir de données d'avis/Q&A, analyse des leviers d'achat et mise en correspondance avec le marché pour les fiches e-commerce. Idéal pour les vendeurs e-commerce, les équipes produit et les marketeurs préparant des pages produit ou des messages publicitaires.
--mode jtbd produit 9 JTBD (fonctionnel/émotionnel/social) et la priorité de correspondance au marché ; --mode persona enchaîne la collecte d'avis/Q&A et le clustering pour émettre trois objets persona avec des métadonnées target_temperature et un bloc slop_review. Des règles de repli sont décrites pour les faibles volumes d'avis et un enchaînement recommandé vers des skills de rédaction et de nommage.Conçu pour Claude Code / les plugins Claude du domaine coréen et les environnements d'agents LLM génériques pouvant appeler des outils MCP externes (review_list_naver, review_list_cafe24, qna_list_cafe24).
Cette compétence n'a pas encore été examinée par notre pipeline d'audit automatisé.
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