| name | cs-voc-triage |
| description | 고객의 소리(VOC) 전체를 다루는 엄브렐러 스킬 — 멀티채널 리뷰를 통합 분석하고(리뷰는 VOC의 한 원천), 폭주하는 VOC의 처리 우선순위를 3축 분류 + KTAS 응급실 5단계로 판별합니다.
다음과 같은 요청 시 반드시 이 스킬을 사용하세요:
"리뷰 모아서 분석해줘", "리뷰 분석해줘", "수백 개 리뷰 정리", "감정 분석 리뷰", "쿠팡 리뷰 키워드", "리뷰 인사이트 액션플랜", "멀티채널 리뷰 통합", "VOC 분류해줘", "VOC 처리 순서", "고객 문의 우선순위", "응급 VOC 분류", "VOC 트리아지", "KTAS 응급실 분류 VOC"
2개 동작 모드가 자연어로 자동 선택됩니다 — ① 리뷰 집계 모드(4채널 리뷰 → 감정·키워드·인사이트·액션플랜 4단 분석) ② VOC 분류·트리아지 모드(고객 핏·빈도·핵심 가치 3축 × KTAS 5단계 응급도 → 처리 순서 + 응답 템플릿). 텍스트 산출물(인사이트·액션플랜·응답 템플릿)은 moai-coworker:ai-slop-reviewer를 자동 체이닝합니다.
[책임 경계] 응답 메시지 카피 작성은 moai-cs:cs-channel-message, 분석 결과 PPT는 moai-officer:doc-pptx로 위임.
|
| version | 1.1.0 |
고객의 소리 통합 (Commerce VOC)
개요
고객의 소리(VOC)는 리뷰·문의·CS·SNS 댓글 등 여러 원천에서 들어옵니다. 이 스킬은 VOC 엄브렐러로서 두 가지 모드를 한 곳에서 제공합니다.
| 모드 | 트리거 발화 예 | 산출물 |
|---|
| 리뷰 집계 모드 | "리뷰 모아서 분석해줘", "쿠팡 리뷰 키워드", "멀티채널 리뷰 통합" | 4채널 리뷰 통합 → 감정·키워드·인사이트·액션플랜 4단 분석 |
| VOC 분류·트리아지 모드 | "VOC 분류해줘", "고객 문의 우선순위", "응급 VOC 분류" | 3축 분류 × KTAS 5단계 응급도 → 처리 순서 + 응답 템플릿 |
리뷰는 VOC의 한 원천이므로 두 모드는 자연스럽게 이어집니다: 리뷰 집계 모드로 모은 리뷰·문의를 VOC 분류·트리아지 모드로 넘겨 처리 우선순위를 매깁니다. 모드는 CLI 플래그가 아니라 발화로 결정됩니다.
리뷰 집계 모드 (멀티채널 리뷰 4단 분석)
네이버 스마트스토어·쿠팡·자사몰·YouTube·인스타그램 등 멀티채널 리뷰를 통합 수집·분석해 감정·키워드·인사이트·액션플랜 4단 분석 리포트를 생성합니다.
책임 한 줄: 상품 ID 또는 채널별 리뷰 데이터 입력 → 4단 분석 → (선택) PPT 자동화 출력.
4단 분석
- 감정 분석 — 긍정·부정·중립 비율(%) + 강한 감정 표현 추출 + 시간별 감정 추이(월/분기)
- 키워드 분석 — 상위 20개 키워드(빈도순) + 긍정/부정 분류 + 키워드별 대표 문장 1개
- 인사이트 도출 — 제품 강점 3개 + 약점 3개 + 서비스(배송·CS) 평가 별도 + 경쟁사 언급
- 액션플랜 우선순위 5개 — 즉각(1주)·단기(1-3개월)·중기(3-6개월)·장기(6개월+)·모니터링
채널별 수집 가이드
| 채널 | 수집 방법 | 비용 | 자동화 가능성 |
|---|
| 네이버 스마트스토어 | API (네이버 커머스 API) | 무료 (인증 필요) | 자동화 가능 |
| 쿠팡 윙 | Wing API 또는 윙 대시보드 CSV | 무료 (셀러 한정) | 부분 자동화 |
| 자사몰 (카페24/아임웹) | API 또는 어드민 CSV | 무료 | 자동화 가능 |
| YouTube | YouTube Data API | 무료 (한도 내) | 자동화 가능 |
| 인스타그램 | Instagram Graph API (브랜드 계정만) | 무료 | 자동화 가능 |
데이터 연동: 연결된 커머스 MCP 커넥터가 있으면 직접 조회하고, 없으면 사용자가 첨부한 내보내기 파일·스크린샷이나 Claude의 자체 분석으로 동일한 산출물을 생성합니다.
리뷰 집계 출력 형식
{
"product": "비건 세럼 50ml",
"total_reviews": 1247,
"channels": {"smartstore": 580, "coupang": 412, "self_mall": 255},
"sentiment": {"positive": 78, "negative": 12, "neutral": 10},
"top_keywords": [
{"keyword": "흡수력 좋음", "freq": 234, "polarity": "+"},
{"keyword"
리뷰 집계 사용 예시:
"비건 세럼 50ml, 스마트스토어·쿠팡 통합 리뷰 분석"
→ 두 채널 리뷰 1,000+ 통합 → 4단 분석 → (선택) doc-pptx PPT 자동화
VOC 분류·트리아지 모드 (3축 + KTAS)
VOC(Voice of Customer)의 폭주 시기에 모든 의견을 다 처리할 수 없는 셀러를 위해 3축 분류 + KTAS 응급실 분류를 적용한 처리 우선순위 매트릭스를 생성합니다. 리뷰 집계 모드의 4단 분석 결과(부정 리뷰·반복 불만)를 입력으로 받으면 더 정확합니다.
책임 한 줄: VOC 목록 + 핵심 고객 정의 + 브랜드 USP 입력 → 3축 분류 + KTAS 5단계 응급도 + 처리 순서 + 응답 템플릿 자동 생성.
3축 분류 매트릭스
축 1: 고객 핏 (Customer Fit)
| 분류 | 정의 | 가중치 |
|---|
| 핵심 고객 | LTV 상위 20% / VIP / 충성 5회+ | ×3 |
| 일반 | 정기 구매 / 신규 회원 | ×2 |
| 비핵심 | 단발 구매 / 비회원 | ×1 |
축 2: 빈도 (Frequency)
| 분류 | 정의 | 가중치 |
|---|
| 반복 | 같은 VOC 5건+ | ×3 |
| 간헐 | 같은 VOC 2-4건 | ×2 |
| 일회성 | 1건 | ×1 |
축 3: 핵심 가치 관련성 (Brand Value Relevance)
| 분류 | 정의 | 가중치 |
|---|
| USP 직격 | 브랜드 핵심 USP 관련 | ×3 |
| 관련 | 일반 기능·서비스 | ×2 |
| 무관 | 외부 요인 (배송·결제 등) | ×1 |
우선순위 점수
우선순위 점수 = 고객 핏 × 빈도 × 핵심 가치 관련성
예시:
VIP 고객 + 반복 + USP 직격 = 3×3×3 = 27 (최우선)
일반 + 일회성 + 무관 = 2×1×1 = 2 (후순위)
KTAS 5단계 응급도 매핑
응급실 환자 분류 시스템(KTAS) 적용:
| 등급 | 명칭 | VOC 점수 | 처리 시한 | 예시 |
|---|
| Level 1 | 🔴 즉시 (Resuscitation) | 27 | <1시간 | VIP 환불 거부 / 식약처 신고 위협 |
| Level 2 | 🟠 응급 (Emergent) | 18-26 | <4시간 | 반복 부정 리뷰 / USP 핵심 불만 |
| Level 3 | 🟡 긴급 (Urgent) | 12-17 | <24시간 | 일반 고객 반복 불만 |
| Level 4 | 🟢 준응급 (Less Urgent) | 4-11 | <72시간 | 일회성 일반 불만 |
| Level 5 | 🔵 비응급 (Non-Urgent) | 1-3 | <1주 | 칭찬·정보 문의 |
처리 순서 + 응답 템플릿
각 등급별 응답 톤·내용 가이드:
- Level 1: 대표 직접 사과 + 환불·교환·보상 즉시 + 콜백 약속
- Level 2: CS팀장 응답 + 1:1 솔루션 + 후속 follow-up
- Level 3: CS 표준 응답 + 24시간 내 해결
- Level 4: 자동 응답 + 72시간 내 처리
- Level 5: 자동 응답 + 감사 표현
사용 예시
"VOC 50건 입력, 핵심 USP '한국 농가 직거래' — VOC 분류해줘"
→ 50건 × 3축 분류 + KTAS 5단계 매핑 + 처리 순서 + 응답 템플릿
"스마트스토어·쿠팡 리뷰 모아서 분석해줘"
→ 리뷰 집계 모드: 4채널 통합 → 감정·키워드·인사이트·액션플랜 4단 분석
→ (이어서) 부정 리뷰·반복 불만을 VOC 분류·트리아지 모드로 우선순위화
후속 체인 (텍스트 산출물 검수)
두 모드의 텍스트 산출물(리뷰 집계 모드의 인사이트·액션플랜·서비스 평가, VOC 분류 모드의 응답 템플릿 Level 1-5·처리 순서 안내)은 moai-coworker:ai-slop-reviewer로 자동 후처리 체이닝됩니다. VIP·응급 대응 메시지나 외부 보고서가 AI 패턴(과한 형용사·번역체)을 포함하면 신뢰도가 무너지므로 검수 필수.
리뷰 집계 모드 → moai-coworker:ai-slop-reviewer → (선택) moai-officer:doc-pptx
VOC 분류·트리아지 모드 → moai-coworker:ai-slop-reviewer → 사용자 검토 → CS 발송
관련 스킬
cs-channel-message — 응답 메시지·액션플랜 기반 카피 작성moai-officer:doc-pptx — 리뷰 분석 결과 PPT 자동화moai-coworker:ai-slop-reviewer — 텍스트 산출물 AI 슬롭 검수 (자동 체인, HARD)moai-writer:korean-humanize — 한국어 AI 티 제거 (슬롭 검수 다음, 필수)
