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고객 세그먼테이션 방법론 및 프레임워크 가이드
Instalar com Codex ou Claude Copie este prompt, cole no Codex, Claude ou outro assistente e deixe que ele revise a página da skill e instale para você.
Baseado na classificação ocupacional SOC
VM 설정, SSH 구성, OpenClaw 설치 및 GOG CLI 설정을 포함하여 Google Cloud Platform에 OpenClaw를 배포하는 포괄적인 가이드입니다.
ElevenLabs AI API를 통한 고품질 음성 생성, 사운드 이펙트, 음성 클론 가이드
키움증권 REST API를 사용하여 주식 데이터 조회, 계좌 자산 현황 파악, OAuth 인증, 환경 관리(모의투자/실전투자)를 수행할 때 사용. 주가 조회, 자산 조회, API 인증, 환경 전환이 필요한 경우 이 스킬을 활용.
This skill should be used when working with OpenDART (금융감독원 전자공시시스템) API for retrieving corporate disclosures, financial statements, dividend information, and major shareholder reports. Use this skill when the user needs to query Korean stock disclosures, check company earnings, retrieve financial data from DART, or analyze corporate filings.
This skill should be used when processing video, audio, or image files with FFmpeg. Use this skill for tasks like adding text/subtitles, extracting/mixing audio, converting formats, merging/trimming videos, applying transitions/fades, overlaying images/videos, and querying media metadata. Ideal for multimedia processing, video editing, format conversion, and media file manipulation.
Automated video editing with Whisper STT analysis and ElevenLabs TTS narration. This skill should be used when editing raw video recordings to remove silence gaps, retake/duplicate segments, and garbage audio, or when replacing narration with AI-generated TTS voice. Supports dynamic silence trimming based on Korean text analysis. Ideal for screen recordings, lecture captures, and narrated videos.
| name | segmentation-framework |
| description | 고객 세그먼테이션 방법론 및 프레임워크 가이드 |
| version | 1.0.0 |
| author | Dante Labs |
| tags | ["segmentation","customer","targeting"] |
효과적인 고객 세그먼테이션을 위한 체계적인 방법론을 제공합니다.
| 기준 | 예시 |
|---|---|
| 연령 | 20대, 30대, 40대+ |
| 성별 | 남성, 여성 |
| 소득 | 저소득, 중산층, 고소득 |
| 직업 | 학생, 직장인, 자영업, 프리랜서 |
| 가구 | 1인 가구, 2인 가구, 가족 |
| 기준 | 예시 |
|---|---|
| 라이프스타일 | 건강지향, 편의추구, 가성비 |
| 가치관 | 품질, 경험, 가격, 지속가능성 |
| 성격 | 모험적, 보수적, 트렌디 |
| 관심사 | 카페문화, 홈카페, 바리스타 |
| 기준 | 예시 |
|---|---|
| 사용 빈도 | Heavy/Medium/Light User |
| 구매 동기 | 일상, 선물, 특별한 날 |
| 브랜드 충성도 | 충성, 스위칭, 신규 |
| 채널 선호 | 온라인, 오프라인, 옴니채널 |
| 기준 | 예시 |
|---|---|
| 지역 | 수도권, 광역시, 지방 |
| 도시 규모 | 대도시, 중소도시, 소도시 |
| 기후 | 사계절, 열대 |
각 세그먼트에 맞는 포지셔닝 전략 수립
## 세그먼트: [세그먼트명]
### 한 줄 정의
> [세그먼트를 한 문장으로 정의]
### 인구통계적 특성
- 연령:
- 성별:
- 직업:
- 소득 수준:
- 거주 지역:
### 심리적 특성
- 라이프스타일:
- 가치관:
- 관심사:
- 미디어 소비:
### 행동적 특성
- 구매 빈도:
- 선호 채널:
- 의사결정 요인:
- 정보 탐색 행동:
### 니즈 (Needs)
1.
2.
3.
### 페인포인트 (Pain Points)
1.
2.
3.
### 브랜드 접점
- 인지 채널:
- 구매 채널:
- 관계 유지:
### 세그먼트 크기
- 추정 규모:
- 성장률:
- 브랜드 적합도: ★★★★☆
| 세그먼트 | 특성 | 니즈 | 채널 |
|---|---|---|---|
| 워라밸 직장인 | 30대, 바쁜 일상 | 편리 + 품질 | 온라인, 오피스 |
| 트렌드세터 | 2030, SNS 활발 | 경험 + 공유 | 인스타, 카페 |
| 프리미엄 애호가 | 40대+, 전문성 | 최고 품질 | 전문점, DM |
| 홈카페 마니아 | 전 연령, DIY | 도구 + 원두 | 유튜브, 커뮤니티 |
세그먼트 분석 문서는 프로젝트의 표준 디렉토리 구조에 저장합니다.
{project}/
├── reports/
│ └── strategy/ # 전략 문서 저장 위치
│ ├── segment-profiles.md
│ └── targeting-strategy.md
└── tmp/ # 초안 및 임시 파일
{project}/reports/strategy/{document-type}-{date}.md
예시:
reports/strategy/segment-profiles-20240115.md
reports/strategy/targeting-strategy-20240115.md
이 스킬은 segmentation-architect 에이전트가 세그먼트 설계 시 참조합니다.