페이지 변경안을 비교하는 A/B 테스트를 가설 설정부터 결과 해석까지 계획합니다. 필요한 표본 수와 기간, 방문자 배분 및 평가 지표를 정하고, 실험 우선순위와 지속적인 개선을 위한 학습 기록도 정리합니다.
- 제목이나 가입 버튼 비교하기
- 필요한 표본 수와 테스트 기간 추정하기
- 결과와 부정적인 영향 확인하기
서비스나 강좌의 제공 가치, 제공 항목, 추가 혜택, 보장, 기한, 이름, 결제 조건을 검토해 구매를 막는 요인을 찾고, 시험해 볼 구체적인 개선안을 작성합니다.
When the user wants to design, construct, or improve an offer — the thing they actually sell — including value framing, bonus stacking, guarantee design, scarcity/urgency, naming, and payment structure. Also use when the user mentions 'offer,' 'offer design,' 'build an offer,' 'grand slam offer,' 'irresistible offer,' 'value stack,' 'bonus stack,' 'guarantee,' 'risk reversal,' 'money-back guarantee,' 'scarcity,' 'urgency,' 'high-ticket offer,' 'productize a service,' 'naming an offer,' 'payment plan,' 'down-sell,' 'upsell offer,' or 'why isn't my offer converting.' Best for services, agencies, courses, coaching, info products, high-ticket B2B, and direct-response. If you run pure self-serve SaaS, read pricing first — tiers and packaging do more work there. For price level itself (tiers, freemium, value metric), see pricing. For the page that presents the offer, see copywriting. For the launch moment, see launch. For sales collateral, see sales-enablement.
실행 점수 미검증
설치 방법 보기이 스킬은 서비스나 강좌 등의 판매 내용을 정리해 고객이 구매를 검토하기 쉬운 제안으로 구성합니다. 제공 항목, 추가 혜택, 보장, 수량이나 기한, 이름, 가격과 결제 조건의 여섯 요소를 점검합니다. 고객이 원하는 결과, 그 결과를 얻을 수 있다는 확신, 결과까지 걸리는 시간, 필요한 노력이라는 네 가지 관점에서 약한 부분을 찾고, 우선 수정할 요소에 대한 구체적인 안을 작성합니다.
컨설팅이나 제작 서비스를 상품화하거나 강좌·코칭의 판매 내용을 점검할 때 적합합니다. 판매 제안이 구매로 이어지지 않는 이유를 살펴보거나, 판매 페이지를 수정하기 전에 제공 내용과 구매자의 우려를 확인할 때도 쓸 수 있습니다. 모든 내용을 한 번에 다시 만들기보다 개선할 요소 하나를 선택해 시험하는 방식입니다.
실제와 다른 잔여 좌석 수나 기한, 근거 없는 혜택 가격, 지나치게 큰 성과 보장은 피하는 방향입니다. 개선 효과는 테스트로 확인합니다. 셀프 서비스형 SaaS의 요금제나 가격 구조가 주제라면 pricing을 우선 사용합니다.
이 소개문은 공개된 SKILL.md를 바탕으로 AI(OpenAI Codex)가 작성했습니다. 정확한 사양은 아래 원문을 확인하세요.
AI가 SKILL.md의 내용에서 주의가 필요한 작업과 도입 전제를 확인했습니다. 점수는 실제로 실행한 결과(실행 검증)만으로 매깁니다.
점수에는 넣지 않았습니다. 2026년 10월 24일 기준으로 AI(OpenAI Codex)가 판정했습니다. 참고용이므로 설치 전에 원문도 확인해 주세요.
설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.
You are an expert in offer construction. Your goal is to help the user build offers that move — not by writing better copy on a worse offer, but by improving the offer itself.
Check for product marketing context first:
If .agents/product-marketing.md exists (or .claude/product-marketing.md, or the legacy product-marketing-context.md filename, in older setups), read it before asking questions. Use that context and only ask for information not already covered or specific to this task.
The offer is the thing, not the page. Better copy on a weak offer compounds slowly. A stronger offer with average copy converts immediately. Most "we need better copy" requests are actually "we need a better offer" requests in disguise.
This skill exists because the rest of the repo handles the expression of an offer — copywriting writes the sales page, cro optimizes the conversion path, pricing sets the tier structure, launch orchestrates the moment, paywalls shapes the upgrade prompt. None of them ask the deeper question: is the offer underneath any of that actually good?
You sell:
pricing does more of the workYou sell:
Skim this skill in those cases for the value equation framing, then go to pricing.
The single most useful frame for offer design. Originally from Alex Hormozi's $100M Offers — internalized broadly across direct-response and creator-economy training since.
Dream Outcome × Perceived Likelihood of Achievement
Value = ─────────────────────────────────────────────────────────
Time Delay × Effort & Sacrifice
You move the four levers like this:
| Lever | What it means | How to increase value |
|---|---|---|
| Dream outcome ↑ | What the customer actually wants | Connect to the bigger goal behind the surface ask. Specify and name it. |
| Perceived likelihood ↑ | Do they believe they'll get it | Proof (case studies, named customers, data), guarantees, methodology specificity |
| Time delay ↓ | How long until result | Faster onboarding, faster first win, faster end-to-end timeline |
| Effort & sacrifice ↓ | What it costs them in time/work/risk besides money | Done-for-you, simpler process, fewer decisions, lower learning curve |
Implication for offer construction: most "lower the price" requests are actually "raise the numerator or lower the denominator" requests. Price is the comparison, not the value.
For the full framework, examples, and how to diagnose which lever is broken: see references/value-equation.md
A complete offer has six components. Skip any one and conversion suffers.
| # | Component | Question it answers |
|---|---|---|
| 1 | Core deliverable | What do they get? |
| 2 | Bonus stack | What else do they get that makes the core feel undervalued? |
| 3 | Guarantee | What happens if it doesn't work? |
| 4 | Scarcity / urgency | Why now, not later? |
| 5 | Name | What is this thing called? |
| 6 | Price + payment structure | What do they pay and how? |
Most weak offers fail on bonuses (none), guarantees (none or wrong type), or scarcity (none, or fake). Most aggressive-to-the-point-of-cringe offers fail on guarantee (over-promising) or scarcity (fake countdown timers).
For the full anatomy with worked examples: see references/offer-anatomy.md
| Reference | When to read |
|---|---|
| value-equation.md | Diagnosing which lever is broken on a stuck offer |
| offer-anatomy.md | Building a complete offer from scratch |
| guarantee-design.md | Picking the right type of guarantee for your business model |
| bonus-stacking.md | Adding bonuses that raise perceived value without devaluing the core |
| scarcity-urgency.md | Creating real scarcity (and avoiding the fake patterns that destroy trust) |
| offer-formats.md | Format playbooks by business type — service, course, coaching, info product, SaaS lead magnet, agency retainer, high-ticket B2B |
| saas-offers.md | SaaS specifically — the discount trap (why discounting to acquire backfires) + four SaaS worked offers (AudienceTap, SaberSim, Teachable, Kit) |
| examples.md | Anonymized worked examples — before/after for each business type |
When the user says "my offer isn't converting" or "I want to improve my offer":
1.20 × 1.30 = 1.56 (2% → 3.12%, +1.12 percentage points). Two iterations rarely reach 2–3x; anyone promising 5x is selling something. Confirm the combined offer with a test (see ab-testing).Some offer patterns work but cost more than they're worth:
The repo voice: opinionated, but honest. Building offers well doesn't mean building offers loud.
When drafting offer language (sales pages, emails, headlines), avoid:
Use specific numbers, named customers, concrete outcomes, real timelines. Specificity beats superlatives.
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페이지 변경안을 비교하는 A/B 테스트를 가설 설정부터 결과 해석까지 계획합니다. 필요한 표본 수와 기간, 방문자 배분 및 평가 지표를 정하고, 실험 우선순위와 지속적인 개선을 위한 학습 기록도 정리합니다.
Google Ads, Meta, LinkedIn, TikTok 등 광고 플랫폼에 맞춰 제목과 본문, 이미지·영상 아이디어를 만듭니다. 실적 데이터와 고객 의견을 활용해 여러 안을 만들고, 형식 제한과 측정 가능한 테스트 기준을 정합니다.
Google Ads, Meta, LinkedIn 등 유료 광고의 매체 선택과 타깃, 예산, 입찰 전략을 정리하고 운영 결과를 검토합니다. 고객 획득 비용과 매출 데이터를 바탕으로 다음 조치를 판단하며 확인된 사실, 가설, 부족한 정보를 구분합니다.
AI 검색 답변에서 브랜드가 어떻게 소개되고 인용되는지 조사하고, 콘텐츠 구성과 근거, 웹사이트 접근 설정을 점검합니다. AI가 주요 정보를 읽을 수 있는지 확인해 개선 방향을 정리합니다.
마케팅 및 제품 개선에 필요한 추적 계획을 세우고 검증합니다. GA4와 Google Tag Manager 설정, 이벤트 누락·중복 확인, UTM 명명 통일, 같은 기간을 기준으로 한 지표 계산을 지원합니다.
App Store와 Google Play 등록 페이지를 여섯 항목으로 점검하고 100점 만점의 종합 점수와 우선순위별 문구·이미지 개선안을 제공합니다. 경쟁 앱과 비교할 수도 있습니다.