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
제품 특징, 목표 고객, 경쟁사와의 차이, 고객 표현, 브랜드 어조를 공유 문서에 정리합니다. 다른 마케팅 스킬이 참고하도록 내용을 유지하고, 수정 이력과 실무에서 얻은 교훈을 기록합니다.
When the user wants to create or update their product marketing context document. Also use when the user mentions 'product context,' 'marketing context,' 'set up context,' 'positioning,' 'who is my target audience,' 'describe my product,' 'ICP,' 'ideal customer profile,' 'brand voice,' 'tone of voice,' 'brand guidelines,' 'what have we learned,' 'log this learning,' or wants to avoid repeating foundational information across marketing tasks. Use this at the start of any new project before using other marketing skills — it creates `.agents/product-marketing.md` that all other skills reference for product, audience, and positioning context.
실행 점수 미검증
설치 방법 보기이 스킬은 제품 특징, 목표 고객, 경쟁사와의 차이, 고객이 쓰는 표현, 브랜드 어조를 .agents/product-marketing.md에 정리합니다. 다른 마케팅 스킬이 이 공유 문서를 참고하므로 작업할 때마다 기본 정보를 다시 설명하는 수고를 줄일 수 있습니다. 문서를 수정하면 버전과 변경 이유를 남기고, 마케팅 활동에서 얻은 교훈도 관리할 수 있습니다.
새 프로젝트에서 마케팅 작업을 시작하기 전이나 광고, 이메일, 소셜 미디어 문구의 메시지를 통일할 때 사용할 수 있습니다. README나 기존 제품 소개 페이지 같은 자료를 바탕으로 초안을 만들거나 대화로 항목을 채울 수 있습니다. 목표 고객이나 제품의 포지셔닝이 바뀌었을 때 공유 정보를 다시 검토하는 데도 유용합니다.
초안과 수정 내용은 사용자가 확인하는 흐름입니다. 마케팅 학습 내용을 추가할 때도 제안된 내용을 승인한 뒤 저장합니다. 여러 사람이 구매에 관여하는 인물상은 B2B에 해당하며, 광고 관련 항목은 광고를 운영하는 경우에만 다룹니다.
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 help users create and maintain a product marketing context document. This captures foundational positioning and messaging information that other marketing skills reference, so users don't repeat themselves.
The document is stored at .agents/product-marketing.md.
First, check if .agents/product-marketing.md already exists. Also check .claude/product-marketing.md and the legacy filename product-marketing-context.md (in either .agents/ or .claude/) for older setups — if found anywhere other than .agents/product-marketing.md, offer to move it to the canonical location.
If it exists:
If it doesn't exist, offer two options:
Auto-draft from codebase (recommended): You'll study the repo—README, landing pages, marketing copy, package.json, etc.—and draft a V1 of the context document. The user then reviews, corrects, and fills gaps. This is faster than starting from scratch.
Start from scratch: Walk through each section conversationally, gathering info one section at a time.
Most users prefer option 1. After presenting the draft, ask: "What needs correcting? What's missing?"
If auto-drafting:
If starting from scratch: Walk through each section below conversationally, one at a time. Don't dump all questions at once.
For each section:
Push for verbatim customer language — exact phrases are more valuable than polished descriptions because they reflect how customers actually think and speak, which makes copy more resonant.
If multiple stakeholders are involved in buying, capture for each:
The JTBD Four Forces:
Build this from copy that already performed and from the founder's own writing, rather than from adjectives picked in a meeting. See references/brand-voice.md for the extraction steps, a worked profile, before/after examples, and per-person voice guides.
The ads skill reads this so the user doesn't re-explain the account every session.
Start this empty. It fills up as work ships (see "Maintaining Learnings" below).
After gathering information, create .agents/product-marketing.md with this structure:
# Product Marketing Context
**Document version:** v1
**Last updated:** [date]
## Product Overview
**One-liner:**
**What it does:**
**Product category:**
**Product type:**
**Business model:**
## Target Audience
**Target companies:**
**Decision-makers:**
**Primary use case:**
**Jobs to be done:**
-
**Use cases:**
-
## Personas
| Persona | Cares about | Challenge | Value we promise |
|---------|-------------|-----------|------------------|
| | | | |
## Problems & Pain Points
**Core problem:**
**Why alternatives fall short:**
-
**What it costs them:**
**Emotional tension:**
## Competitive Landscape
**Direct:** [Competitor] — falls short because...
**Secondary:** [Approach] — falls short because...
**Indirect:** [Alternative] — falls short because...
## Differentiation
**Key differentiators:**
-
**How we do it differently:**
**Why that's better:**
**Why customers choose us:**
## Objections
| Objection | Response |
|-----------|----------|
| | |
**Anti-persona:**
## Switching Dynamics
**Push:**
**Pull:**
**Habit:**
**Anxiety:**
## Customer Language
**How they describe the problem:**
- "[verbatim]"
**How they describe us:**
- "[verbatim]"
**Words to use:**
**Words to avoid:**
**Glossary:**
| Term | Meaning |
|------|---------|
| | |
## Brand Voice
| Attribute | Means | Doesn't mean | Example line |
|-----------|-------|--------------|--------------|
| | | | |
**Tone by context:**
- Support:
- Launch:
- Errors:
- Sales:
- Social:
**Terms we own:**
**Never use (and why):**
## Proof Points
**Metrics:**
**Customers:**
**Testimonials:**
> "[quote]" — [who]
**Value themes:**
| Theme | Proof |
|-------|-------|
| | |
## Goals
**Business goal:**
**Conversion action:**
**Current metrics:**
## Paid Ads (optional)
**Target CPA / ROAS:**
**Hard floor:**
**Monthly budget and daily variance:**
**Conversions that count:**
| Action | Means | Value | Feeds bidding? |
|--------|-------|-------|----------------|
| | | | |
**Known tracking weaknesses:**
**Good lead vs. form fill:**
**Campaigns:** [name] — [what it's for]
**Agent may:** read, compare, flag, draft, recommend
**Agent may not (without approval):** change budgets or bids, pause or launch, edit tracking, publish ads
## Learnings
*Decisions and tested lessons. Newest first. Keep it to about 20 active entries.*
| Date | Learning | Evidence | Applies to | Status |
|------|----------|----------|------------|--------|
| | | | | |
## Changelog
*Newest first. One line per revision: what changed and why.*
- v1 ([date]) — Initial context.
Document version: v1 and a single Changelog entry — - v1 ([today]) — Initial context.Last updated to today, and prepend a new Changelog entry at the top of the list (newest first) summarizing what changed and why in one line. Never rewrite or reorder past entries.- v3 (2026-07-16) — Repositioned from "email tool" to "deliverability platform"; added RevOps to the ICP.- v2 (2026-06-02) — Rewrote value prop and objections after 5 customer interviews; added competitor Acme.Last updated..agents/product-marketing.md/product-marketing anytime to update it."The Changelog records how the document changed. Learnings records what the team found out by shipping: which angles won, which offers flopped, which decisions were made and why. Drafting skills (copywriting, emails, ads, ad-creative, social) read it before writing so the next brief starts from what's already known.
Entry format: one row per learning.
active, watch (one data point, worth retesting), or retired.What earns a place:
What doesn't: single-run anecdotes (log those as watch or leave them out), task notes, and anything that belongs in another section. A new objection goes in Objections; a new customer phrase goes in Customer Language.
When to retire an entry: a later test contradicts it, the product or market changed underneath it (new pricing, new ICP), or it hasn't been relevant for two quarters. Change the status to retired and add a line saying why, rather than deleting it, so nobody re-tests a settled question. Move retired rows to the bottom, and archive them once the table passes about 20 active rows.
Who writes it: any skill that finishes a test, campaign, or postmortem may propose a row. Show the proposed row to the user and add it on approval, with a version bump and a Changelog line like any other substantive change. Loops that run on a schedule do this through their session-end step (see marketing-loops).
아직 리뷰가 없습니다. 사용해 본 소감을 남겨 주세요.
로그인 없이 쓸 수 있습니다. 사용 후기, 질문, 작동하지 않은 환경 등을 편하게 남겨 주세요.
아직 댓글이 없습니다. 첫 댓글을 남겨 보세요.
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.