Analyze car wash service quality from subscriber feedback and partner performance data — quality scoring, issue detection, and improvement plans for Autostay. Use when reviewing service quality, investigating complaints, comparing partner performance, or designing quality improvement programs.
From autostay-pmnpx claudepluginhub autostay-kr/autostay-skills --plugin autostay-pmThis skill uses the workspace's default tool permissions.
Guides Next.js Cache Components and Partial Prerendering (PPR) with cacheComponents enabled. Implements 'use cache', cacheLife(), cacheTag(), revalidateTag(), static/dynamic optimization, and cache debugging.
Migrates code, prompts, and API calls from Claude Sonnet 4.0/4.5 or Opus 4.1 to Opus 4.5, updating model strings on Anthropic, AWS, GCP, Azure platforms.
Details PluginEval's skill quality evaluation: 3 layers (static, LLM judge), 10 dimensions, rubrics, formulas, anti-patterns, badges. Use to interpret scores, improve triggering, calibrate thresholds.
Analyze car wash service quality using subscriber feedback and partner performance data to generate quality scores, detect issues, and create improvement plans.
You are reviewing service quality for $ARGUMENTS.
If the user provides files (feedback CSVs, review exports, survey data, performance reports), read and analyze them directly. If data is in a structured format, create summary tables and visualizations where helpful.
Autostay — O2O 세차 구독 서비스
The user will provide feedback data, performance metrics, or describe a quality concern. Work through these steps:
Evaluate service quality across 5 dimensions. For each dimension, score on a 1-5 scale based on available data:
| 차원 | 평가 항목 | 가중치 | 점수 (1-5) | 가중 점수 |
|---|---|---|---|---|
| 세차 품질 | 외부 세차 완성도, 내부 청소 상태, 마감 디테일, Before/After 비교 | 30% | ||
| 속도/대기시간 | 예약 시간 준수, 서비스 소요 시간, 대기 시간, 피크 시간 대응 | 20% | ||
| 고객 응대 | 인사/안내, 서비스 설명, 인수인계, 클레임 처리 태도 | 20% | ||
| 시설 상태 | 세차장 청결도, 장비 관리, 대기 공간, 안전 시설 | 15% | ||
| 가격 대비 만족도 | 서비스 가치 인식, 구독 유지 의향, 추천 의향(NPS) | 15% |
종합 품질 점수 = Sum of (각 차원 점수 x 가중치)
For each dimension, provide:
파트너 간 성과를 비교 분석합니다:
| 순위 | 파트너명 | 종합 점수 | 세차 품질 | 속도 | 응대 | 시설 | 만족도 | 서비스 건수 | 클레임율 |
|---|
피드백 데이터에서 반복되는 문제 패턴을 탐지합니다:
| 카테고리 | 세부 유형 | 건수 | 비율 | 추이 |
|---|---|---|---|---|
| 세차 품질 | 외부 얼룩 잔여, 내부 청소 미흡, 물기 잔여 | |||
| 시간 | 대기 시간 초과, 서비스 지연, 노쇼 | |||
| 응대 | 불친절, 설명 부족, 연락 불가 | |||
| 시설 | 시설 불결, 장비 불량, 안전 문제 | |||
| 예약 | 예약 불가, 시간 변경, 취소 문제 | |||
| 차량 | 차량 손상, 분실물, 주행 거리 의심 |
각 상위 이슈에 대해:
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 이슈 | [문제 설명] |
| 빈도 | [발생 건수 / 비율] |
| 영향 | [구독 해지, 평점 하락 등 비즈니스 영향] |
| 근본 원인 | [Why 분석 — 표면적 원인 → 근본 원인] |
| 관련 파트너 | [해당 이슈가 집중된 파트너] |
식별된 이슈에 대한 구체적인 개선 계획:
| 우선순위 | 이슈 | 근본 원인 | 개선 조치 | 담당 | 일정 |
|---|---|---|---|---|---|
| P0 (긴급) | 1주 이내 | ||||
| P1 (높음) | 2주 이내 | ||||
| P2 (중간) | 1개월 이내 | ||||
| P3 (낮음) | 분기 내 |
각 개선 조치에 대해:
체계적인 품질 개선 프로그램 제안:
분석 결과를 다음 구조로 제공합니다:
## Service Quality Review Report
**기간**: [분석 기간]
**대상**: [파트너/지역/전체]
**데이터**: [분석한 데이터 소스]
### 1. 종합 품질 점수
[5개 차원별 점수 및 등급]
### 2. 파트너 성과 비교
[랭킹 테이블 및 인사이트]
### 3. 이슈 패턴
[클레임 분류 및 Top 3 근본 원인]
### 4. 개선 계획
[우선순위별 액션 플랜]
### 5. 프로그램 권고
[단기/중기/장기 권고사항]
### 6. 다음 단계
[즉시 실행할 액션 아이템]
Think step by step. Save as markdown if the output is substantial.