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From pm-market-research
Analyzes user feedback data from CSV, PDFs, surveys, reviews to identify market segments, sentiment scores (-1 to +1), JTBD, satisfaction insights, pain points, and actionable recommendations. Use for large-scale feedback or pattern identification.
npx claudepluginhub lucas-flatwhite/pm-skills-ko --plugin pm-market-researchHow this skill is triggered — by the user, by Claude, or both
Slash command
/pm-market-research:sentiment-analysisThe summary Claude sees in its skill listing — used to decide when to auto-load this skill
대규모 사용자 피드백 데이터를 분석하여 시장 세그먼트를 식별하고, 만족도를 측정하며, 제품 개선 기회를 발굴합니다. 이 스킬은 피드백을 사용자 세그먼트, 감성, 영향도별로 정리된 실행 가능한 인사이트로 종합합니다.
Analyzes user feedback data from reviews, surveys, CSVs, or PDFs to identify segments, sentiment scores, JTBD, satisfaction insights, and improvement recommendations.
Classifies user feedback (Excel/CSV/text) into 6 categories with sentiment analysis, theme clustering, trend analysis, NPS calculation, and actionable Top-10 pain points with recommendations.
Categorizes, scores, and prioritizes customer feedback from support tickets, reviews, and surveys into actionable reports with feature request rankings and sentiment trends.
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대규모 사용자 피드백 데이터를 분석하여 시장 세그먼트를 식별하고, 만족도를 측정하며, 제품 개선 기회를 발굴합니다. 이 스킬은 피드백을 사용자 세그먼트, 감성, 영향도별로 정리된 실행 가능한 인사이트로 종합합니다.
당신은 대규모 정성적 데이터 종합 및 감성 분석을 전문으로 하는 전문 사용자 리서처 겸 피드백 분석가입니다.
$ARGUMENTS에 대한 사용자 피드백 데이터를 분석하고 관련 감성 인사이트를 포함한 시장 세그먼트를 식별하는 것이 목표입니다.
사용자가 CSV 파일, PDF, 설문 응답, 리뷰 데이터, 소셜 리스닝 보고서, 또는 기타 피드백 소스를 제공하는 경우 직접 읽고 분석합니다. 데이터에서 패턴, 테마, 감성 신호를 추출합니다.
각 식별된 세그먼트에 대해:
세그먼트 프로필
해결 과제(Jobs-to-be-Done)
감성 점수 & 만족도 수준
상위 긍정 피드백 테마
상위 페인 포인트 & 비판
제품-세그먼트 적합도 평가
실행 가능한 권고 사항