소개
저는 이번 스터디를 통해 개발 지식 없이도 AI 에이전트를 다루는 법에 익숙해지는 것을 목표로 하고 있습니다. 현재 회사에서 새 제품을 만들고 있어서 방향이 잘 가고 있는지 점검하고, 출시 전후 마케팅과 세일즈 전략을 구체화 하는 데에 도움을 받으면서 저만의 클로드 코드 활용법을 찾아가 보려고 합니다.
*기존 방식 vs 클로드 코드 :
다르고 좋은 건 알겠다만, 아무래도 비개발자여서 진입 장벽이 높았는데요. 처음에는 명령어 하나 쓰는 것도 부담스러웠는데 나중에는 그냥 편하게 이거 해줘 저거 해줘 말하게 되더라고요. 저처럼 클로드 코드 이름만 들었지 막연하게 느껴지시는 분들이 있다면 조금의 용기를 갖게 되시길 바라며 ⭐️
진행 방법
클로드 코드는 커서에서 사용했어요. 먼저 만들고 있는 서비스 이름으로 새 폴더를 만들었습니다.
처음에 CLAUDE.md 파일을 생성하는 단계가 있어서 마음대로(?) 진행했는데요.
프로젝트 루트/CLAUDE.md 파일 생성
클로드 코드 실행 시 자동으로 읽어서 적용
모든 커맨드와 작업에서 일관된 맥락 유지
코딩을 할 것은 아니지만 앞으로 작업할 때 최대한 일관된 맥락을 유지하라는 의미 정도로 - 서비스에 대한 소개와 전체적인 구조, 브랜드 핵심 가치, 타겟 고객, 그에 따른 작업 지침 등을 넣어서 (+ 토큰 아껴라… 이모지 쓰지마라…) 내용을 작성해달라고 클로드 ai에게 부탁했습니다.
1️⃣ 커스텀 커맨드 만들기
앞으로 한 줄의 명령어로 일을 시키기 위해서 커스텀 커맨드를 만들어두고자, .claude/commands 폴더를 만든 후 첫 커맨드를 생성했습니다.
어떤 커맨드가 필요한지 클로드 ai에게 설명
클로드가 만들어 준 survey-analysis.md 내용을 복붙해서 파일 저장
# 크래빗 설문조사 분석 및 마케팅 전략 도출
## 목적
크래빗 장학카드 기존 고객 설문조사 데이터를 분석하여 신규 웹서비스 타겟팅을 위한 학원 세그멘테이션 및 개인화 마케팅 전략 수립
## 출력
- 설문조사 전체 인사이트 요약 보고서
- 학원 세그멘테이션 결과
- 세그먼트별 맞춤 마케팅 전략
- 웹서비스 소구 포인트 매트릭스
## 분석 프로세스
### 1단계: 데이터 로드 및 기본 현황 파악
- CSV 파일 읽기 및 응답자 수 확인
- 학원 규모별, 지역별 분포 현황
- 장학카드 구매 경험 및 사용 패턴 요약
### 2단계: 전체 설문 결과 인사이트 요약
- 장학카드 만족도 및 효과 인식 현황
- 크래빗 앱 인지도 및 사용률
- 현재 Pain Point 및 개선 요구사항
- 재구매 의향 및 추천 의향 분석
### 3단계: 핵심 질문 심화 분석
#### 3-1. 장학카드 사용 목적 우선순위 분석
- "장학카드 사용 목적 중, 가장 우선순위가 높은 2가지" 응답 분포
- 목적별 학원 특성 (규모, 경험도) 교차분석
- 우선순위 조합 패턴 및 클러스터 식별
#### 3-2. 보상 내역 관리 방식 분석
- "학생별 보상 내역은 어떻게 관리하시나요?" 응답 분포
- 관리 방식별 학원 특성 분석 (규모, 만족도 등)
- 현재 관리의 한계점 및 Pain Point 파악
#### 3-3. 웹서비스 니즈 분석
- "보상 제도 운영시, 어떤 기능이 더 필요하신가요?" 분석
- "가장 불편했던 점" 과 필요 기능 연결 분석
- 챌린지 생성, 포인트 지급 기능에 대한 의향
### 4단계: 학원 세그멘테이션
- 1차 축: 보상 관리 방식 (수기/엑셀 vs 디지털 도구 활용)
- 2차 축: 장학카드 사용 목적 (동기부여 vs 성과보상 등)
- 보조 변수: 학원 규모, 사용 경험, 앱 사용 여부
- 각 세그먼트별 규모, 특성, 니즈 프로파일 작성
### 5단계: 세그먼트별 웹서비스 마케팅 전략
#### 각 세그먼트별 도출 요소:
- **현재 Pain Point**: 관리 방식별 주요 어려움
- **웹서비스 핵심 Value**: 크래빗 웹서비스가 해결할 가치
- **소구 메시지**: 세그먼트별 맞춤 마케팅 언어
- **우선 기능**: 강조해야 할 웹서비스 기능
- **전환 가능성**: 신규 서비스 도입 의향 예측
### 6단계: 실행 가능한 마케팅 전략 수립
- 세그먼트별 우선순위 매트릭스
- 영업 접근 순서 및 메시지 차별화
- 기존 만족고객 vs 불만고객 전략 분리
- 단계별 전환 유도 로드맵
## 결과물
1. **Executive Summary**: 핵심 발견사항 및 전략 방향
2. **세그먼트 프로파일**: 각 고객군별 상세 특성 및 접근법
3. **마케팅 메시지 가이드**: 세그먼트별 맞춤 소구 포인트
4. **영업 전략 로드맵**: 우선순위 및 단계별 실행 계획2️⃣ 로컬에 서베이 파일 저장
커맨드 실행 전에 우선 data 폴더를 만든 후, 갖고 있던 서베이 결과 데이터를 csv 파일로 저장했습니다.
3️⃣ 커맨드 실행
실행시킬 때도 정확한 명령어를 쓰지 않고 그냥 편하게 자연어로 말해도 충분히 잘 작동했습니다.
data 폴더 안의 서베이 결과 csv 파일을 survey-analysis 커맨드를 실행시켜서 분석해줘. 결과물은 survey-results 폴더를 생성해서 마크다운 파일로 저장해줘.요청했던 4가지 결과물 파일이 생성됨
핵심 발견사항 및 전략적 시사점 요약
세그먼트별 맞춤 마케 팅 메시지 가이드 - B2B2C 구조에 맞춰 소구 포인트와 메시지 전략 정리
웹서비스 영업 전략 로드맵 - 우선순위 매트릭스, 타겟 전략, 구체적인 영업 전술, 판매 프로세스, 성과 측정 및 관리
고객 세그먼트별 특성, 페인 포인트, 맞춤형 접근 전략 정리
결과물 추가 요청 - 총 5개 마크다운 파일이 저장됨
최우선/중점/장기 타겟별 학원 리스트 매핑표
생성된 파일들을 정리 규칙을 만들어서 폴더링 하라고 하니 깔끔하게 정리
4️⃣ 추가로 시도한 것
1) 네이버 블로그 후기 수집
기존 고객들의 후기 크롤링 > 인사이트 정리 > 마크다운 파일로 저장하는 커맨드도 시도
대부분 네이버 블로그 후기인데 시스템적으로 제한이 되어 있어 그런지 제목, 작성자, URL만 가져오고 본문 내용을 가져오지는 못함 + 요청한 키워드대로 수집을 다 하지 못함
Playwright MCP 설치해서 다시 시도해볼 예정
2) 노션 MCP 서버 설치
이것도 그냥 해달라고 입력하니 방법을 알려줘서 그대로 함
하지만 잘 안되어서 재시도 중...
결과와 배운 점
처음에는 어떻게 써야 하는건지 막막하게 느껴졌지만, 일단 한번 써보니 - 이런 식으로 내가 필요한 에이전트들을 만들어서 일을 시키면 되겠구나. 그리고 정말 자연어로만 시켜도 충분히 되는구나. 하는 가능성을 맛본 것 같습니다. yes yes만 누르면 알아서 문제를 해결하고 방법을 찾아내는 과정을 지켜보는게 흥미로웠어요!
그래도 최소한의 배경 지식은 갖추기 위해 모르는 건 그때 그때 찾아가면서 이해도를 높여가고 있는 것 같습니다.
how가 잘 이해가 안된다고 모든 단계마다 머리를 쥐어짜내고 하는 것보단, 적당히 이해를 하고 일단 넘어간 다음 중간중간 계속 방향을 잡아줘서 실제로 유용한 결과물을 만들도록 하는 것 - 이걸 잘하기 위한 저만의 방식과 리듬을 찾는 것이 필요하겠단 생각이 드네요.
이어서는 이번에 해 본 서베이 분석, 다시 시도해 볼 웹 후기 수집 및 분석 업무를 서브 에이전트들이 자동으로 수행하는 시스템을 조금씩 더 고도화 해보려고 합니다.