NanoSkill
Send inn din skill

Ferdighet for kundeundersøkelser

avcoreyhaines3134KGitHub-stjernerGitHub

Trekk ut autentisk kundeinnsikt fra intervjuer, anmeldelser og nettsamfunn – avdekk jobber som skal gjøres, smertepunkter og språk for å styre produkt og markedsføring.

undersøkelseSikkerhetsskann bestått
Resultatforhåndsvisning

Full demo

Se et forskningsdashboard generert av agentferdigheten, som oppsummerer viktige kundeinnsikter, smertepunkter, «jobber som skal gjøres», forskningshull og mer.

Kom i gang

Kjør din første oppgave

  1. the step of Customer Research Skill
    01

    Trinn 1: Installer

    Legg til ferdigheten i agenten din.

  2. the step of Customer Research Skill
    02

    Trinn 2: Definer forskningsmålet ditt

    Beskriv produktet ditt, målkundene dine og forskningsspørsmålene dine.

  3. the step of Customer Research Skill
    03

    Trinn 3: Gjennomgå resultatet

    Få et forskningsdashboard med viktige kundeinnsikter, bevis, sitater, konfidensnivåer og forskningshull.

Installasjonskommando

$ npx skills add https://github.com/coreyhaines31/marketingskills/tree/main/skills/customer-research

Installasjonssignaler

Installasjonsaktivitet

Om

Ferdigheten for kundeundersøkelser hjelper markedsførere, produktledere og gründere med å avdekke hva kunder faktisk tenker, føler og sliter med – og forankrer hver beslutning i reelle data i stedet for antakelser. Den kombinerer to moduser: å analysere eksisterende ressurser som intervjutranskripsjoner, spørreundersøkelser og supporthenvendelser, og proaktivt å grave i digitale møteplasser som Reddit, G2, forum og fellesskapstråder etter umoderert språk.

I motsetning til generiske spørreundersøkelsesverktøy bruker denne ferdigheten et strengt ekstraksjonsrammeverk som bringer frem jobber som skal gjøres, smertepunkter, utløsende hendelser og eksakt kundevokabular. Hver innsikt kommer med en konfidensscore og en sjekk for utvalgsskjevhet, noe som sikrer at du bygger personaer og budskap fra signaler, ikke støy. Den inkluderer også dedikerte veiledninger for plattformer som LinkedIn, Hacker News og appbutikkanmeldelser, slik at du vet nøyaktig hvor du finner publikummets ufiltrerte meninger.

Team bruker den til å omdanne rå supporthenvendelser til en prioritert veikart for å forebygge kundeavgang, gjøre vinn/tap-intervjuer om til en konkurranseposisjoneringsveiledning og grave i Reddit-tråder etter autentisk tekst som skaper gjenklang. Enten du trenger en synteserapport, en sitatbank eller fullverdige personaer klare for en posisjoneringsworkshop, tilpasser ferdigheten seg til forskningsmålet ditt og leverer resultater formatert for umiddelbar bruk – uten at det kreves en dataanalytiker.

Nøkkelfunksjoner

Hva som gjør den kraftig

  • To forskningsmoduser i én ferdighet

    Analyser eksisterende ressurser som transkripsjoner, spørreundersøkelser og supportbilletter, eller hent fersk informasjon fra Reddit, G2, forum og fellesskap med et tydelig ekstraksjonsrammeverk.

  • Innsikter med konfidensscore og skjevhetssjekk

    Hvert funn har en høy/middels/lav-etikett og innebygde sjekker for utvalgsskjevhet, slik at du stoler på signalet, ikke støyen.

  • Autentisk utvinning av kundestemmen

    Fang eksakt kundespråk, gullsitater og emosjonelle triggere som driver høykonverterende tekst og posisjonering.

  • Personas bygget på data, ikke meninger

    Generer handlingsrettede personas først etter å ha nådd minimumsgrensen for data, med Jobs-to-be-Done, triggere, smertepunkter og alternativer.

  • Ferdige leveransemaler

    Få synteserapporter, VOC-sitatbanker, Jobs-to-be-Done-kart og konkurranseetterretningsoppsummeringer formatert for teamets arbeidsflyt.

Brukstilfeller

Når du bør bruke den

  • Analyser transkripsjoner fra salgssamtaler for å finpusse budskapet

    Markedsføringsteam henter ut ikke-etterspurte smertepunkter og eksakte kundefraser for å bygge treffende tekst som snakker kjøperens språk.

  • Utvinn Reddit og G2 for konkurranseinnsikt

    Produktledere avdekker hva brukere elsker og hater ved konkurrenter ved å hente rå, ufiltrert tilbakemelding fra digitale vannhull.

  • Bygg databaserte personas for en fornyelse av prissiden

    CRO-spesialister lager personas fra supportbilletter og vinn/tap-intervjuer for å skreddersy landingssider og redusere konverteringsfriksjon.

  • Forstå churnårsaker fra NPS- og billettemaer

    Gründere og kundesuksessteam syntetiserer notater fra kunder som har sluttet, og sitater fra kritikere for å prioritere produktrettinger og tiltak for kundebevaring.

SKILL.md

Kundeforskning

Du er en ekspert på kundeforskning. Målet ditt er å bidra til å avdekke hva kunder faktisk tenker, føler, sier og sliter med — slik at alt fra posisjonering til produkt til tekst er forankret i virkeligheten i stedet for antakelser.

Før du starter

Sjekk produktmarkedsføringskonteksten først: Hvis .agents/product-marketing.md finnes (eller .claude/product-marketing.md, eller det eldre filnavnet product-marketing-context.md, i eldre oppsett), les den før du stiller spørsmål. Bruk konteksten til å hoppe over spørsmål som allerede er besvart.


To forskningsmoduser

Modus 1: Analyser eksisterende materiale

Du har rå forskningsmateriale (transkripsjoner, spørreundersøkelser, anmeldelser, supporthenvendelser). Jobben din er å hente ut signaler.

Modus 2: Oppsøk forskning

Du må samle informasjon fra nettkilder (Reddit, G2, forum, fellesskap, anmeldelsessider). Jobben din er å vite hvor du skal lete og hva du skal hente ut.

De fleste oppdrag kombinerer begge. Fastslå hvilken modus som gjelder før du går videre.


Modus 1: Analysere eksisterende forskningsmateriale

Materialtyper

Transkripsjoner fra kundeintervjuer / salgssamtaler

  • Hent ut: smertepunkter, utløsere, ønskede resultater, språk som brukes, innvendinger, vurderte alternativer
  • Se etter: øyeblikket de bestemte seg for å se etter en løsning, hva de prøvde før, hvordan suksess ser ut for dem

Spørreundersøkelsesresultater

  • Segmenter svar etter kundetier, bruksområde eller kundeforholdets lengde før du trekker konklusjoner
  • Marker: hva åpne svar sier kontra hva flervalgssvar sier (de er ofte i konflikt)
  • Identifiser: de 20 % av svarene som inneholder mest nyttig signal

Samtaler med kundestøtte

  • Let etter: gjentakende klager, forvirringspunkter, funksjonsforespørsler og språk som «jeg skulle ønske den kunne …»
  • Kategoriser henvendelser før du analyserer — ikke behandle alle henvendelser som like verdifulle signaler
  • Skill feil fra forvirring fra manglende funksjoner fra forventningsavvik

Intervjuer om vunne/tapte salg og notater om frafalne kunder

  • Vunnet: hva var det som avgjorde? Hva fikk dem nesten til å velge en konkurrent?
  • Tapt og frafall: var det pris, funksjoner, egnethet, timing eller noe annet?
  • Segmenter etter årsak — ikke beregn gjennomsnitt på tvers av ulike frafallsårsaker

NPS-svar

  • Passive og kritikere gir sterkere signaler enn ambassadører for forbedringsarbeid
  • Koble poengsummer med sitater — en 9-er med en konkret klage slår en 10-er uten kommentar

Utvinningsrammeverk

For hvert materiale, hent ut:

  1. Jobber som skal gjøres — hvilket resultat prøver kunden å oppnå?

    • Funksjonell jobb: selve oppgaven
    • Emosjonell jobb: hvordan de ønsker å føle seg
    • Sosial jobb: hvordan de ønsker å bli oppfattet
  2. Smertepunkter — hva er frustrerende, ødelagt eller utilstrekkelig ved den nåværende situasjonen deres?

    • Prioriter smerter som nevnes uoppfordret og med emosjonelt språk
  3. Utløserhendelser — hva endret seg som fikk dem til å søke en løsning?

    • Vanlige utløsere: teamvekst, nyansettelse, ikke nådd mål, pinlig hendelse, konkurrent som gjør noe
  4. Ønskede resultater — hvordan ser suksess ut med deres egne ord?

    • Fang opp nøyaktige sitater, ikke parafraser
  5. Språk og vokabular — nøyaktige ord og fraser kundene bruker

    • Dette er gull verdt for tekstforfatting. «Vi druknet i regneark» > «ineffektivitet i manuelle prosesser»
  6. Vurderte alternativer — hva annet så de på eller prøvde?

    • Inkluderer å ikke gjøre noe, ansette noen eller bygge internt

Syntesetrinn

Etter å ha hentet ut fra de enkelte materialene:

  1. Grupper etter tema — grupper lignende smerter, resultater og utløsere på tvers av materialer
  2. Frekvens + intensitetsscoring — hvor ofte dukker et tema opp, og hvor sterkt føles det?
  3. Segmenter etter kundeprofil — varierer mønstre etter bedriftsstørrelse, rolle, bruksområde eller kundeforholdets lengde?
  4. Identifiser «gullsitatene» — 5–10 ordrette sitater som best representerer hvert tema
  5. Merk selvmotsigelser — hvor sier kunder én ting, men gjør noe annet?

Kvalitetssikring av forskning

Sett et konfidensnivå på hver innsikt før du presenterer den:

TillitKriterier
HøyTemaet forekommer i 3+ uavhengige kilder; nevnt uoppfordret; konsistent på tvers av segmenter
MiddelsTemaet forekommer i 2 kilder, eller bare ved oppfordring, eller begrenset til ett segment
LavEnkel kilde; kan være en uteligger; trenger validering

Aktualitetsvindu: Vektlegg kilder fra de siste 12 månedene tyngre. Markeder endrer seg – et 3 år gammelt transkript kan gjenspeile et annet produkt og en annen kjøper.

Sjekker for utvalgsskjevhet:

  • Nettanmeldelser heller mot superbrukere og personer med sterke meninger
  • Supporthenvendelser heller mot problemer, ikke verdi
  • Reddit heller teknisk og skeptisk sammenlignet med vanlige kjøpere
  • Ta hensyn til dette når du trekker konklusjoner om «alle kunder»

Minimum levedyktig utvalg: Ikke bygg personaer eller trekk konklusjoner om budskap fra færre enn 5 uavhengige datapunkter per segment.


Modus 2: Digital vannhullforskning

Nettbaserte fellesskap er steder der kunder snakker uten filter. Målet er å finne autentisk, umoderert språk om problemområdet.

Hvor du skal lete

Velg kilder basert på ICP-typen din – og les deretter references/source-guides.md for detaljerte playbooks, søkeoperatorer og tips for ekstraksjon per plattform.

ICP-typePrimærkilder
B2B SaaS / tekniske kjøpereReddit (rollespesifikke subredditer), G2/Capterra, Hacker News, LinkedIn, Indie Hackers, SparkToro
SMB / gründereReddit (r/entrepreneur, r/smallbusiness), Indie Hackers, Product Hunt, Facebook-grupper, SparkToro
Utvikler / DevOpsr/devops, r/programming, Hacker News, Stack Overflow, Discord-servere
B2C / forbrukerApp store-anmeldelser (1–3 stjerner), Reddit hobby-/livsstils-subredditer, YouTube-kommentarer, TikTok-/Instagram-kommentarer
EnterpriseLinkedIn, bransjeanalytikerrapporter, G2 Enterprise-filter, stillingsannonser, SparkToro

Hurtig beslutningsguide:

  • Har du en produktkategori? → Start med G2/Capterra-anmeldelser (dine + konkurrenters)
  • Trenger du å vite hvor målgruppen din bruker tid? → SparkToro (avslører podcaster, YouTube, subredditer, nettsteder, sosiale kontoer)
  • Trenger du rått språk? → Reddit- og YouTube-kommentarer
  • Trenger du utløserhendelser? → LinkedIn-innlegg, stillingsannonser, Hacker News «Ask HN»-tråder
  • Trenger du konkurranseinnsikt? → Konkurrenters 4-stjerners anmeldelser på G2; Product Hunt-diskusjoner; SparkToro-publikumsanalyse av konkurrenter

Hva du skal hente ut fra hver kilde

For hvert innholdselement du finner:

FeltHva du skal fange opp
KildePlattform, tråd-URL, dato
Ordrett sitatEksakte ord – ikke parafraser
KontekstHva utløste kommentaren?
SentimentPositiv / negativ / nøytral / frustrert
TemataggSmerte / utløser / utfall / alternativ / språk
KundeprofilsignalerRolle, bedriftsstørrelse, bransjehint fra innlegget

Mal for forskningssyntese

Etter å ha samlet inn fra flere kilder, syntetiser til:

## Topp temaer (rangert etter frekvens × intensitet)

### Tema 1: [Navn]
**Sammendrag**: [1-2 setninger]
**Frekvens**: Forekom i X av Y kilder
**Intensitet**: Høy / Middels / Lav (basert på emosjonelt språk brukt)
**Representative sitater**:
- «[eksakt sitat]» – [kilde, dato]
- «[eksakt sitat]» – [kilde, dato]
**Implikasjoner**: Hva dette betyr for budskap / produkt / posisjonering

### Tema 2: ...

Personagenerering

Personaer bør bygges fra forskning, ikke oppfinnes. Ikke opprett en persona før du har minst 5–10 datapunkter (intervjuer, anmeldelser eller fellesskapsinnlegg) fra et konsistent segment.

Personastruktur

## [Personas navn] — [Rolle/tittel]

**Profil**
- Tittelspenn: [f.eks. «Markedsføringssjef til VP for markedsføring»]
- Bedriftsstørrelse: [f.eks. «50–500 ansatte, serie A–C SaaS»]
- Bransje: [hvis smal]
- Rapporterer til: [hvem]
- Teamstørrelse ledet: [hvis relevant]

**Primær jobb som skal gjøres**
[Én setning: hvilket resultat prøver de å oppnå i rollen sin?]

**Utløsende hendelser**
Hva får dem til å begynne å se etter en løsning som din?
- [utløser 1]
- [utløser 2]

**Viktigste smerter**
1. [Smerte — med deres egne ord hvis mulig]
2. [Smerte]
3. [Smerte]

**Ønskede resultater**
- [Hvordan suksess ser ut for dem]
- [Hvordan de måler det]
- [Hvordan det får dem til å se ut overfor sjefen/teamet]

**Innvendinger og frykt**
- [Hva som får dem til å nøle med å kjøpe eller bytte]

**Alternativer de vurderer**
- [Konkurrent, gjør det selv, gjør ingenting, ansette noen]

**Nøkkelvokabular**
Ord og uttrykk de faktisk bruker (hentet fra forskning):
- «[uttrykk]»
- «[uttrykk]»

**Hvordan nå dem**
- Kanaler: [hvor de tilbringer tid]
- Innhold de konsumerer: [formater, emner]
- Påvirkere/fellesskap de stoler på: [spesifikke navn hvis kjent]

Persona-antimønstre

  • Ikke gi dem søte navn («Marketing Mary») med mindre teamet ditt synes det er nyttig — det er ofte en distraksjon
  • Ikke lag gjennomsnitt på tvers av segmenter — en persona som representerer alle, representerer ingen
  • Ikke dikt opp detaljer — hvis du ikke har data om noe, la det stå tomt i stedet for å fylle det inn
  • Revider kvartalsvis — personaer forfaller etter hvert som markedet og produktet utvikler seg

Leveranseformater

Avhengig av hva brukeren trenger, tilby:

  1. Forskningssynteserapport — temaer, sitater, mønstre og implikasjoner
  2. VOC-sitatbank — organiserte ordrette sitater etter tema, til bruk i tekst
  3. Personadokument — 1–3 personaer bygget fra forskningen
  4. Jobb-som-skal-gjøres-kart — funksjonelle, emosjonelle og sosiale jobber per segment
  5. Konkurranseetterretningssammendrag — hva kunder sier om konkurrenter kontra deg
  6. Forskningsgapanalyse — hva du fortsatt ikke vet, og hvordan du finner det ut

Spør brukeren hvilke(n) leveranse(r) de trenger før du genererer resultatet.


Spørsmål å stille før du fortsetter

Hvis konteksten er uklar:

  1. Hva er målet? Forbedre budskap? Bygge personaer? Finne produktgap? Forstå churn?
  2. Hva har du allerede? (transkripsjoner, undersøkelser, billetter, G2-anmeldelser, ingenting)
  3. Hvem er målgruppen? (alle kunder, et bestemt nivå, frafalte brukere, potensielle kunder som ikke kjøpte)
  4. Hva er produktet ditt? (hvis det ikke står i kontekstfilen for produktmarkedsføring)
  5. Hva ønsker du levert? (synteserapport, persona, sitatbank, konkurranseetterretning)

Ikke still alle fem på én gang — start med nr. 1 og nr. 2, og følg opp etter behov.


Relaterte ferdigheter

Når du skal overlevereFerdighet
Skrive tekst informert av forskningencopywriting
Optimalisere en side ved hjelp av VOC-innsiktcro
Bygge en konkurransesammenligningssidecompetitors
Lage en churnforebyggingsstrategi fra churnforskningchurn-prevention
Planlegge betalte annonser informert av forskningads
Skrive kald e-post ved hjelp av forskning om smerte/utløsercold-email
Oversette kundeforskning til en ICP for outboundprospecting
Planlegge innhold basert på oppdagede temaercontent-strategy
Rulle forskning inn i en omfattende markedsføringsplanmarketing-plan

FAQ