customer-research

Name: customer-research
Author: hyperfx-ai

github.com/hyperfx-aiマーケティング・グロース107189 回インストール4 日前に更新

リポジトリ

customer-research について

マーケティングやプロダクトチーム向けの顧客調査スキルです。Hyper MCPでオンラインコミュニティ、レビューサイト、ソーシャルプラットフォームの情報を集め、原文の引用と複数ソースの統合、確信度の表示を重視します。

主な機能

01コミュニティ、レビュー、SNSの情報収集
02顧客の原文引用とテーマの抽出
03複数ソースの調査結果を統合
04インサイトに確信度を付与
05データに基づくペルソナ作成

活用シーン

01Redditやレビューサイトで顧客の課題を把握
02インタビュー、アンケート、サポートチケットの整理
03テーマ別の顧客引用集の作成
04ペルソナを裏付けるデータの充足度を評価

MCP 対応

Hyper MCPを介してApifyのスクレイピングツールなどを呼び出し、オンラインの顧客情報を収集します。提供された調査資料の分析にはツール呼び出しは不要です。

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/hyperfx-ai/marketing-skills --skill customer-research

インストール後、Claude Code で/customer-researchを入力して読み込まれたか確認します。

同梱ファイルreferences/source-playbooks.mdreferences/synthesis-templates.md

詳細

顧客調査

Hyper MCP スクレイパーツールキットを使用して、オンラインコミュニティ、レビューサイト、動画のコメント、ソーシャルプラットフォームから、実際の顧客の情報を収集し、統合するためのガイドです。

目標は常に同じです。顧客が実際に何を言っているか（顧客自身の言葉で）を明らかにすることであり、顧客が何を言うはずだと想定することではありません。

対象外 — 他のスキルを利用してください

リクエスト	案内先
競合ブランドの調査（サイト、広告、検索順位）	`competitor-intel`
調査に基づくコピーの作成	`copywriting`
VOC の知見を活用したページの最適化	`page-cro`
キーワード調査と SERP 分析	`seo-research`

要件

Hyper MCP がインストールされていること。 https://app.hyperfx.ai/mcp
https://app.hyperfx.ai/apps で Apify スクレイパーツールキットが有効になっていること — Reddit、Twitter、YouTube、TikTok、Instagram のスクレイパーを利用できます。

実行のたびにすべてのスクレイパーを有効にする必要はありません。ICP に関連するものを有効にしてください（最低限、Reddit とレビューサイトを1つ）。ツール一覧にスクレイパーツールがない場合は、その情報源をスキップして、ほかの情報源の調査を続けてください。

このスキルでツールを実行する方法

このスキルの各ツールには、正式なツール名が付いています。利用するインターフェースに応じた呼び出し方法で実行してください。

インターフェース	ツールを探す	実行する
MCP クライアント（Claude、Cursor、Codex、ChatGPT）	`search("<what you want to do>")`、続けて `describe("<name>")`	`call("<name>", {...})`
Hyper CLI	`hyperai search "<what you want to do>"`、続けて `hyperai describe <name>`	`hyperai call <name> --json '{...}'`

ツールが見つからない場合、その連携はワークスペースに接続されていないか、有効になっていません。作業を中止し、どの連携を接続する必要があるかをユーザーに伝えてください。

ツール一覧

ツール	用途
`reddit_scrape`	サブレディットまたはキーワードを指定して、投稿やコメントを収集する
`x_tweets_search`	高度な演算子とエンゲージメントフィルターを使って X/Twitter を検索する
`youtube_videos_search_top`	トピックに関する人気の YouTube 動画を見つける — コメント収集の入力として使用する
`youtube_comments_search`	指定した YouTube 動画 URL からコメントを取得する
`youtube_video_transcripts_fetch`	言語やトピックの抽出に使うため、YouTube 動画の全文書き起こしを取得する
`tiktok_videos_scrape`	キーワードまたはハッシュタグで TikTok を検索し、話題の会話やコメントを見つける
`web_pages_scrape`	レビューページ（G2、Capterra、Trustpilot、アプリストア）をスクレイピングする
`firecrawl_urls_scrape`	JavaScript を多用するレビューページから、よりクリーンに情報を抽出する
`google_search_results_search`	ディスカッションスレッド、フォーラムの投稿、`site:` 検索の結果を見つける
`instagram_posts_scrape`	特定のブランドまたはコミュニティアカウントから最近の投稿を取得する

重要なルール

必ず実際の言葉をそのまま記録してください。 顧客の引用を言い換えてはいけません。コピーやメッセージに使うのは、正確な言葉です。抽出してそのまま残してください。
要約する前にスクレイピングしてください。 顧客が製品について何と言っているかを説明する際、学習データに頼ってはいけません。実際に情報源を取得してください。
すべての知見に信頼度を付けてください。 高 = 独立した3つ以上の情報源で、誘導なしに得られたもの。中 = 情報源が2つ、または誘導されたもののみ。低 = 情報源が1つ。信頼度が低い知見を結論として提示してはいけません。
情報源ごとの偏りに注意してください。 Reddit には技術に詳しく懐疑的な人が多い傾向があります。レビューサイトは、ヘビーユーザーや強い意見を持つ人に偏りがちです。サポートチケットは問題の報告に偏ります。一般化する前に、こうした点を考慮してください。
ペルソナの詳細を捏造してはいけません。 ペルソナの項目についてデータがない場合は、想定で埋めずに空欄にしてください。
youtube_video_transcripts_fetch は時間がかかります（約15～30秒）。 隔離されたサンドボックスを起動します。コメントではなく、話されている内容の言語が重要な動画に限って使用してください。

2つのモード

ほとんどの調査では、両方のモードを組み合わせます。開始前に、どちらが該当するかを確認してください。

モード 1 — 既存アセットを分析する

ユーザーからインタビューの書き起こし、アンケート回答、NPS の自由回答、サポートチケット、受注・失注メモなどの生データが提供されます。ツール呼び出しは不要です。抽出と統合を行います。

抽出フレームワーク、ペルソナテンプレート、VOC 引用バンクの形式については、references/synthesis-templates.md を読んでください。その後、依頼された成果物を作成します。

モード 2 — オンラインで調査する

ユーザーがオンラインコミュニティ、レビューサイト、ソーシャルプラットフォームから情報を得たい場合は、MCP ツールが活躍します。

ソースごとのツール呼び出し例とシグナル抽出のヒントについては、references/source-playbooks.md を参照してください。

モード 2 のワークフロー

すぐに行動してください。 ユーザーのメッセージに製品名（または URL）と、明確な目的（競合を調査する、ペルソナを作成する、解約の原因を理解する、VOC の表現を見つけるなど）が含まれている場合は、質問をせず、計画を一文で伝えてステップ 1 を開始してください。製品の特定やターゲットセグメントなど、不可欠な情報が本当に不足している場合に限り、質問してください。何もせずに 5 つすべての質問をするのは避けてください。

ステップ 1 — ICP のタイプに基づいてソースを選ぶ

ツールを呼び出す前に、対象ユーザーにとって調査する価値のあるソースを判断してください。

ICP	必須	時間があれば追加
B2B SaaS、技術系の購買担当者	Reddit（職種別サブレディット）＋ G2/Capterra	YouTube のチュートリアル、X/Twitter
SMB／創業者	Reddit（r/entrepreneur、r/smallbusiness）＋ G2/Capterra	YouTube、X/Twitter
開発者／DevOps	Reddit（r/devops、r/programming）＋ G2/Capterra	YouTube、Hacker News
B2C／消費者	Reddit の趣味関連サブレディット＋アプリストアのレビュー（星 1～3）	YouTube のコメント、TikTok
エンタープライズ	G2 のエンタープライズフィルター＋ X/Twitter	LinkedIn、YouTube

最低限の調査は Reddit ＋レビューサイト 1 つです。 最低限の調査で十分なシグナルが得られない場合、または上記の ICP 表で追加ソースが指定されている場合に限り、補足ソースを追加してください。

プラットフォーム別のツール呼び出し例については、references/source-playbooks.md を読んでください。

ステップ 2 — 対象を絞ってスクレイピングする

少なくとも 2 つのソースからデータを収集してください。単一ソースから得た結果は、定義上、信頼度が低くなります。

Reddit — ほとんどの ICP で最もシグナルの強いソースです。

reddit_scrape(
    searches=["[product category] frustrations", "[competitor name] problems"],
    sort="top",
    time="year",
    max_items=50,
    skip_comments=False,
    search_posts=True,
    search_comments=True
)

特定のサブレディットを対象にする場合は、start_urls と組み合わせてください。

reddit_scrape(
    start_urls=["https://www.reddit.com/r/marketing/"],
    searches=["CRM"],
    sort="top",
    time="year",
    max_items=30
)

YouTube のコメント — 質的データが豊富です。

# Step 1: find the relevant videos
youtube_videos_search_top(query="[product category] honest review", max_results=5, sort_by="views")

# Step 2: mine comments from the top results
youtube_comments_search(
    start_urls=["https://www.youtube.com/watch?v=VIDEO_ID_1", "https://www.youtube.com/watch?v=VIDEO_ID_2"],
    max_comments=100,
    comments_sort_by="0"   # "0" = top comments, "1" = newest
)

X/Twitter — 苦情、不満、ニッチな話題の会話を収集します。

x_tweets_search(
    search_terms='"[product name]" frustrating OR broken OR switched OR canceled',
    max_items=50,
    min_faves=5
)

レビューサイト（G2、Capterra、Trustpilot）：

# G2 reviews for a specific product
web_pages_scrape(
    url="https://www.g2.com/products/[product-slug]/reviews",
    ai_query="Extract the top complaints and pain points from customer reviews. Include verbatim quotes.",
    use_proxy=True
)

TikTok — 消費者の会話や、話題になっている不満を収集します。

tiktok_videos_scrape(
    search_queries=["[product category] problems", "[competitor name] review"],
    results_per_page=30
)

Google 検索 — まだ検討していないスレッドやコミュニティを見つけます。

google_search_results_search(
    query='site:reddit.com "[product category]" "I switched" OR "I quit" OR "stopped using"',
    num_results=20
)

ステップ 3 — 生データからシグナルを抽出する

各ソースから、以下の構成で情報を抽出してください。

項目	抽出する内容
逐語引用	正確な言葉。言い換えないでください
ソース	プラットフォーム、URL、日付
感情	ポジティブ／ネガティブ／中立／不満
テーマ	課題／きっかけ／成果／代替手段／表現
プロフィールの手がかり	文脈からわかる役職、企業規模、業界のヒント

ステップ 4 — 複数のソースを統合する

3 つ以上のソースからデータを収集した後、references/synthesis-templates.md にある調査レポートの形式にまとめてください。レポートには次の内容を含めます。

頻度 × 強度で順位付けした上位テーマ
テーマ別に整理した VOC 引用バンク
各調査結果の信頼度ラベル
ソースの偏りに関する注記

ステップ 5 — ペルソナを作成する（任意）

一貫性のあるセグメントから、独立したデータポイントを 5 件以上得られた場合に限り、ペルソナを作成してください。それに満たない場合は、その旨を伝え、先に必要となる追加調査について説明してください。

ペルソナテンプレートは references/synthesis-templates.md にあります。

開始前に確認する質問

本当に不足している情報だけを尋ねてください。製品と目標が明確なら、そのまま進めてください。そうでなければ、次の質問から始めます。一度にすべてではなく、1〜2問ずつ尋ねてください。

製品は何ですか？（文脈から明らかでない場合は、URLでもかまいません）
目標は何ですか？ メッセージングの改善、ペルソナの作成、解約の把握、製品の課題の発見など、どれを目指していますか？
対象セグメントはどれですか？（全顧客、特定のプラン、解約したユーザー、成約に至らなかった見込み客）
すでにどのようなデータをお持ちですか？（インタビュー記録、アンケート、チケット、何もない）
どのような成果物が必要ですか？（統合レポート、引用集、ペルソナ、競合との表現比較）

成果物

生成する前に、ユーザーが必要としているものを尋ねてください。

成果物	用途
調査統合レポート	テーマ、引用、示唆をまとめた一般的な情報収集
VOC 引用集	コピー制作プロジェクト — 顧客の生の言葉をテーマ別に整理
ペルソナドキュメント	ICP の定義、オンボーディング、営業研修
Jobs-to-be-done マップ	製品の優先順位付け、メッセージングの設計
競合との表現比較	ポジショニング — 顧客が自社と競合をどう表現しているか
調査ギャップ分析	データが一部しかなく、不足している情報を知りたい場合

Markdown 対応

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基本情報

作者: hyperfx-ai
リポジトリ: hyperfx-ai/marketing-skills
カテゴリ: マーケティング・グロース
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