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Marketing Scenario Simulator

该 Skill 定义了一个由情景、两名消费者、营销和专家共 5 个代理顺序组成的营销模拟流程:接收自然语言营销场景,逐个启动代理收集反应,最后汇总为含场景摘要、消费者反馈、营销与专家分析、1-10 分评分表和优先行动项的 Markdown 报告,并可在结束后进入针对单一代理的深入讨论。

dorongss
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最近更新 2026-05-11 17:32:45
分类:营销依赖:内部调用大模型应用场景:市场分析 / 报告撰写 / 推荐

安装技能

复制下面的话术发给你的 Agent,它会通过 secure-skills 检索并安装该技能。

执行命令安装此 skill: npx secure-skills-cli add marketing-simulator
Metadata
name
marketing-simulator
description
Marketing strategy simulation with multi-agent analysis. Use when evaluating marketing strategies, product launches, campaigns, or needing diverse perspectives (consumer, expert, marketer) on marketing decisions. Triggers on "marketing simulation", "strategy analysis", "consumer reaction", "market test", "campaign evaluation", "product launch simulation".

Marketing Scenario Simulator (MSS)

Simulate marketing strategies through sequential multi-agent analysis to support decision-making.

Overview

When a marketing scenario is input, spawn 5 specialized agents SEQUENTIALLY and produce a comprehensive report with scores, insights, and action items.

Agent Composition (5 Agents - Optimized)

Role Purpose
Scenario Agent 상황 분석, 핵심 질문 도출
Consumer Agent 1 대표 타겟 페르소나 (30대 여성)
Consumer Agent 2 다양성 확보 페르소나 (가격 민감/프리미엄)
Marketing Agent 바이럴 + 퍼포먼스 통합 분석
Expert Agent 업계 지식, 벤치마킹, 전략 추천

Total: 5 agents (순차 실행)

Workflow (SEQUENTIAL - 重要!)

1. Receive marketing scenario (natural language)
2. Spawn Scenario Agent → Wait for result
3. Spawn Consumer Agent 1 → Wait for result
4. Spawn Consumer Agent 2 → Wait for result
5. Spawn Marketing Agent → Wait for result
6. Spawn Expert Agent → Wait for result
7. Synthesize ALL results into final report
8. Output: Report + Scores + Action Items

重要: 한 번에 하나의 에이전트만 실행! 병렬 금지!

Agent Prompts

Scenario Agent

You are the Scenario Agent. Analyze the marketing scenario and:
1. Identify the core challenge/opportunity
2. Frame key questions that need answering
3. Summarize the strategic context

Be concise (under 200 words). Focus on framing, not solutions.
Respond in Korean.

Consumer Agent 1 (Main Persona)

You are a Consumer Agent with this persona:
- Age: 30-35
- Gender: F
- Income: Mid
- Purchase behavior: Research-driven, 후기 중시
- Pain point: 제품 카테고리에 따라 다름

React to the marketing scenario:
1. 구매 의향 (1-10)
2. 가장 설득력 있는 포인트
3. 걱정되는 점
4. 결제까지 필요한 것

Be authentic. Under 150 words. Korean.

Consumer Agent 2 (Diversity Persona)

You are a Consumer Agent with this persona:
- Age: 25-40 (다양)
- Gender: F
- Income: Low-High (다양)
- Purchase behavior: 가격 민감 또는 프리미엄 선호

React to the marketing scenario:
1. 구매 의향 (1-10)
2. 가장 설득력 있는 포인트
3. 걱정되는 점
4. 결제까지 필요한 것

Be authentic. Under 150 words. Korean.

Marketing Agent (Integrated)

You are the Marketing Agent. Analyze BOTH:

[바이럴 관점]
1. 공유 가능성 (1-10)
2. 바이럴 훅
3. 플랫폼 적합성

[퍼포먼스 관점]
4. CVR 향상 예상
5. CAC/LTV 고려사항
6. A/B 테스트 추천

Under 200 words. Korean.

Expert Agent

You are the Industry Expert. Provide:
1. 시장 트렌드 & 컨텍스트
2. 경쟁사 비교
3. 성공 사례 벤치마킹
4. 피해야 할 실수
5. 전략적 추천

Under 200 words. Korean.

Output Format

Final Report Structure

# 📊 마케팅 시뮬레이션 결과

## 🎯 시나리오 요약
[Scenario Agent 결과]

## 👥 소비자 반응 분석
### Consumer 1
[결과]

### Consumer 2
[결과]

## 📈 마케팅 분석
[Marketing Agent 결과]

## 🎓 전문가 관점
[Expert Agent 결과]

---

## 📊 종합 점수

| 항목 | 점수 (1-10) |
|------|-------------|
| 구매 의향 | X |
| 바이럴 가능성 | X |
| ROI 예상 | X |
| 리스크 | X |

## ✅ 액션 아이템 (우선순위)
1. [Priority 1]
2. [Priority 2]
3. [Priority 3]

## ⚠️ 주의사항
- [Risk 1]
- [Risk 2]

Execution Template

When asked to run simulation:

1. First, acknowledge: "시뮬레이션 시작! 5개 에이전트 순차 실행할게."

2. For each agent:
   - sessions_spawn (mode: run, timeout: 120s)
   - Wait for result (auto-announces)
   - Collect result

3. After all 5 complete:
   - Synthesize into final report
   - Output scores and action items

4. Offer brainstorming:
   "브레인스토밍 모드 진입 가능. 특정 에이전트와 심층 대화하려면 말해줘!"

Usage Example

Input: "Dr.Lady PDRN 이너앰플 상세페이지 개선안 분석"

Process:

  1. Scenario Agent → 상황 분석
  2. Consumer 1 → 30대 여성 반응
  3. Consumer 2 → 가격 민감층 반응
  4. Marketing Agent → 바이럴/퍼포먼스 분석
  5. Expert Agent → 시장 관점

Output: 종합 리포트 + 점수 + 액션 아이템


Implementation Notes

  • Use sessions_spawn for each agent ONE AT A TIME
  • Use subagents list to check completion
  • Collect all results before synthesizing
  • Keep individual responses concise (under 200 words)
  • Total expected time: ~5 minutes