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github/gtm-enterprise-onboarding

계약 체결에서 가치 실현까지 엔터프라이즈 고객을 온보딩하는 4단계 프레임워크입니다. 신규 엔터프라이즈 고객 도입, 온보딩 중 이탈 방지, 또는 Go-Live 후 거래를 망치는 채택 절벽 해결에 사용하세요. 4주차 고스트 패턴을 포함합니다.

gtm-enterprise-onboarding란 무엇인가요?

이 스킬은 엔터프라이즈 고객이 계약을 체결한 후 실제 가치를 실현할 때까지의 전체 온보딩 과정을 체계적으로 관리하기 위한 4단계 프레임워크입니다. 신규 고객의 성공적인 도입을 지원하고, 온보딩 기간 중 발생하는 고객 이탈을 방지하며, Go-Live 이후 흔히 나타나는 '채택 절벽(adoption cliff)' 현상을 해결하는 데 특히 유용합니다. 이 프레임워크는 GitHub, Cursor, Codex, Claude Code 등 다양한 AI 에이전트 플랫폼과 호환되도록 설계되었으며, 특히 '4주차 고스트 패턴(Week 4 ghosting pattern)'이라는 구체적인 위험 신호와 대응 전략을 포함하여 엔터프라이즈 고객 관리자와 CS 팀이 실질적으로 활용할 수 있습니다. 사용자는 각 단계별로 명확한 목표와 액션 아이템을 제시받으며, 고객의 참여도와 진척 상황을 추적할 수 있는 템플릿과 체크리스트도 함께 제공됩니다.

지원 대상~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/github/awesome-copilot/tree/main/skills/gtm-enterprise-onboarding

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문서

gtm-enterprise-onboarding은(는) 무엇을 하나요?

계약 체결에서 가치 실현까지 엔터프라이즈 고객을 온보딩하는 4단계 프레임워크입니다. 신규 엔터프라이즈 고객 도입, 온보딩 중 이탈 방지, 또는 Go-Live 후 거래를 망치는 채택 절벽 해결에 사용하세요. 4주차 고스트 패턴을 포함합니다.

프레임워크 개요

이 프레임워크는 엔터프라이즈 고객이 계약 체결 후 실제 제품 가치를 경험하고 장기적인 파트너십을 구축할 수 있도록 설계되었습니다.

1단계: 계약 후 정렬 (Week 0-1)

  • 목표: 고객의 기대치와 내부 팀의 실행 계획을 일치시킵니다.
  • 주요 액션:
    • 성공 기준(SLA/KPI) 문서화
    • 담당자 및 의사결정권자 맵핑
    • 온보딩 킥오프 미팅 일정 조율

2단계: 기술적 설정 및 활성화 (Week 1-3)

  • 목표: 고객 환경에 제품을 실제로 설치하고 초기 사용을 활성화합니다.
  • 주요 액션:
    • 기술 요구사항 검토 및 환경 구성
    • 초기 사용자 그룹 대상 트레이닝 세션
    • 첫 번째 마일스톤(예: 첫 번째 배포) 설정

3단계: 초기 가치 실현 (Week 3-4)

  • 목표: 고객이 제품의 핵심 가치를 체감하고 내부 확산의 발판을 마련합니다.
  • 주요 액션:
    • 사용 통계 모니터링 및 피드백 수집
    • 초기 성과 리뷰 미팅
    • 추가 기능 또는 확장 계획 수립

4단계: 지속적 성장 및 확장 (Week 4+)

  • 목표: 고객을 장기적인 활성 사용자로 전환하고 확장 기회를 창출합니다.
  • 주요 액션:
    • 분기별 비즈니스 리뷰(QBR) 예약
    • 고객 성공 사례 내부 공유
    • 업셀/크로스셀 기회 평가

4주차 고스트 패턴

4주차 고스트 패턴이란 고객이 Go-Live 이후 약 4주차에 갑자기 연락을 끊고 소극적으로 변하는 현상을 말합니다. 이는 다음 신호로 감지할 수 있습니다:

  • 예정된 체크인 미팅에 불참
  • 이메일/메시지 응답 지연
  • 사용 통계 급감

대응 전략:

  1. 즉시 고객 담당자와 1:1 통화 요청
  2. 기대치와 현재 상태를 재점검하는 간단한 설문 발송
  3. 내부 챔피언(고객사 내 지지자)과 협력하여 우려사항 해소
  4. 필요시 경영진 에스컬레이션

호환성

이 스킬은 다음 플랫폼과 호환됩니다:

  • Claude Code
  • Cursor
  • Codex CLI
  • GitHub Copilot

사용 예시

# CLI 기반 에이전트 호출 예시
skill apply github/gtm-enterprise-onboarding

참고 자료

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

github/acquire-codebase-knowledge

Use this skill when the user explicitly asks to map, document, or onboard into an existing codebase. Trigger for prompts like "map this codebase", "document this architecture", "onboard me to this repo", or "create codebase docs". Do not trigger for routine feature implementation, bug fixes, or narrow code edits unless the user asks for repository-level discovery.

github/add-educational-comments

Add educational comments to the file specified, or prompt asking for file to comment if one is not provided.

github/agent-governance

Patterns and techniques for adding governance, safety, and trust controls to AI agent systems. Use this skill when: - Building AI agents that call external tools (APIs, databases, file systems) - Implementing policy-based access controls for agent tool usage - Adding semantic intent classification to detect dangerous prompts - Creating trust scoring systems for multi-agent workflows - Building audit trails for agent actions and decisions - Enforcing rate limits, content filters, or tool restrictions on agents - Working with any agent framework (PydanticAI, CrewAI, OpenAI Agents, LangChain, AutoGen)

github/agentic-eval

Patterns and techniques for evaluating and improving AI agent outputs. Use this skill when: - Implementing self-critique and reflection loops - Building evaluator-optimizer pipelines for quality-critical generation - Creating test-driven code refinement workflows - Designing rubric-based or LLM-as-judge evaluation systems - Adding iterative improvement to agent outputs (code, reports, analysis) - Measuring and improving agent response quality

github/agent-owasp-compliance

Check any AI agent codebase against the OWASP Agentic Security Initiative (ASI) Top 10 risks. Use this skill when: - Evaluating an agent system's security posture before production deployment - Running a compliance check against OWASP ASI 2026 standards - Mapping existing security controls to the 10 agentic risks - Generating a compliance report for security review or audit - Comparing agent framework security features against the standard - Any request like "is my agent OWASP compliant?", "check ASI compliance", or "agentic security audit"

github/ai-prompt-engineering-safety-review

Comprehensive AI prompt engineering safety review and improvement prompt. Analyzes prompts for safety, bias, security vulnerabilities, and effectiveness while providing detailed improvement recommendations with extensive frameworks, testing methodologies, and educational content.

github/appinsights-instrumentation

Instrument a webapp to send useful telemetry data to Azure App Insights

github/apple-appstore-reviewer

Serves as a reviewer of the codebase with instructions on looking for Apple App Store optimizations or rejection reasons.

github/architecture-blueprint-generator

Comprehensive project architecture blueprint generator that analyzes codebases to create detailed architectural documentation. Automatically detects technology stacks and architectural patterns, generates visual diagrams, documents implementation patterns, and provides extensible blueprints for maintaining architectural consistency and guiding new development.

github/arch-linux-triage

Triage and resolve Arch Linux issues with pacman, systemd, and rolling-release best practices.

github/arize-ai-provider-integration

Creates, reads, updates, and deletes Arize AI integrations that store LLM provider credentials used by evaluators and other Arize features. Supports any LLM provider (e.g. OpenAI, Anthropic, Azure OpenAI, AWS Bedrock, Vertex AI, Gemini, NVIDIA NIM). Use when the user mentions AI integration, LLM provider credentials, create integration, list integrations, update credentials, delete integration, or connecting an LLM provider to Arize.

github/arize-annotation

Creates and manages annotation configs (categorical, continuous, freeform label schemas) and annotation queues (human review workflows) on Arize. Applies human annotations to project spans via the Python SDK. Use when the user mentions annotation config, annotation queue, label schema, human feedback, bulk annotate spans, update_annotations, labeling queue, annotate record, or human review.

github/arize-dataset

Creates, manages, and queries Arize datasets and examples. Covers dataset CRUD, appending examples, exporting data, and file-based dataset creation using the ax CLI. Use when the user needs test data, evaluation examples, or mentions create dataset, list datasets, export dataset, append examples, dataset version, golden dataset, or test set.

github/arize-evaluator

Handles LLM-as-judge evaluation workflows on Arize including creating/updating evaluators, running evaluations on spans or experiments, managing tasks, trigger-run operations, column mapping, and continuous monitoring. Use when the user mentions create evaluator, LLM judge, hallucination, faithfulness, correctness, relevance, run eval, score spans, score experiment, trigger-run, column mapping, continuous monitoring, or improve evaluator prompt.

github/arize-experiment

Creates, runs, and analyzes Arize experiments for evaluating and comparing model performance. Covers experiment CRUD, exporting runs, comparing results, and evaluation workflows using the ax CLI. Use when the user mentions create experiment, run experiment, compare models, model performance, evaluate AI, experiment results, benchmark, A/B test models, or measure accuracy.

github/arize-instrumentation

Adds Arize AX tracing to an LLM application for the first time. Follows a two-phase agent-assisted flow to analyze the codebase then implement instrumentation after user confirmation. Use when the user wants to instrument their app, add tracing from scratch, set up LLM observability, integrate OpenTelemetry or openinference, or get started with Arize tracing.

github/arize-link

Generates deep links to the Arize UI for traces, spans, sessions, datasets, labeling queues, evaluators, and annotation configs. Produces clickable URLs for sharing Arize resources with team members. Use when the user wants to link to or open a trace, span, session, dataset, evaluator, or annotation config in the Arize UI.

github/arize-prompt-optimization

Optimizes, improves, and debugs LLM prompts using production trace data, evaluations, and annotations. Extracts prompts from spans, gathers performance signal, and runs a data-driven optimization loop using the ax CLI. Use when the user mentions optimize prompt, improve prompt, make AI respond better, improve output quality, prompt engineering, prompt tuning, or system prompt improvement.

github/arize-trace

Downloads, exports, and inspects existing Arize traces and spans to understand what an LLM app is doing or debug runtime issues. Covers exporting traces by ID, spans by ID, sessions by ID, and root-cause investigation using the ax CLI. Use when the user wants to look at existing trace data, see what their LLM app is doing, export traces, download spans, investigate errors, or analyze behavior regressions.

github/aspire

Aspire skill covering the Aspire CLI, AppHost orchestration, service discovery, integrations, MCP server, VS Code extension, Dev Containers, GitHub Codespaces, templates, dashboard, and deployment. Use when the user asks to create, run, debug, configure, deploy, or troubleshoot an Aspire distributed application.

관련 스킬