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마케팅 캠페인

엔드투엔드 마케팅 캠페인 기획 및 실행. 오디언스 리서치, 포지셔닝, 캠페인 앵글 정의, 랜딩 페이지 카피, 이메일 시퀀스, 소셜 포스트, 광고 카피, 숏폼 비디오 스크립트, 콘텐츠 캘린더를 다룹니다. 멀티채널 제품 출시를 위한 오케스트레이션 레이어로 활용하세요. 멀티채널 제품 출시를 계획하거나 실행할 때, 또는 랜딩 페이지, 이메일, 소셜, 광고 카피를 제작할 때 사용합니다.

마케팅 캠페인란 무엇인가요?

이 스킬은 제품 출시를 위한 완전한 마케팅 캠페인을 기획하고 실행하는 전문 시스템입니다. 단순히 '배송'에 그치는 캠페인이 아닌, 실제 전환을 유도하는 캠페인을 만드는 데 초점을 맞춥니다. 리서치, 포지셔닝, 콘텐츠 제작, 리뷰의 4단계 워크플로우를 통해 체계적으로 진행되며, 각 단계는 이후 단계의 기반이 됩니다. 오디언스 프로파일링 및 경쟁사 분석을 위한 `market-research`, 일관된 브랜드 보이스 설정을 위한 `brand-voice`, 플랫폼 최적화 콘텐츠 제작을 위한 `content-engine` 등 다양한 관련 스킬과 유기적으로 연동됩니다. 모든 카피는 명확한 포지셔닝과 캠페인 앵글에서 출발하며, 품질 게이트를 통과해야만 최종 산출물로 인정됩니다. '혁신적인', '게임 체인저' 같은 추상적인 과장 표현이나 '더 알아보기'와 같은 일반적인 CTA는 금지되며, 구체적이고 브랜드 특화된 표현만 허용됩니다.

지원 대상~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/marketing-campaign

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문서

마케팅 캠페인은(는) 무엇을 하나요?

전환하는 출시 캠페인을 계획하고 실행하세요. 단순히 배송하는 캠페인이 아닙니다.

활성화 시점

  • 제품 또는 기능 출시를 계획할 때
  • 단일 제품 브리프로 전체 콘텐츠 제품군을 구축할 때
  • 카피를 작성하기 전에 포지셔닝과 캠페인 앵글을 정의할 때
  • 여러 채널에 걸쳐 다양한 콘텐츠 유형을 오케스트레이션할 때
  • 전환 품질과 브랜드 일관성을 위해 카피를 검토할 때

필수 원칙

  1. 카피를 작성하기 전에 포지셔닝을 먼저 정의하세요. 모든 카피는 앵글에서 나옵니다.
  2. 오디언스의 언어와 두려움을 가정하지 말고 먼저 리서치하세요.
  3. 각 산출물은 캠페인 아크에서 하나의 명확한 목적을 가져야 합니다.
  4. 구체성은 모든 형식과 모든 채널에서 형용사보다 낫습니다.
  5. 모든 채널과 모든 콘텐츠에서 동일한 보이스가 유지되어야 합니다.
  6. 품질 게이트를 통과하지 못한 카피는 배송될 수 없습니다.

캠페인 워크플로우

1단계: 리서치

market-research를 사용하여:

  • 타겟 오디언스 프로파일링 (해야 할 일, 두려움, 언어, 현재 사용하는 대안)
  • 3곳 이상의 직접 또는 인접 경쟁사 매핑 (포지셔닝, 격차, 메시징 약점)
  • 캠페인 앵글이 활용할 1~3개의 오디언스 인사이트 식별

산출물: 간결한 리서치 브리프 (오디언스 프로필 + 경쟁사 요약 + 핵심 인사이트)

2단계: 포지셔닝

다음을 생성하세요:

  • 핵심 혜택 진술문 (한 문장, 기능 목록이나 전문 용어 없음)
  • 포지셔닝 공식: "[제품]은 [메커니즘]을 통해 [오디언스]가 [결과]를 달성하도록 돕습니다"
  • 캠페인 앵글: 전체 캠페인이 기반하는 특정 긴장감, 인사이트 또는 순간
  • 톤 프로필: 카피 작성 전에 확정 (내구성 있고 세션 재사용 가능한 보이스 캡처를 위해 brand-voice에 위임)

포지셔닝과 앵글이 승인되기 전까지 카피를 작성하지 마세요.

3단계: 콘텐츠 제작

다음 순서로 제작하세요. 각 레이어가 다음 레이어에 영향을 줍니다:

  1. 랜딩 페이지 카피 (모든 섹션: 히어로, 문제, 솔루션, 기능, 작동 방식, 증거, CTA)
  2. 이메일 시퀀스 (각 이메일은 하나의 목적을 가짐; 문제 → 교육 → 자극 → 솔루션 → 증거 → 긴급성 → 최종 CTA 순서를 따름)
  3. 소셜 포스트 (content-engine을 통해 플랫폼 네이티브로 제작; LinkedIn과 X는 같은 카피 크기를 조정한 것이 아닌 다른 형식)
  4. 숏폼 비디오 스크립트 (타임스탬프 기반; 페이지가 아닌 화면과 귀를 위해 작성)
  5. 광고 카피 변형 (3~4개 변형; 다른 앵글 또는 오디언스 세그먼트 테스트)
  6. 콘텐츠 캘린더 (일별 일정: 채널, 유형, 타이밍, 종속성 포함)

4단계: 리뷰

모든 산출물에 게이트 적용:

  • 모든 히어로/접선 위 카피에 대한 5초 테스트 (누구를 위한 것인지, 무엇을 하는지, 왜 지금 행동해야 하는지 명확)
  • CTA 감사 (산출물당 하나, 구체적이고, 요구받은 것이 아닌 획득한 것)
  • 모든 채널에 걸친 톤 일관성 확인
  • 주장 감사 (모든 주장은 구체적이고 입증 가능)
  • 교차 채널 일관성 (광고 주장이 랜딩 페이지와 일치; 이메일 본문이 제목과 일치)

산출물 계약

전체 캠페인은 다음을 제공합니다:

  1. 포지셔닝 브리프 — 앵글, 핵심 혜택 진술문, 톤 프로필
  2. 랜딩 페이지 카피 — 히어로, 문제, 솔루션, 기능, 작동 방식, 증거, CTA
  3. 이메일 시퀀스 — 각 이메일의 제목 + 미리보기 + 본문 + CTA, 일자와 목적으로 레이블링
  4. LinkedIn 포스트 — 3개 이상의 플랫폼 네이티브 포스트 (각기 다른 앵글)
  5. X 포스트 — 5개 이상의 독립형 포스트 + 1개 스레드
  6. 숏폼 비디오 스크립트 — 2개 이상의 타임스탬프 기반 스크립트 (시각적 방향 노트 포함)
  7. 광고 카피 변형 — 변형별 짧은 헤드라인 / 긴 헤드라인 / 본문
  8. 콘텐츠 캘린더 — 일별 일정 (채널, 콘텐츠 유형, 타이밍, 종속성 포함)
  9. 카피 리뷰 요약 — 라이브 전에 플래그된 문제와 미해결 질문

품질 게이트

어떤 산출물을 전달하기 전에:

  • 모든 산출물이 같은 작성자처럼 들려야 함
  • 빈 껍질의 최상급 표현이나 채우기 형용사가 없어야 함
  • 모든 CTA는 구체적이고 획득되어야 함 (절대 "더 알아보기" 또는 "여기를 클릭" 안 됨)
  • 어떤 카피도 플랫폼 간에 그대로 복사되어서는 안 됨
  • 히어로 카피가 5초 테스트를 통과해야 함
  • 이메일 제목이 이메일 본문과 일치해야 함 (미끼+전환 금지)
  • 광고 주장이 랜딩 페이지 주장과 정확히 일치해야 함
  • 어떤 카피도 카테고리 내 다른 제품에 변경 없이 사용될 수 없어야 함

절대 금지

다음은 발견 즉시 삭제하고 다시 작성하세요:

  • "게임 체인저", "혁신적인", "월드 클래스", "최첨단"
  • "오늘날의 경쟁적인 환경에서"
  • 실제 마감일이 없는 가짜 긴급성
  • 구체성이 없는 빈 소셜 증거 ("수천 명이 신뢰합니다")
  • 일반적인 CTA ("더 알아보기", "자세히 알아보기", "여기를 클릭")
  • 경쟁사 캠페인에 그대로 옮겨 넣을 수 있는 카피

관련 스킬

  • brand-voice — 소스 기반 보이스 캡처 (콘텐츠 제작 전에 실행)
  • content-engine — 플랫폼 네이티브 콘텐츠 제작
  • crosspost — 멀티플랫폼 배포
  • market-research — 오디언스 및 경쟁 인텔리전스
  • seo — 랜딩 페이지 카피의 온페이지 최적화

Individual skills in this repo

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

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳:このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

관련 스킬