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마케팅 캠페인

엔드투엔드 마케팅 캠페인 기획 및 실행. 대상 고객 조사, 포지셔닝, 캠페인 앵글 정의, 랜딩 페이지 카피, 이메일 시퀀스, 소셜 게시물, 광고 카피, 숏폼 비디오 스크립트, 콘텐츠 캘린더를 다룹니다. 멀티채널 제품 출시를 위한 오케스트레이션 레이어로 사용하세요. 멀티채널 제품 출시를 계획하거나 실행할 때, 또는 랜딩 페이지, 이메일, 소셜, 광고 카피를 제작할 때 사용하세요.

마케팅 캠페인란 무엇인가요?

마케팅 캠페인 스킬은 제품 출시를 위한 종합적인 마케팅 캠페인을 기획하고 실행하는 AI 에이전트 스킬입니다. 사용자가 간단한 제품 개요만 제공하면, 스킬은 대상 고객 조사, 경쟁사 분석, 포지셔닝 수립, 캠페인 앵글 정의를 선행한 후 랜딩 페이지, 이메일 시퀀스, 소셜 미디어 게시물, 광고 카피, 숏폼 비디오 스크립트, 콘텐츠 캘린더를 순차적으로 생성합니다. 핵심 원칙은 '모든 카피는 앵글에서 흐른다'는 것으로, 어떤 카피도 먼저 포지셔닝을 정의하지 않고 작성되지 않습니다. 이 스킬은 Claude Code, Cursor, Codex 등 SKILL.md를 지원하는 모든 플랫폼에서 사용 가능하며, 최종 산출물은 포지셔닝 브리프, 랜딩 페이지 카피, 이메일 시퀀스, LinkedIn 및 X 게시물, 숏폼 비디오 스크립트, 광고 카피 변형, 콘텐츠 캘린더, 카피 리뷰 요약으로 구성됩니다. 각 산출물은 품질 게이트를 통과해야 하며, '게임 체인저'와 같은 공허한 수식어나 '클릭하세요'와 같은 일반적인 CTA는 금지됩니다.

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

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문서

마케팅 캠페인은(는) 무엇을 하나요?

그냥 출시되는 캠페인이 아닌, 전환되는 출시 캠페인을 기획하고 실행합니다.

활성화 시기

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

필수 불가결 사항

  1. 카피를 작성하기 전에 포지셔닝을 먼저 정의하세요. 모든 카피는 앵글에서 흐릅니다.
  2. 청중의 언어와 두려움을 안다고 가정하기 전에 조사하세요.
  3. 각 산출물은 캠페인 아크에서 하나의 명확한 목적을 가져야 합니다.
  4. 구체성은 모든 형식과 모든 채널에서 형용사보다 우선합니다.
  5. 동일한 음성이 모든 채널과 모든 콘텐츠에 걸쳐 일관되게 사용되어야 합니다.
  6. 품질 게이트를 통과하지 않은 카피는 전달되지 않습니다.

캠페인 워크플로우

1단계: 조사

market-research를 사용하여:

  • 대상 청중 프로파일링 (수행할 작업, 두려움, 언어, 대안)
  • 3개 이상의 직접 또는 인접 경쟁사 매핑 (포지셔닝, 격차, 메시징 약점)
  • 캠페인 앵글이 활용할 1~3개의 청중 인사이트 파악

산출물: 짧은 조사 브리프 (청중 프로필 + 경쟁사 요약 + 핵심 인사이트)

2단계: 포지셔닝

제공:

  • 핵심 혜택 문장 (한 문장, 기능 목록 없음, 전문 용어 없음)
  • 포지셔닝 공식: "[제품]은 [청중]이 [메커니즘]을 통해 [결과]를 달성하도록 돕습니다"
  • 캠페인 앵글: 전체 캠페인이 살아 숨쉬는 특정 긴장, 인사이트 또는 순간
  • 톤 프로필: 작성 전에 고정 (내구성 있는 세션 재사용 가능 음성 캡처를 위해 brand-voice에 위임)

포지셔닝과 앵글이 승인되기 전에는 어떤 카피도 작성하지 마십시오.

3단계: 콘텐츠 제작

다음 순서로 제작하세요 — 각 레이어가 다음 레이어에 정보를 제공합니다:

  1. 랜딩 페이지 카피 (모든 섹션: 히어로, 문제, 솔루션, 기능, 작동 방식, 증거, CTA)
  2. 이메일 시퀀스 (각 이메일은 하나의 목적을 가짐; 다음 아크를 따름: 문제 → 교육 → 자극 → 솔루션 → 증거 → 긴급성 → 최종 CTA)
  3. 소셜 게시물 (content-engine을 통해 플랫폼 네이티브; LinkedIn과 X는 다른 형식이지, 동일한 카피를 크기 조정한 것이 아님)
  4. 숏폼 비디오 스크립트 (타임스탬프 블록; 화면과 귀를 위해 작성되었지, 페이지를 위해 작성된 것이 아님)
  5. 광고 카피 변형 (다른 앵글 또는 청중 세그먼트를 테스트하는 3~4개 변형)
  6. 콘텐츠 캘린더 (채널, 유형, 시기, 종속성에 따른 일별 일정)

4단계: 검토

모든 산출물을 게이트 처리:

  • 모든 히어로/접기 위 카피에 대한 5초 테스트 (누구를 위한 것인지, 무엇을 하는지, 왜 지금 행동해야 하는지 명확)
  • CTA 감사 (항목당 하나, 구체적이며, 요구받은 것이지 강요된 것이 아님)
  • 모든 채널에 걸친 톤 일관성 확인
  • 주장 감사 (모든 주장은 구체적이고 입증 가능해야 함)
  • 채널 간 일관성 (광고 주장이 랜딩 페이지와 일치; 이메일 본문이 제목과 일치)

산출물 계약

전체 캠페인은 다음을 제공합니다:

  1. 포지셔닝 브리프 — 앵글, 핵심 혜택 문장, 톤 프로필
  2. 랜딩 페이지 카피 — 히어로, 문제, 솔루션, 기능, 작동 방식, 증거, CTA
  3. 이메일 시퀀스 — 각 이메일의 제목 + 미리보기 + 본문 + CTA (일과 목적별로 레이블 지정)
  4. LinkedIn 게시물 — 다양한 앵글을 가진 3개 이상의 플랫폼 네이티브 게시물
  5. X 게시물 — 5개 이상의 독립 게시물 + 1개 스레드
  6. 숏폼 비디오 스크립트 — 시각적 방향 노트가 포함된 2개 이상의 타임스탬프 블록 스크립트
  7. 광고 카피 변형 — 각 변형별 짧은 헤드라인 / 긴 헤드라인 / 본문
  8. 콘텐츠 캘린더 — 채널, 콘텐츠 유형, 시기, 종속성에 따른 일별 일정
  9. 카피 검토 요약 — 게시 전에 플래그된 문제와 미해결 질문

품질 게이트

어떤 콘텐츠를 전달하기 전에:

  • 모든 산출물이 같은 작성자처럼 들려야 함
  • 공허한 최상급 표현이나 채우기 형용사가 남아 있지 않아야 함
  • 모든 CTA는 구체적이고 획득해야 함 (절대 "더 알아보기" 또는 "클릭하세요" 안 됨)
  • 어떤 카피도 플랫폼 간에 그대로 복사되어 사용되지 않아야 함
  • 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 카테고리의 다른 제품에 수정 없이 사용될 수 없어야 함

엄격 금지

다음이 포함된 것은 삭제하고 다시 작성:

  • "게임 체인저", "혁명적", "세계적 수준", "최첨단"
  • "오늘날의 경쟁 환경에서"
  • 실제 마감일에 기반하지 않은 가짜 긴급성
  • 구체성이 없는 공허한 사회적 증거 ("수천 명이 신뢰합니다")
  • 일반적인 CTA ("더 알아보기", "자세히 알아보기", "클릭하세요")
  • 경쟁사의 캠페인에 그대로 연결하여 넣을 수 있는 카피

관련 스킬

  • brand-voice — 소스 기반 음성 캡처 (콘텐츠 제작 전에 실행)
  • content-engine — 플랫폼 네이티브 콘텐츠 제작
  • crosspost — 멀티플랫폼 배포
  • market-research — 청중 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/claude-api

Anthropic Claude API patterns for Python and TypeScript. Covers Messages API, streaming, tool use, vision, extended thinking, batches, prompt caching, and Claude Agent SDK. Use when building applications with the Claude API or Anthropic SDKs.

affaan-m/everything-claude-code

End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.

affaan-m/everything-claude-code

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/everything-claude-code-conventions

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/frontend-design

Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use when the user asks to build web components, pages, or applications and the visual direction matters as much as the code quality.

affaan-m/gget

gget CLI and Python workflow for quick genomic database queries, sequence lookup, BLAST-style searches, enrichment checks, and reproducible bioinformatics evidence logs.

affaan-m/literature-review

Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.

affaan-m/motion-ui

Production-ready UI motion system for React/Next.js. Use when implementing animations, transitions, or motion patterns.

affaan-m/project-guidelines-example

Example project-specific skill template based on a real production application.

affaan-m/pubmed-database

Direct PubMed and NCBI E-utilities search workflows for biomedical literature, MeSH queries, PMID lookup, citation retrieval, and API-backed literature monitoring.

affaan-m/scholar-evaluation

Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.

affaan-m/uspto-database

USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.

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.

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