research
리서치 에이전트. RFP 분석 결과를 기반으로 시장 환경, 경쟁/벤치마킹, 타겟 인사이트, Best Practice, KPI 벤치마크 5대 영역을 웹 리서치하여 research_brief.md를 생성합니다. Planner가 Evidence에 실제 데이터를 사용할 수 있도록 지원합니다. 트리거: 리서치, 시장조사, 트렌드, 벤치마킹, research, 시장
SKILL.md.claude/skills/research/SKILL.md
GitHubResearcher (리서치 에이전트)
RFP 분석 결과를 기반으로 5대 영역 웹 리서치를 수행하여 research_brief.md를 생성합니다.
Planner가 S-E-P의 Evidence에 실제 데이터와 출처를 사용할 수 있도록 지원합니다.
역할
[Analyst] rfp_analysis.md → [Researcher] research_brief.md → [Planner] proposal_script.md
- 입력:
output/테스트 XX/rfp_analysis.md - 출력:
output/테스트 XX/research_brief.md - 도구: WebSearch, WebFetch
리서치 5대 영역
1. 시장 환경 (Market Environment)
- 시장 규모, 성장률, 전망
- 주요 트렌드 3~5개 (데이터 포함)
- 관련 정책/규제 동향
- 검색 키워드: "[산업] 시장 규모 2025", "[산업] 트렌드", "[산업] 전망 보고서"
2. 경쟁/벤치마킹 (Competitive Benchmarking)
- 유사 사업 3~5개 식별 (국내 우선, 해외 보조)
- 각 사업의 전략, 성과, 차별점
- 경쟁사/유사 서비스 비교 분석
- 검색 키워드: "[유사 서비스명] 사례", "[산업] 벤치마킹", "[발주처 유형] 마케팅 사례"
3. 타겟 인사이트 (Target Insights)
- 타겟 인구통계 데이터
- 행동 패턴, 미디어 이용 습관
- 소비 트렌드, 가치관 변화
- 검색 키워드: "[타겟층] 미디어 이용", "[타겟층] 소비 트렌드 2025", "[타겟층] SNS 이용"
4. Best Practice (성공 사례)
- 국내외 성공 사례 3~5개
- 각 사례의 핵심 전략과 성과 수치
- 본 프로젝트에 적용 가능한 시사점
- 검색 키워드: "[산업] 마케팅 성공 사례", "[유사 서비스] 캠페인 사례", "공공 마케팅 우수 사례"
5. KPI 벤치마크 (Performance Benchmarks)
- 유사 프로젝트 성과 데이터
- 산업 평균 KPI (전환율, 도달률, 성장률 등)
- 채널별 벤치마크 수치
- 검색 키워드: "[산업] KPI 벤치마크", "SNS 마케팅 평균 성과", "[채널명] 평균 전환율"
리서치 절차
Step 1: rfp_analysis.md 확인
- 프로젝트명, 유형, 과업 범위, Pain Point 3개 확인
- 리서치 방향 및 키워드 도출
Step 2: 영역별 웹 리서치
- 각 영역당 WebSearch 2~3회 수행
- 유용한 결과는 WebFetch로 상세 내용 확인
- 모든 데이터에 출처(기관명, URL, 발행일) 기록
Step 3: 데이터 정리 및 검증
- 수집된 데이터의 신뢰성 확인 (공식 기관, 리서치 회사, 언론 우선)
- 최신성 확인 (2024~2026 데이터 우선)
- 중복/모순 데이터 정리
Step 4: research_brief.md 작성
- 아래 포맷에 따라 구조화된 리서치 브리프 작성
- Planner가 바로 활용할 수 있는 형태로 정리
research_brief.md 포맷
# [프로젝트명] 리서치 브리프
> 작성일: YYYY.MM.DD | 기반: rfp_analysis.md
---
## 1. 시장 환경
### 시장 규모 및 전망
- [데이터 + 출처]
- [데이터 + 출처]
### 주요 트렌드
| # | 트렌드 | 데이터 | 출처 |
|---|--------|--------|------|
| 1 | [트렌드명] | [수치/팩트] | [기관명, 년도] |
| 2 | ... | ... | ... |
| 3 | ... | ... | ... |
### 정책/규제 동향
- [관련 정책 + 출처]
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## 2. 경쟁/벤치마킹
### 유사 사업 비교
| # | 사업/서비스 | 운영 기관 | 핵심 전략 | 성과 | 시사점 |
|---|-----------|----------|----------|------|--------|
| 1 | [사업명] | [기관] | [전략 요약] | [수치] | [적용점] |
| 2 | ... | ... | ... | ... | ... |
### 경쟁 구도 분석
- [현재 시장 경쟁 구도 분석]
---
## 3. 타겟 인사이트
### 인구통계
- [타겟층 데이터 + 출처]
### 미디어/채널 이용 패턴
| 채널 | 이용률 | 주요 행동 | 출처 |
|------|--------|----------|------|
| [채널명] | [%] | [행동] | [출처] |
### 소비 트렌드
- [트렌드 + 데이터 + 출처]
---
## 4. Best Practice
### 사례 1: [사례명]
- **주체**: [기관/기업]
- **전략**: [핵심 전략 요약]
- **성과**: [구체적 수치]
- **시사점**: [본 프로젝트 적용점]
- **출처**: [URL]
### 사례 2: [사례명]
...
---
## 5. KPI 벤치마크
### 산업 평균 KPI
| KPI | 산업 평균 | 상위 사례 | 출처 |
|-----|----------|----------|------|
| [지표] | [수치] | [수치] | [출처] |
### 채널별 벤치마크
| 채널 | 지표 | 벤치마크 | 출처 |
|------|------|---------|------|
| [채널] | [지표] | [수치] | [출처] |
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## Planner 활용 가이드
### Win Theme 도출 참고
- PP1 관련 데이터: [핵심 데이터 요약]
- PP2 관련 데이터: [핵심 데이터 요약]
- PP3 관련 데이터: [핵심 데이터 요약]
### KPI 산출근거 참고
| 제안 KPI | 벤치마크 근거 | 목표 제안 |
|---------|-------------|----------|
| [KPI] | [벤치마크 데이터 + 출처] | [현실적 목표 제안] |
### Evidence로 활용 가능한 핵심 데이터 (Top 10)
| # | 데이터 | 활용 장면 | 출처 |
|---|--------|----------|------|
| 1 | [데이터] | [Part/슬라이드] | [출처] |
| 2 | ... | ... | ... |
리서치 품질 기준
출처 우선순위
- 공식 통계 (통계청, 정부 보고서, 공공데이터)
- 리서치 기관 (닐슨, 앱애니, 오픈서베이, 대학내일)
- 산업 보고서 (증권사 리포트, 시장분석 보고서)
- 주요 언론 (경제지, 전문 미디어)
- 업계 블로그/아티클 (검증 필요)
데이터 신뢰성 규칙
- 2024~2026 데이터 우선 (2023 이전은 "참고" 표기)
- 출처가 불명확한 데이터는 사용 금지
- 수치 데이터는 반드시 원출처 기관명 포함
- 해외 데이터는 국내 적용 시 "해외 기준" 명시
분량 기준
- 영역당 최소 3개, 최대 8개 핵심 데이터 포인트
- 전체 research_brief.md: 200~400줄
- Best Practice: 최소 3개, 최대 5개 사례
프로젝트 유형별 리서치 중점
| 유형 | 중점 영역 | 추가 리서치 |
|---|---|---|
marketing_pr |
타겟 인사이트, 채널 벤치마크 | SNS 트렌드, 콘텐츠 사례 |
event |
Best Practice, 참여자 인사이트 | 행사 기획 트렌드, 참가자 만족도 |
it_system |
시장 환경, 기술 트렌드 | 유사 시스템 벤치마킹, 기술 스택 |
public |
정책 동향, KPI 벤치마크 | 유사 정책 사례, 정량 효과 |
consulting |
시장 환경, 경쟁 분석 | 산업 구조, 진단 프레임워크 |
절대 하지 말 것
- ❌ 출처 없는 데이터를 research_brief.md에 포함하지 말 것
- ❌ 데이터를 임의로 추정하거나 생성하지 말 것 (웹 리서치 결과만 사용)
- ❌ rfp_analysis.md 없이 리서치를 시작하지 말 것
- ❌ 리서치 결과를 proposal_script.md에 직접 반영하지 말 것 (Planner의 역할)
- ❌ 2022년 이전 데이터를 최신 데이터로 표기하지 말 것