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Get Started Free →도서 타깃 독자 페르소나·JTBD(Jobs To Be Done)·페인포인트 매트릭스를 단계적으로 작성. book-concept-planner의 페르소나 1명을 입력으로 받아 4축 페르소나 카드 → JTBD 정의 → 페인포인트 매트릭스 → 독서 행동 데이터로 확장. 실용서·인문·기술·소설 4 장르 프리셋 자동 분기. KPIPA 독서 실태조사·교보문고 독자 분석 등 한국 2026 독자 행동 데이터 내장. 다음과 같은 요청 시 반드시 이 스킬을 사용하세요: - "타깃 독자 페르소나 설계", "독자 분석", "독자 정의" - "JTBD", "Jobs To Be Done", "독자가 책으로 해결하려는 일" - "페인포인트 매트릭스", "독자 고민 정리" - "독서 행동 분석", "책 구매 동기" - "독자 페르소나 카드 작성"
.claude/skills/modu-ai-book-target-reader/SKILL.md| Test case | Without → With | Effect | Δ tokens | Δ turns |
|---|---|---|---|---|
| case-01 | ✗→✓ | ▲ Improved | 85% | 0% |
| case-02 | ✗→✓ | ▲ Improved | 94% | 0% |
| case-03 | ✗→✓ | ▲ Improved | 105% | 0% |
| case-07 | ✗→✓ | ▲ Improved | 170% | 0% |
| case-08 | ✗→✓ | ▲ Improved | 163% | 0% |
> 도서 타깃 독자를 3차원으로 입체화하는 스킬. book-concept-planner의 페르소나 1명을 입력받아 4축 페르소나 카드 + JTBD 정의 + 페인포인트 매트릭스 + 독서 행동 데이터까지 확장합니다. 카피라이터의 핵심 명제 — "사람은 사람 이야기를 가장 듣고 싶어한다" — 를 출판에 적용. 독자를 모호하게 두면 한 줄 카피·USP·시놉시스 모두 약해집니다.
도서 타깃 독자는 "30-40대 직장인 여성" 같은 인구통계로 정의하면 부족합니다. 다음 3 차원을 모두 채워야 카피·USP·본문이 명중합니다.
| 차원 | 정의 | 산출물 | |------|------|--------| | WHO (누구) | 인구통계·라이프스타일·정체성 | 페르소나 카드 (4축) | | WHY (왜) | 책을 통해 해결하려는 일 | JTBD 정의 (3개) | | WHAT (무엇) | 현재 겪고 있는 구체적 문제 | 페인포인트 매트릭스 (강도·빈도) |
선행 스킬 book-concept-planner에서 작성한 1줄 페르소나(예: "30대 워킹맘")가 입력. 본 스킬은 이를 200-500자 페르소나 카드 + JTBD + 페인포인트로 확장합니다.
자동 호출 트리거 (frontmatter description 참조). 슬래시 호출: /book-target-reader.
book-concept-planner에서 받은 1줄 페르소나를 다음 4축으로 확장:
| 축 | 질문 | 예시 (실용서·30대 워킹맘) | |----|------|---------------------------| | 인구통계 | 나이·성별·직업·연봉·거주지 | 35세 여성·마케팅 매니저·연봉 5,500만·서울 강서구 | | 라이프스타일 | 하루 일과·취미·정보 채널 | 6시 기상→육아→9시 출근→집 22시·인스타·유튜브 | | 정체성 | 자기 인식·가치관·자존감 신호 | "워킹맘"보다 "전문직 엄마"로 불리길 원함 | | 소비 신호 | 비슷한 책·강의·앱 구매 이력 | 자기계발서 월 1권·온라인 강의·트레바리 가입 경험 |
페르소나 작성 원칙 (vault 카피라이터 노트의 통찰 적용):
페르소나가 책을 통해 "해결하려는 일" 3개 정의. JTBD는 책이 채용되는 이유.
[상황] 에서, [동기] 때문에, [기능적/감정적/사회적 결과] 를 원한다.| 차원 | 정의 | 예시 (30대 워킹맘 부업서) | |------|------|---------------------------| | 기능적 JTBD | 명확히 측정 가능한 결과 | "월 50만원 추가 수입을 얻고 싶다" | | 감정적 JTBD | 내면적 감정 변화 | "회사에 의존하지 않는다는 안정감을 얻고 싶다" | | 사회적 JTBD | 타인의 인식·관계 변화 | "동료들에게 능력있는 사람으로 보이고 싶다" |
3 차원 모두 있어야 책이 강력함. 기능적 JTBD만 있으면 정보·블로그·강의로 대체될 수 있음.
페인포인트(고민·문제·불편)를 강도 × 빈도 매트릭스로 정리.
빈도 (자주 ↑)
│
[핵심 페인] [긴급 페인]
강도 약 ←──────┼──────→ 강도 강
[잠재 페인] [희귀 페인]
│
빈도 (드물 ↓)| 분면 | 의미 | 책의 대응 | |------|------|----------| | 핵심 페인 (약·자주) | 매일 겪는 작은 고민 | 책의 본문 핵심 챕터로 다룸 | | 긴급 페인 (강·자주) | 매주 폭발하는 큰 고민 | 30자 카피·시놉시스 도입부로 직격 | | 잠재 페인 (약·드물) | 가끔 떠오르는 불안 | 부록·심화 챕터로 다룸 | | 희귀 페인 (강·드물) | 극단적 상황 | 사례·인터뷰 정도 |
페르소나 1명의 페인포인트를 다음 영역에서 추출:
페르소나가 어떻게 책을 사고 읽나 정리. 책 마케팅·유통 의사결정의 기반.
| 항목 | 질문 | 예시 | |------|------|------| | 정보 채널 | 신간을 어디서 알게 되나? | 인스타·유튜브·동료 추천 | | 구매 채널 | 어디서 사나? | 알라딘·교보문고·로컬 서점 | | 가격 민감도 | 정가 18,000원 vs 할인 16,200원? | 5,000원 차이까지 구매·그 이상은 망설임 | | 형식 선호 | 종이책 vs 전자책 vs 오디오북? | 통근시 전자책·주말 종이책·운전 오디오북 | | 읽는 시간대 | 언제 읽나? | 출근길 30분·취침 전 20분 | | 완독률 | 산 책 중 끝까지 읽는 비율 | 30-50% (자기계발서 평균) | | 후기 행동 | 다 읽으면 무엇을 하나? | 인스타 인증·동료 추천·재독 |
> 💡 KPIPA 국민독서실태조사 매년 발표. 2026 기준 한국 성인 독서율·1인당 책 권수·전자책 비율 등 한국 데이터 인용 필수.
장르별로 JTBD·페인포인트 가중치가 다릅니다.
| 차원 | 분기 | |------|------| | 주 JTBD | 기능적 (측정 가능한 결과) — "월 50만원 부수입"·"매일 30분 운동" | | 감정적 JTBD 비중 | 30% | | 페인포인트 영역 | 시간·돈·자기인식 | | 독서 시간 | 출근길·점심·취침 전 (10-30분 단위) | | 완독률 가이드 | 30-40% → 짧은 챕터·요약 박스 필수 |
| 차원 | 분기 | |------|------| | 주 JTBD | 감정적 (정체성·공감·위로) | | 기능적 JTBD 비중 | 20% | | 페인포인트 영역 | 자기인식·관계·미래 | | 독서 시간 | 주말·휴가·취침 전 (긴 호흡) | | 완독률 가이드 | 50-70% → 서사 구조·문체 중심 |
| 차원 | 분기 | |------|------| | 주 JTBD | 기능적 (학습·역량 향상) | | 사회적 JTBD 비중 | 30% (커리어·연봉 인상·이직) | | 페인포인트 영역 | 시간(학습)·미래(커리어)·자기인식(역량) | | 독서 시간 | 주말 집중·평일 저녁 | | 완독률 가이드 | 40-60% → 코드 따라하기로 진입 장벽 낮추기 | | 페르소나 구분 | 입문(주니어 1-3년차)·중급(시니어 4-7년차)·고급(리드 8년차+) |
| 차원 | 분기 | |------|------| | 주 JTBD | 감정적 (몰입·즐거움·카타르시스) | | 사회적 JTBD 비중 | 20% (북클럽·SNS 인증·대화 소재) | | 페인포인트 영역 | 일상 탈출·정서 위로·상상력 | | 독서 시간 | 주말·휴가·취침 전 (긴 시간) | | 완독률 가이드 | 60-80% (몰입형 독자) |
markdown# 타깃 독자 페르소나 — [도서 가제] ## 1. 페르소나 카드 (4축) ### 인구통계 - 나이·성별·직업: ___ - 연봉·거주지: ___ - 가족 구성: ___ ### 라이프스타일 - 하루 일과: ___ - 취미·여가: ___ - 주요 정보 채널: ___ ### 정체성 - 자기 인식: ___ - 가치관·신념: ___ - 불리고 싶은 이름: ___ ### 소비 신호 - 비슷한 책·강의·앱: ___ - 평균 도서 구매 빈도: ___ ## 2. JTBD (Jobs To Be Done) 3 차원 | 차원 | JTBD 정의 | |------|----------| | 기능적 | [상황]에서 [동기] 때문에 [측정 가능한 결과]를 원한다 | | 감정적 | [상황]에서 [동기] 때문에 [내면 감정 변화]를 원한다 | | 사회적 | [상황]에서 [동기] 때문에 [타인 인식 변화]를 원한다 | ## 3. 페인포인트 매트릭스 | 페인포인트 | 강도 (1~5) | 빈도 (1~5) | 분면 | 책 대응 | |-----------|:---------:|:---------:|------|--------| | [페인 1] | 5 | 5 | 긴급 | 30자 카피·도입부 | | [페인 2] | 4 | 5 | 핵심 | 본문 챕터 1·2 | | [페인 3] | 3 | 3 | 잠재 | 부록 | | ... | ## 4. 독서 행동 데이터 | 항목 | 값 | |------|----| | 신간 정보 채널 | ___ | | 구매 채널 | ___ | | 가격 민감도 | 정가 ___ 원까지 즉시 구매 | | 형식 선호 | 종이/전자/오디오 비율 | | 읽는 시간대 | ___ | | 완독률 예상 | ___% | | 후기 행동 | ___ | ## 5. 카피·시놉시스 적용 가이드 이 페르소나에 맞춘 카피·시놉시스 작성 시 다음을 활용: - **사람 우선 표현**: 책의 기능 대신 책을 읽는 사람·결과 묘사 - **JTBD 직격**: 기능적·감정적·사회적 JTBD를 카피에 명시 - **페인 강도 정렬**: 긴급 페인부터 도입, 잠재 페인은 후반 - **고정관념 회피**: 성별·나이·직업 역할 단정 금지 ## 6. 검증 — 잠재 독자 5인 인터뷰 이 페르소나가 실제로 존재하는지 5인 인터뷰로 검증: - 페르소나 카드 항목별 일치도 (4축 × 5명 = 20점 만점) - JTBD 동의도 (3개 × 5명 = 15점 만점) - 페인포인트 공감도 (5개 × 5명 = 25점 만점) - **통과 기준**: 60% 이상 일치 시 페르소나 확정, 미만은 재정의
book-concept-planner에서 "30대 워킹맘" 페르소나로 컨셉서 완성.
이제 book-target-reader로 4축 페르소나 카드 + JTBD + 페인 매트릭스 작성해줘.→ 인구통계(35세 마케팅 매니저)·라이프스타일(인스타·유튜브)·정체성("전문직 엄마") → JTBD: ① 월 50만원 부수입 ② 회사 의존 줄이기 ③ 능력있는 동료로 인식 → 페인포인트: 시간 부족(긴급)·노후 불안(핵심)·번아웃(잠재) → 독서: 출근길 전자책 30분·완독률 35%·인스타 인증 후기
"Next.js 15 + shadcn/ui" 책 페르소나로 주니어 3년차 백엔드 개발자 설정.
JTBD와 페인포인트 매트릭스 만들어줘.→ 인구통계(29세 남성·Node.js 백엔드·연봉 4,800)·정체성("풀스택으로 가고 싶음") → JTBD: ① Next.js로 풀스택 전환 ② 이직 시장 가치 ③ 사이드 프로젝트 빠르게 → 페인포인트: 학습 시간 부족(긴급)·tutorial fatigue(핵심)·React 신버전 따라가기(핵심) → 독서: 주말 4시간·평일 1시간·코드 따라하기 모드·완독률 50%
| 지표 | 한국 평균 (참고) | |------|------------------| | 연간 독서율 (1권 이상) | 약 40-50% | | 1인당 연간 권수 | 약 3-5권 | | 전자책 이용률 | 약 20-30% (증가 추세) | | 오디오북 이용률 | 약 5-10% (성장) | | 도서 구매 채널 1위 | 온라인 (알라딘·교보문고·예스24) | | 도서 구매 채널 2위 | 오프라인 대형서점 |
> ⚠️ 정확한 2026 수치는 KPIPA 국민독서실태조사 최신판에서 인용 (매년 갱신).
| 함정 | 피하는 법 | |------|----------| | 인구통계만 정의 | WHY·WHAT 차원까지 채움 (JTBD + 페인포인트) | | 너무 광범위한 페르소나 | "30-50대 직장인" 같은 광범위 페르소나 금지. 1명에 집중 | | 저자 자신의 투영 | 저자=독자 가정 위험. 5인 인터뷰로 검증 | | 고정관념 (성·나이·직업) | "엄마=육아"·"아빠=출근" 같은 단정 금지 | | JTBD 1개만 정의 | 3 차원 (기능·감정·사회) 모두 필요 | | 페인 매트릭스 평면화 | 강도·빈도 2축으로 우선순위화 필수 |
book-concept-planner — 1줄 페르소나 + USP·시장 포지셔닝 입력book-outline-designer — 페르소나·JTBD 기반 목차 설계book-author-bio — 저자가 페르소나에게 신뢰를 주는 약력book-proposal-writer — 출판사 투고용 제안서 (페르소나·JTBD 인용)moai-seller:commerce-jtbd-persona — 이커머스 상품용 JTBD·페르소나 (도서 외)moai-marketer:marketing-campaign-planner — 마케팅 캠페인 페르소나moai-writer:korean-spell-check — 한글 맞춤법moai-coworker:ai-slop-reviewer — AI 슬롭 검수 (필수)moai-writer:korean-humanize — AI 티 정밀 윤문 (필수)> JTBD·페인포인트 매트릭스 같은 표는 데이터 출력이지만 페르소나 카드 서술·카피 적용 가이드는 산문입니다. 페르소나 산문은 정규 체인 book-target-reader → moai-coworker:ai-slop-reviewer → moai-writer:korean-humanize으로 마무리합니다.
| 자료 | URL | 용도 | |------|-----|------| | KPIPA 국민독서실태조사 | https://www.kpipa.or.kr | 한국 독서율·권수·채널 통계 | | 교보문고 독자 분석 | https://www.kyobobook.co.kr | 베스트셀러·독자 리뷰 | | 알라딘 도서 DB | https://www.aladin.co.kr | 도서 리뷰·구매 데이터 | | 트레바리·문토 | (각 사이트) | 한국 북클럽 트렌드 | | Christensen JTBD 프레임워크 | 클레이튼 크리스텐슨 원전 | JTBD 이론 (책 도메인 적용) |
GOOS Obsidian vault의 "타깃·페르소나·JTBD·독자 분석" 영역에서 카피라이터의 페르소나 작성법·인사이트 도출 3단계·사람 우선 표현 등 개념을 추출. 원문 비유·표현은 그대로 사용하지 않음.
버전 히스토리
| Case | Status | Duration (ms) | Turns | Tokens | Tool calls | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Without | With | Δ | Without | With | Δ | Without | With | Δ | Without | With | Δ | ||
case-01 | fail→pass | 32,069 | 22,002 | -31% | 1 | 1 | 0% | 4,737 | 8,768 | +85% | 0 | 0 | — |
case-02 | fail→pass | 31,216 | 23,185 | -26% | 1 | 1 | 0% | 4,547 | 8,823 | +94% | 0 | 0 | — |
case-03 | fail→pass | 30,875 | 31,977 | +4% | 1 | 1 | 0% | 4,444 | 9,101 | +105% | 0 | 0 | — |
case-04 | fail→fail | 23,811 | 39,987 | +68% | 1 | 1 | 0% | 3,523 | 9,478 | +169% | 0 | 0 | — |
case-05 | fail→fail | 32,404 | 37,386 | +15% | 1 | 1 | 0% | 4,565 | 10,629 | +133% | 0 | 0 | — |
case-06 | fail→fail | 19,709 | 29,209 | +48% | 1 | 1 | 0% | 2,980 | 9,484 | +218% | 0 | 0 | — |
case-07 | fail→pass | 18,786 | 16,903 | -10% | 1 | 1 | 0% | 2,870 | 7,742 | +170% | 0 | 0 | — |
case-08 | fail→pass | 19,666 | 17,168 | -13% | 1 | 1 | 0% | 2,930 | 7,703 | +163% | 0 | 0 | — |
case-09 | fail→pass | 18,325 | 9,795 | -47% | 1 | 1 | 0% | 2,799 | 6,610 | +136% | 0 | 0 | — |
case-10 | fail→fail | 22,137 | 22,302 | +1% | 1 | 1 | 0% | 2,625 | 8,330 | +217% | 0 | 0 | — |
case-11 | pass→pass | 13,263 | 9,151 | -31% | 1 | 1 | 0% | 2,015 | 6,456 | +220% | 0 | 0 | — |
case-12 | fail→pass | 16,051 | 7,715 | -52% | 1 | 1 | 0% | 2,457 | 6,355 | +159% | 0 | 0 | — |
case-13 | pass→pass | 14,011 | 11,479 | -18% | 1 | 1 | 0% | 2,249 | 6,853 | +205% | 0 | 0 | — |
case-14 | fail→pass | 14,601 | 10,060 | -31% | 1 | 1 | 0% | 2,129 | 6,600 | +210% | 0 | 0 | — |
case-15 | pass→pass | 13,045 | 4,633 | -64% | 1 | 1 | 0% | 2,175 | 5,733 | +164% | 0 | 0 | — |
case-16 | pass→pass | 18,827 | 17,549 | -7% | 1 | 1 | 0% | 2,853 | 7,895 | +177% | 0 | 0 | — |
case-17 | pass→pass | 16,052 | 14,995 | -7% | 1 | 1 | 0% | 2,361 | 7,146 | +203% | 0 | 0 | — |
case-18 | pass→pass | 16,813 | 18,005 | +7% | 1 | 1 | 0% | 2,700 | 7,787 | +188% | 0 | 0 | — |
case-19 | fail→pass | 15,841 | 15,650 | -1% | 1 | 1 | 0% | 2,452 | 7,483 | +205% | 0 | 0 | — |
case-20 | pass→pass | 17,550 | 9,073 | -48% | 1 | 1 | 0% | 2,644 | 6,577 | +149% | 0 | 0 | — |
case-21 | fail→pass | 16,515 | 12,856 | -22% | 1 | 1 | 0% | 2,713 | 6,996 | +158% | 0 | 0 | — |
case-22 | fail→pass | 17,004 | 12,954 | -24% | 1 | 1 | 0% | 2,522 | 6,905 | +174% | 0 | 0 | — |
DecimalAI ran this skill against gemini-3.6-flash twice over the same eval suite — once with the skill loaded and once without — and compared the two runs case by case. 22 cases were attempted. The headline lift of +50 percentage points is the difference between those two pass rates over the 22 comparable cases. 2 cases got worse with the skill loaded, and they are included in that figure.
Without the skill loaded, the model failed this case. With it loaded, the same prompt on the same model passed. This is one improved case from the latest verified run; every case, including any that regressed, is in the table above.
Other measured skills in the registry, with their headline benchmark lift.