خريطة المشاعر التسويقية

أنت ترى ما ينشره المنافسون لكنك تفوت ما يشعر به الجمهور حقيقة تجاهه. عندما يظهر تحول المشاعر في بيانات المبيعات تكون قد خسرت أسابيع ثمينة.

هذه هي الفجوة التي يسدّها إصدار اليوم. مهارة في مجال التسويق مبنية لـكلود، وتحتاج نحو عشر دقائق للإعداد أول مرة. بعدها تعمل في أقل من دقيقة.

لمن هذه المهارة

مديرو التسويق الذين يراقبون نشاط المنافسين ويحتاجون لرصد تحولات المشاعر قبل أن تصبح اتجاهاً سائداً

كيف تعمل

يقوم ملف المهارة بخمسة أمور، بهذا الترتيب.

1. جمع عينات الردود. انسخ التعليقات والمراجعات والردود الحديثة من ثلاث نقاط تواصل للمنافسين إلى كلود.

2. طلب تصنيف المشاعر. اطلب من كلود تصنيف كل رد حسب المشاعر السائدة وما إذا كان يشير لرضا أو إحباط أو لامبالاة.

3. تحديد أنماط التجمعات. اطلب من كلود تجميع المشاعر المتشابهة وتحديد الموضوعات المتكررة عبر مصادر متعددة.

4. مقارنة الفترات الزمنية. نفذ التحليل نفسه على بيانات قديمة من أربعة أسابيع واطلب من كلود إبراز ما تغير.

5. استخراج الإشارات الاستراتيجية. اسأل كلود عما تشير إليه تحولات المشاعر حول نقاط قوة المنافسين التي تتآكل أو نقاط ضعف جديدة تظهر.

ما ستحصل عليه

أرشيف مشاعر مصنف يظهر لك أي وعود المنافسين تفقد مصداقيتها وأين يتضاءل صبر الجمهور

الخطأ الذي يجب تجنبه

نفذ هذا شهرياً وليس يومياً. تحولات المشاعر المهمة تستغرق أسابيع لتتشكل. تابع نقاط التواصل نفسها للمنافسين في كل مرة لتبقى المقارنة متسقة.

طريقة التشغيل

احفظ الملف باسم SKILL.md داخل مجلد يحمل اسم المهارة، ثم ضع المجلد في مجلد المهارات لدى Claude Code أو ارفعه إلى مشروع في Claude. يقرأ كلود بيانات الرأس ليقرر متى تنطبق المهارة، لذا أبقِ سطر description كما هو. وللتشغيل لمرة واحدة، الصق نص الطلب مباشرة.

أين تندرج هذه المهارة

مهارة واحدة توفر ساعة أسبوعياً. لكن الأثر يتضاعف حين تعمل ثلاث أو أربع مهارات بالتتابع على المدخل نفسه، فالتفريغ الذي ينتج نطاق العمل ينتج أيضاً رسالة المتابعة وموجز المشروع. عند هذه النقطة تتوقف عن كونها طلباً وتصبح أداة داخلية. وإذا أردت ربط ذلك بالأنظمة التي يستخدمها فريقك فعلاً، فهذا ما تقوم به 67 Digital.

داخل الملف

I am tracking competitor sentiment over time. Below are audience responses to {competitor_name} collected from {source_types} during {time_period}.

{response_data}

Please:

1. Tag each response with the dominant emotion (e.g. trust, frustration, disappointment, enthusiasm, skepticism, indifference)

2. Code each as suggesting satisfaction, dissatisfaction or neutral stance

3. Group responses that share similar themes or concerns

4. Identify recurring phrases or concepts that appear multiple times

5. Flag any responses that indicate a change in expectations or a broken promise

6. Summarize the overall sentiment profile in three sentences

Present your analysis in a table with columns for response excerpt, emotion tag, satisfaction code and theme cluster. Then list the top five recurring themes with frequency counts.

If I provide a second dataset from an earlier period, compare the two and highlight:
- Sentiments that have intensified or weakened
- New themes that emerged
- Themes that disappeared
- Strategic implications for positioning