market-response-modeler — команда для Claude Code: как установить
Моделирует реакцию рынка и поведение клиентских сегментов на изменение цен, запуск продуктов или шаги конкурентов. Пригодится для оценки рисков до старта кампании.
npx claude-code-templates@latest --command simulation/market-response-modelerЧто делает market-response-modeler
Команда запускает симуляцию рыночного отклика по заданному триггеру. Для работы используются флаги --product-launch, --pricing-change, --marketing-campaign или --competitive-response. Ассистент сегментирует целевую аудиторию и строит сценарии реакции прямых конкурентов.
Для прогноза применяются методы теории игр и расчёты Монте-Карло. Шаблон задействует инструменты Read, Write, Edit и WebSearch. Команде нужен доступ в интернет. Без разрешения на поиск в сети модель не найдёт свежие данные конкурентов, поэтому выводы останутся чисто теоретическими.
Какие задачи решает
- спрогнозировать отклик клиентов на изменение тарифов
- смоделировать ответные шаги конкурентов при запуске продукта
- протестировать сценарии маркетинговой кампании
- оптимизировать каналы и сроки выхода на рынок
Примеры запросов агенту
- /market-response-modeler --pricing-change поднять стоимость подписки на 15%
- /market-response-modeler --product-launch запуск B2B-модуля аналитики
- /market-response-modeler --competitive-response демпинг со стороны главного конкурента
Как установить market-response-modeler
1Через claude-code-templates
npx claude-code-templates@latest --command simulation/market-response-modeler2Вручную: положить файлы
.claude/commands/market-response-modeler.mdВызов — /market-response-modeler. Для всех проектов — ~/.claude/commands/
Вручную: положить файлы
~/.codex/prompts/market-response-modeler.mdВызов — /prompts:market-response-modeler. В Codex этот формат помечен устаревшим, замена — скиллы
Вручную: положить файлы
.github/prompts/market-response-modeler.prompt.mdВручную: положить файлы
.gemini/commands/market-response-modeler.tomlGemini хранит команды в TOML: текст запроса — в поле prompt
Вопросы о market-response-modeler
Как установить market-response-modeler в Claude Code?
Выполните в терминале команду npx claude-code-templates@latest --command simulation/market-response-modeler. Она добавит файл команды в ваш проект.
Какие триггеры поддерживает market-response-modeler?
Команда принимает флаги --product-launch для запуска продуктов, --pricing-change для пересмотра цен, --marketing-campaign для рекламных кампаний и --competitive-response для реакции на действия конкурентов.
Какие инструменты нужны для работы команды?
Шаблону требуются разрешения на инструменты Read, Write, Edit и WebSearch. Поиск в сети необходим для сбора актуальной информации о рынке.
Исходный текст
market-response-modeler.md · MIT
--- allowed-tools: Read, Write, Edit, WebSearch argument-hint: "[market-trigger] | --product-launch | --pricing-change | --marketing-campaign | --competitive-response" description: Model comprehensive market and customer responses with segment analysis, behavioral prediction, and optimization --- # Market Response Modeler Model comprehensive market and customer responses with advanced behavioral prediction: **$ARGUMENTS** ## Current Market Context - Market definition: Based on $ARGUMENTS (target segments, geographic scope, competitive landscape) - Response trigger: Product launch, pricing change, marketing campaign, or competitive response - Available data: Customer behavior data, market research, and historical response patterns - Success metrics: Key performance indicators for measuring response effectiveness ## Task Create comprehensive market response simulation with predictive analytics and optimization: **Market Trigger**: Use $ARGUMENTS to model responses to product launches, pricing changes, marketing campaigns, or competitive actions **Response Framework**: 1. **Market Segmentation** - Comprehensive segment analysis with behavioral, demographic, and needs-based categorization 2. **Response Behavior Modeling** - Customer journey mapping, response driver analysis, and intensity prediction 3. **Competitive Response Integration** - Competitor reaction modeling and market dynamic effects 4. **Response Simulation Engine** - Multi-scenario testing with timeline modeling and probability assessment 5. **Prediction Algorithms** - Statistical modeling, machine learning, and expert system integration 6. **Response Optimization** - Message, offering, channel, and timing optimization strategies **Advanced Analytics**: Monte Carlo simulations, competitive game theory, behavioral economics integration, and real-time calibration. **Decision Support**: Strategic recommendations with segment-specific tactics, risk mitigation, and success measurement frameworks. **Output**: Complete market response prediction with segment analysis, optimization recommendations, competitive scenarios, and implementation guidelines for maximum market impact.
© davila7 · MIT · davila7/claude-code-templates