국내 최대 서점 — 개인화 도서 추천시스템
2,000만 회원 보유, 하지만 개인화 추천 없이 구매 전환율 정체
구매/클릭/장바구니 2.7억 건 데이터 기반 Explainable AI 추천 알고리즘 설계
60+개 프로젝트 중 주요 사례를 소개합니다.
고객사 보안을 위해 구체적인 사명은 일반화하여 표기합니다.
예측 / 추천 / 분류
2,000만 회원 보유, 하지만 개인화 추천 없이 구매 전환율 정체
구매/클릭/장바구니 2.7억 건 데이터 기반 Explainable AI 추천 알고리즘 설계
신간 도서 데이터 부족으로 예측 불가, 감 기반 발주로 재고 비효율
ARIMA + 4개 ML 모델 앙상블 구축, 온/오프라인 채널별 개별 모델 설계
고객 이탈 증가, 일률적 프로모션으로 마케팅 ROI 하락
고객 세그멘테이션 기반 리텐션/포텐셜 분류 후 고객별 맞춤 추천 모델링
장기 재정 계획 수립을 위한 데이터 기반 예측 모델 부재
시계열 다변량 예측 + 변수별 영향력 분석 + 전략 인사이트 리포트
고객 이탈 심화, 개인화 추천 없이 매출 정체
구매 데이터 기반 이탈/잠재 고객 분류 후 개인화 추천시스템 구축
챗봇 · AI 에이전트 · 자동화
수천 페이지 매뉴얼 보유, 직원들이 정보를 빠르게 찾지 못하는 비효율
RAG 아키텍처로 사내 문서 벡터화 + 자연어 질의 응답 시스템 구축
수동 모니터링 및 알림 발송에 인력과 시간 과다 투입
LangChain 기반 지능형 알림봇으로 모니터링 + 알림 자동화
감성분석 · NLP · 시각화
글로벌 시장 진공청소기 리뷰에서 타겟 고객과 개선점 파악 필요
LDA 토픽 모델링 + 감성분석으로 긍/부정 요인 및 고객 프로파일 도출
고객 리뷰 다수 보유, 체계적 분석 없이 인사이트 활용 부족
BERT 기반 감성분석 + 연관어 분석 수행, 결과를 웹 대시보드로 시각화
30개 마케팅 채널의 매출 기여도와 최적 예산 배분 전략 부재
VARMAX로 채널별 시간적 잔존효과 + 매출 기여도 분석, 최적화 시나리오 설계
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