Case Studies

프로젝트 포트폴리오

문제 정의부터 설계, 측정 가능한 성과까지 — AI/AX 프로젝트 상세 기록

AI Product · Ops · System Craft
데이원컴퍼니 · PODO2026.05
95%
자동화율
30분 → 30초
캠페인 1회 운영 시간
Ops AutomationCost EngineeringCross-system Integration

PODO 마케팅 CRM 자동화 — 운영 30분 → 30초, 자동화율 95%

마케터가 알림톡 캠페인 1회 발송하려면 메타베이스 쿼리부터 비용 정산까지 6 단계를 매번 수동 30분 이상. 이걸 자동화하는 일반적인 접근 (Flarelane · Braze 같은 SaaS 도구 도입) 을 따르지 않고 자체 빌드 + NHN Cloud 직접 연동 으로 갔는데, 이유는 시간 절약과 비용 구조 둘 다 통제하기 위해서. SaaS 는 매월 subscription 부담, 솔라피 같은 중간 연동 도구는 회사 제휴 할인 단가 적용 안 돼 건당 5배 비용. NHN Cloud BMS API 직접 연동 path 를 찾아 자체 빌드 안에 녹임. 결과: 자동화율 95%, 운영 30분 → 30초, 알림톡 발송 단가는 회사 제휴 할인 그대로 유지. 마케터는 Google Sheets 4탭만 만지면 캠페인 추가·수정 (코드 한 줄도 안 만짐).

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데이원컴퍼니 · PODO2026.04
-90%
풀부킹 알림 (JP 코호트)
-61%
예약 변경 건수
Policy DesignClickHouse SimulationRisk Management

PODO 일본어 가짜 풀부킹 정책 — 알림 -90% / 변경 -61%

PODO 일본어 수업 풀부킹의 근본 원인은 튜터 공급 부족 + UNLIMIT 무제한 수요 + flat pricing 의 구조적 매커니즘 (고빈도 35% 가 슬롯 86% 소비). 본 솔루션은 두 트랙 — 튜터 공급 확대 + 단계별 요금제 — 인데 일본어 bilingual 튜터 단기 확보 불가 + 요금제 출시 전. 그 사이 브릿지 솔루션 으로 변경 트래픽 폭주 매커니즘 (가짜 풀부킹) 을 분석·차단. ClickHouse 4 옵션 109,167건 시뮬 후 주 5회 변경 제한 채택. UI 변화 최소화 + 86% 우회 감지 + 6 롤백 기준 사전 정의. 일본어 코호트 6일 측정 결과 풀부킹 알림 -90%, 예약 변경 -61% (신규 예약 -4% trade-off 정직 명시).

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Data Infra · Workflow Automation
Consulting · Commerce · Speaking