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30분 시연 스크립트

목표: 30분 안에 PoC가 "컨셉이 아닌 동작"임을 입증 + 5 부서 시각·3 BU 통합·외부 4종 시그널 결합·거버넌스 4가지 가치 전달.

0. 시연 전 준비 (5분, 시연 시간 외)​

체크내용
✅Top-5 (S1·S2·S3·S5·S7) 모두 1분 내 응답
✅페르소나 5개 모두 사이드바 정렬 확인
✅cohort_tag 배지 (🟢/🟡/🔵)
✅챗봇 SSE 트레이스 패널 정상
✅백업 시나리오 (S4·S6·S8) 1회 사전 검증
✅외부 데이터 라이브 (소셜·기상·경제·경쟁사)

1. 오프닝 (3분)​

"오늘 보여드릴 데모는 LG생활건강 마케팅 혁신 본부의 부서 데이터 사일로와 시각 격차 문제를 풀기 위해 설계한 PoC입니다. 컨셉이 아닌 동작 시연 — N=500~5,000 LG 멤버스 실데이터 + 49.5K 합성 + 외부 4종 시그널 라이브 가 모두 작동합니다."

핵심 메시지 4개:

  1. 컨셉이 아닌 동작 시연 — 챗봇·그래프·시뮬 모두 작동
  2. 5 부서 페르소나 스위처 — 브랜드 마케터 / 인사이트 / D&A / CRM·LG 멤버스 / MD
  3. 3 BU 통합 — Beauty + HDB + Refreshment를 단일 KG로 — 회원이 BU·채널 가로지르는 행동 시각화
  4. 외부 4종 시그널 결합 — 소셜·기상·경제·경쟁사 — 자사 데이터만으로 보이지 않던 신호

2. Top-5 시연 (20분)​

Step 1 ─ S1. 자연어 시맨틱 검색 (4분)​

"먼저 자연어 검색입니다. 브랜드 마케터로 들어가보겠습니다."

  • 페르소나: P1 (브랜드 마케터)
  • 입력: "30대 여성 민감성 두피, 오가닉 선호, 최근 90일 미구매 + 올영 별점 4.5↑"
  • 결과: SKU 카드 + 회원 카드 + 자사·올영 리뷰 통합 카드
  • 강조: "BM25 + 임베딩 KNN + Reranker가 RRF로 융합되고, 자사 리뷰뿐 아니라 올영·X 외부 리뷰까지 함께 보여줍니다. Neptune 1-hop 그래프로 의미 + 관계도 동시에."

Step 2 ─ S2. 페르소나 챗봇 (5분, 시연 하이라이트)​

"이번엔 챗봇입니다. MD 페르소나로 시작."

  • 페르소나: P5 (MD·채널 영업)
  • 입력: "이번 달 페리오 매출 떨어진 채널 TOP 5와 원인은?"
  • 우측 트레이스: "channel_metrics_push → weather_join → social_trend_join 자율 호출"
  • 답변 후 페르소나 스위처 P1 (브랜드 마케터)로
  • 동일 질의 재입력
  • "같은 데이터인데 답변 톤·KPI(채널→캠페인)·다음 액션 모두 변경. 이게 부서 페르소나 차별점입니다."

Step 3 ─ S3. 인사이트 카드 (4분)​

"보고서 자동화 + 외부 시그널 결합."

  • 페르소나: P3 (D&A)
  • 카드: "Beauty BU 월별 GMV + 검색 트렌드 + 기상"
  • 클릭 → AgentCore Code Interpreter가 matplotlib PNG + LLM 코멘트
  • 페르소나 P5(MD)로 스위치 → 같은 카드, 다른 코멘트 (GMV·재고)
  • 강조: "외부 4종 시그널을 이미 결합한 자동 카드 — 매주 만들던 보고서를 한 클릭으로."

Step 4 ─ S5. 캠페인 ROAS 시뮬 (4분)​

"마케팅 ROI 시뮬도 동작합니다."

  • 페르소나: P1 (브랜드 마케터)
  • 입력: 예산 1억 / 숨37 신상 / VIP 5만
  • 결과: 추천 채널 믹스 donut + ROAS 분포 violin
  • 가설 변경(SNS +20%) → ROAS 즉시 변화
  • 강조: "검색 트렌드·SNS 반응 결합으로 캠페인 효과 vs 트렌드 효과 분리 — 점추정이 아닌 신뢰구간 분포."

Step 5 ─ S7. 옴니채널 회원 여정 (3분)​

"마지막은 3 BU 통합."

  • 페르소나: P4 (CRM·LG 멤버스)
  • 입력: 고가치 회원 ID 1명 / 90일
  • 결과: 자사몰(Beauty) → SNS 광고(HDB) → 올영(Beauty) → CU(Refreshment) → VIP 진입 Swimlane 타임라인
  • 강조: "Beauty·HDB·Refreshment가 분리된 데이터를 하나의 KG로 연결 — 회원이 BU·채널 가로지르는 행동을 단일 타임라인."

3. 거버넌스·데이터 신뢰성 (3분)​

3.1 cohort_tag 분리 (30초)​

  • 결과 카드 🟢🟡🔵 배지 시연
  • "실데이터 / 합성 / 외부 4종이 모든 카드에 명시"

3.2 가드레일 (S8) (1분)​

  • "동의 미수신 5만명 SMS 시뮬" → 도구 차단 + 사유
  • "회원 cust_001234 연락처" → PII 마스킹
  • "미성년 추정 회원에게 화장품 캠페인" → 자동 차단

3.3 AWS Stack 1장 (1분 30초)​

  • 단일 아키텍처 다이어그램
  • "Bedrock + Neptune + OpenSearch + AgentCore + Cohere — 8주 PoC 가능"

4. 클로징 (4분)​

4.1 정리 (2분)​

"오늘 보신 5개는 8개 시나리오 중 일부입니다. S4(페르소나 매칭+클러스터링), S6(외부 시그널 융합), S8(가드레일)도 동일 패턴으로 동작합니다."

4.2 다음 단계 (2분)​

단계기간산출물
Discovery2주자사 데이터 인벤토리 + 외부 4종 접근성 검토
PoC 8주8주Top-5 (실데이터 N=500~5K)
확장+4주8 시나리오 풀세트 + 가드레일·감사
운영 전환+8주LLMOps + ECS 안정화

"8주 안에 LG생활건강 실데이터로 오늘과 같은 시연이 가능합니다."

5. Q&A 자주 나오는 질문​

질문답변 핵심
왜 RAG가 아니고 KG?단순 RAG는 의미만, KG RAG는 의미+관계. S5(어트리뷰션), S7(여정)은 KG 없이 불가
한국어 형태소?OpenSearch Nori + Cohere embed-v4
비용은?PoC 8주 약 $4K~$6K/월
자사가 Snowflake 보유 시?Glue로 Snowflake → S3 동기. 본 아키텍처 그대로 적용
외부 데이터 라이선스?공개 API 위주 + PDPA·약관 준수 검토 필요
BU 일부만 PoC 가능?가능. Beauty 단독으로 시작해도 동일 패턴
운영 전환 시 차이?인프라 동일 + 모니터링·LLMOps·가드 강화

6. 시연 실패 시 백업​

실패대응
챗봇(S2) 응답 지연캡쳐 스크린샷 → 다음 시나리오
Neptune 쿼리 실패S1·S3·S5로 우회
외부 API(KMA·소셜) 끊김사전 캐시 fallback
페르소나 스위처 버그URL 직접 (?persona=p1)

7. 시연 후 자료 패키지​

  1. 시연 녹화 (15분 편집본)
  2. 8 시나리오 디자인 명세 (06-design-spec/)
  3. AWS 단일 아키텍처 다이어그램
  4. 8주 PoC 마일스톤 + 비용 추정
  5. KG 25 클래스 모델 (02-ontology.md)
  6. 데이터 적재 가이드 (04-data-sources.md)