S6. 외부 시그널 융합
외부 데이터 4종 모두 활용 — 마케팅 혁신 PoC의 핵심 가치 중 하나.
1. URL 경로
/signals
2. 사용자 스토리
P2 (인사이트) — 외부 환경(트렌드·기상·환율·경쟁사)과 자사 카테고리 매출 상관을 한 화면에서 보고 싶다.
P3 (D&A) — 카테고리×외부 변수 상관계수 통계 검증.
3. 입력 UI
- 외부 시그널 4종 토글: 소셜·기상·경제·경쟁사
- 자사 데이터: BU/카테고리/세그먼트/채널
- 기간 슬라이더
4. 데이터 믹스
| 외부 시그널 | 자사 매핑 | 활용 |
|---|---|---|
| 소셜 트렌드 (네이버·구글·X·인스타·올영) | 카테고리·키워드 매핑 | 시계열 + SOV |
| 기상 (KMA·대기질) | 지역·일자 키 | 산점도 + 상관 |
| 경제 (환율·물가·고용) | 월·자사 GMV | 시계열 + 시차 |
| 경쟁사 (아모레·아이모·유한킴벌리) | 카테고리 매핑 + 이벤트 일자 | annotation + 비교 |
5. 처리 파이프라인
1. 일별 (지역, 카테고리) 자사 GMV 집계
2. 외부 4종 시그널 시 계열 로드
3. 일자/지역/카테고리 키로 조인
4. 상관계수·시차 분석 (cross-correlation)
5. 시각화: 시계열 + 산점도 + 상관 히트맵 + 경쟁사 annotation
6. LLM 코멘트 (페르소나별)
6. 출력 UI
- 시계열 듀얼 축 (외부 + 자사)
- 카테고리 × 외부 시그널 상관 히트맵
- 시차 분석 라인 (lag 0~14일)
- 경쟁사 이벤트 annotation (출시·캠페인·논란)
7. 가드레일
- 출처 표기 의무 (소셜·기상·경제·경쟁사 모두)
- 인과 추정 금지 ("상관"만 표현)
- 경쟁사 정보는 공개 출처만 활용
8. 데모 시나리오
- 기온 -5℃ vs 핫팩·핸드크림 → R² 0.78
- 인스타 "비건뷰티" 키워드 vs 자사 비건 SKU 매출
- 환율 vs 수입 카테고리 GMV (시차 7일)
- 경쟁사 신상 출시 후 4주 자사 카테고리 매출 변화