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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)