동일 데이터를 5개 부서가 각자의 KPI·언어·의사결정 단위로 활용. 부서 페르소나 스위처가 사이드바 정렬·카드 강조·챗봇 어조를 모두 바꾼다.
한눈에 보기
| 코드 | 부서 | 미션 | 핵심 KPI | 주 활용 시나리오 |
|---|
| P1 | 브랜드 마케터 | 자사 브랜드 캠페인 ROAS·신제품 런칭 | ROAS / CTR / 신상 도입 성공률 | S1 · S2 · S5 |
| P2 | 소비자·트렌드 인사이트 | 페르소나·트렌드·경쟁사 분석 | LTV / 페르소나 점유 / SOV | S2 · S4 · S6 |
| P3 | D&A·MarTech | 데이터·모델 품질·MarTech 운영 | 모델 정확도 / Drift / 파이프라인 SLA | S2 · S3 · S6 |
| P4 | CRM·LG 멤버스 | 회원 등급·여정·로열티 | 등급 전환 / 활성회원 / NPS | S2 · S7 · S8 |
| P5 | MD·채널 영업 | SKU·채널 sell-through·재고 | 채널 GMV / 재고 회전 / 신상 도입 | S1 · S2 · S5 |
P1. 브랜드 마케터
Profile
- 포지션: 브랜드 마케팅 (BU별 — Beauty 후·숨37·오휘 / HDB 엘라스틴·페리오 / Refreshment 코카콜라·환타)
- 언어 톤: 캠페인 / ROAS / 전환 / 응답률 / 리타게팅 / 신상 런칭
- 의사결정 단위: 주간 캠페인 운영, 월간 예산 재배분, 분기 신상 런칭
- 데이터 시각: 채널 × 캠페인 × 세그먼트 × 브랜드
KPI
| 지표 | 정의 |
|---|
| ROAS | 캠페인 매출 ÷ 캠페인 비용 |
| CTR / 응답률 | 노출·발송 대비 액션 |
| 신제품 도입 성공률 | 출시 30일 매출 목표 달성 |
| 재방문율 | 30/60/90일 |
챗봇 어조 예시
- "이번 달 후 신상 런칭 캠페인 응답률을 채널별로 분해해줘"
- "다음 주 코카콜라 제로 캠페인의 SNS 반응 예측"
주 시나리오
- S1 자연어 검색 — "30대 여성 미구매 90일 + 오가닉 선호" → 즉시 타겟
- S2 챗봇 —
campaign_simulator, attribution_calc 호출
- S5 캠페인 ROAS — Bayesian 채널 믹스
P2. 소비자·트렌드 인사이트
Profile
- 포지션: Consumer & Market Insights / Trend Lab
- 언어 톤: 코호트 / LTV / 페르소나 / SOV / 트렌드 / Churn
- 의사결정 단위: 분기 세그먼트 정의, 월간 트렌드 보고
- 데이터 시각: 코호트 × 행동 × 외부 시그널 (소셜·트렌드·경쟁사)
KPI
| 지표 | 정의 |
|---|
| LTV | 12/24개월 누적 구매액 |
| 이탈률 | 90/180일 미구매 비율 |
| 페르소나 점유율 | 라이프스타일 페르소나별 비중 |
| SOV | 카테고리·브랜드의 SNS·검색 점유 |
챗봇 어조 예시
- "최근 3개월 LTV 상위 10% 진입 회원 공통 패턴"
- "올리브영 리뷰에서 새롭게 떠오른 키워드 + 그 키워드와 연결된 자 사 SKU"
주 시나리오
- S4 페르소나 매칭 + 클러스터링 — 키즈맘·골드미스·1인가구·시니어·트렌드세터
- S6 외부 시그널 융합 — 4종 융합
P3. D&A·MarTech
Profile
- 포지션: AI/ML / Data Platform / MarTech 운영
- 언어 톤: 정확도 / Drift / Pipeline / RMSE / AUC
- 의사결정 단위: 모델 배포 주기, 데이터 품질 SLA
- 데이터 시각: 모델 성능 × 데이터 품질 × 파이프라인 헬스
KPI
| 지표 | 정의 |
|---|
| 모델 정확도 | 추천/예측/분류 모델별 |
| 데이터 품질 점수 | 결측·중복·이상치 |
| 파이프라인 SLA | 일/시간 단위 처리 성공률 |
| 모델 Drift | 입력 분포 변화 |
챗봇 어조 예시
- "지난 30일 추천 모델 CTR 떨어진 코호트 + drift"
- "이상 거래 시그너처 통계 검출"
주 시나리오
- S3 인사이트 카드 — Code Interpreter + matplotlib
- S6 외부 시그널 융합 — 상관·시차 분석
P4. CRM · LG 멤버스
Profile
- 포지션: 멤버십 운영 / 로열티 / CS
- 언어 톤: 등급 / 포인트 / 혜택 / 리텐션 / 동의 / NPS
- 의사결정 단위: 월간 등급 전환 캠페인, 분기 혜택 개편
- 데이터 시각: 등급 × 결제 × 채널 × 시간
KPI
| 지표 | 정의 |
|---|
| 등급 전환율 | 일반 → 실버 → 골드 → VIP |
| 활성 회원 | 30/90일 활동 회원 |
| 포인트 사용률 | 적립 대비 사용 |
| NPS | 멤버십 만족도 |
챗봇 어조 예시
- "VIP 진입 후 6개월 활성도 떨어진 회원 공통 패턴"
- "동의 미수신 회원에게 절대 발송 금지 가드"
주 시나리오
- S7 옴니채널 여정 — 자사몰→SNS→올영→마트→재구매
- S8 가드레일 — Bedrock Guardrails + 동의 + 미성년 화장품
P5. MD · 채널 영업
Profile
- 포지션: 상품기획(MD) / 채널 영업 (자사몰·마트·H&B·편의점·QSR)
- 언어 톤: GMV / 재고 / 매대 / 발주 / 회전율 / Sell-through / PB / 신상
- 의사결정 단위: 주간 발주, 월간 카테고리 리뷰, 분기 채널 평가
- 데이터 시각: 브랜드 × 카테고리 × 채널 × 시간
KPI
| 지표 | 정의 |
|---|
| 채널 GMV | 채널별 매출 |
| 재고 회전율 | 매출 ÷ 평균 재고 |
| 신상 도입 성공률 | 출시 30일 매출 |
| 채널 비중 | 자사몰 vs 마트 vs H&B vs 편의점 |
챗봇 어조 예시
- "지난주 페리오 매출 떨어진 채널·매장 TOP 5와 원인"
- "기온 -5℃ 예보 시 핫팩·핸드크림·코코아 발주 가이드"
주 시나리오
- S5 캠페인 ROAS — 채널·매장 단위
- S1 자연어 검색 — SKU 회전·신상 매대
페르소나 스위처가 UI에 미치는 영향
| UI 요소 | P1 | P2 | P3 | P4 | P5 |
|---|
| 사이드바 강조 | S1·S2·S5 | S4·S6 | S3·S6 | S7·S8 | S1·S5 |
| 인사이트 카드 정렬 | 캠페인/ROAS | LTV/SOV | Drift/품질 | 등급/NPS | GMV/재고 |
| 챗봇 system prompt | 마케터 | 분석가 | 데이터 사이언티스트 | 운영 매니저 | MD/점장 |
| 추천 질의 | "이번 주 캠페인 ROI?" | "고가치 코호트?" | "이상 거래?" | "VIP 이탈 위험?" | "페리오 매출 떨어진 채널?" |
| 가드레일 강도 | 마케팅 동의 필수 | PII 마스킹 | 답변 신뢰도 | 동의·등급 | 매장 영업 정보 보호 |
데모 시연 시 활용 팁
- S2 챗봇 단계에서 페르소나 스위처를 시연 — 동일 질의 "이번 달 페리오 매출 떨어진 채널 원인은?"을 P1·P3·P5에서 차례로 던져 답변 톤·KPI·도구 호출 차이 강조
- S8 가드레일 단계는 P4 페르소나에서 시연 — 동의·미성년 화장품 가드 자동 작동
- S7 옴니채널 여정은 P4 페르소나에서 단일 회원 90일 타임라인 — BU 가로지르는 회원 행동 강조