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KPI, 데이터, 사용자, 우선 시나리오 확정
Capabilities /
01SIGNAL · AI Growth Intelligence
데이터가 많아도, 다음 행동이 늦다면 성장은 멈춥니다.
SIGNAL은 흩어진 마케팅·고객·매출 데이터를 공통 KPI로 연결하고, 이상과 기회를 감지해 담당자가 검토할 다음 행동을 제안합니다.
02
이런 상황에 적합합니다
- 보고서 작성에 많은 시간이 들고 분석은 항상 늦게 시작된다.
- 마케팅, 상품, CRM 조직이 서로 다른 전환·매출 정의를 사용한다.
- 지표가 하락한 사실은 알지만 원인 후보를 좁히는 데 오래 걸린다.
- 성장 실험과 결과가 기록되지 않아 학습이 반복되지 않는다.
제공 범위
KPI·측정 체계
데이터 소스·품질 설계
Growth data layer
이상 탐지와 insight agent
Dashboard·alert·approval workflow
Experiment measurement
03
작동 구조
- 01Collect광고, 웹·앱 분석, 주문, CRM, CS 데이터를 수집한다.
- 02Normalize고객·상품·채널·캠페인 기준과 지표 정의를 통일한다.
- 03Detect임계값, 추세, 세그먼트 비교로 이상과 기회를 감지한다.
- 04ExplainAI가 원인 후보와 근거 데이터를 자연어로 요약한다.
- 05Recommend담당자, 우선순위, 예상 영향과 함께 다음 행동을 제안한다.
- 06Approve사람이 승인·수정·기각하고 필요한 업무 도구로 전달한다.사람이 멈추고 결정하는 지점
- 07Learn실행 결과를 측정해 규칙과 추천 품질을 개선한다.
Guardrail
AI는 원인과 행동을 확정하지 않습니다. 근거와 신뢰도를 제시하고 사람이 예산·캠페인·정책 변경을 승인합니다.
04Discover → Build → Operate
작게 검증하고, 실제 업무에 연결하고, 결과로 개선합니다.
Build
데이터 연결, dashboard, signal workflow 구축
Operate
사용자 검증, 임계값 조정, 운영 인계
주요 산출물
KPI dictionary와 metric tree
데이터 소스·품질·권한 매트릭스
성장 데이터 mart 또는 semantic layer
Daily signal dashboard
이상 탐지 및 insight agent
승인·알림 workflow
Experiment backlog와 결과 기록
운영·측정 playbook
05Illustrative Solution Concept
익명 중견 커머스 기업을 가정한 데이터 기반 성장 운영체계
아래 내용은 M2COSMOS의 접근 방식을 설명하기 위한 예시 시나리오입니다. 실제 고객 실적과 결과 수치가 아니며, 프로젝트마다 데이터와 업무 환경에 맞게 다시 설계합니다.
- Industry
- Commerce
- Problem
- 조직마다 다른 지표와 늦은 이상 감지
- Target change
- 보고서 작성 중심에서 매일의 성장 행동 중심으로
- M2COSMOS role
- KPI 설계 · 데이터 연결 · Signal workflow · Dashboard
06Find your first AI-native workflow
AI가 가장 먼저 작동해야 할 지점을 함께 찾겠습니다.
현재 사용하는 지표와 보고 방식만 알려주시면 가장 먼저 연결할 데이터와 자동화 지점을 함께 찾습니다.