익숙한 방식에 이유를 묻고, 데이터와 AI로 문제를 해결합니다.

조직마다 따로 추진하던 AI 과제에는 공통의 방향과 우선순위가 없었습니다. 제품·구성원·업무 프로세스를 하나의 전략으로 묶고 실행 로드맵과 전담 조직안을 제안해, AX 전담 조직 신설로 이어졌습니다.

전략 체계

전사 AX 추진 기준

실행 체계

진단·로드맵·조직안

조직 변화

AX 전담 조직 신설

• 제품·구성원·업무 프로세스와 공통 기반을 잇는 전사 AX 추진 기준 수립
• 현재 단계와 다음 목표를 구분한 진단 체계·실행 로드맵 설계
• 경영진 보고 이후 AX 전담 조직 신설

구성원의 일일 업무와 팀 성과, 경영 판단이 별도 보고를 거치며 끊기고 있었습니다. 역할별 업무와 목표·실행·회고 과정을 분석해 병목을 찾고, AI가 계획과 실행, 리더의 판단을 연결하는 핵심 시나리오와 시범 적용안을 설계했습니다.

분석 범위

전사 업무 프로세스

핵심 시나리오

8개

우선 적용

4개 워크플로우

• 구성원부터 경영진까지 목표·실행·성과가 이어지는 업무 프로세스 재설계
• AI와 사람의 역할을 나눈 8개 핵심 시나리오와 서비스 기능 정의
• 우선 적용할 4개 워크플로우와 기능 검증 기준 제안

450명 규모의 AI 도입을 판단할 근거가 없었습니다. 개발조직 89명의 실제 사용 데이터를 출발점으로 직군과 활용 수준별 생산성 효과를 추산하고, 세 가지 도입안의 비용과 효과를 비교해 권장안을 제시했습니다.

설문 근거

개발조직 89명

도입 검토 범위

450명

추정 ROI

319%

• 89명 설문으로 실제 사용 수준과 체감 생산성을 측정
• 450명을 직군·활용 수준별로 나눠 비용과 생산성 효과 추산
• ROI 319%·회수기간 2.9개월의 권장안 제시

5억 원이 넘는 광고비를 더 정확하게 배분하고 고객의 재구매를 높여야 했습니다. 마케팅 믹스 모델링(MMM), 광고 성과 하락 시점 예측, 구매 이력 기반 고객 세분화(RFM)를 의사결정에 연결해 고객획득비용(CPA) 효율을 11%, 재구매 전환율을 20% 높였습니다.

재구매 전환율

+20%

CPA 효율

+11%

운영 광고비

5억+

• 마케팅 믹스 모델링으로 고객획득비용(CPA) 효율 11% 개선
• 광고 성과 하락 시점 예측 모델로 집행·교체 시점 판단
• 구매 이력 기반 고객 세분화로 재구매 전환율 20% 상승

영업부터 정산까지 데이터와 기준이 흩어져 회의 때마다 다시 모아야 했습니다. 워크플로우와 KPI를 먼저 맞춘 뒤 수집·집계·시각화를 자동화해, 회의가 시작될 때 판단 근거가 준비된 운영 체계를 만들었습니다.

집계 리드타임

2시간 → 15분

집계 시간

87% 단축

일일 미팅

30분 단축

• 조직원 인터뷰로 전사 워크플로우와 KPI를 정의하고 수집·집계·시각화 자동화
• 집계 리드타임 2시간 → 15분 (87% 단축)
• 판단에 필요한 데이터를 회의 전에 제공해 일일 미팅 30분 단축