익숙한 방식에 이유를 묻고, 데이터와 AI로 문제를 해결합니다.

조직마다 따로 추진하던 AI 과제에는 공통의 방향과 우선순위가 없었습니다. Product·People·Process를 하나의 전략으로 묶고 실행 로드맵과 전담 조직안을 제안해, AX 전담 조직 신설로 이어졌습니다.

전략 체계

3P + Foundation

진단 척도

Level 1~5

조직 변화

AX 전담 조직 신설

• Product·People·Process와 Foundation을 잇는 전사 AX 기준 수립
• Level 1~5 진단으로 현재 수준과 다음 목표를 명시
• 경영진 보고 이후 AX 전담 조직 신설

구성원의 일일 업무와 팀 성과, 경영 판단이 별도 보고를 거치며 맥락이 끊기고 있었습니다. 5개 역할과 4개 운영 주기를 분석해 9개 병목을 찾고, AI가 계획·실행·회고와 리더의 판단을 연결하는 8개 핵심 시나리오와 시범 적용안을 설계했습니다.

운영 지도

5개 역할 × 4개 주기

발견한 병목

9개

핵심 시나리오

8개

• 5개 역할 × 4개 운영 주기의 AS-IS·TO-BE 분석과 병목 9개 도출
• 8개 핵심 시나리오가 106개 업무 블록을 빠짐없이 나누는 서비스 구조 설계
• 시범 적용을 위한 4개 우선 흐름과 기능·작동 기준·제품 질문 정의

450인 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.

추정 ROI

319%

추정 연 순이익

17.05억

추정 회수기간

2.9개월

• 89명 설문으로 실제 사용 수준과 체감 생산성을 측정
• 450인을 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. MMM, 광고 수명주기 최적화 모델, RFM 세그먼트를 각각 의사결정에 연결해 CPA 효율을 11%, 재구매 전환율을 20% 높였습니다.

재구매 전환율

+20%

CPA 효율

+11%

설계한 투자

5억+

• MMM 기반 광고비 배분으로 CPA 효율 11% 개선
• 광고 수명주기 최적화 모델로 집행·교체 시점 판단
• RFM 세그먼트별 재구매 전략으로 전환율 20% 상승

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

집계 리드타임

2시간 → 15분

의사결정 속도

+30%

대시보드

8종

• 조직원 인터뷰로 전사 업무 흐름과 KPI를 정의해 대시보드 8종 구축
• 집계 리드타임 2시간 → 15분 (87% 단축)
• 의사결정 지원 속도 30% 향상, 일일 미팅 30분 단축