Soo 배움일지

안녕하세요 이번엔 진화된 마케팅 그로스 해킹의 책을 읽고 느낀점과 요약본을 작성해보도록 하겠습니다.책이 상당히 구체적으로 예시를 잘 들어 주고 있어 데이터 분석이나 그로스 해커팀에 관심이 있다면 읽어 보는 것을 추천드립니다.저도 데이터 분석 할때 갈피를 못잡았었는데 이 책을 미리 읽었다면 많은 도움이 되었을 것입니다. 그로스 해킹 팀 구축많은 기업이 그렇듯이, 제품 인지도 상승과 신규 고객 유치를 목표로 브랜딩, 광고, 디지털 마케팅에만 집중합니다.하지만 이런 전통적인 마케팅이 부진에 빠지자 다른 방법을 모색했다.최고의 아이디어는 부서를 초월한 협력에서 나온다. 부서와 권환을 따지지 않는 협력이 그로스 해킹 과정의 본질적 특성인 이유 팀을 이루는 사람들전략과 비즈니스 목표에 대해 꿰뚫고 있는 직원데이터 ..

어떻게 빅데이터를 활용하고 고객 경험을 설계할 것인가작은 시도를 반복해 혁신으로 연결하자최고경영자와 경영진 그리고 컨설턴트들은 ‘전략’에만 집중하지만 지금 같은 시대엔 조직의 ‘문화’가 훨씬 중요하다실패해도 격려하고 새로운 시도를 계속해 나가는 것이 중요하다화장실이 좋은 가게와 마트를 원하지 않는가? 이런것이 혁신 적인 것데이터에 초점을 맞추면 부족한 것만 보인다.돈으로 문제를 해결하려고 하는 순간 혁신적이고 파괴적인 아이디어가 나오기 쉽지 않다.돈은 해결하는데 마지막 방법이어야 한다.많은 기업이 빅데이터를 활용하지 못하는 근본적인 이유는 고객의 불편과 고객 경험의 개선에서 출발하지 않고 데이터와 그 데이터를 처리하는 기술에서 출발하려고 하기 때문빅데이터는 원유와 같다 정제를 해야함목적없이 기술에만 치중..

글로벌 기업들은 빅데이터로 어떻게 고객 경험을 혁신하는가어떻게 고객이 말하지 않은 것 까지 알아낼 것인가고객이 추구하는 가치는 고객이 사는 지역, 세대, 성별, 라이프스타일, 직업에 따라 공통적인 부분이 있지만 개인적으로 다른 부분도 존재고객을 정확하게 이해하자고객에게 직접 물어보는 것 (소비자 조사 방법)고객의 행동을 추적하고 분석하는 것 (데이터 분석)두 가지 를 병행해야 큰 효과를 볼 수 있다 얻는 인사이트가 다르기 때문에고객 직접 조사는 정량적 분석 보다는 정성적인 분석이 필요할 때 주로 사용한다.내부 데이터와 모바일 플랫폼의 결합은 고객 조사 방식과 활용 측면에서도 세 가지 혁신을 가져왔다.평점 방식은 핵심이 되었다.다만 질문하는 고객들 본인도 ‘아마 그럴 것이다’ 라고 생각해서 말하기 떄무네 ..

빅데이터는 어떻게 마케팅의 무기가 되는가 책을 읽고 요약하는 시간을 가져보겠습니다.왜 마케팅이 고객 경험 혁신에 집중하는가.어떻게 고객을 충성 고객으로 만들것인가.아마존, 넷플릭스, 유튜브는 각 서비스 분야에서 가장 많은 이용자를 가진 동시에 충성도 높은 고객을 보유공통 비결은 사용자별 차별화된 큐레이션 서비스고객별로 메인페이지의 콘텐츠를 다르게 구성사용자별로 방문 첫 페이지 부터 마지막 나갈 때 까지 모든 행동을 로그로 남기고, 로그 데이터를 분석해 개인화가 가능하도록 다양한 추천 알고리즘 개발, 적용, 개선아마존은 고객 불편 해소에 집착해 고객 경험을 개선첫쨰, 어떤 회사와 관련해 불쾌한 경험ㅇ르 겪은 고객이라면 단지 몇 명의 주변 친구들뿐 아닌 상상할 수 없을 만큼 많은 사람들에게 자신의 경험을 퍼..

왜 파인튜닝이 중요한가?GPT의 강력한 기능을 내 업무에 맞게 커스터마이징 가능단순한 시스템 프롬프트보다 훨씬 강력하고 세밀한 제어 가능내가 원하는 스타일, 언어, 표현을 그대로 재현 가능사용가능 예시이커머스 / 소매업설득력 있는 랜딩 페이지 카피 자동 생성브랜드의 목소리에 맞는 문장 스타일 유지법률 / 계약 분야특수한 언어 구조를 가진 계약서 초안 자동 생성퍼스널 브랜딩 / 커뮤니케이션이메일 자동화내가 직접 작성한 이메일을 학습시켜 동일한 어조/스타일 재현예시: 강의자가 실제로 자신이 보낸 이메일 수백 개를 GPT에게 학습시켜 자동화왜 GPT 파인튜닝을 해야 할까?핵심 개념파인튜닝이란?→ 예: 설득력 있는 랜딩 페이지, 계약서 문구, 브랜드 톤의 이메일 등이미 언어를 잘 이해하는 GPT 모델에게 특정 ..

핵심 개념단일 AI 모델이 아닌, 여러 AI 에이전트가 협업하는 시스템을 다룸에이전트들은 서로 의사소통하고, 업무를 위임하고, 함께 문제를 해결함이 프로젝트에서는 OpenAI에서 직접 제공하는 Swarm 시스템을 실습함구성할 에이전트들에이전트 역할 Main Agent사용자의 요청을 이해하고 작업을 배분 Greeting Agent인사말 제공 또는 농담 제공 News Agent최신 뉴스 검색 및 요약 왜 중요한가?AI의 미래 방향은 단일 모델이 아닌 복수 에이전트 협업 시스템향후 GPT-5, GPT-6도 에이전트 기반으로 더욱 확장될 가능성 있음사용자 상호작용에 따라 동적으로 에이전트를 조정하는 기술을 학습 ..

프로젝트 요약목표: 두 개의 PNG 이미지(기존 메뉴 화면과 번역 화면)를 보고 AI Product Manager처럼 판단하고, 피드백과 개선 제안을 도출한 뒤, User Story를 작성하는 것.진행 절차이미지 분석 (Visual Analysis)UI 구성 요소 파악사용 흐름 및 정보 구조 확인문제점 또는 불편함 유도 포인트 도출비판적 평가 (Critique & UX Heuristics)Nielsen의 10가지 UX 휴리스틱 중 적용 가능 항목으로 평가 가능예: 일관성 부족, 가시성 문제, 탐색성 낮음 등개선 제안 (Actionable Suggestions)UI 또는 정보 구조 개선라벨링 방식, 메뉴 구조 개선 등기술 구현 시 고려 사항 포함 (예: 번역 자동화, 데이터 연결 등)우선순위 지정 (Pri..

Serp API란?웹 검색을 자동화해서 검색 결과를 JSON 형태로 받아올 수 있는 API.Crew AI에서 SearchTool로 실시간 웹 검색 에이전트 구현 시 필수로 사용됨.준비 단계 요약Serp API 사이트 접속구글에 "serp api" 검색아래 링크로 접속:https://serper.dev/회원 가입이름, 이메일, 비밀번호 입력 후 가입가입하면 기본 크레딧 제공 (약 3000건)API Key 확인로그인 후 좌측 메뉴 → API Key 복사예시: sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxColab 또는 로컬에서 환경 변수 저장secrets 혹은 .env에 저장예시 (Python):python 복사편집 import os os.environ["SERPER_API_KEY"] =..

Agentic RAG을 넘어서 Crew AI 기반의 멀티 에이전트 시스템 구축에 도전말 그대로 "AI 팀"을 구성해서 협력하고 동시에 작업하며, 복잡한 문제를 능동적으로 해결하게 만드는 거죠.Crew AI란?Crew AI는 AI 에이전트들이 함께 협력하고, 각자의 역할에 따라 일을 나누어 처리하는 구조를 제공하는 라이브러리입니다.비유하자면?당신은 우주선의 선장이며, AI 에이전트는 전문화된 선원들입니다.각 선원은 "특화된 역할"과 "도구", "업무 절차"를 가지고 함께 우주(=문제)를 탐험합니다!1. Crew AI의 핵심Agent: 역할이 분명한 AI 구성원Task: 에이전트가 수행하는 작업 (업무 지시서)Tool: 정보를 검색하거나, 계산하거나, API를 호출하는 데 사용하는 도구Process: 이 모..

자율적으로 판단하고 대화하는 AI를 만드는 단계입니다.요약: Agentic RAG란 무엇인가요?핵심 목표단순히 정보를 가져오기(fetch)만 하는 것이 아니라,사용자의 요청을 이해하고적절한 판단을 하며정보를 검색하고자연스럽게 대화로 응답할 수 있는 자율적인 AI 에이전트를 만드는 것입니다. AI 에이전트의 핵심 개념1. 자율성 (Autonomy)사람의 개입 없이 스스로 작동사용자의 입력에 따라 적절한 정보를 검색하고 응답2. 인식 (Perception)텍스트, 음성, 이미지 등의 입력 데이터를 받아들이고 분석"이 식당에서 아이들에게 적합한 메뉴가 뭐야?" → 메뉴 정보 검색3. 목표 지향적 행동 (Goal-Oriented Behavior)특정 목표(예: 사용자 질문에 대한 최적의 응답 제공)를 달성하기..