장사왕 스프린트 대시보드

테마

E-04: AI 진단 엔진 (Premium Beta) ​

담당: 하록님 상태: 설계 중 우선순위: P0

WHY (왜 필요한가?) ​

현재 Surface Layer의 한계 ​

[규칙 기반 진단]
if ROAS < 100% → "🔴 광고비가 매출보다 많아요"
else if ROAS < 200% → "🟡 효율 개선이 필요해요"
else → "🟢 잘 운영되고 있어요"

문제점:

문제설명
단순 분기복합 맥락 반영 못함
하드코딩케이스마다 개발 필요
설명 부재"왜 이런 진단인지" 전달 어려움
개인화 불가모든 셀러에게 동일한 메시지

AI 엔진 도입 효과 ​

[AI 기반 진단]
"최근 7일간 ROAS가 180% → 150%로 하락했고,
비검색 광고비가 전체의 65%를 차지하기 때문에
🟡 주의가 필요합니다.
입찰가를 15% 낮추면 순이익이 개선될 수 있어요."

장점:

장점설명
복합 맥락여러 지표 조합한 진단 가능
자연스러운 설명"왜?" 에 대한 답변 포함
유연한 확장프롬프트 수정만으로 로직 변경
점진적 개인화셀러 행동/성과 기반 맞춤 진단

전략적 의미 ​

  1. 프리미엄 차별화: Pro10+ 전용 서비스로 업그레이드 유인
  2. Less is More 강화: 초보 셀러도 이해하는 자연어 진단
  3. 보이지 않는 AI: 셀러는 "장사왕이 똑똑해졌네" 정도로 인식
  4. Phase 3 준비: Growth Proof (성장 증명) 단계로의 발판

WHAT (무엇을 만드는가?) ​

핵심 전략: Premium Beta ​

Phase 1~4를 압축하여 S53에 Premium Beta로 출시

[기존 순차적 접근] - 4+ 스프린트 소요
Phase 1 (PoC) → Phase 2 (피드백) → Phase 3 (개인화) → Phase 4 (프리미엄)

[Premium Beta 접근] - S53 단일 스프린트
PoC + 피드백 루프 + 프리미엄 게이트를 동시에
→ Pro10+ 고객에게 먼저 베타 오픈
→ 검증하면서 개인화 데이터 축적

요금제별 경험 ​

요금제진단 방식업무노트 연동개인화
Basic규칙 기반 (현행)❌❌
Pro규칙 기반 (현행)❌❌
Pro10+🤖 AI 진단 (Beta)✅✅

핵심 요구사항 ​

기능설명우선순위
AI 진단 API캠페인 데이터 → LLM → 진단 결과P0
프리미엄 게이트Pro10+ 요금제 확인 → AI/규칙 분기P0
업무노트 연동AI 제안을 업무노트에 자동 기록P0
성과 추적[적용했어요] 후 7일 성과 측정P0
셀러 컨텍스트적용률, 성과 패턴 누적 → 개인화P1
간단 캐싱DB 기반 24hr TTLP1
폴백 로직API 실패 시 규칙 기반 폴백P0

HOW (어떻게 구현하는가?) ​

아키텍처 개요 ​

[Premium Beta 플로우]

Pro10+ 셀러 로그인
       ↓
요금제 확인 → Basic/Pro면 규칙 기반
       ↓ Pro10+
캐시 확인 → Hit면 캐시 반환
       ↓ Miss
셀러 컨텍스트 로드 (적용 이력, 성과 패턴)
       ↓
LLM API 호출 (컨텍스트 + 광고 데이터)
       ↓
진단 결과 → Surface Layer 표시 + 업무노트 기록
       ↓
[적용했어요] 클릭 시 → 7일 후 성과 측정
       ↓
셀러 컨텍스트 업데이트 → 다음 진단에 반영

피드백 수집: 행동 + 성과 기반 ​

직접 질문 (👍👎) 대신, 기존 업무노트 UX + 객관적 성과 측정

[AI 제안 → 학습 사이클]

1. AI 진단 제안
   ┌─────────────────────────────────────────┐
   │ 🤖 AI 제안: 비검색 입찰가 15% 인하       │
   │ 예상 효과: 순이익 +12%                   │
   │                                         │
   │ [적용했어요]  [나중에]  [맞지 않아요]    │
   └─────────────────────────────────────────┘

2. [적용했어요] 클릭 시
   - 적용일 기록
   - 7일 후 성과 자동 측정

3. 성과 측정
   - ROAS 변화: 150% → 180% (+20%)
   - 순이익 변화: +15만원
   - verdict: "positive"

4. 컨텍스트 업데이트
   - 다음 진단에 반영

셀러 컨텍스트 구조 ​

SellerAIContext
├── suggestions: [                    # AI 제안 이력
│   {
│     id, type, campaignId, suggestedAt,
│     action: "applied" | "rejected" | "ignored",
│     actionAt,
│     outcome: {                      # 적용 시 성과 측정
│       measuredAt,                   # 7일 후
│       roasBefore, roasAfter,
│       profitDelta,
│       verdict: "positive" | "neutral" | "negative"
│     }
│   }
│ ]
├── patterns: {                       # 누적 패턴
│   applyRate: 0.65,                  # 적용률
│   positiveOutcomeRate: 0.80,        # 긍정 성과율
│   preferredActions: ["bid_adjust", "budget_realloc"],
│   avoidedActions: ["campaign_pause"]
│ }
└── segment: {
│   category: "농수산물",
│   riskTolerance: "moderate",        # 행동 패턴에서 추론
│   responsiveness: "high"            # 제안 적용 속도
│ }

프롬프트 설계 ​

[시스템 프롬프트]
당신은 쿠팡 광고 분석 전문가입니다.
셀러의 광고 데이터를 분석하여 Status Badge와 진단 메시지를 생성합니다.

규칙:
1. Badge는 🟢(양호), 🟡(주의), 🔴(위험) 중 하나
2. 진단은 2-3문장으로 간결하게
3. 가능하면 구체적인 행동 제안 포함
4. 순이익 관점에서 판단

[셀러 컨텍스트]
- 최근 10개 제안 중 7개 적용 (적용률 70%)
- 적용 후 긍정 성과율: 85%
- 선호 액션: 입찰가 조정, 예산 재배분
- 기피 액션: 캠페인 중단 (2회 거절 이력)

→ 이 셀러에게 맞는 진단과 제안을 해주세요.

[입력 데이터]
- 캠페인명, ROAS, 광고비, 전환매출, 순이익
- 최근 7일 추이
- 검색/비검색 비율

[출력 형식]
{
  "badge": "🟡",
  "diagnosis": "최근 7일간 ROAS가 15% 하락...",
  "suggestion": {
    "type": "bid_reduction",
    "action": "비검색 입찰가 15% 인하",
    "expectedEffect": "순이익 +12% 예상"
  }
}

성과 측정 로직 ​

지표측정 시점판정 기준
ROAS 변화적용 후 7일+10% 이상 = positive
순이익 변화적용 후 7일+5% 이상 = positive
광고비 효율적용 후 7일CPC 감소 = positive
복합 판정:
if (ROAS↑ AND 순이익↑) → "positive"
if (ROAS↑ AND 순이익↓) → "neutral"
if (ROAS↓ AND 순이익↓) → "negative"

UI 설계 ​

Basic/Pro 사용자:

┌────────────────────────────────────────┐
│ 🟡 ROAS 150% - 효율 개선이 필요해요     │
│                                        │
│ ┌────────────────────────────────────┐ │
│ │ 🔒 AI 진단으로 업그레이드            │ │
│ │    Pro10 이상에서 맞춤 분석 제공     │ │
│ │              [자세히 보기]          │ │
│ └────────────────────────────────────┘ │
└────────────────────────────────────────┘

Pro10+ 사용자:

┌────────────────────────────────────────┐
│ 🟡 주의가 필요합니다           🤖 Beta │
│                                        │
│ 최근 7일간 ROAS가 180% → 150%로        │
│ 하락했어요. 비검색 광고비가 65%를       │
│ 차지하고 있어서, 입찰가를 15% 낮추면    │
│ 순이익이 개선될 수 있어요.              │
│                                        │
│ 💡 제안: 비검색 입찰가 15% 인하         │
│    예상 효과: 순이익 +12%               │
│                                        │
│        [업무노트에서 확인하기]          │
└────────────────────────────────────────┘

기술적 단순화 (Premium Beta) ​

항목풀 스펙Premium Beta
캐싱Redis 클러스터DB 테이블 (24hr TTL)
배치 처리복잡한 재생성 로직요청 시 생성
폴백정교한 에러 핸들링규칙 기반 메시지
개인화ML 모델프롬프트에 컨텍스트 주입

EDGE (예외/엣지 케이스) ​

Backend ​

케이스처리 방안
LLM API 실패규칙 기반 폴백 메시지
레이턴시 초과 (5초+)타임아웃 → 폴백
할루시네이션프롬프트 가드레일 + 출력 검증
데이터 부족"데이터가 충분하지 않아요" 메시지
일관성 이슈온도 낮게 설정 (0.3 이하)
요금제 다운그레이드규칙 기반으로 자동 전환

Frontend ​

케이스처리 방안
AI 진단 로딩 중"AI가 분석 중..." 스켈레톤
업무노트 미연동피드백 버튼만으로 동작
성과 측정 기간 미도래"7일 후 성과를 알려드릴게요"

성공 기준 (KR4) ​

지표목표
Pro10+ 대상 AI 진단 오픈✅ 배포 완료
AI 제안 적용률측정 (베이스라인 확보)
적용 후 긍정 성과율측정 (50% 이상 기대)
폴백 발생률< 10%
평균 레이턴시 (캐시 미스)< 5초
Basic/Pro → Pro10 업그레이드 문의측정

Story 목록 ​

Story ID제목영역규모우선순위상태
E-04-S-01LLM 연동 & 프롬프트 엔진BEMP0draft
E-04-S-02AI 진단 API + 캐싱BEMP0draft
E-04-S-03프리미엄 게이트 (요금제 분기)BESP0draft
E-04-S-04제안 적용 & 성과 추적 APIBEMP0draft
E-04-S-05Surface Layer AI 진단 UIFEMP0draft
E-04-S-06업무노트 연동FESP1draft

의존성 그래프 ​

E-04-S-01 (LLM) ──→ E-04-S-02 (API + 캐싱)
                         │
E-04-S-03 (Gate) ────────┤
                         │
E-04-S-04 (성과추적) ────┴──→ E-04-S-05 (FE)
                                  │
S52 E-11 (업무노트) ──────────→ E-04-S-06 (연동)

의존성 ​

의존설명
E-03 원가 히스토리정확한 순이익 데이터
S52 E-11 업무노트제안 기록 + [적용했어요] 버튼
LLM API 선정Claude / GPT (미정)

향후 로드맵 ​

Phase스프린트내용
Premium BetaS53Pro10+ 대상 AI 진단 베타 오픈
개인화 고도화S54컨텍스트 기반 맞춤 진단 강화
전체 확대 검토S55+성과 기반 Basic/Pro 확대 여부 결정

참고 자료 ​

  • 파티 모드 논의: s53-prep 세션
  • Surface Layer 현재 구조: .context/domains/ads/
  • 업무노트: S52 E-11
  • 전략 로드맵: .context/global/strategy.md (Phase 2 → Phase 3)

생성일: 2026-01-27최종 수정: 2026-01-27

장사왕 Product Team

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