우리가 함께 답을 찾는 질문들
AI 전환을 위한 유연한 서비스 형태
Data Collection
마케팅 데이터를 하나로 연결합니다. 광고 플랫폼, 웹 로그, CRM 등 흩어진 데이터를 통합하고 분석 가능한 구조로 정제합니다. 데이터 파이프라인 택소노미 설계 DB 연결 데이터 정제 컨피그 세팅
Model Development
성과를 설명하는 분석 엔진을 만듭니다. MMM, 인과 모델링, 브랜드 측정 등 비즈니스에 맞는 분석 모델을 설계하고 운영합니다. MMM Causal Modeling Brand Measurement KPI Analytics Custom Algorithm
AI Custom Report
데이터를 말하게 만듭니다. AI가 분석 결과를 자동으로 해석하고, 의사결정에 필요한 리포트를 동적으로 생성합니다. AI 인사이트 생성 동적 리포팅 자연어 분석 커스텀 템플릿
AI Custom Integration
기존 업무 환경에 AI를 연결합니다. 사내 시스템과 AI 모델을 통합하여 실무에서 바로 활용할 수 있도록 구축합니다. MCP Plugin On-premise
비즈니스 성장을 위한 마테크 제안
Action MMM
성과를 해석하고 미래를 예측하는 마케팅 믹스 최적화 엔진
그리고 인사이트
마케팅 믹스 모델링이란?
MMM은 TV, 디지털, 오프라인 등 각 채널이 매출에 미치는 영향을 통계적으로 분석하는 방법론입니다. 예산 배분의 근거를 데이터로 만들고, 채널 간 시너지를 정량화합니다.
데이터 기반 의사결정의 시작
직감이 아닌 데이터에서 출발하는 의사결정 프레임워크. 어떤 데이터를 모아야 하고, 어떻게 구조화해야 실무에서 바로 쓸 수 있는지 단계별로 안내합니다.
AI 리포트 자동화의 실전 적용
매주 반복되는 리포트 작성을 AI가 대신합니다. 데이터를 읽고, 핵심 인사이트를 추출하고, 자연어로 요약까지 — 실제 도입 사례와 성과를 공유합니다.
브랜드 성과 측정의 새로운 접근
브랜드 인지도, 선호도, 연상 이미지를 정량적으로 측정하는 프레임워크. 감성적 가치를 숫자로 바꿔 마케팅 ROI에 반영하는 방법을 제시합니다.
마케팅 자동화가 비용을 줄이는 법
캠페인 세팅, 리드 스코어링, 이메일 시퀀스 등 반복 업무를 자동화하면 인건비는 줄고 정확도는 올라갑니다. 도입 전후 비교 데이터와 함께 설명합니다.
KPI 설계, 어디서부터 시작할까
비즈니스 목표에 맞는 핵심 지표를 정의하고 측정 체계를 구축하는 실전 가이드. 허영 지표를 걸러내고 실제 의사결정에 쓰이는 KPI를 설계하는 법.