Services · 02
데이터·AI — 데이터 파이프라인부터 대시보드·AI 예측 모델까지
채널별 리포트를 사람이 취합하는 일을 없애고, 유입→전환→재구매 퍼널 지표로 다음에 무엇을 고칠지 보이게 합니다.
엔터넥스트의 데이터·AI 서비스는 GA4·GTM으로 추적을 설계하고, 광고 플랫폼·매출·고객 데이터를 하나의 파이프라인으로 모아 Looker Studio·Metabase·Tableau 대시보드로 매일 자동 갱신하는 서비스입니다. 대시보드는 조회수 같은 허영 지표가 아니라 퍼널 지표 중심으로 구성하며, 필요하면 AI 예측·추천 모델까지 확장합니다. 첫 대시보드까지 통상 2~4주입니다.
한눈에
- 01
GA4·GTM 추적 설계와 데이터 파이프라인 구축을 한 팀이 진행
- 02
네이버·구글·메타 등 광고 플랫폼 데이터를 한 화면에서 매일 자동 갱신
- 03
퍼널 지표 중심 대시보드 → AI 예측·추천 모델로 확장
제공 범위
데이터·AI
추적 설계(GA4·GTM)
무엇을 전환으로 볼지부터 정의합니다. 이벤트·전환·UTM 규칙을 설계하고 데이터레이어로 구현해 이후 모든 분석의 기준을 만듭니다.
데이터 파이프라인
광고 플랫폼·커머스·CRM·사내 DB의 데이터를 자동으로 모읍니다. 수기 취합이 사라지고, 같은 숫자를 회사 전체가 봅니다.
대시보드·지표 설계
Looker Studio·Metabase·Tableau로 의사결정용 화면을 만듭니다. 유입→전환→재구매 퍼널을 단계별로 읽을 수 있게 구성합니다.
AI 예측·추천 모델
수요 예측, 이탈 예측, 상품 추천처럼 쌓인 데이터로 다음 행동을 제안하는 모델을 실제 업무 흐름에 붙입니다.
데이터 운영
지표 정의가 흔들리지 않도록 월 단위로 데이터 품질을 점검하고, 새 채널·새 상품이 생길 때 파이프라인을 확장합니다.
진행 방식
- 011~2주
지표 진단
지금 회의에서 보는 숫자가 무엇이고 어디서 오는지부터 확인합니다. 허영 지표를 걸러내고 퍼널 지표 다섯 개를 정합니다.
- 022~4주
파이프라인·대시보드 데모
실제 데이터로 도는 대시보드를 먼저 보여드립니다. 여기서 지표 정의를 함께 고치고, 그 뒤에 본 구축을 결정합니다.
- 03지속
구축·운영
자동 갱신 파이프라인을 본 구축하고, 월 단위로 데이터 품질과 지표 정의를 점검합니다. 필요하면 AI 모델로 확장합니다.
비교
| 기준 | 채널별 수기 취합 | BI 도구만 도입 | 엔터넥스트 데이터·AI |
|---|---|---|---|
| 갱신 주기 | 주·월 단위, 사람이 모은다 | 연결한 소스만 자동 | 전 소스 매일 자동 갱신 |
| 지표 정의 | 담당자마다 다르다 | 도구 기본값 | 퍼널 기준으로 먼저 정의 |
| 광고 플랫폼 통합 | 채널별 리포트 별도 | 커넥터 비용·설정 각각 | 네이버·구글·메타 등 한 화면 |
| 다음 행동 | 회의에서 해석 | 차트만 있다 | 병목 단계가 화면에 드러난다 |
| AI 확장 | 불가 | 별도 프로젝트 | 같은 파이프라인 위에 예측·추천 모델 |
이런 상황이라면 데이터·AI가 맞습니다
- 채널별 리포트를 사람이 취합해 주간 회의 전날 밤이 바쁘다
- GA4는 켜 놨지만 전환이 무엇인지 아무도 정확히 말하지 못한다
- 데이터는 쌓이는데 다음에 무엇을 고쳐야 할지 보이지 않는다
- 수요·이탈·추천을 감으로 정하고 있어 예측 모델을 붙이고 싶다
무엇이 달라지나 — 숫자가 다음 행동을 말한다
구조의 시작은 거창한 대시보드가 아니라 다섯 개의 숫자입니다. 방문 수, 가입(또는 장바구니) 전환율, 구매 전환율, 재구매율, 고객당 매출. 이것만 주 단위로 봐도 문제의 위치가 드러납니다.
방문 1만에 구매 100건이면 전환율 1%라는 한 숫자가 아니라, 상세페이지 도달 40% × 장바구니 10% × 결제 완료 25%처럼 단계별로 읽어야 어느 계단에서 고객이 떠나는지 보입니다. 대시보드는 그 계단이 보이도록 설계합니다.
도구 — GA4·GTM·Looker Studio·Metabase·Tableau
추적은 GA4·GTM으로 설계하고, 대시보드는 팀의 규모와 예산에 맞춰 Looker Studio(무료)·Metabase·Tableau 중에서 고릅니다. 네이버·구글·메타 등 광고 플랫폼 데이터를 하나의 화면으로 모아 매일 자동 갱신하므로 채널별 리포트를 사람이 취합하는 일이 사라집니다.
AI 모델은 쌓인 데이터가 충분할 때만 제안합니다. 데이터가 적은 단계에서 예측 모델부터 시작하면 결과를 신뢰할 수 없어, 먼저 파이프라인과 지표 정의를 안정시키는 것을 원칙으로 둡니다.
관련 프로젝트
포트폴리오 전체 보기 →
FAQ
자주 묻는 질문
- 데이터 분석은 어떤 도구로 하나요?
- GA4·GTM으로 추적을 설계하고 Looker Studio·Metabase·Tableau로 대시보드를 만듭니다. 광고 플랫폼 데이터는 커넥터와 API로 자동 수집하며, 예측·추천 모델은 Python 기반으로 구축해 대시보드나 업무 시스템에 붙입니다.
- 우리 회사는 데이터가 별로 없는데도 의미가 있나요?
- 있습니다. 데이터가 적을수록 먼저 할 일은 모델이 아니라 추적 설계입니다. 지금부터 전환·이벤트를 제대로 남기면 3~6개월 뒤에 분석할 자산이 생깁니다. 예측 모델은 그 뒤에 제안합니다.
- 대시보드 구축 비용과 기간은 어떻게 되나요?
- 지표 진단 1~2주, 데모 대시보드 2~4주가 통상 범위이며 데모 승인 전까지 비용은 0원입니다. 이후는 연결하는 소스 수와 운영 범위에 따라 월 단위 계약으로 정합니다.
- AI 예측 모델은 어떤 경우에 효과가 있나요?
- 수요 예측, 재고 보충 시점, 고객 이탈 예측, 상품 추천처럼 과거 데이터가 충분히 쌓여 있고 예측 결과가 실제 행동(발주·쿠폰·노출)으로 이어지는 경우에 효과가 있습니다. 데이터가 적거나 행동으로 연결되지 않는 예측은 먼저 권하지 않습니다.
- 이미 GA4를 쓰고 있는데 무엇이 더 필요한가요?
- GA4를 켜는 것과 전환을 정의하는 것은 다릅니다. 이벤트 이름이 담당자마다 다르거나 광고 플랫폼의 전환과 GA4 전환이 맞지 않는 경우가 대부분이라, 기존 설정을 진단해 이벤트·전환·UTM 규칙을 다시 정리하는 것부터 시작합니다.
지금 회의에서 보는 숫자가 어디서 오는지부터 함께 확인하겠습니다. 실제 데이터로 도는 대시보드를 먼저 만들어 보여드리고, 그 뒤에 판단하시면 됩니다.
정보 기준
다른 서비스
