D-SKET · Events B2B · MICE

이벤트가 끝나면,
인사이트가 시작됩니다.

행사 후 사라지는 고객 데이터를 살아있는 인사이트로. 행동 시퀀스 분석, 이상 패턴 감지, 자동 자연어 리포트. MICE · B2B 마케팅을 위한 데이터 플랫폼.

데모 요청 → 기능 살펴보기
01 · THE PROBLEM

행사가 끝나는 순간, 데이터도 사라집니다

체크인, 부스 방문, 세션 참석, 설문, 결제 — 행사 동안 수만 개의 데이터 포인트가 생기지만 대부분은 엑셀에 멈춰 있습니다. ROI 측정도, 다음 행사 개선도 어려운 이유입니다.

77%

행사 후 데이터 중 분석에 활용되지 않는 비율
출처: Harvard Business Review, 2023

76%

이벤트 마케팅 ROI를 정확히 측정 못한다고 응답한 B2B 마케터
Gartner CMO Survey

20조원

국내 MICE 산업의 연간 규모
한국관광공사, 2024

02 · CORE FEATURES

5가지 핵심 기능

DASHBOARD · MOCK

SK CTO Summit 2026 · 실시간

LIVE · 1,247명
체크인
1,247
부스 방문
8,902
세션 참석률
87%
전환 (데모 요청)
142
⚠ ANOMALY DETECTED · 14:32

B관 부스 1, 2, 3 동시 이동 패턴 감지 — 13명이 동일 경로. 관심 클러스터로 분류 추천.

행동 시퀀스 분석

Behavior Sequence Embedding

참석자의 동선을 벡터로 변환해 유사 행동 클러스터를 자동 형성. "관심 카테고리"를 행사 중 실시간 발견.

이상 패턴 감지

Anomaly Detection

평소 행동 분포에서 벗어난 칩 이동·분산 패턴을 실시간 알림. 인기 부스 발견과 혼잡도 관리를 동시에.

NLG 리포트

자동 자연어 리포트

행사 종료 다음날 아침, 임원용 한 페이지 요약 + 마케팅용 30페이지 상세 리포트가 메일로 자동 발송.

예측 모델

고객 전환 예측 +23%

행사 중 행동 데이터로 6개월 내 전환 확률을 추정. 영업팀이 다음 주부터 누구에게 먼저 연락할지 알려줍니다.

03 · TECH STACK

대규모 이벤트를 위한 인프라

TIME-SERIES

TimescaleDB

50만 건/행사 데이터, ms 단위 쿼리. PostgreSQL 호환.

ML

Sequence Embedding

자체 학습된 행동 벡터 모델. 유사도 기반 군집화.

LLM

GPT 기반 NLG

데이터 → 자연어 리포트 자동 생성. 한·영 동시 출력.

04 · IMPACT

도입 시 임팩트

0%
고객사 비용 절감 (인건비+외주 → 구독+운영)
0%
고객 전환률 향상 (AI 예측 모델 도입 후)
0%
의사결정 속도 단축 (실시간 대시보드)
05 · GET STARTED

도입 안내

D-SKET Events는 B2B 맞춤 도입입니다. 행사 규모, 기존 시스템(CRM, 결제, 출입통제) 연동 범위에 따라 견적이 달라집니다.

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