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D-SKET Events

행사에서 참석자가 몇 명 들어왔고, 누가 진짜 구매 후보인지는 현장 뒤에 남는 데이터에서 갈립니다. D-SKET Events는 그 이벤트 데이터를 자산으로 바꿔주는 플랫폼입니다. 신청·체크인부터 리드 전환까지, 행동 데이터를 한곳에 모으고 분석해 다음 액션이 뭔지 제안해요.

행사·이벤트 현장의 데이터를 자산화 — 참석부터 리드 전환까지.

제품 개요

Events는 행사 운영을 위한 기능(참가자 관리, 신청폼, 설문, QR 체크인)을 갖추면서도, 그 이면에 쌓이는 행동 로그를 다룹니다. 누가 언제 들어와서 어디까지 이벤트를 봤는지가 시퀀스로 남고, 이게 곧 분석의 재료가 되죠.

수집된 데이터는 표준 스키마 아래 정돈되어, 퍼널 분석·리드 스코어·이상치 탐지 같은 분석으로 이어집니다. 더 나아가 참석률·계약전환을 예측하고, AI 성과분석 대시보드에서 자연어 질문에 대답할 수 있어요. 컨설팅 관점에서 이벤트 기획·운영 단계에 AI 컨설팅을 얹어, 단순 집계를 넘어 현장에 맞는 판단을 돕습니다.

핵심 스택

  • 수집 계층: 참가자·리드·행동 데이터를 REST/Webhook으로 받아 행동 로그·시퀀스로 저장합니다. Google Sheets, GA4, CRM/ERP와도 연동돼요. 실시간 데이터는 라이브 데이터 파이프라인을 타고 흘러 들어옵니다.
  • 저장·분석: 시계열 데이터는 TimescaleDB, 일반 관계형 데이터는 PostgreSQL에 둡니다. 이 구조로 행동 로그의 시간 흐름을 빠르게 조회해요.
  • 백엔드·프론트: Java/Spring Boot로 백엔드를, React로 프론트를 만듭니다. 배포는 Kubernetes + AWS 위에 올립니다.
  • AI 계층: 클로드 API + LangChain으로 분석·설명을 만들고, MCP로 도구를 붙입니다. Tool Calling으로 에이전트가 외부 기능을 직접 호출해 컨설팅 흐름을 완성하고, 예측 모델은 scikit-learn으로 만듭니다.

기술 하이라이트

  • AI 컨설팅 (🔵 적용) — 수집된 데이터를 바탕으로 이벤트 기획·운영 단계의 판단을 돕는 컨설팅 흐름을 AI가 보조합니다.
  • QR 체크인·신청폼·설문 (🟢 운영) — 현장에서 참석자를 확인하고, 입장 이후에도 설문으로 피드백을 이어받습니다.
  • 퍼널·리드 스코어·MQL (🟢 운영) — 행동 로그를 기준으로 유입부터 전환까지 퍼널을 그리고, 리드에게 점수를 매겨 MQL(마케팅 적격 리드)을 가려냅니다.
  • 이상치 탐지·예측 (🔵 적용) — 비정상 패턴을 찾아내고, 참석률·계약전환을 예측합니다.
  • 실시간 알림 (🔵 적용) — 목표 지표에 변동이 생기면 그 자리에서 알립니다.
  • 자연어 질의 Text-to-SQL (🔵 적용) — "이번 행사의 전환율은?" 같은 질문을 SQL로 바꿔 대시보드가 바로 답합니다.
  • 자동 리포팅 NLG (🔵 적용) — 분석 결과를 NLG Report로 자연어 요약하고, PDF·PowerPoint 파일로 만듭니다(Puppeteer·pptxgenjs).
  • 3-Layer Architecture (🟢 운영) — 수집 → 분석 → 서비스 세 층을 분리해, 늘어나는 행동 데이터를 감당하기 쉽게 설계합니다.
  • 데이터 소유권 (🔵 적용) — 고객사 전용 DB로 데이터를 분리해, 사내 데이터는 고객사 소유로 돌아갑니다.

3-Layer 흐름 한눈에

Events가 데이터를 처리하는 구조는 수집 → 분석 → 서비스 세 층으로 나뉩니다. 이렇게 층을 나누면 늘어나는 행동 데이터를 각 단계에서 따로 감당할 수 있어요.

  • 수집 층: 신청폼·QR 체크인·설문·GA4·CRM에서 온 데이터를 REST/Webhook으로 받아 표준 스키마에 맞춰 저장합니다. 시간 흐름이 중요해서 시계열은 TimescaleDB에 둡니다.
  • 분석 층: 저장된 행동 로그·시퀀스로 퍼널 분석·리드 스코어·이상치 탐지·예측을 돌립니다. scikit-learn으로 만든 예측 모델이 참석률·계약전환을 내놓아요.
  • 서비스 층: 분석 결과를 대시보드·실시간 알림·자동 리포팅으로 꺼내 보여줍니다. 자연어 질문은 Text-to-SQL로, 요약 보고서는 NLG Report로 만들어 PDF·PowerPoint 파일로 내려줍니다.

각 층은 독립적으로 확장할 수 있어서, 행사가 커져 데이터가 늘어도 수집·분석·서비스 가운데 어느 하나만 키우면 됩니다.

한 고객사의 데이터는 고객사 전용 DB에 담아 데이터 소유권을 명확히 합니다. 이 구조 덕분에 "현장에서 데이터를 모으는 것"과 "모은 데이터를 쓰는 것"이 서로 간섭하지 않아요.

사용 사례 / 실제 적용

  • 컨퍼런스 운영: 신청폼으로 접수받고, 행사일에 QR 체크인, 행사 후 설문까지 한 흐름으로 처리합니다.
  • 리드 발굴: 방문·체크인·세션 참여 로그로 리드 스코어를 올려, 영업이 쫓을 MQL을 골라냅니다.
  • 성과 리포팅: 행사 끝나면 NLG가 성과를 요약해 PDF·발표자료로 만들어줍니다.
  • AI 컨설팅: 행사 후 데이터로 다음 행사의 목표·구성까지 제안받아 운영 계획을 세웁니다.

Events는 현재 적용 단계에 있어요. 일부가 실제 현장에 붙어 동작하고, 나머지는 순서대로 확장해 나가는 중입니다. 진행 상황은 status 필드에 계속 반영할게요.

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