인터넷 산업 솔루션
정보 처리와 데이터 분석을 자동화하여 임직원이 핵심적이고 창의적인 업무에 집중할 수 있도록 합니다

적용 분야:인터넷, 이커머스, 컨설팅, SaaS/소프트웨어 등
업계 페인포인트:정보 수집, 데이터 정리, 콘텐츠 작성에 많은 시간이 소요되어 창의성이 발휘되기 어렵습니다
높은 효율
정보 수집 효율 약 70% 향상
높은 자율성
시스템 간 데이터 조회가 "요청을 올리고 순번을 기다리는" 방식에서 "직접 묻고 바로 받는" 방식으로 전환
빠른 성장
신입사원 온보딩 기간 50% 단축, 더 빠르게 적응하고 독립적으로 업무 수행
구체적인 활용 사례
프로덕트 매니저의 요구사항 관리
매주 6.5시간 절감, 프로덕트 매니저는 요구사항의 진위 판단과 제품 혁신에 집중

배경:어느 SaaS 기업의 프로덕트 매니저는 매일 고객지원 티켓 시스템, 사용자 피드백 백오피스, 사내 협업 플랫폼 등 여러 사내 채널에서 사용자 의견을 수집하고 수작업으로 분류·중복 제거·우선순위 평가를 진행하며 주당 약 8시간을 사용합니다.
- 01
전 채널 커버리지, 누락 없음
AI가 정해진 시간에 사내 고객지원 시스템, 사용자 피드백 DB 등에서 원본 데이터를 자동 수집
- 02
수작업 분류 시간 단축
피드백에 대해 의미 분석 및 클러스터링을 수행하여 "기능 제안", "버그 리포트", "UX 개선" 등으로 자동 분류
- 03
PM은 검토 및 조정에만 집중
기존 요구사항 풀과 로드맵을 결합해 AI가 빈도·사용자 등급 등에 기반한 1차 우선순위를 제안
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총 소요시간 8시간 → 1.5시간
『요구사항 분석 주간 리포트』를 생성해 팀이 조회할 수 있도록 사내 지식베이스에 보관
운영 담당자의 일간 리포트 자동화와 데이터 모니터링
일간 리포트 작성 시간이 2시간에서 5분으로 단축되고, 이상 탐지 시점도 다음 날에서 당일로 단축

배경:어느 이커머스 플랫폼의 운영팀은 매일 사내 데이터베이스에서 매출·트래픽·재고 등 여러 지표를 추출하고 Excel로 정리해 일간 리포트를 작성하며, 1인당 2시간 이상을 사용합니다.
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데이터 자동 수집
AI가 정해진 시각에 기업 데이터 웨어하우스에 접속해 전일의 GMV·전환율·객단가 등 핵심 운영 지표를 자동 추출
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1분 미만의 생성 시간
사전 정의된 템플릿으로 추세 차트와 전년·전월 대비 분석을 포함한 『운영 일간 리포트』를 시각적으로 생성
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운영팀은 그대로 확인
리포트를 사내 워크스페이스(또는 메일링 리스트)로 발송하고, 이상 지표(예: 전환율 10% 이상 하락)를 자동 표시
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원인 파악 지원
운영 담당자는 "왜 전환율이 떨어졌나?" 라고 추가 질문할 수 있으며, AI는 고객지원 불만 기록과 상품 리뷰 DB를 연계해 초기 분석을 제공
영업 매니저의 셀프서비스 데이터 조회
일상적인 데이터 추출의 80%를 영업이 직접 수행, 분석팀은 심층 분석에 집중하며 의사결정 효율 60% 향상

배경:어느 인터넷 기업의 분석팀은 매일 많은 양의 데이터 추출 요청을 받고 있으며, 현업은 2~3일을 대기해야 해 의사결정이 지연되고 있습니다.
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한 번 설정, 지속 사용
Butler Shen(沈管家)에서 사내 데이터베이스(예: MySQL)를 연결하고 테이블 매핑과 권한을 설정
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AI가 SQL을 자동 생성·실행
현업 사용자가 자연어로 질문: "지난주 수요일부터 금요일까지 iOS 신규 사용자 가입 완료율은?"
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초 단위의 응답
시스템이 표를 반환하고 자동으로 라인 차트를 생성하며 다운로드도 지원
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재요청 없이 차트를 실시간 변경
곧바로 후속 질문 가능: "도시별로 나눠서 보여줘"