INDUSTRIAL COLLABORATION
정규 세션은 산학 협력 프로젝트로써 실제 기업의 데이터를 바탕으로 비즈니스 문제 해결 및 목표 달성을 함께합니다.
산학 협력 프로젝트에서 Growth Hackers는 기업의 비즈니스 목표, 시장 상황 및 서비스 맥락을 반영하여 기업의 필요에 맞는 문제를 정의합니다.
또, 데이터에서 찾아낸 인사이트를 바탕으로 문제 해결 방안을 제시합니다.
프로젝트의 성격은 크게 Data Analysis와 Data Science로 나눌 수 있습니다.
Data Analysis
DA 프로젝트에서는 데이터 분석을 통해 인사이트를 도출하고 전략을 제시합니다. 주로 사업 전략, 제품 개선, 마케팅, CRM 등의 분야를 다룹니다.
Growth Hackers는 인사이트 도출, 가설 설정, A/B 테스트 실행 등을 수행합니다.
Data Science
DS 프로젝트는 데이터 분석 결과를 바탕으로 프로젝트 목적에 맞는 모델 구현에 중점을 둡니다.
통계와 데이터 이론을 바탕으로 로직을 설계하고, 이릍 통해 추천 시스템, 예측 모델링, NLP 기반 모델 등을 개발합니다. 구현한 모델을 실제 서비스에 적용하여 A/B 테스트를 진행하기도 합니다.
Recent Projects
2025년 1학기 & 2025년 여름학기에 Growth Hackers가 진행하였던 프로젝트에 대해 소개드립니다.
S-OIL
중장기 소매경질유 수요 및 주유소 개소 추정 기반 주유소 사업 경쟁력 강화
주유소 사업의 중장기적 비즈니스 플랜
수립을 위해 다양한 데이터를 기반으로
미래 유류 수요 예측, 주유소 개소 예측,
그리고 주유소 전략 제안을 수행하였습니다.
수립을 위해 다양한 데이터를 기반으로
미래 유류 수요 예측, 주유소 개소 예측,
그리고 주유소 전략 제안을 수행하였습니다.
모드하우스
CRM 액션을 기반으로 한 Cosmo 서비스 결제 전환자 및 매출 증대 관련 전략 도출
기존 로그 데이터와 CRM 메시지 발송을
통해 실시간으로 얻는 데이터를 기반으로
직접 액션의 성과를 측정하고,
유저 세그먼트별로 매출 증대를 위한
인사이트 및 액션 아이템을 도출했습니다.
통해 실시간으로 얻는 데이터를 기반으로
직접 액션의 성과를 측정하고,
유저 세그먼트별로 매출 증대를 위한
인사이트 및 액션 아이템을 도출했습니다.
밸런스히어로
승인율과 연체율을 고려한 Rejection Code 최적화
승인율과 연체율 간 trade-off를 고려해
기존 Rejection Code의 효과를 검증하고, 더 나은 신규 Rejection Code를
제안하였습니다.
기존 Rejection Code의 효과를 검증하고, 더 나은 신규 Rejection Code를
제안하였습니다.
데이블
광고 송출 데이터 활용 사측 사용 모델 분석
광고 송출 데이터를 활용한 LP 모델의 효과를 검증하고, 모델 혼합 효과지표 제안 및 비용 최소화 인사이트 도출하였습니다.
쿠키
K-pop 아티스트의 도시별 인기지수 산출 모델 고도화
기존 '인기지수' 지표의 한계를 보완하기 위해 출발했으며, 최종적으로 검증 가능한 두 가지 모델을 개발하여 도시별 인기지수를 객관적으로 측정할 수 있는 기반을 마련하였습니다.
더브이씨
이커머스 상품의 상위 노출 예측 모델링 및 비교우위 관련 인사이트 도출
이커머스 플랫폼 Coupang의 판매 로그 데이터를 활용하여, 특정 키워드 검색 시 상위 노출과 경쟁 상품 대비 우위를 확보하기 위한 전략을 수립하고 모델링하였습니다.