상품/시술 추천 로직을 작게 시작하고 운영자가 결과를 보정할 수 있게 만든 뷰티 추천 기능 사례입니다.
Launch Scope
Growth Scope
Project Brief
뷰티 추천 기능을 작게 시작하되 운영팀이 결과를 통제할 수 있는 범위를 먼저 정하고 싶습니다.
620만 ~ 1,280만 원 / 42 ~ 76일 범위는 단순 화면 수가 아니라 실제 운영 범위와 후속 확장 가능성까지 같이 고려해 잡은 값입니다.
이번 사례는 1차 오픈 범위 5개와 후속 확장 범위 3개를 분리해서, 초기 일정과 품질을 동시에 지키는 쪽으로 설계했습니다.
사례는 “다 넣었다”보다 “무엇을 먼저 하고 무엇을 뒤로 뺐는가”가 더 중요할 때가 많습니다.
후속 확장 항목은 의도적으로 1차 범위에서 제외해 초기 일정과 QA 부담을 줄였습니다.
AI 고도화보다 운영팀이 직접 수정하고 관리할 수 있는 구조를 먼저 확보했습니다.
업종별 반복 업무를 먼저 안정화하고 부가 확장은 데이터가 쌓인 뒤 검토하는 접근을 택했습니다.
겉으로는 비슷한 프로젝트라도 운영팀이 어디서 힘들어하는지에 따라 만족도가 크게 갈릴 수 있습니다.
로그를 보고 시나리오를 수정하는 운영 루프가 없으면 AI 기능은 금방 성과가 떨어질 수 있습니다.
업종 특유의 민감 정보와 반복 수정 포인트를 운영 기준에 먼저 포함하는 편이 안전합니다.
