AI 영업 브리핑 앱 — 데이터 수집부터 모바일까지
매장 운영 데이터를 자동 수집해 AI가 매일 아침 영업 브리핑으로 요약하는 시스템을 데이터 파이프라인부터 모바일 앱까지 통합 구축한 사례입니다. RAG로 어제 대비 변화를 짚고, 프롬프트·캐싱 설계로 월 AI 운영비를 예산 안에 맞췄습니다.
기술 스택
프로젝트 개요
매장 사장님이 본인 매장의 운영 데이터를 매일 확인하는 데 시간을 많이 쓰던 것을, AI가 대신 요약해 매일 아침 브리핑으로 받아보게 하고 싶어 했습니다. 데이터 수집, AI 요약, 모바일 알림까지 하나로 이어지는 시스템을 의뢰했습니다.
해결해야 할 과제
수집한 운영 데이터를 AI가 매일 의미 있게 요약하도록 만드는 것이 핵심이었습니다
단순 통계가 아니라 "어제와 무엇이 달라졌는지"를 짚어주는 브리핑이 필요했습니다
월 AI 호출 비용이 예산을 넘지 않도록 설계해야 했습니다
솔루션
RAG 기반 브리핑 생성
수집된 데이터를 벡터로 임베딩해, AI가 과거 맥락을 참고하며 "무엇이 달라졌는지"를 짚는 브리핑을 생성하도록 설계했습니다. 단순 수치 나열이 아니라 실제로 읽을 가치가 있는 요약을 만드는 데 집중했습니다.
운영비 최적화 설계
프롬프트 길이와 캐싱 전략을 설계해 월 AI 호출 요금이 예산 안에 들어오도록 했습니다. 납품 후 몇 달이 지나도 운영비가 예측 범위에 머무는 것을 AI 프로젝트의 진짜 완성도로 봤습니다.
모바일 앱 + 푸시
매일 아침 브리핑을 모바일 앱 푸시 알림으로 받아보도록 iOS/Android 앱을 함께 개발했습니다. 사장님이 별도 조작 없이 알림 하나로 하루를 시작하게 했습니다.
주요 기능
자동 데이터 수집
매장 운영 데이터를 매일 자동으로 모읍니다.
AI 아침 브리핑
AI가 어제 대비 변화를 짚어 매일 아침 요약을 생성합니다.
모바일 푸시 알림
브리핑을 모바일 앱 푸시로 바로 받아봅니다.
운영비 예측 설계
월 AI 호출 비용이 예산 안에 머물도록 설계했습니다.
프로젝트 결과
데이터 수집 → AI 요약 → 모바일 알림으로 이어지는 파이프라인을 통합 구축했습니다. 사장님이 데이터를 직접 들여다보던 시간을 아침 브리핑 알림 하나로 대체했고, 운영비도 예측 범위 안에서 안정적으로 유지되고 있습니다.
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