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알고보니의 전체 정보

기업개요 및 핵심역량(요약)

a. 기업 개요 (1) 기업명: 알고보니(AlgoBoni) (2) 핵심 가치: 기업 목표와 관련한 다양한 데이터들을 효율적으로 수집, 분석, 활용함으로써 기업의 목표 성취를 돕는다. (3) 주요 서비스 - AE 레포팅 솔루션(이커머스 트래픽 및 관련 데이터 수집/분석/활용 레포팅 서비스) - AE 대시보드 솔루션(이커머스 트래픽 및 관련 데이터 수집/분석/활용 웹 대시보드 솔루션) (4) 주요사업 분야 및 목표 시장 - 주요 사업: 데이터 분석 레포팅 및 웹 대시보드 솔루션 - 목표 시장: 데이터 기반으로 효과적인 전략 수립 및 기업 운영을 지향하는 이커머스 기업체들 - 주요 연혁 및 실적: 2022년 1월, 알고보니 설립 2022년 10월, 데이터 분석 전문가 국가공인 자격증 ADP 획득 2022년 10월, <KOPIS 빅데이터 분석 공모전> 장려상 2023년 8월, <KHIDI 공공데이터 활용 아이디어 공모전> 우수상 2023년 8월, <농림축산식품 공공빅데이터 활용 창업경진대회> 최우수상 2023년 9월, <핵심만 요약한 통계와 머신러닝 파이썬 코드북> 출판 2024년 6월, <핵심만 요약한 데이터 조작과 시각화 파이썬 코드북> 출판 2024년 9월, 스타트업랩스, 게임 운영 및 사용자 데이터 웹 대시보드 개발 b.핵심 역량(1)데이터 수집 및 전처리 능력(2)데이터 분석 및 시각화 능력(3)데이터 활용 능력(4)데이터 솔루션 개발 능력

기업한글명

알고보니

도로명주소

서울특별시 송파구 문정로5길 13 (문정동,문정동아아파트 101동)

등록일

2025-01-27

링크(URL)

https://kdata.or.kr/datavoucher/is/selectPortalFileDetail.do?rcpnYear=2025&brno=2513101106&sprnSctrCd=P01014002&prdcId=&sprnDsncCd=P11014001

보유솔루션(요약)

(1)데이터 수집 및 전처리 능력:구글 애널리틱스(GA4)를 통한 기본 및 맞춤형 트래픽 데이터,각종API를 통한 정형 데이터, SNS스크래핑을 통한 데이터,고객사 보유의 제품/판매 데이터 등 다양한 출 처의 데이터를Python기반으로 수집,병합 및 전처리 가능(2)데이터 분석 및 시각화 능력:통계적 분석 기법(t검정, ANOVA,카이제곱검정,상관분석,회귀분석, EDA등)및 각종 머신러닝(지도 및 비지도 학습 모델링)기법을 사용함으로써 데이터를 탐색적으로 분석하고,비즈니스 가설을 설계하여 유의미하게 검증하거나,데이터를 예측,설명,군집화 또는 연관 관계를 파악하는 모델 생성 가능.분석 과정이나 결과 표현 시seaborn, matplotlib와 같은Python라이브러리로 시각화하여 레포팅하거나Grafana와 같은 시각화 도구로 실시간 웹 대시보드 개발 가능(3)데이터 활용 능력:분석 결과와 마케팅,전략 수립 실무 경험을 활용하여 실질적으로 광고 매체 별 성과 분석을 통한 매체 전략 최적화,사용자 행동 분석을 통한UI/UX개선,사용자 특성 분석을 통한 맞춤형 프로모션 기획 등 이커머스 경영 목표를 달성할 수 있는 구체적인 인사이트와 전략 아이디어를 제공(4)데이터 솔루션 개발 능력:스마트 팩토리 시스템 구축을 위한 빅데이터(대량의 센서 데이터)수집/처리/모니터링 환경 설계 및 개발, IFRS16리스 회계 관리 솔루션 개발,데이터 파이프라인 아키텍쳐 설계 및 구축,그 외 다양한 데이터 시각화 대시보드 개발 이력 보유

상세주소

1동 906호

설립일자

2022-01-02

실적(요약)

(1) KOPIS 빅데이터 분석 공모전 - 장려상 (문화체육관광부, 예술경영지원센터, 2022) - 주제: 공연 티켓 판매 건수에 영향을 미치는 요인 분석 및 모델링 - Open API를 통해 데이터를 수집 및 전처리하고 타겟변수(티켓 판매 건수)와 설명변수를 설계,SOM 알고리즘을 사용하여 군집 분석을 진행하고 관람객 군집 별 EDA 진행,다중선형회귀 모델을 통해 회귀계수, 결정계수 분석, 랜덤포레스트로 특징 중요도 확인 및 모델링, 분석 결과 시각화 (2) 농림축산식품 공공빅데이터 활용 창업경진대회 - 아이디어 기획 팜맵 데이터 부문 최우수상 (농촌진흥청, 2023) - 주제: 병해충 매니저, 사용자 맞춤형 병해충 정보 조회 및 병해충 판별 서비스 - 국가농작물병해충관리시스템, 농촌진흥청 등에서 제공하는 Open API, 기상청 개방 데이터, 국내포털 사이트 이미지 스크랩핑을 통해 데이터를 수집하고 병해충 판별을 위한 머신러닝 기반 모델 생성하도록 설계 (3) KHIDI 공공데이터 활용 아이디어 공모전 - 우수상 (한국보건산업진흥원, 2023) - 주제: K-medi Planner, 외국인 관광객을 위한 맞춤형 의료 서비스 추천 및 설계 서비스 - 사용자의 개인정보를 선택적으로 입력하고, 입력 정보를 토대로 연관규칙분석 모델을 통해 진료과목을 추천받도록 설계함. 추천 진료 과목 중 원하는 진료 과목을 선택하면 입력 정보들을 토대로 연관성이 높은 병의원 5개를 추천하고 각 병의원의 다양한 정보를 비교/조회할 수 있도록 제공하고 최종적으로 병의원을 선택하여 예약 및 결제하는 시스템 설계 (4) *****스, 데이터 아키텍쳐 컨설팅 용역 (2024~) - 게임 사용자 데이터 분석, 대시보드 개발, 데이터 파이프라인 구축, 클라우드 네이티브 기반 시스템 설계 등

유지보수(후속지원)전략(요약)

(1) 담당자 배정을 통한 창구 일원화: 데이터 분석 파트에서 배정된 담당자를 통해 솔루션 스펙 협의부터 정기적 발송까지 관련하여 커뮤니케이션 할 수 있는 하나의 창구를 제공한다. 신규 프로젝트를 진행할 경우에도, 해당 담당자를 배정하여 kick-off부터 close까지 프로젝트 관리를 수행하도록 한다. (2) 솔루션관련 교육 진행 및 피드백 수집: 고객사 직원들이 자사 솔루션을 효율적으로 활용할 수 있도록 정기적 교육 세션을 제공한다. 또한, 고객사 미팅을 통해 솔루션 사용 패턴을 파악하고솔루션개선을 위한 피드백을 수집하여 적용하도록 한다.(3)추가 컨설팅을 통한 전략 수립 및 실행 시 전후 효과 검증 무료 진행: 알고보니의 솔루션을 통해 얻은 인사이트를 바탕으로 추가 컨설팅을 통해 전략을 수립하고 실행하는 경우, 실행 전후 효과를 비교하고 검증하는 서비스를 무료로 진행하는 후속 지원을 실시한다.

주요서비스 상세정보(요약)

(1) AE 레포팅 (AlgoBoni Ecommerce Reporting solution)- 전날 트래픽 데이터에 대한 일일 분석 레포트를 파일로 제공- 고객사 전용의 DB를 구축 및 적재하지 않기 때문에 구독 기간 동안 비교적 저렴하고 간편하게 데이터 분석 서비스 도입 가능- 추천 고객: 간편한 도입, 경제적인 비용으로 이커머스 사이트에서 발생하는 일일 트래픽 데이터를 수집, 분석, 활용하기 원하는 고객 알고보니 템플릿으로 작성된 단기적 데이터 분석 결과가 필요한 고객- 기본 제공 항목: 고객 전담 관리 서비스, 수집/전처리한 원본 데이터 csv 파일, 데이터 분석 결과 레포트 pdf 파일(2) AE 대시보드 (AlgoBoni Ecommerce Dashboard solution)- 전날 트래픽 데이터에 대한 일일 분석 결과를 웹 대시보드로 제공- 고객사 전용의 DB를 구축 및 적재하여 지속적으로 분석 결과를 확인할 수 있으며 데이터 조작 기능으로 분석 결과를 동적으로 파악 가능- 추천 고객: 이커머스 사이트에서 발생하는 일일 트래픽 데이터를 수집, 분석, 적재하여 중장기적으로 활용하기 원하는 고객 알고보니 탬플릿으로 구성된 대시보드에서 데이터 분석 결과를 기간, 범주 등을 조작하여 동적으로 파악하고자 하는 고객- 기본 제공 항목: 고객 전담 관리 서비스, 웹 대시보드 및 계정, 유지보수 서비스(3) 5가지 지표 (*AE 레포팅, AE 대시보드 공통)- 획득(Acquisition): 방문자 수 및 방문자 특징(시간/국가/지역/성별/연령/언어/기기/OS/브라우저), 유입 경로 및 유입 키워드- 활성화(Activation): 방문자가 사이트에 방문한 후 주요 이벤트(가입/제품조회/장바구니/구매)의 활성화 여부- 참여(Engagement): 방문자의 주요 이벤트 및 방문 페이지 통계 상세(횟수, 패턴, 소요 시간, 스크롤 깊이)- 유지(Retention): 한달 전 가입자의 활성화 및 참여 요소 분석- 수익화(Monetization): 총 수익, 총 구매자 수, 수

카테고리구분

전처리,품질,코딩,시각화,정보추출또는조합,분석,전략수립,큐레이션,설계,생성·수집,자동화,적재

품질확보전략(요약)

a. 데이터 수집 시 품질 확보 방안 (1) 주요 트래픽 데이터와 서브 트래픽 데이터 교차 검증 - 방문자 수, 신규 방문자 수를 기준으로 구글 애널리틱스의 주요 트래픽 데이터와 서브 트래픽 데이터들(네이버 애널리틱스, 고객사 로그 등)을 비교하여 동일성을 통계적으로 교차 검증함으로써 데이터 누락 여부를 확인하고 데이터의 정확성과 신뢰성을 확보한다. (2) 구글 애널리틱스의 디버깅 모드(DebugView)를 통한 트랙킹 오류 수정 - 구글 애널리틱스의 디버깅 모드를 통해 고객 맞춤형으로 정의한 이벤트가 정상적으로 설정되고 수집되는지, 사용자에게 할당된 속성이 제대로 작동하는지 테스트 환경에서 미리 확인할 수 있다. 이로써 트랙킹 오류를 사전에 발견하여 수정할 수 있으며, 수집하는 데이터의 품질을 확보할 수 있다. b. 데이터 분석 시 품질 확보 방안 (1) 다양한 샘플링 및 통계적 검증을 통해 결과의 일관성 확인 - 분석 결과의 일관성을 확인하기 위해 반복적인 테스트, 다양한 샘플링, 교차 검증의 방법을 사용하거나 통계적 유의성을 확인한다. 모델링에 있어서도 과적합을 방지하고, 최적의 파라미터를 찾기위해 그리드 서치 방법을 적용한다. (2) 자동화된 데이터 분석 파이프라인 수립 - 데이터 수집, 처리, 분석 단계를 자동화하여 인적 오류를 최소화하고 재현가능성을 보장한다.

활용사례(요약)

(1) 마케팅 전략 수립에 활용- 고객 세분화를 통한 마케팅 효율성 제고: 고객 세그먼트를 세분화하여 마케팅 목표에 따른 타겟을 선정하고 마케팅 비용을 투입 광고비 절감, 고객 당 획득 비용 최적화, 고객 당 수익 최적화 등- 유입 경로/캠페인/프로모션 효과 분석을 통한 미디어 믹스 최적화: 유입 경로, 유료 광고 성과 등을 파악하여 각 광고 성과에 따른 미디어 믹스 최적화 프로모션 전후 트래픽, 구매량 등 변화의 통계적 검정을 위한 A/B 테스트 진행- 고객 구매 행동 분석을 통한 제품 기획/관리/판매 최적화: 인기/비인기 상품을 파악하여 제품 소싱 전략에 활용하고 재고 관리를 최적화 연관 분석을 통한 제품 추천, 프로모션 및 번들 구성, 크로스셀링 유도 등 판매량 증대 (2) 전자상거래 사이트 개선에 활용- 퍼널 분석을 통한 고객 동선 편의성 증대: 이탈/구매 고객의 행동 경로, 사이트 체류 시간 등을 분석함으로써 UI/UX 개선점 도출 제품 정보 표시 방법 개선, 결제 페이지 UI 단순화 등 방안 수립- 운영 시간 및 인력 효율화를 통한 운영 비용 절감: 고객 활동이 낮은 시간대에 운영 자원(인력, 서버 등)을 절약 고객 문의가 몰리는 시간대를 파악하여 AI 챗봇 등 자동화 솔루션 활용- 접속 환경 정보 수집을 통한 기술적 최적화: 방문자의 사이트 접속 정보(OS, 디바이스, 모델명, 브라우저 등)를 토대로 사이트 개발 및 디버깅 호환성 문제 해결, 접속 환경을 감지한 적응형 콘텐츠 및 디자인 제공