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연구/개발 부문

cover_Predicting Customer Churn 2

높은 조회수가 관심이 아니라 ‘길을 잃은 신호’였던 이유 (고객 이탈 예측하기 2)

조회수가 높아도 구매로 이어지지 않을 수 있습니다. 반복 탐색과 정보 과부하로 ‘길을 잃은 고객’이 발생하며 이는 핵심 이탈 요인입니다. ML 분석 결과 적당한 탐색은 긍정적이지만 과도한 탐색은 오히려 구매를 방해합니다. 비교 기준 명확화와 UX 개선이 전환 향상에 중요합니다.

cover_AEO_GEO_AI_Marketing_Strategy

AEO를 넘어 GEO로: AI 마케팅, 무엇부터 시작해야 하는가?

AI가 ‘답변’을 넘어 ‘추천’을 시작한 시대, ‘사실’을 최적화하는 AEO(답변 엔진 최적화)는 기본입니다. 이 글은 여기서 더 나아가 AI의 ‘판단’과 ‘평판’에 영향을 미치는 GEO(생성 엔진 최적화) 전략과, ‘AEO First, Then GEO’라는 명확한 AI 마케팅 로드맵을 제시합니다.

cover_Explain SQL Optimization Query Execution Command

SQL 최적화를 위한 쿼리 실행계획, Explain 명령어에 대해 알아보자

프로그래밍 산업의 발전이 빠르게 이루어지고 프로그램의 기능이 많아지면서, 프로그램이 하나의 기능만을 하는 것이 아닌 여러 기능을 포함하고 있는 추세입니다. 이러한 이유로 지속적으로 새로운 서비스가 출시되고, 사용자가 늘어나면서 데이터베이스에 쌓이는 데이터의 양도 점점 방대해지게 됩니다. 데이터 양의 증가로 인하여, 데이터를 컨트롤하기 위해 사용되는 SQL(Structured Query Language) 쿼리 또한 점점 복잡해지고 개발… 더 보기 »SQL 최적화를 위한 쿼리 실행계획, Explain 명령어에 대해 알아보자

cover_Standardizing Front-End Code with Cursor Rules

Cursor Rule로 프론트엔드 코드 표준화

Cursor Rules는 네이밍·컴포넌트 사용·코드 구조 등 프로젝트별 스타일 가이드를 AI에게 일관되게 적용시켜 코드 품질과 생산성을 높이는 규칙 집합입니다. 이번글을 토앻 Rules 설정 방법과 Cursor를 잘 쓰는 12가지 핵심 팁을 알아보도록 하겠습니다.

cover_Multimodal AI Opens New Horizons in Marketing

멀티모달 AI, 마케팅의 새로운 지평을 열다

멀티모달 AI는 텍스트, 이미지, 음성, 영상을 통합적으로 분석하여 더 정밀하고 개인화된 마케팅을 가능하게 합니다. 이 글에서는 실제 코드 예시와 추천 도구 등 활용 가능한 실무 적용 방법을 소개합니다.

cover_Learn about data replication

데이터 리플리케이션 알아보기

데이터베이스 리플리케이션은 실시간 복제 데이터베이스 서버를 운용하는 것을 의미하며, 메인(Main)이 되는 서버를 마스터(Master)서버라고 말합니다. 이번글을 통해서 리플리케션을 어떻게 사용할 것인가에 대해 알아보고 데이터에 보관 방식의 이해를 높여 보시기 바랍니다.

cover_Understanding webhooks

웹훅(Webhook) 이해하기

웹훅은 서버 간의 이벤트 기반 비동기 통신을 가능하게 해주며, 특정 이벤트가 발생했을 때 외부 서비스로 실시간 알림을 보내는 웹 기술입니다. 이번 포스팅에서는 웹훅의 개념과 특징에 대해 자세히 알아보고, n8n을 통해 간단한 웹훅 예제를 구현해보도록 하겠습니다.

cover_Automating Data Collection with n8n(1)

n8n을 활용한 데이터 수집 자동화 (1)

디지털 전환 시대에 기업의 데이터 수집 과정을 효율화할 수 있는 n8n이라는 노코드/로우코드 워크플로우 자동화 도구를 소개하며, 기존의 BeautifulSoup이나 Selenium과 같은 코드 기반 도구와 달리 API 중심의 직관적인 인터페이스로 비개발자도 쉽게 복잡한 데이터 수집 및 처리 자동화를 구현할 수 있는 방법을 설명합니다.

"~에 맞는 제품 추천해줘" 잠재고객은 이제 검색창이 아닌 AI에게 묻습니다. 당신의 브랜드는 AI 대화창에서 추천되고 있습니까?

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