📊 자동 차트 & 리포트 생성
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질문하면 시각화된 차트와 PDF 리포트가 자동 완성. 수작업 보고서는 이제 끝.
질문하면 시각화된 차트와 PDF 리포트가 자동 완성. 수작업 보고서는 이제 끝.
자연어로 데이터에 질문한다는 게 구체적으로 어떻게 작동하나요?
AI 에이전트는 연동된 광고, 주문, 고객 데이터를 온톨로지 구조로 이해하고 있습니다. '이번 달 네이버 광고의 실제 매출 기여가 얼마야?'처럼 질문하면, 에이전트가 광고 데이터와 주문 데이터를 교차 분석해 Attribution이 적용된 매출 수치를 바로 답변합니다. SQL이나 별도 설정 없이 채팅창에 입력하는 것만으로 분석이 완료됩니다.
AI 에이전트가 틀린 분석을 할 수도 있나요? 정확도는 어느 수준인가요?
AI 에이전트의 분석 정확도는 연동된 데이터의 품질에 비례합니다. 라플라스는 데이터 수집 단계에서 중복 제거, 봇 트래픽 필터링, Attribution 재계산을 자동으로 수행해 분석 신뢰도를 높입니다. 다만 연동 데이터에 누락이 있거나 채널별 정의가 다를 경우 분석 결과가 달라질 수 있으며, 이 경우 에이전트가 데이터 한계를 명시적으로 안내합니다.
온톨로지 기반 분석이 일반 AI 분석과 다른 점은 무엇인가요?
일반 AI 분석 툴은 데이터를 단순 수치로 처리하지만, 온톨로지 기반 분석은 '고객 → 주문 → 채널 → 광고'처럼 비즈니스 개념 간의 관계를 사전에 정의해 AI가 맥락을 이해한 상태에서 분석합니다. 예를 들어 '단골 고객'이 내부적으로 어떻게 정의되는지, '재구매'가 몇 일 기준인지를 AI가 학습하기 때문에 회사마다 다른 KPI 정의를 그대로 반영한 분석이 가능합니다. 이는 범용 AI 툴이 제공할 수 없는 라플라스만의 핵심 차별점입니다.
분석 결과를 Slack·카카오로 받아볼 수 있나요?
네, 가능합니다. 원하는 KPI와 알림 조건을 설정해두면 매일 정해진 시간에 Slack 채널 또는 카카오 알림으로 리포트가 자동 발송됩니다. 팀별로 다른 KPI 리포트를 각각의 채널에 보내도록 설정할 수 있으며, 이상 감지 시에는 즉시 알림이 발송됩니다.
우리 회사만의 KPI 정의를 AI에 학습시킬 수 있나요?
네, 라플라스 AI 에이전트는 회사별 KPI 정의를 커스터마이징할 수 있습니다. '우리 회사의 단골 고객은 6개월 내 3회 이상 구매한 고객'처럼 내부 기준을 입력하면 AI가 이를 기반으로 분석합니다. 엔터프라이즈 플랜에서는 더 정밀한 온톨로지 커스터마이징을 지원합니다.
