무신사, 개인화 운영 도구 'MATCH Console'과 AI 어시스턴트 'MAI' 공개

주요 내용

• MATCH Console은 세 개의 공간으로 구성: ① Data Explorer(데이터 탐색 및 확인) ② Audience(조건 조합으로 대상 정의) ③ Activation(CRM 캠페인 또는 Audience API로 전달)
• 기존 운영 현장 문제: 마케터가 속성 확인을 위해 데이터 분석가에게 질문하고, 캠페인 발송 시 스프레드시트·Braze·Databricks에 동일 값을 반복 입력하는 비효율 존재
• AI 어시스턴트 MAI는 세 공간을 오가는 과정에서 발생하는 질문을 받아 데이터 탐색부터 실행까지의 흐름을 연결
• 설계의 핵심 과제는 '인지적 부하' 감소: 데이터 전문가가 아닌 운영자도 쉽게 사용할 수 있도록 설계
• 목표는 운영자가 데이터 처리보다 본업인 '결정'에 집중할 수 있도록 돕는 것

큐레이터 노트

무신사가 개인화 시스템 MATCH의 운영 접점을 도구화함으로써, 데이터 전문가 의존도를 낮추고 마케터 등 비전문 운영자가 직접 데이터 기반 의사결정을 실행할 수 있는 환경을 구축하려는 시도로 볼 수 있다.