SKT 마케팅 AI Agent MAMF 구축 | 팀에버플 Project Journey

데이터 해석-실행-축적을 하나의 흐름으로

MAMF는 SK텔레콤의 MNO 마케터들이 데이터 분석에 시간을 쓰는 대신 인사이트와 실행에 집중할 수 있도록 설계된 AI 기반 마케팅 통합 프레임워크입니다.

이를 위해 분산된 데이터 환경, 경직된 리포트 구조, 현장과 본사의 단절된 흐름을 하나의 시스템으로 통합하고, AI Agent를 중심으로 마케팅

업무 방식을 재정의함으로써 데이터 → 해석 → 실행 → 축적이 하나의 흐름으로 이어지는 업무 생태계를 구현했습니다.

AI Agent

데이터 해석-실행-축적을 하나의 흐름으로

MAMF는 SK텔레콤의 MNO 마케터들이 데이터 분석에 시간을 쓰는 대신 인사이트와 실행에 집중할 수 있도록 설계된 AI 기반 마케팅 통합 프레임워크입니다.

이를 위해 분산된 데이터 환경, 경직된 리포트 구조, 현장과 본사의 단절된 흐름을 하나의 시스템으로 통합하고, AI Agent를 중심으로 마케팅 업무 방식을 재정의함으로써 데이터 → 해석 → 실행 → 축적이 하나의 흐름으로 이어지는 업무 생태계를 구현했습니다.

AI Agent

Backgroound

분석과 실행 사이의 속도 차이, 그 간극을 연결하다

SKT MNO(Mobile Network Operator) 마케팅 조직은 방대한 데이터 속에서도 현장의 변화를 즉시 읽고 실행으로 연결해야 하는 과제를 안고 있었습니다.

그러나 기존에는 온오프라인 데이터가 분산되어 있고 정형화된 리포트 환경으로 유연한 탐색과 가설 검증이 제한되엇습니다. 현장의 생생한 데이터는

사후 정리과정을 거치며 시의성을 잃었고, 도입된 AI 도구는 실제 업무 흐름에 스며들지 못하고 있었습니다.

SKT MNO(Mobile Network Operator) 마케팅 조직은 방대한 데이터 속에서도 현장의 변화를 즉시 읽고 실행으로 연결해야 하는 과제를 안고 있었습니다.

그러나 기존에는 온오프라인 데이터가 분산되어 있고 정형화된 리포트 환경으로 유연한 탐색과 가설 검증이 제한되엇습니다. 현장의 생생한 데이터는 사후 정리과정을 거치며 시의성을 잃었고, 도입된 AI 도구는 실제 업무 흐름에 스며들지 못하고 있었습니다.

SKT MNO(Mobile Network Operator) 마케팅 조직은 방대한 데이터 속에서도

현장의 변화를 즉시 읽고 실행으로 연결해야 하는 과제를 안고 있었습니다.

그러나 기존에는 온오프라인 데이터가 분산되어 있고 정형화된 리포트 환경으로 유연한 탐색과 가설 검증이 제한되엇습니다.

현장의 생생한 데이터는 사후 정리과정을 거치며 시의성을 잃었고, 도입된 AI 도구는 실제 업무 흐름에 스며들지 못하고 있었습니다.

기존 마케팅 환경

· 온·오프라인 데이터 분산 ㅡ 통합적인 인사이트 도출 제한

· Power BI 기반 정형화된 리포트 ㅡ 유연한 분석 제한

· 온·오프라인 데이터 분산 ㅡ 통합적인 인사이트 도출 제한

· Power BI 기반 정형화된 리포트 ㅡ 유연한 분석 제한

· 현장 데이터는 사후 정리 중심 ㅡ 실시간 활용 제한

· AI 활용은 일부 조직에 한정 ㅡ 업무 전반 비확산 상태

· 현장 데이터는 사후 정리 중심 ㅡ 실시간 활용 제한

· AI 활용은 일부 조직에 한정 ㅡ 업무 전반 비확산 상태

이로 인해 마케터는 ‘데이터는 많지만, 바로 쓸 수 없는 상황’에 놓여 있었고, 우리는 이 간극을 ‘경험의 구조화’로 풀고자 했습니다. 데이터를 단일 기준으로 통합하고

리포트를 유연한 분석 환경으로 전환하며 현장의 기록이 실시간으로 인사이트로 환원되는 루프를 설계하는 것. 나아가 AI를 마케터의 일상업무 흐름에 자연스럽게

연결해 분석과 실행 사이의 속도 차이를 좁히는 것. 그것이 이번 프로젝트의 출발점이었습니다.

이로 인해 마케터는 ‘데이터는 많지만, 바로 쓸 수 없는 상황’에 놓여 있었고, 우리는 이 간극을 ‘경험의 구조화’로 풀고자 했습니다.

데이터를 단일 기준으로 통합하고 리포트를 유연한 분석 환경으로

전환하며 현장의 기록이 실시간으로 인사이트로 환원되는 루프를 설계하는 것. 나아가 AI를 마케터의 일상업무 흐름에 자연스럽게 연결해 분석과 실행 사이의 속도 차이를 좁히는 것. 그것이 이번 프로젝트의 출발점이었습니다.

이로 인해 마케터는 ‘데이터는 많지만, 바로 쓸 수 없는 상황’에 놓여 있었고, 우리는 이 간극을 ‘경험의 구조화’로 풀고자 했습니다.

데이터를 단일 기준으로 통합하고 리포트를 유연한 분석 환경으로 전환하며 현장의 기록이 실시간으로 인사이트로 환원되는 루프를 설계하는 것.

나아가 AI를 마케터의 일상업무 흐름에 자연스럽게 연결해 분석과 실행 사이의 속도 차이를 좁히는 것. 그것이 이번 프로젝트의 출발점이었습니다.

Project goal

Experience

Analytics

Project goal

데이터 기반 마케팅의 효율성과 창의성을 동시에 극대화하기 위해, ‘수집-분석-실행-공유’가 끊김 없이 이어지는 통합 업무 환경을 구축했습니다. 핵심은 마케터가

복잡한 데이터 가공 없이 AI 에이전트와 대화하듯 원하는 인사이트를 즉시 얻고, 이를 현장 활동과 연계하여 실시간으로 피드백할 수 있는 순환 구조를 만드는

것입니다. 이를 통해 SKT MNO 마케팅 조직의 데이터 리터러시를 높이고, AI 기반 의사결정 문화를 정착시키는 것을 최종 목표로 설정했습니다.

데이터 기반 마케팅의 효율성과 창의성을 동시에 극대화하기 위해,

‘수집-분석-실행-공유’가 끊김 없이 이어지는 통합 업무 환경을 구축했습니다.

핵심은 마케터가 복잡한 데이터 가공 없이 AI 에이전트와 대화하듯 원하는 인사이트를 즉시 얻고, 이를 현장 활동과 연계하여 실시간으로 피드백할 수 있는 순환 구조를 만드는 것입니다.

이를 통해 SKT MNO 마케팅 조직의 데이터 리터러시를 높이고, AI 기반 의사결정 문화를 정착시키는 것을 최종 목표로 설정했습니다.

데이터 기반 마케팅의 효율성과 창의성을 동시에 극대화하기 위해, ‘수집-분석-실행-공유’가 끊김 없이 이어지는 통합 업무 환경을 구축했습니다.

이를 통해 SKT MNO 마케팅 조직의 데이터 리터러시를 높이고, AI 기반 의사결정 문화를 정착시키는 것을 최종 목표로 설정했습니다.

Core goal

하이브리드 플랫폼 구축으로 웹·모바일 심리스 대응

MSTR 기반 인터랙티브 리포트 아키텍처로 데이터 자율성 확보

실시간 필드 데이터(Field-Data) 아카이빙 체계 구축

GIS(공간정보) 기반 입체적 상권 및 경쟁사 시각화

데이터 리터러시 강화 및 최적화된 UI/UX 고도화

User voice

리포트의 유연함

"정해진 틀에서만 데이터를 보는 건 답답해요. 우리 조직과 본부 성과를

한눈에 비교하고, 각자 역할에 맞는 데이터만 안전하고 직관적으로

시각화해 보고 싶어요."

"정해진 틀에서만 데이터를 보는 건 답답해요. 우리 조직과 본부 성과를 한눈에 비교하고, 각자 역할에 맞는 데이터만 안전하고 직관적으로 시각화해 보고 싶어요."

"정해진 틀에서만 데이터를 보는 건 답답해요. 우리 조직과 본부 성과를 한눈에 비교하고,

각자 역할에 맞는 데이터만 안전하고 직관적으로 시각화해 보고 싶어요."

리포트의 유연함

"정해진 틀에서만 데이터를 보는 건 답답해요. 우리 조직과 본부 성과를

한눈에 비교하고, 각자 역할에 맞는 데이터만 안전하고 직관적으로 시각화해 보고 싶어요."

AI Agent의 접근성

"복잡한 메뉴 대신 대화하듯 물어보면 분석해주는 AI가 필요해요.

처음 쓰는 사람도 막막하지 않도록. 이미 우리가 만든 AI 에이전트와도

연동해서 쓸 수 있으면 좋겠습니다."

"복잡한 메뉴 대신 대화하듯 물어보면 분석해주는 AI가 필요해요. 처음 쓰는 사람도 막막하지 않도록. 이미 우리가 만든 AI 에이전트와도 연동해서 쓸 수 있으면 좋겠습니다."

AI Agent의 접근성

현장 중심 모바일 UX

"상권 변화를 매장에서 모바일로 즉시 입력하고 싶어요. 타이핑 없이 톡톡 선택하는

것만으로 기록되고, 중요 트렌드는 팀원과 바로 공유할 수 있게 해주세요.”

"상권 변화를 매장에서 모바일로 즉시 입력하고 싶어요. 타이핑 없이 톡톡 선택하는 것만으로 기록되고, 중요 트렌드는 팀원과 바로 공유할 수 있게 해주세요.”

현장 중심 모바일 UX

Strategic Approach

우리는 SKT의 기존 자산(Polaris Studio, Swing 권한 시스템 등)을 최대한 존중하면서도, 새로운 가능성을 열어가는 Evolution, not Revolution 전략을

채택했습니다. 마케터의 x실제 업무 흐름(분석 → 탐색 → 실행 → 데이터 축적)을 면밀히 관찰하고, 분석-실행-피드백이 자연스럽게 순환되는 워크플로우를

설계했으며, AI Agent를 마케터의 업무 파트너로 위치 지으며, 누구나 쉽게 활용할 수 있는 대화형 경험을 핵심으로 삼았습니다.

우리는 SKT의 기존 자산(Polaris Studio, Swing 권한 시스템 등)을 최대한 존중하면서도, 새로운 가능성을 열어가는 Evolution, not Revolution 전략을 채택했습니다.

마케터의 x실제 업무 흐름(분석 → 탐색 → 실행 → 데이터 축적)을 면밀히 관찰하고, 분석-실행-피드백이 자연스럽게 순환되는 워크플로우를 설계했으며, AI Agent를 마케터의 업무 파트너로 위치 지으며, 누구나 쉽게 활용할 수 있는 대화형 경험을 핵심으로 삼았습니다.

Strategic Approach

우리는 SKT의 기존 자산(Polaris Studio, Swing 권한 시스템 등)을 최대한 존중하면서도, 새로운 가능성을 열어가는 Evolution, not Revolution 전략을 채택했습니다. 마케터의 x실제 업무 흐름(분석 → 탐색 → 실행 → 데이터 축적)을 면밀히 관찰하고, 분석-실행-피드백이 자연스럽게 순환되는 워크플로우를 설계했으며, AI Agent를 마케터의 업무 파트너로 위치 지으며, 누구나 쉽게 활용할 수 있는 대화형 경험을 핵심으로 삼았습니다.

Seamless & Contextual

웹과 모바일에서 완전 동일한 경험을 제공하면서도, 각 디바이스의 특성에 최적화된 인터페이스를

구현했습니다. 사무실에서는 깊이 있는 분석, 현장에서는 빠른 입력과 확인이 자연스럽게

이어지도록 설계했습니다.

웹과 모바일에서 완전 동일한 경험을 제공하면서도, 각 디바이스의 특성에 최적화된 인터페이스를 구현했습니다. 사무실에서는 깊이 있는 분석, 현장에서는 빠른 입력과 확인이 자연스럽게 이어지도록 설계했습니다.

웹과 모바일에서 완전 동일한 경험을 제공하면서도, 각 디바이스의 특성에 최적화된 인터페이스를 구현했습니다.

사무실에서는 깊이 있는 분석, 현장에서는 빠른 입력과 확인이 자연스럽게 이어지도록 설계했습니다.

Conversational & Collaborative

복잡한 메뉴 탐색 대신 자연어 대화를 통해 인사이트를 도출하는 AI Agent 중심 경험을

구축했습니다. 추천 질의어, 대화 히스토리, Custom Agent 생성 기능을 통해

AI 활용 진입 장벽을 크게 낮췄습니다.

복잡한 메뉴 탐색 대신 자연어 대화를 통해 인사이트를 도출하는 AI Agent 중심 경험을 구축했습니다. 추천 질의어, 대화 히스토리, Custom Agent 생성 기능을 통해 AI 활용 진입 장벽을 크게 낮췄습니다.

Flexible & Extensible

기존 리포트의 경직성을 벗어나 MSTR 기반의 자유로운 리포트 환경을

마련했습니다. 마케터가 직접 Agent를 만들고 공유하며, 조직 내 지식이

축적되고 확산되는 구조를 구현했습니다.

기존 리포트의 경직성을 벗어나 MSTR 기반의 자유로운 리포트 환경을 마련했습니다. 마케터가 직접 Agent를 만들고 공유하며, 조직 내 지식이 축적되고 확산되는 구조를 구현했습니다.

Secure & Governed

강력한 4단계 권한 체계(메뉴 · 사용 · 데이터 · 마스터뷰)와 실시간 동기화되는 Admin

시스템을 통해 보안과 업무 효율성을 동시에 달성했습니다.

Connected & Circular

리포트(분석) → 에이전트(탐색) → 현장 활동(실행) → 데이터 반영으로 이어지는 순환 구조를 설계했습니다.

세 축이 끊기지 않고 하나의 흐름으로 작동하며, 마케팅 조직의 실제 업무 프로세스가 앱 서비스 안에

구조적으로 이식되었습니다.

리포트(분석) → 에이전트(탐색) → 현장 활동(실행) → 데이터 반영으로 이어지는 순환 구조를 설계했습니다.

세 축이 끊기지 않고 하나의 흐름으로 작동하며, 마케팅 조직의 실제 업무 프로세스가 앱 서비스 안에 구조적으로 이식되었습니다.

Field-First & Real-time

현장 마케터가 모바일로 입력한 데이터는 리포트와 통계에 즉각 반영됩니다.

오입력 자동 보정, 단계별 검증, 상태 관리 프로세스를 통해 현장 데이터의

신뢰도를 시스템 수준에서 보장합니다.

현장 마케터가 모바일로 입력한 데이터는 리포트와 통계에 즉각 반영됩니다.

오입력 자동 보정, 단계별 검증, 상태 관리 프로세스를 통해 현장 데이터의 신뢰도를 시스템 수준에서 보장합니다.

강남터미널대리점압구정로데오역점

매장 수익

8월 총 수익

6,830,000원

2,650,000원

Operable & Self-improving

UV/PV, 대화 세션, 리포트·에이전트 활용도 등 운영 지표를 자동 집계·시각화합니다. Admin에서 변경된 설정은

배포 없이 즉시 반영되고, 에러 로그 실시간 모니터링으로 장애에 능동적으로 대응합니다.

UV/PV, 대화 세션, 리포트·에이전트 활용도 등 운영 지표를 자동 집계·시각화합니다. Admin에서 변경된 설정은 배포 없이 즉시 반영되고, 에러 로그 실시간 모니터링으로 장애에 능동적으로 대응합니다.

Key Features

MSTR Reportㅡ

유연한 데이터 연동과 다차원 분석

Power BI의 확장성 한계를 넘어 MSTR 체계로 전환했습니다. AI Agent와의 연동이 가능한 유연한 데이터 구조 위에서,

마케터들이 원하는 방식으로 복합적인 시각을 빠르게 분석할 수 있는 인터랙티브 리포트 환경을 구현했습니다.

Power BI의 확장성 한계를 넘어 MSTR 체계로 전환했습니다. AI Agent와의 연동이 가능한 유연한 데이터 구조 위에서, 마케터들이 원하는 방식으로 복합적인 시각을 빠르게 분석할 수 있는 인터랙티브 리포트 환경을 구현했습니다.

데이터 단일화: 분산된 데이터를 단일 기준으로 통합 제공해여 분석 신뢰도 확보 (MSTR, Web Report, Polaris)

표준화: 조직·본부·지점 단위의 파편화된 지표 표준화로 전사 동일 기준의 데이터 환경 구축

정밀 권한 연동: 사용자별 권한 구조와 일관된 데이터 기준 결합으로 보안, 신뢰성을 충족하는 분석환경 유지

데이터 단일화: 분산된 데이터를 단일 기준으로 통합 제공해여 분석

신뢰도 확보 (MSTR, Web Report, Polaris)

표준화: 조직·본부·지점 단위의 파편화된 지표 표준화로

전사 동일 기준의 데이터 환경 구축

정밀 권한 연동: 사용자별 권한 구조와 일관된 데이터 기준 결합으로

보안, 신뢰성을 충족하는 분석환경 유지

MNO AI Agent ㅡ

자연어 질의로 즉시 인사이트를 얻는 마케터의 AI 파트너

MNO 마케터들의 AI 분석 파트너로, SK그룹의 AI 에이전트 생성 서비스 Polaris Studio와 연동하여 구축한 도메인 특화 에이전트입니다. 리포트 분석,

정보 시각화, 의사결정 지원까지 마케터의 업무 흐름 전반에 자연스럽게 녹아드는 AI 협업 경험을 설계했으며, 리포트 분석 및 정보 시각화 범위를

지속적으로 확장할 수 있는 기반을 마련했습니다.

MNO 마케터들의 AI 분석 파트너로, SK그룹의 AI 에이전트 생성 서비스 Polaris Studio와 연동하여 구축한 도메인 특화 에이전트입니다. 리포트 분석, 정보 시각화, 의사결정 지원까지 마케터의 업무 흐름 전반에 자연스럽게 녹아드는 AI 협업 경험을 설계했으며, 리포트 분석 및 정보 시각화 범위를 지속적으로 확장할 수 있는 기반을 마련했습니다.

•대화형 분석: 자연어 질문만으로 필요한 인사이트를 즉시 도출하는 AI Agent 구현

•커스텀 에이전트로 분석 시나리오 확장: Polaris Studio 연계를 통해 도메인 특화 에이전트 생성 및 분석 범위 지속 확장

•사용자 친화 인터페이스: 대화 히스토리 및 추천 질의어로 초보 사용자도 진입장벽 없이 데이터 분석 가능

•미래 기술 대응: 향후 AI 모델 고도화, 캠페인 자동화, 지능형 마케팅 추천 모듈 등을 수용할 수 있는 API 중심의 개방형 아키텍처 확보

MAMF APPㅡ

현장과 본사를 잇는 실시간 소통 창구

현장 마케터와 MNO 내부를 연결하는 전용 모바일 앱입니다. 체크리스트 기반의 간편 입력, 지도 기반 매장·상권 분석, 팀 공지 기능을 통해 순간 순간이 바쁜 현장

에서도 정보를 즉시 기록하고 공유할 수 있는 UX를 의도 했습니다.

현장 마케터와 MNO 내부를 연결하는 전용 모바일 앱입니다. 체크리스트 기반의 간편 입력, 지도 기반 매장·상권 분석, 팀 공지 기능을 통해 순간 순간이 바쁜 현장에서도 정보를 즉시 기록하고 공유할 수 있는 UX를 의도 했습니다.

•현장 데이터 자산화: 모바일을 통해 실시간 수집된 현장 데이터를 리포트와 통계에 즉각 반영하여 데이터 가치 극대화

•분석-실행 연계: [리포트(분석) → 에이전트(탐색) → 현장 활동(실행) → 데이터 반영]으로 이어지는 유기적 순환 구조 확립

실시간 마케터 활동

ㅡ 현장 데이터의 즉각적 동기화

현장 마케터가 MAMF APP을 통해 입력한 내용은 MNO 내부에서 실시간으로 내용을 확인하고 분석에 반영합니다. 오입력 자동 보정과 단계별 검증 절차로 현장 데이터의 신뢰도를 보장합니다.

현장 마케터가 MAMF APP을 통해 입력한 내용은 MNO 내부에서 실시간으로 내용을 확인하고 분석에 반영합니다.

오입력 자동 보정과 단계별 검증 절차로 현장 데이터의 신뢰도를 보장합니다.

•실시간 현장 데이터 수집: 모바일 인터페이스를 통한 현장 데이터의 즉각적인 수집과 시스템 반영으로 데이터의 시의성 확보

•데이터 거버넌스 강화: 오입력 자동 보정, 단계별 검증 절차, 상태 관리 프로세스를 통해 서비스 안정성과 운영 데이터 대외적 신뢰도 유지

AI 톡톡ㅡ

지도 기반 상권·매장 인텔리전스

GIS 기반 지도 위에서 매장·판매점의 판매 현황, 내방 고객 등 정보를 표와 그래프로 확인하고, AI를 통해 현장 데이터를 즉시 분석합니다. 공간 정보와 영업 데이터를 결합한 입체적 인텔리전스 뷰를 제공합니다.

GIS 기반 지도 위에서 매장·판매점의 판매 현황, 내방 고객 등 정보를 표와 그래프로 확인하고, AI를 통해 현장 데이터를 즉시 분석합니다.

공간 정보와 영업 데이터를 결합한 입체적 인텔리전스 뷰를 제공합니다.

•운영 지표 자동 분석: UV/PV, 대화 세션, 리포트/에이전트 활용도 등 운영 지표의 자동 집계 및 시각화를 통해 데이터 중심의 의사결정 지원

•워크플로우 디지털화: 마케팅 조직의 실제 업무 프로세스를 앱 서비스 내에 구조적으로 완벽히 이식

Seamless & Contextual

Conversational & Collaborative

복잡한 메뉴 탐색 대신 자연어 대화를 통해 인사이트를 도출하는 AI Agent 중심 경험을 구축했습니다. 추천 질의어, 대화 히스토리, Custom Agent 생성 기능으로 AI 활용 진입 장벽을 크게 낮췄습니다.

Flexible & Extensible

Secure & Governed

강력한 4단계 권한 체계(메뉴 · 사용 · 데이터 · 마스터뷰)와 실시간 동기화되는 Admin을 통해 보안과 업무 효율성을 동시에 달성했습니다.

Connected & Circular

리포트(분석) → 에이전트(탐색) → 현장 활동(실행) → 데이터 반영으로 이어지는 순환 구조를 설계했습니다. 세 축이 끊기지 않고 하나의 흐름으로 작동하며, 마케팅 조직의 실제 업무 프로세스가 앱 서비스 안에 구조적으로 이식되었습니다.

Field-First & Real-time

현장 마케터가 모바일로 입력한 데이터는 리포트와 통계에 즉각 반영됩니다. 오입력 자동 보정, 단계별 검증, 상태 관리 프로세스를 통해 현장 데이터의 신뢰도를 시스템 수준에서 보장합니다.

Operable & Self-improving

UV/PV, 대화 세션, 리포트·에이전트 활용도 등 운영 지표를 자동 집계·시각화합니다. Admin에서 변경된 설정은배포 없이 즉시 반영되고, 에러 로그 실시간 모니터링으로 장애에 능동적으로 대응합니다.

강남터미널대리점압구정로데오역점

매장 수익

8월 총 수익

6,830,000원

2,650,000원

Credits

Client

Project Journey