mirror of
https://github.com/ktds-dg0501/kt-event-marketing.git
synced 2025-12-06 14:06:23 +00:00
2a5237e844
- 전체 유저플로우 연결도 작성 (userflow.puml) - 7개 세부 유저플로우 시퀀스 다이어그램 작성 - 01-회원가입및매장등록 - 02-AI이벤트자동기획 - 03-이벤트콘텐츠생성 - 04-다중채널자동배포 - 05-이벤트참여및접수 - 06-실시간효과측정 - 07-AI개선제안 - 이벤트스토밍 요소 포함 (Command, Event, Actor, External System, Policy) - PlantUML !theme mono 표준 준용 - Sequential MCP를 통한 체계적 분석 완료 🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.com/claude-code) Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
137 lines
4.3 KiB
Plaintext
137 lines
4.3 KiB
Plaintext
@startuml 07-AI개선제안
|
|
!theme mono
|
|
|
|
title 유저플로우 07: AI 개선 제안 및 다음 이벤트 기획
|
|
|
|
actor "소상공인" as Owner
|
|
participant "AI 학습 및 개선 시스템" as AISystem
|
|
participant "AI 머신러닝 엔진" as MLEngine
|
|
participant "빅데이터 분석 시스템" as BigData
|
|
participant "트렌드 데이터베이스" as TrendDB
|
|
database "학습 데이터 DB" as LearningDB
|
|
|
|
== 이벤트스토밍 요소 ==
|
|
|
|
note over Owner, LearningDB
|
|
**Command**: 이벤트결과분석요청, AI개선안생성, 개선안검토,
|
|
다음이벤트제안요청, 학습데이터저장, 새이벤트기획시작
|
|
**Event**: 이벤트종료됨, 결과데이터분석완료됨, AI개선안생성됨,
|
|
개선안검토됨, 다음이벤트아이디어제안됨, 학습데이터업데이트됨, 새이벤트기획시작됨
|
|
**Actor**: 소상공인, AI 시스템
|
|
**External System**: AI 머신러닝 엔진, 빅데이터 분석 시스템, 업종별 트렌드 데이터베이스
|
|
**Policy**: 성공 패턴 자동 학습 및 재활용, 실패 요인 회피 로직 적용,
|
|
업종별/지역별 데이터 축적 및 활용, 지속적 성능 개선 알고리즘
|
|
end note
|
|
|
|
== 이벤트 종료 및 결과 분석 ==
|
|
|
|
note over AISystem
|
|
이벤트 종료 시각 도래
|
|
자동 결과 분석 시작
|
|
end note
|
|
|
|
AISystem -> AISystem : **Event**: 이벤트종료됨
|
|
activate AISystem
|
|
|
|
AISystem -> BigData : **Command**: 이벤트결과분석요청\n(데이터: 이벤트ID, 전체성과데이터)
|
|
activate BigData
|
|
|
|
BigData -> BigData : 성공 요인 분석\n실패 요인 분석
|
|
|
|
note right of BigData
|
|
**분석 항목**
|
|
- 참여율 vs 목표
|
|
- ROI vs 업종 평균
|
|
- 채널별 효율성
|
|
- 시간대별 참여 패턴
|
|
- 경품 매력도
|
|
end note
|
|
|
|
BigData --> AISystem : **Event**: 결과데이터분석완료됨\n(데이터: 성공요인, 실패요인, 개선포인트)
|
|
deactivate BigData
|
|
|
|
== AI 개선안 생성 ==
|
|
|
|
AISystem -> MLEngine : **Command**: AI개선안생성\n(데이터: 성공요인, 실패요인, 개선포인트)
|
|
activate MLEngine
|
|
|
|
note right of MLEngine
|
|
**Policy**: 성공 패턴
|
|
자동 학습 및 재활용
|
|
- 성공 패턴 식별
|
|
- 실패 패턴 회피
|
|
- 최적화 알고리즘 적용
|
|
end note
|
|
|
|
MLEngine --> AISystem : **Event**: AI개선안생성됨\n(데이터: 개선안 3가지 옵션, 우선순위)
|
|
deactivate MLEngine
|
|
|
|
== 개선안 검토 ==
|
|
|
|
AISystem --> Owner : AI 개선안 제시\n(1. 경품 변경, 2. 참여방법 단순화, 3. 배포 채널 조정)
|
|
|
|
Owner -> AISystem : **Command**: 개선안검토\n(데이터: 선택된개선안, 피드백)
|
|
AISystem --> Owner : **Event**: 개선안검토됨
|
|
|
|
== 다음 이벤트 아이디어 제안 ==
|
|
|
|
AISystem -> TrendDB : **Command**: 다음이벤트제안요청\n(데이터: 시즌, 목표, 학습결과)
|
|
activate TrendDB
|
|
|
|
note right of TrendDB
|
|
**Policy**: 업종별/지역별
|
|
데이터 축적 및 활용
|
|
- 계절별 성공 이벤트
|
|
- 지역 특성 반영
|
|
- 트렌드 예측 적용
|
|
end note
|
|
|
|
TrendDB --> AISystem : **Event**: 다음이벤트아이디어제안됨\n(데이터: 추천이벤트 5가지, 예상성과)
|
|
deactivate TrendDB
|
|
|
|
AISystem --> Owner : 다음 이벤트 아이디어 제공\n(예: 크리스마스 이벤트, 설날 이벤트)
|
|
|
|
== 학습 데이터 업데이트 ==
|
|
|
|
AISystem -> LearningDB : **Command**: 학습데이터저장\n(데이터: 이벤트결과, 성공패턴, 실패패턴)
|
|
activate LearningDB
|
|
|
|
note right of LearningDB
|
|
**Policy**: 지속적
|
|
성능 개선 알고리즘
|
|
- 이벤트 결과 누적
|
|
- 성공률 향상 학습
|
|
- 개인화 추천 강화
|
|
end note
|
|
|
|
LearningDB --> AISystem : **Event**: 학습데이터업데이트됨
|
|
deactivate LearningDB
|
|
|
|
== 새 이벤트 기획 시작 ==
|
|
|
|
alt 소상공인이 즉시 새 이벤트 기획
|
|
Owner -> AISystem : **Command**: 새이벤트기획시작\n(데이터: 개선안반영, 이전학습활용)
|
|
AISystem --> Owner : **Event**: 새이벤트기획시작됨\n(Flow 02로 이동)
|
|
|
|
note over Owner
|
|
**지속적 순환 구조**
|
|
- AI 학습 기반 기획
|
|
- 개선안 자동 반영
|
|
- 성공률 지속 향상
|
|
end note
|
|
else 나중에 기획
|
|
Owner -> Owner : 대시보드에서 다시 기획 가능
|
|
end
|
|
|
|
note over AISystem, LearningDB
|
|
**AI 학습 및 개선 완료**
|
|
- 이벤트 결과 학습
|
|
- 성공 패턴 축적
|
|
- 맞춤형 개선안 제공
|
|
- 다음 이벤트 성공률 향상
|
|
end note
|
|
|
|
deactivate AISystem
|
|
|
|
@enduml
|