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- 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>
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@startuml 07-AI개선제안
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!theme mono
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title 유저플로우 07: AI 개선 제안 및 다음 이벤트 기획
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actor "소상공인" as Owner
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participant "AI 학습 및 개선 시스템" as AISystem
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participant "AI 머신러닝 엔진" as MLEngine
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participant "빅데이터 분석 시스템" as BigData
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participant "트렌드 데이터베이스" as TrendDB
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database "학습 데이터 DB" as LearningDB
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== 이벤트스토밍 요소 ==
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note over Owner, LearningDB
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**Command**: 이벤트결과분석요청, AI개선안생성, 개선안검토,
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다음이벤트제안요청, 학습데이터저장, 새이벤트기획시작
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**Event**: 이벤트종료됨, 결과데이터분석완료됨, AI개선안생성됨,
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개선안검토됨, 다음이벤트아이디어제안됨, 학습데이터업데이트됨, 새이벤트기획시작됨
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**Actor**: 소상공인, AI 시스템
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**External System**: AI 머신러닝 엔진, 빅데이터 분석 시스템, 업종별 트렌드 데이터베이스
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**Policy**: 성공 패턴 자동 학습 및 재활용, 실패 요인 회피 로직 적용,
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업종별/지역별 데이터 축적 및 활용, 지속적 성능 개선 알고리즘
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end note
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== 이벤트 종료 및 결과 분석 ==
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note over AISystem
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이벤트 종료 시각 도래
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자동 결과 분석 시작
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end note
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AISystem -> AISystem : **Event**: 이벤트종료됨
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activate AISystem
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AISystem -> BigData : **Command**: 이벤트결과분석요청\n(데이터: 이벤트ID, 전체성과데이터)
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activate BigData
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BigData -> BigData : 성공 요인 분석\n실패 요인 분석
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note right of BigData
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**분석 항목**
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- 참여율 vs 목표
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- ROI vs 업종 평균
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- 채널별 효율성
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- 시간대별 참여 패턴
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- 경품 매력도
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end note
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BigData --> AISystem : **Event**: 결과데이터분석완료됨\n(데이터: 성공요인, 실패요인, 개선포인트)
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deactivate BigData
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== AI 개선안 생성 ==
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AISystem -> MLEngine : **Command**: AI개선안생성\n(데이터: 성공요인, 실패요인, 개선포인트)
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activate MLEngine
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note right of MLEngine
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**Policy**: 성공 패턴
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자동 학습 및 재활용
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- 성공 패턴 식별
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- 실패 패턴 회피
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- 최적화 알고리즘 적용
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end note
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MLEngine --> AISystem : **Event**: AI개선안생성됨\n(데이터: 개선안 3가지 옵션, 우선순위)
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deactivate MLEngine
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== 개선안 검토 ==
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AISystem --> Owner : AI 개선안 제시\n(1. 경품 변경, 2. 참여방법 단순화, 3. 배포 채널 조정)
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Owner -> AISystem : **Command**: 개선안검토\n(데이터: 선택된개선안, 피드백)
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AISystem --> Owner : **Event**: 개선안검토됨
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== 다음 이벤트 아이디어 제안 ==
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AISystem -> TrendDB : **Command**: 다음이벤트제안요청\n(데이터: 시즌, 목표, 학습결과)
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activate TrendDB
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note right of TrendDB
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**Policy**: 업종별/지역별
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데이터 축적 및 활용
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- 계절별 성공 이벤트
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- 지역 특성 반영
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- 트렌드 예측 적용
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end note
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TrendDB --> AISystem : **Event**: 다음이벤트아이디어제안됨\n(데이터: 추천이벤트 5가지, 예상성과)
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deactivate TrendDB
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AISystem --> Owner : 다음 이벤트 아이디어 제공\n(예: 크리스마스 이벤트, 설날 이벤트)
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== 학습 데이터 업데이트 ==
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AISystem -> LearningDB : **Command**: 학습데이터저장\n(데이터: 이벤트결과, 성공패턴, 실패패턴)
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activate LearningDB
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note right of LearningDB
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**Policy**: 지속적
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성능 개선 알고리즘
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- 이벤트 결과 누적
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- 성공률 향상 학습
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- 개인화 추천 강화
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end note
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LearningDB --> AISystem : **Event**: 학습데이터업데이트됨
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deactivate LearningDB
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== 새 이벤트 기획 시작 ==
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alt 소상공인이 즉시 새 이벤트 기획
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Owner -> AISystem : **Command**: 새이벤트기획시작\n(데이터: 개선안반영, 이전학습활용)
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AISystem --> Owner : **Event**: 새이벤트기획시작됨\n(Flow 02로 이동)
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note over Owner
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**지속적 순환 구조**
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- AI 학습 기반 기획
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- 개선안 자동 반영
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- 성공률 지속 향상
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end note
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else 나중에 기획
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Owner -> Owner : 대시보드에서 다시 기획 가능
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end
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note over AISystem, LearningDB
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**AI 학습 및 개선 완료**
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- 이벤트 결과 학습
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- 성공 패턴 축적
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- 맞춤형 개선안 제공
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- 다음 이벤트 성공률 향상
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end note
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deactivate AISystem
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@enduml
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