• 슬로 쿼리 상위 20개를 분석해 복합 인덱스를 재설계하고 p95 응답 시간을 1.8초에서 420ms로 줄였습니다.

• 조회 빈도가 높은 주문 요약에 Redis 캐시를 적용해 DB 읽기 부하를 62% 낮췄습니다.

• 부하 테스트 시나리오 8종을 만들어 최대 처리량을 초당 1,500건에서 4,200건으로 검증했습니다.

• 모놀리식 결제 로직을 독립 서비스로 분리하고 배포 주기를 주 1회에서 하루 3회로 늘렸습니다.

• 결제 이벤트를 Kafka로 비동기 처리해 일 1,200만 건을 유실 없이 처리했습니다.

• 결제 실패 재시도 로직을 정비해 결제 실패율을 1.4%에서 0.3%로 낮췄습니다.

• 알림 기준 40여 개를 재정의해 불필요한 야간 알림을 월 150건에서 30건으로 줄였습니다.

• 장애 유형별 런북 12종을 작성해 월평균 장애 건수를 9건에서 2건으로 낮췄습니다.

• 일 정산 배치를 청크 단위 병렬 처리로 바꿔 실행 시간을 3시간에서 35분으로 줄였습니다.

• 정산 오차 검증 쿼리를 추가해 월 수작업 보정 건수를 80건에서 5건 이하로 낮췄습니다.

• 예약 생성·변경·취소 API 14종을 개발해 출시 후 6개월간 누적 예약 80만 건을 처리했습니다.

• 중복 예약 방지를 위해 분산 락을 적용해 중복 예약 문의를 월 0건으로 유지했습니다.

• 월 1.2억 원 예산에서 소재 테스트를 주 6건씩 운영해 ROAS를 280%에서 410%로 올렸습니다.

• 승리 소재 판별 기준을 CTR 대신 7일 구매 전환으로 바꿔 소재 교체 주기를 14일에서 7일로 줄였습니다.

• 디자이너 2명과 소재 제작 템플릿 10종을 만들어 제작 시간을 건당 40% 단축했습니다.

• 첫 구매 쿠폰 캠페인으로 6개월간 신규 구매자 4.8만 명을 확보했습니다.

• 설치 후 3일 이내 푸시 시나리오를 추가해 첫 구매 전환율을 8.1%에서 12.6%로 올렸습니다.

• CAC를 1만 9천 원에서 1만 2천 원으로 낮췄습니다.

• 키워드 3,200개를 성과 구간별로 재구성해 CPA를 35% 낮췄습니다.

• 전환 이벤트 18개를 재정의하고 주간 대시보드를 만들어 리포팅 시간을 주 6시간에서 1시간으로 줄였습니다.

• 효율이 낮은 캠페인 11개를 정리하고 예산 22%를 재배분해 월 매출 전환을 1.4배로 늘렸습니다.

• 퍼널 분석과 사용자 인터뷰 12건으로 결제 단계 이탈률 41%의 원인 3가지를 정의했습니다.

• 입력 단계를 5개에서 3개로 줄이는 요구사항을 정의해 결제 완료율을 18% 높였습니다.

• 출시 후 4주간 결제 관련 CS 문의를 월 620건에서 380건으로 줄였습니다.

• 가입 후 7일 내 첫 송금 비율이 22%에 그치는 문제를 정의하고 온보딩 가설 5개를 세웠습니다.

• A/B 테스트 4회로 튜토리얼 흐름을 검증해 첫 송금 비율을 22%에서 31%로 올렸습니다.

• 개발·디자인·CS 등 4개 조직 9명과 주간 우선순위 회의를 운영해 출시를 2주 앞당겼습니다.

• 추천 영역 노출 방식 A/B 테스트 3회를 설계해 상품 상세 진입 수를 23% 늘렸습니다.

• 개인화 추천 정책 문서 1종을 만들어 추천 로직 변경 요청 처리 기간을 3주에서 1주로 줄였습니다.

• 장바구니·찜 기반 알림 시나리오 8종을 기획해 30일 재방문율을 6%p 올렸습니다.

• 알림 발송 빈도 기준을 정해 수신 거부율을 월 2.1%에서 0.9%로 낮췄습니다.

• 사용성 테스트 15명을 진행해 홈 화면 탐색 실패 원인 4가지를 도출했습니다.

• 정보 구조를 재설계해 주요 기능 진입률을 27% 높였습니다.

• 출시 후 4주간 앱 스토어 평점을 4.1에서 4.5로 올렸습니다.

• 컴포넌트 120개와 사용 가이드를 만들어 3개 제품에 적용했습니다.

• 신규 화면 시안 제작 시간을 평균 40% 줄였습니다.

• 개발 QA 단계의 UI 불일치 이슈를 분기당 90건에서 25건으로 줄였습니다.

• 입력 필드를 9개에서 4개로 줄이고 오류 메시지 22개를 다시 써서 가입 완료율을 52%에서 68%로 올렸습니다.

• 모바일 가입 소요 시간을 평균 2분 10초에서 55초로 줄였습니다.

• 제조업 중견기업 60곳에 파일럿 제안을 진행해 신규 계약 14건, 연 계약액 8.4억 원을 확보했습니다.

• 제안서 템플릿 5종을 표준화해 제안부터 계약까지 평균 기간을 95일에서 62일로 줄였습니다.

• 2024년 매출 목표 10억 원 대비 13.2억 원(132%)을 달성했습니다.

• 담당 고객사 35곳에 분기별 사용 리뷰를 도입해 연간 계약 갱신율을 82%에서 94%로 올렸습니다.

• 사용량 하락 고객 8곳을 조기에 찾아 해지 위험 계약 2.1억 원을 유지했습니다.

• 국내 상위 유통사 1곳과 6개월 PoC를 거쳐 연 3억 원 규모 3년 계약을 체결했습니다.

• 경쟁 입찰 3개사 중 최종 선정되었고, 계약 후 추가 사업부 2곳으로 확장했습니다.

• 대리점 18곳의 실적을 분석해 저성과 5곳을 교체하고 채널 매출을 2년간 31% 늘렸습니다.

• 대리점 대상 제품 교육을 연 12회 운영해 대리점 견적 오류를 월 20건에서 4건으로 줄였습니다.

• 구독 고객 12만 명의 이용 로그로 생존 분석을 수행해 이탈 선행 신호 3가지를 찾았습니다.

• CRM팀과 해당 구간 대상 캠페인 4종을 설계해 월 이탈률을 5.8%에서 4.3%로 낮췄습니다.

• 이탈 위험 점수를 매일 갱신하는 테이블을 만들어 CS팀의 선제 연락 대상을 주 300명으로 좁혔습니다.

• Tableau 대시보드 9종을 구축해 영업·운영 2개 팀의 주간 리포트 작성 시간을 주 8시간에서 30분으로 줄였습니다.

• 지표 정의서 1종을 만들어 팀 간 매출 집계 차이를 월 12건에서 0건으로 없앴습니다.

• 주문 데이터 3년치를 정제하고 가격 탄력성을 추정해 효과가 낮은 할인 정책 2종을 폐지했습니다.

• 정책 조정 후 분기 마진율을 1.9%p 개선했습니다.

• 매장 42곳의 프로모션 성과 리포트를 자동화해 월 작업 시간을 20시간 줄였습니다.