플러스프로젝트 배경
1. 운영 상황과 문제 플랫폼은 브랜드가 상품이나 서비스를 캠페인으로 등록하고, 리뷰어가 신청한 뒤 체험과 후기 작성을 완료하는 구조였습니다. 캠페인 유형은 상품을 보내는 배송형, 매장을 방문하는 방문형, 먼저 구매한 뒤 비용을 돌려주는 구매형으로 나뉘었고, 요구 채널도 블로그, Instagram 릴스, YouTube 등으로 달랐습니다. 인기 캠페인은 모집 인원보다 신청자가 크게 많아졌지만 운영자는 여러
프로젝트 성과
하루 2,000건 수준 신청자 평가 자동화
캠페인별 비동기 작업과 묶음 계산으로 마감 시간의 대량 점수 산정을 기존 운영 화면과 분리했습니다.
전수 수동 검토를 예외 중심 검토로 전환
필수 조건·제외 룰·가중치 순위를 먼저 적용해 운영자는 누락 지표와 경계 사례에 집중하도록 바꿨습니다.
선정 근거와 수동 변경 이력 100% 기록
룰 버전, 데이터 기준 시각, 항목별 점수, 제외 사유와 담당자 변경 이유를 결과 스냅샷에 남겼습니다.
기존 회원·캠페인 데이터 무중단 연동
운영 DB를 교체하지 않고 연동 계층과 작업 큐를 추가해 신청·후기·정산 흐름을 유지했습니다.
AI 추천 확장을 위한 피드백 데이터 확보
자동 점수, 운영자 조정, 후기 완료와 검수 결과를 분리 저장해 이후 추천 모델 비교가 가능해졌습니다.
핵심 기능
회원·SNS 채널 정보 등록
기본 정보, 활동 지역, 관심 분야, 채널 소유 인증, 공개 지표와 마지막 동기화 시간을 관리합니다.
진행 단계
운영 분석
2025.03
실제 엑셀·관리자 작업을 따라가며 선정 점수, 필수 제외, 쿼터와 담당자 예외 판단을 정리했습니다.
프로젝트 상세
업력 10년 이상의 체험단 마케팅 플랫폼에 신청자 자동 선정 기능을 추가한 프로젝트입니다. 기존 플랫폼에는 회원, 캠페인, 신청, 후기, 포인트 데이터가 충분히 쌓여 있었지만 실제 선정은 운영자가 엑셀과 관리자 화면을 오가며 한 명씩 확인하는 방식이었습니다. 신청자가 수백 명을 넘으면 팔로워 수, 후기 이력, 최근 활동, 캠페인 중복 참여 여부를 동시에 비교하기 어려웠고, 담당자에 따라 판단 기준이 조금씩 달
