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AI 액션 생성

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인스타그램을 시작하면서 '오늘 뭘 올려야 하지?'라는 질문에 매일 막혔습니다. 목표는 있는데 당장 실행할 단위로 쪼개는 과정에서 의사결정 비용이 크다는 걸 직접 겪었고, 이를 AI로 해결하는 기능을 설계했습니다.

주요 기능

• ·크리에이터 유형·성장 단계·니치를 반영한 맞춤 액션 생성
• ·채널별 콘텐츠 초안 자동 생성 — 인스타그램·유튜브·네이버 블로그 등 채널 특성에 맞는 카피 제공
• ·실행 이력 및 활동 추적 — 완료 여부, 연속 실행 일수, 채널별 통계 제공

기술적 구현

• ·크리에이터 유형·성장 단계·니치 정보를 프롬프트에 구조적으로 반영해 사용자 상황에 맞는 액션 생성 로직 설계
• ·액션을 선택했는지 여부에 따라 목록 패널이 전체 폭과 분할 레이아웃 사이를 애니메이션으로 전환하도록 구현 — 그리드 전환 대신 단일 컬럼 레이아웃을 유지하는 쪽으로 명시적으로 결정
• ·첫 진입 가이드를 화면 안에 인라인으로 띄우면 사이드바를 조작할 수 있어 산만해지는 문제가 있어, 전체 화면을 덮는 오버레이 모달로 전환하고 ESC·배경 클릭으로 닫히도록 구현

성장 분석 대시보드

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AI 액션 생성 기능을 만든 뒤, 가입자 수만으로는 사람들이 실제로 서비스를 꾸준히 쓰는지 알 수 없다고 판단했습니다. 온보딩 이후에도 반복해서 돌아오는지가 이 서비스의 핵심 가치라고 보고, 가입부터 재방문까지 전 구간을 추적할 수 있는 이벤트 로깅과 분석 파이프라인을 설계했습니다.

주요 기능

• ·전환 퍼널 분석 — 온보딩 시작부터 첫 세션 완료까지 4단계 전환율·이탈 수 추적
• ·활성 사용자 분석 — 전체 가입자 수, 7일 활성 사용자, 온보딩 완료율, 세션 완료율 제공
• ·재방문 사용자 분석 — 첫 세션을 완료한 사용자 수, 평균 세션 수, 재방문 사용자 수 제공
• ·활성 사용자 추이 분석 — 최근 7일간 DAU(Daily Active Users) 변화 시각화

기술적 구현

• ·가입부터 재방문까지 전 구간을 추적할 수 있는 이벤트 로깅 구조 설계
• ·지표 계산 로직을 DB 쿼리와 분리해 순수 함수로 구현하고 단위 테스트 가능한 구조 확보