> ## Documentation Index
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# Blux 에이전트
> CRM 마케터의 분석 업무 부담을 줄이고, 보다 빠르게 인사이트에 도달할 수 있도록 하는 블럭스 에이전트입니다.
블럭스는 CRM 마케터의 분석 업무 부담을 줄이고, 보다 빠르게 인사이트에 도달할 수 있도록 에이전트 기능을 제공하고 있습니다.
이번 업데이트를 통해 블럭스 에이전트는 단순 분석을 넘어,
**“분석 → 오디언스 생성 → 캠페인 생성”까지의 CRM 마케팅 전체 루프를 하나의 채팅으로 수행할 수 있도록 확장되었습니다.**
## 블럭스 에이전트가 분석할 수 있는 데이터 범위
블럭스 에이전트는 아래 데이터들을 기반으로 분석을 수행합니다:
크게 아래 4가지 데이터를 활용하여 분석을 수행합니다.
* **이벤트 데이터**
* **상품 데이터**
* **유저 데이터**
* **메시지 데이터**
* 현재는 **캠페인 분석만 지원**
* ***시나리오 / 인앱 메시지는 추후 순차적으로 추가 예정***
아래는 블럭스 에이전트가 내부적으로 참조하는 **주요 데이터 테이블의 컬럼 정보**입니다. \
실제 분석 시 모든 컬럼을 항상 사용하는 것은 아니며, 질문 유형에 따라 필요한 데이터만 선택적으로 활용합니다.
> ### Event Data
유저의 행동 및 구매 흐름을 분석하기 위한 이벤트 데이터입니다.
| 컬럼명 | 설명 |
| :-------------- | :------------------- |
| `kst_date` | 한국 표준시(KST) 기준 날짜 |
| `kst_timestamp` | 한국 표준시(KST) 기준 타임스탬프 |
| `event_type` | 유저 액션 타입 |
| `blux_user_id` | 유저 고유 식별자 |
| `item_id` | 상품 고유 식별자 |
| `order_id` | 주문/거래 고유 식별자 |
| `order_amount` | 할인 전 총 주문 금액 |
| `paid_amount` | 실제 결제 금액 |
| `items` | 주문에 포함된 상품 목록 |
> ### Item Data
상품 및 카테고리 단위 분석을 위한 상품 데이터입니다.
| 컬럼명 | 설명 |
| :---------------- | :--------- |
| `item_id` | 상품 고유 식별자 |
| `item_name` | 상품명 |
| `category_id_1` | 1차 카테고리 ID |
| `category_name_1` | 1차 카테고리명 |
| `category_id_2` | 2차 카테고리 ID |
| `category_name_2` | 2차 카테고리명 |
| `category_id_3` | 3차 카테고리 ID |
| `category_name_3` | 3차 카테고리명 |
| `brand_id` | 브랜드 고유 식별자 |
| `brand_name` | 브랜드명 |
| `price` | 현재 판매가 |
| `retail_price` | 정가 |
> ### User Data
유저 특성 및 상태 기반 분석을 위한 유저 데이터입니다.
| 컬럼명 | 설명 |
| :------------------------------------- | :------------------- |
| `blux_user_id` | 유저 고유 식별자 |
| `email_address` | 이메일 주소 |
| `marketing_notification_consent` | 마케팅 알림 수신 동의 여부 (일반) |
| `marketing_notification_sms_consent` | SMS 마케팅 알림 수신 동의 여부 |
| `marketing_notification_email_consent` | 이메일 마케팅 알림 수신 동의 여부 |
| `marketing_notification_kakao_consent` | 카카오톡 마케팅 알림 수신 동의 여부 |
| `age` | 나이 |
| `gender` | 성별 |
| `birthday` | 생년월일 |
| `total_points` | 총 적립 포인트 |
| `available_points` | 사용 가능 포인트 |
| `used_points` | 사용한 포인트 |
| `group_no` | 그룹 번호 |
| `group_name` | 그룹명 |
| `last_login_date` | 마지막 로그인 일시 |
| `signup_date` | 가입 일시 |
| `last_active_at` | 마지막 활동 일시 |
> ### Campaign Data
캠페인 성과 및 메시지 효율 분석을 위한 데이터입니다.
| 컬럼명 | 설명 |
| :--------------------------------- | :--------------------------------------- |
| `campaign_id` | 마케팅 캠페인 고유 식별자 |
| `name` | 캠페인명 |
| `tags` | 캠페인 태그 목록 |
| `schedule_type` | 캠페인 스케줄 타입 (once/recurring/api\_trigger) |
| `purchase_event_collection_method` | 구매 이벤트 수집 방식 |
| `is_ab_test` | A/B 테스트 여부 |
| `tasks` | 태스크 요약 목록 (각 발송 건별 정보) |
| `channel` | 발송 채널 |
| `sms_type` | SMS 타입 (SMS 채널인 경우) |
| `friendtalk_type` | 친구톡 타입 (친구톡 채널인 경우) |
| `kakao_brand_message_type` | 카카오 브랜드메시지 타입 |
| **발송 지표** | |
| `sent_count` | 총 발송 수 |
| `received_count` | 총 수신 수 |
| `open_count` | 총 오픈 수 |
| `click_count` | 총 클릭 수 |
| `purchase_count` | 총 구매 수 |
| **유저 기준 지표** | |
| `sent_user_count` | 발송 유저 수 |
| `received_user_count` | 수신 유저 수 |
| `open_user_count` | 오픈 유저 수 |
| `click_user_count` | 클릭 유저 수 |
| `purchase_user_count` | 구매 유저 수 |
| **비율 지표** | |
| `open_rate` | 오픈율 (%) - 이벤트 기준 |
| `conversion_rate` | 전환율 (%) - 이벤트 기준 |
| `open_user_rate` | 오픈 유저율 (%) - 유저 기준 |
| `conversion_user_rate` | 전환 유저율 (%) - 유저 기준 |
| **매출/비용 지표** | |
| `revenue` | 총 매출 |
| `cost` | 총 비용 |
| `roas` | ROAS (%) |
| `roi` | ROI (%) |
| `aov` | 평균 주문 금액 |
## **블럭스 에이전트가 제공하는 기능**
블럭스 에이전트는 아래와 같은 유형의 질문에 대해 분석 및 생성을 수행할 수 있으며, 분석 결과는 현재 적재된 데이터와 이벤트 구조를 기준으로 제공됩니다.
### 1. 메시지 성과 분석
`예시`
* 지난 30일간 캠페인 성과 요약
* 캠페인 성과를 기반으로 한 내부 공유용 리포트 초안 생성
* 최근 성과가 가장 좋았던 캠페인과 낮았던 캠페인의 비교 분석
`TIP`
**멘션 기능**을 활용해 **분석이 필요한 캠페인·오디언스·유저를 직접 지정**해 보세요.\
분석 대상을 명확히 하면, **보다 정확하고 빠른 분석 결과**를 확인할 수 있습니다.
### 2. 유저/상품 분석
`예시`
* 시간대·요일별 이벤트 발생 분포 분석
* 구매 횟수별 유저 분포 및 유저 특성 분석
* 충성 유저와 일반 유저 간 행동 및 특성 비교
### 3. 오디언스 / 캠페인 전략 제안 및 생성
에이전트는 데이터 분석 결과를 기반으로 오디언스 설계부터 캠페인 생성까지 자동으로 지원합니다.
이를 통해 단순 분석에 그치지 않고, 실제 실행 가능한 마케팅 액션까지 빠르게 이어갈 수 있습니다.
블럭스 에이전트를 활용하면
👉 데이터 분석 → 타겟 선정 → 메시지 생성 → 캠페인 세팅
까지의 CRM 마케팅 전체 흐름을 하나의 인터페이스에서 효율적으로 수행할 수 있습니다.
`예시`
* 첫 구매 유저 대상 재구매 유도를 위한 캠페인 전략 제안
* 특정 모수(예: 약 20,000명)를 기준으로 한 캠페인 발송 대상 유저 조건 설계
\[ 오디언스 생성 ]
* 에이전트가 데이터 분석을 기반으로 적합한 오디언스를 추출하여 커스텀 세그먼트로 생성합니다.
\[ 캠페인 생성 ]
* 에이전트는 데이터 분석을 기반으로 적합한 캠페인 메시지를 자동으로 생성합니다.
* 또한 ‘캠페인 생성하기’ 버튼을 통해 해당 내용을 바탕으로 캠페인을 바로 생성할 수 있습니다.
