매거진

AI 마케팅 사례 연구: 이메일 성과를 측정하는 방법

팀들이 정말 알아야 할 질문: AI가 이메일을 개선하는가가 아닌, 스택의 어느 계층이 변하고 그 변화가 지속되는가. 세 가지 개입이 측정 가능한 결과를 만든다.

AI 마케팅 스킬: 도구가 아닌 판단력이 성과를 결정한다

AI 마케팅 스킬의 핵심은 어떤 LLM을 쓰느냐가 아니다. 시그널 품질, 이벤트 기반 트리거 아키텍처, 베이지안 테스트 설계가 실제 운영 성과를 결정한다.

AI 코딩 에이전트 추천: 이메일 인프라 팀이 알아야 할 위험

AI 코딩 에이전트는 bounce handler나 webhook retry 로직을 작성할 수 있지만, change freeze나 warmup 윈도우를 모릅니다. 그 격차가 production 접근을 결정합니다.

AI 에이전트 vs 챗봇의 근본적인 차이점

챗봇과 AI 에이전트를 구별하는 핵심은 한 가지입니다: 데이터베이스에 쓰기 권한이 있는가입니다. 이메일 스택 관점에서 두 시스템의 구조적 차이와 실제 비용-편익을 정리했습니다.

AI 에이전트 사례: 리플렉스에서 멀티 에이전트까지

이메일 라이프사이클 트리거부터 사기 탐지, 고객 지원까지 AI 에이전트 사례를 다룹니다. 실제로 배포된 것, 무너진 것, 살아남은 패턴을 정리했습니다.