1.업종 :
 

2.예산 :
 

3.제작 요청사항
 

현재 대학 입시를 준비하는 학생들은 자신의 성적이 목표 대학에 합격할 가능성이 얼마나 되는지 정확히 알기 어려운 상황입니다.  

학교에서는 과거 합격자들의 성적 데이터와 현재 지원자의 성적을 비교해 어느 정도 예측을 하지만,  

체계적인 분석 시스템이 없어 학생들이 직접 여러 자료를 찾아 분석해야 하는 번거로움이 있습니다.  

이를 해결하기 위해 학생 개별 성적과 과거 합격 데이터를 기반으로 합격 가능성을 예측하는 시스템이 필요합니다.  

1. 현재 업무 흐름 및 기존 방식  

   - 학생들이 자신의 성적을 기반으로 개별적으로 대학별 입시 정보를 조사  

   - 학교 또는 학원이 수집한 이전 합격자 데이터와 비교해 대략적인 예상  

   - 지원 전략을 세울 때 정확한 분석보다는 감에 의존하는 경우가 많음  

   - 학생별 맞춤형 추천이 어려움  

2. 자동화하고 싶은 업무  

   - 과거 합격 데이터와 현재 지원자의 성적 비교 후 합격 가능성 자동 분석  

   - 대학별 최저 학력 기준 및 경쟁률 반영  

   - 지원 대학 리스트 입력 시 합격 가능성이 높은 대학 추천  

   - 특정 과목 비중이 높은 대학의 경우 가중치를 적용하여 분석 정밀도 향상  

   - 학생별 최적의 지원 전략 자동 추천  

1.업종 :
 

2.예산 :
 

3.제작 요청사항
 

 현재 업무 흐름 및 기존 방식  

- 마케팅 캠페인별 비용과 매출 데이터를 개별적으로 정리  

- 엑셀을 활용하여 수동으로 ROI(투자 대비 수익률) 계산  

- 캠페인별 성과 비교가 어렵고, 실시간 분석이 불가능  

- 비용 대비 효과적인 캠페인 분석이 늦어 최적의 마케팅 전략 수립이 어려움  

 자동화하고 싶은 업무  

- 캠페인별 마케팅 비용과 매출 데이터를 입력하면 ROI 자동 계산  

- ROI 결과를 시각화하여 캠페인별 효과 비교  

- 기간별(월별, 분기별) ROI 변화 추적 및 리포트 자동 생성  

- 성과가 낮은 캠페인 자동 감지 및 개선 제안