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  

- SNS(인스타그램, 페이스북, X 등) 및 웹사이트 방문자 데이터를 각 플랫폼에서 개별적으로 수집  

- 트래픽 증가 및 감소 원인 분석이 어려움  

- 광고 및 마케팅 성과 분석을 별도로 진행해야 하며, 데이터 수집 및 정리에 시간이 많이 소요됨  

- 경쟁사 대비 성과 분석이 어려움  

# 자동화하고 싶은 업무  

- SNS 및 웹사이트 트래픽 데이터를 자동으로 수집하여 한 곳에서 관리  

- 일별, 주별, 월별 트렌드 분석 및 시각화 제공  

- 광고 캠페인과 연계하여 ROI 분석 자동화  

- SNS 반응(좋아요, 댓글, 공유 등)과 웹사이트 전환율 연계 분석  

- 경쟁사 트래픽 및 키워드 비교 기능 추가 가능