지난주 ROAS가 왜 떨어졌는지, 물어보면 다음 액션까지 알려주는 AI
데이터 사이의 관계를 미리 정의해 두기 때문에, AI가 엉뚱한 답을 지어내는 일(할루시네이션)이 줄어요. 정확한 데이터로 문제를 짚고 해결 방법까지 제안해요.
보고서 하나에 반나절, 원인은 결국 감으로.
숫자를 모으고 맞추는 데 시간을 다 쓰면, 정작 '왜'와 '다음에 뭘 할지'는 추측으로 남습니다.
채널마다 파일을 내려받고
광고·주문 데이터를 채널별로 내려받아 한 시트에 붙입니다. 매주 같은 작업을 반복합니다.
수식을 맞추다 반나절
보고서 하나를 만들기 위해 VLOOKUP과 SUMIF를 다시 겁니다. 오류 셀을 찾는 데만 한참이 걸립니다.
숫자는 봤는데 이유는 몰라요
떨어진 건 보이는데 왜 떨어졌는지는 감으로 추측합니다. 다음 행동은 회의에서 다시 정합니다.
묻기만 하세요. 분석과 다음 액션까지 알려 드려요.
라플라스는 데이터 간의 관계와 의미를 정의하는 온톨로지 기반 AI 플랫폼이에요. 비즈니스 맥락을 이해한 상태에서 분석하기 때문에, 숫자 조회를 넘어 원인과 액션까지 제안할 수 있어요.
질문하면 자동 분석
텍스트로 묻는 순간 연결된 데이터를 조회하고 결과를 알려줘요.
이상 징후 자동 감지
묻지 않아도 주요 변화와 이상치를 감지해 알림으로 보내요.
원인 진단과 액션 플랜
'전월 대비 전환율이 급감한 원인'처럼 인과를 짚고 실행안을 제안해요.
차트·리포트 자동 생성
답변과 함께 시각화된 차트와 리포트가 만들어져요.
관련 인사이트 연결
연관된 차트와 다음 질문까지 이어서 추천해요.
내 권한 그대로
AI 기능도 프로젝트에서 부여받은 권한 범위 안에서만 동작해요.
묻지 않아도 먼저, 감지하고 원인과 할 일까지.
주요 변화와 이상치를 감지하면 알림으로 보내고, 어디서 줄었는지 쪼개 본 뒤 실행안을 제안해요. 단계를 눌러 보세요.
단위 백만원. 평소 범위와 비교해 벗어난 날을 찾아요.
AI가 이해하는 데이터, 근거를 따라 답해요
주문·광고·상품·고객 데이터 사이의 관계와 의미를 정의해 두기 때문에, AI가 엉뚱한 답을 지어내는 일(할루시네이션)이 줄어요. 어떤 데이터를 따라 답했는지 경로로 확인할 수 있어요.
- 쇼핑몰마다 다른 옵션명을 하나의 기초 상품으로 연결
- 광고 소재를 상품 단위로 귀속해 상품별 ROAS 계산
- 여러 채널의 같은 고객을 하나로 식별
- 1광고 소재 → 기초 상품 · 소재가 어떤 상품 판매로 이어졌는지 귀속
- 2기초 상품 → 재고 · 판매 속도 대비 남은 재고
AI 기능도 내 권한 그대로
AI 기능도 프로젝트에서 부여받은 권한 범위 안에서만 동작해요. 볼 수 없는 데이터는 AI도 답하지 않아요.
- 팀·역할별로 볼 수 있는 데이터 범위 그대로
- 볼 수 없는 데이터는 답변에 쓰지 않음
- MCP로 연결한 AI 도구에도 같은 권한 적용
쓰던 AI 채팅창에서 바로 라플라스에게 물어보세요.
Claude, ChatGPT, Perplexity 에 라플라스를 연결하면 저장해 둔 커스텀 대시보드와 재구매 주기 같은 지표를 대화로 조회할 수 있어요. AI 기능도 내 권한 그대로 적용돼요.
- 저장한 커스텀 대시보드·차트 값을 대화로 조회
- 재구매 주기·공헌이익 같은 지표를 라플라스 화면의 용어 그대로 안내
- 제품 가이드를 직접 검색해 답변
- 데이터 변경이력 조회와 복원 지점 생성
- 내 프로젝트 권한 그대로 적용
Claude (웹·앱)에서 물어보면상품 1 · 상품 2 · 상품 3 순으로 공헌이익이 높았어요.
쓰던 채팅창에서 바로 시작하세요
Claude·ChatGPT·Perplexity에 라플라스를 연결하는 방법을 가이드로 안내해 드려요.
자주 묻는 질문, 먼저 확인해 보세요.
더 궁금한 점은 언제든 문의해 주세요. 도입 방식에 맞춰 안내해 드려요.
AI 에이전트는 연동된 광고, 주문, 고객 데이터를 온톨로지 구조로 이해하고 있습니다. 이번 달 네이버 광고의 실제 매출 기여가 얼마야?처럼 질문하면, 에이전트가 광고 데이터와 주문 데이터를 교차 분석해 Attribution이 적용된 매출 수치를 바로 답변합니다.
AI 에이전트의 분석 정확도는 연동된 데이터의 품질에 비례합니다. 라플라스는 데이터 수집 단계에서 중복 제거, 봇 트래픽 필터링, Attribution 재계산을 자동으로 수행해 분석 신뢰도를 높입니다. 연동 데이터에 한계가 있을 경우 에이전트가 이를 명시적으로 안내합니다.
온톨로지 기반 분석은 고객, 주문, 채널, 광고처럼 비즈니스 개념 간의 관계를 사전에 정의해 AI가 맥락을 이해한 상태에서 분석합니다. 범용 AI 툴과 달리, 회사마다 다른 KPI 정의를 그대로 반영한 분석이 가능한 것이 라플라스만의 핵심 차별점입니다.
네, 가능합니다. 원하는 KPI와 알림 조건을 설정해두면 매일 정해진 시간에 Slack 채널 또는 카카오 알림으로 리포트가 자동 발송됩니다. 이상 감지 시에는 즉시 알림이 발송됩니다.
네, 라플라스 AI 에이전트는 회사별 KPI 정의를 커스터마이징할 수 있습니다. 내부 기준을 입력하면 AI가 이를 기반으로 분석하며, 엔터프라이즈 플랜에서는 더 정밀한 온톨로지 커스터마이징을 지원합니다.
AI 에이전트는 분석 결과와 함께 구체적인 액션 아이템을 제안합니다. 현재는 분석·제안 기능을 제공하며, 광고 플랫폼 및 CRM과의 직접 연동을 통한 자동 실행 기능을 순차적으로 출시 예정입니다.