데이터 변화와 사용자 여정 파악의 어려움
“데이터가 너무 자주 바뀌어서 전체를 파악하기가 어려워요. 사용자가 이 데이터를 어떻게 쓰는지도 잘 모르겠고요.”
Kakao Enterprise · AI 데이터·콘텐츠 관리 SaaS 플랫폼
Kakao i Dataverse
흩어진 도구에서 AI 데이터 플랫폼으로
데이터 관리와 분석, 로우코드 운영, RAG 기반 서비스 연동을 하나의 SaaS 플랫폼으로 통합했습니다.
Kakao i Dataverse는 콘텐츠와 데이터를 관리하는 SaaS 플랫폼입니다. 메타데이터 검색과 벡터 검색을 RAG와 묶어 AI 답변을 만듭니다.
- 팀 · 기간
- XFN SaaS 팀 · 6단계 / 18스프린트
- 회사
- Kakao Enterprise
범위 · 배경상세 보기
Kakao i Dataverse는 콘텐츠와 데이터를 관리하는 SaaS 플랫폼입니다. 메타데이터 검색과 벡터 검색을 RAG와 묶어 AI 답변을 만듭니다.
B2B2C 프로젝트에서 출발한 제품입니다. 개발자가 아닌 운영자도 적은 개발 리소스로 AI 서비스를 관리하고 연결해 운영할 수 있습니다.
역할 / 역량Product ManagerProduct Designer
산출물제품 전략 로드맵UX 디자인API 아키텍처
기간2022.02 - 2023.08 · 6단계 / 18스프린트
배경
배경 · 맥락 · 시장 신호
실험에서 대중화로 빨라진 생성형 AI 확산
일간 사용량이 빠르게 늘면서 새로운 요구도 분명해졌습니다. 기업에는 자사 데이터를 정리하고 관리해 AI 서비스와 연결할 현실적인 방법이 필요했습니다.
측정 기간 DAU 2M → 12M6×
DAU 증가
- 2M
DAU
2022년 11월
- 12M
DAU
2023년 1월
달라진 점제품 시사점 — 개별 챗봇 프로젝트에서 벗어나, 다시 쓸 수 있는 데이터·콘텐츠 운영 플랫폼으로 갑니다.
출처: SimilarWeb, ARK Invest
배경 · 맥락
개별 챗봇 프로젝트를 넘어선 신호 3가지
도구는 흩어지고 연동 요구는 늘어나는 가운데 생성형 AI 도입까지 시작됐습니다. 모두가 함께 쓸 데이터 플랫폼이 필요했습니다.
- 01
분산된 데이터 관리 툴
데이터 툴이 여덟 개로 흩어져 있어 사내 봇 운영 부담이 커졌습니다.
- 02
데이터 연동 수요 증가
파트너는 자사 데이터가 서비스에 자연스럽게 연결되기를 원했습니다.
Kakao i Connect 파트너 100% 연동 요청 - 03
생성형 AI 도입 수요
ChatGPT가 등장한 뒤, 파트너들은 기존 챗봇을 생성형 AI 모델과 연결하고 싶어 했습니다.
파트너 90% 생성형 AI 봇 도입 의향
출처: 파트너 인터뷰 · 플랫폼 운영 분석
문제 정의 · 필요 도출
봇·데이터 관리자는 많은 양의 데이터를 관리하기 어려웠고, 모아 둔 데이터를 봇이나 서비스에 다시 활용하기도 어려웠습니다.
04 데이터 대시보드·흐름 분석
데이터 변화와 통계를 UX 플로우 안에서 한눈에 보여줍니다.
05 AI 봇 데이터 활용의 어려움
“데이터로 봇 서비스를 개선하거나 생성형 AI를 도입하고는 싶은데, 어디서부터 시작해야 할지 모르겠어요.”
봇·서비스 연결 · RAG AI 봇 빌더
서비스와 봇을 한곳에서 관리하고, 쉬운 UX로 생성형 AI를 만듭니다.
06 부족한 개발 역량, 어려워진 데이터 관리
“데이터 담당인데 개발자가 뽑아주는 통계만 보다 보니, 데이터를 제대로 관리하기가 어려워요.”
로우코드 데이터 관리 시스템
개발 지식 없이도 데이터를 등록하고 검색 엔진을 운영할 수 있게 합니다.
역할 · 결정
오너십
제품 방향을 만든 결정
- 미션
- 플랫폼 방향을 정하고 운영자와 AI 전문가에게 검증받았습니다. 여섯 단계로 나눈 개발도 끝까지 이끌었습니다.
- 내 결정
- 데이터 관리와 분석, 로우코드 운영, RAG 기반 서비스 연동을 하나의 SaaS 플랫폼으로 통합했습니다.
- 트레이드오프
- 노코드의 쉬운 사용성과 기술팀이 요구하는 거버넌스·연동 수준 사이에서 균형을 잡았습니다.
- 주도한 일
- Product Manager · Product Designer. 제품 전략 로드맵, UX 디자인, API 아키텍처.
가설 · HMW 접근
“봇 담당자가 기존 봇과 새로 만든 생성형 AI 봇을 둘 다 쉽게 관리하고 운영하고 개선하게 하려면 어떻게 해야 할까?”
리서치 · 전략
사용자 리서치
이해관계자 인터뷰, PoC, 필요 정의
이해관계자 인터뷰 5
- Kakao AI Lab LLM 모델 연구원
- Kakao 검색엔진 리드 엔지니어
- Kakao AICC 서비스 Product Owner
- NH Investment 챗봇 담당자
- Hey Kakao 고객상담사
PoC 프로젝트 3건
- Hey Kakao·Kakao Work 주식 봇에 생성형 응답 통합
- AICC SaaS에 생성형 응답 기능 구현
- NH Investment & Securities 주식 봇에 AI 답변 구현
정의된 사용자 필요 4
- 코드 없이 데이터·콘텐츠 저장과 실시간 연동
- 사내 데이터를 모델 학습에서 제외하는 전용 저장소
- 흐름·이탈·전환 모니터링 실시간 분석
- 팀원별 역할 기반 CRUD 권한
사용자 테스트 · PoC 프로젝트
주식 지식 검색·생성형 AI 봇
B2B SaaS에서도 실제 사용자 테스트가 중요합니다. 파트너가 먼저 도입해야 사용자를 만날 수 있기 때문에, PoC로 파트너의 참여를 이끌고 사용자와 함께 제품을 검증했습니다.
주식 지식 검색·생성형 AI 봇에서 정량·정성 피드백을 꾸준히 모았습니다.
- 과업 수행 시간
- 성공률
- 과정 만족도
- 데이터 처리 안정성: 양과 속도
- 서비스 연결 수
PoC 구성·사용자 피드백
사용자는 CSV 일괄 업로드와 누구나 이해하기 쉬운 툴팁, 간단한 메타데이터 설정 뒤 바로 배포할 수 있는 흐름을 원했습니다.
부가 설명추가 섹션 2개
XFN 협업 · 커뮤니케이션 가이드
목표와 결정을 드러낸 커뮤니케이션 규칙
공개 공유
이슈와 결정 사항은 프로젝트 채널에 @all로 공유합니다.
즉시 미팅
더 논의할 것이 있으면 바로 후속 미팅을 잡습니다.
즉시 회신
질문이나 요청은 다음 데일리 스크럼 전까지 확인하고 답합니다.
XFN 협업 · 스프린트 운영 주기
목표를 맞추고 이슈를 공유하며 스프린트를 마무리하는 운영 주기
- 01
스프린트 킥오프
스프린트 목표에 방향을 맞추고, 우선순위를 팀 전체가 볼 수 있게 합니다.
- 02
모듈 데일리 스크럼
모듈 진행 상황을 공유하고, 이슈는 일찍 꺼내고, 후속 액션을 나눕니다.
- 03
팀 위클리 스크럼
모듈 사이 진행 상황을 점검하고, 리뷰 전에 의존성을 풉니다.
- 04
스프린트 리뷰
스프린트를 돌아보고 다음 스프린트 목표를 정합니다.
리뷰 결과는 다음 스프린트 킥오프로 직결
제품 · 실행
서비스 흐름
Dataverse를 고객 서비스에 잇는 REST API
고객은 플랫폼을 처음부터 다시 만들 필요 없이, 채널을 검색·콘텐츠 관리·AI 학습 기능에 그대로 연결합니다.
- 01
서비스 채널
- KakaoTalk
- 음성 비서
- Jira
- Slack
- LINE
- 커스텀 채널
- 02
Kakao i Dataverse
- 메타데이터 수집
- 정형 검색
- 벡터 검색
- OCR
- STT
- 콘텐츠 권한 설정
- 테스트 환경
- 응답 조정
- 프롬프트 설계
- 03
LLM 처리
- Meta
- Kakao Brain
- OpenAI
성과
Kakao i Dataverse
데이터와 콘텐츠를 저장하고 관리하고 연동하며, 생성형 AI로 이어지는 로우코드 SaaS 플랫폼.
통합 대시보드
실시간 상태 카드와 클릭 한 번의 상세 이동으로, 모든 데이터와 콘텐츠를 한 화면에서 봅니다.
툴팁을 통해 개발자가 아니어도 주요 기능을 쉽게 이해할 수 있습니다. 목록과 상태 표시에서는 동기화 만료 여부, 연결된 봇과 서비스, 만료일, 현재 상태를 한눈에 확인할 수 있습니다.
UX 플로우 기반 데이터 분석
Sankey 차트는 사용자가 데이터에 어떻게 접근하고 어떻게 쓰는지를 단계별로 보여줍니다. 사용 패턴과 이탈 지점이 여기서 드러납니다.
호버만 해도 페이지를 벗어나지 않고 요약 통계를 볼 수 있습니다. 라인·파이·바 등 여러 차트가 큰 데이터의 흐름을 읽기 쉽게 만듭니다.
검색 인덱스·메타데이터 관리
직접 만든 검색 인덱스와 룰로 자체 검색 서비스를 운영합니다.
키워드와 형태소 데이터를 한 번에 올릴 수 있습니다. 대표 데이터셋을 고르고 버블을 더해 검색 규칙을 만듭니다.
생성형 AI 관리
App Key만 있으면 한 화면에서 여러 봇을 데이터에 연결할 수 있습니다. 테스트와 운영 배포를 나눠 연동도 더 안전하게 검증합니다.
저장한 데이터는 정형 검색·벡터 검색·LLM에 바로 연결합니다. 출시 전에는 프롬프트 테스트로 답변을 확인하고, 데이터 주석으로 생성형 봇을 계속 개선합니다.
임팩트
데이터 · KPI
사용자 행동·데이터 사용량·연결 서비스로 운영 성과 측정
사용자 행동과 데이터 트랜잭션, 연결된 서비스를 중심으로 KPI를 정했습니다. 플랫폼을 꾸준히 개선하고 안정적으로 운영하기 위해서였습니다.
파트너 10곳은 모빌리티와 금융, 리테일, 공공, IoT 분야에 걸쳐 있습니다. Hyundai Motors, NH Investment, GS Retail, Daiso, Sejong Self-Governing City, Samsung, Komex 등이 참여했습니다.
사용자 행동 지표
버튼 클릭, 플로우 성공, 과업 소요 시간, 실제 VoC 피드백
플로우 성공률
과업 시간
월간 데이터 트랜잭션
여러 영역 파트너
연결 봇 · 서비스
Hey Kakao 플랫폼 봇 60개, 파트너 봇 7개 이상, 파트너 서비스 5개 이상