AI 크루 소개

AI 크루는 두 명의 전문성을 가진 에이전트로 구성되어 있습니다. 원하는 작업에 따라 가장 적합한 에이전트를 선택하고 대화하듯 질문해 보세요. 최적의 에이전트를 선택하면 더 빠르고 정확한 답변을 얻을 수 있습니다.

• 클레어 : 자연어 질문을 SQL 쿼리로 자동 변환하여, 데이터를 즉시 분석하고 보고서 형태로 보여줍니다.

  • 예) "지난주 채널별 신규 가입자 수를 라인 차트로 보여줘.”

• 이안 : 머릿속에 있는 복잡한 고객 조건을 실제 데이터 기반의 오디언스로 즉시 만들어 드립니다.

  • 예) "회원 등급이 VIP이고, 30일 이상 접속하지 않은 고객 만들어줘.”

토큰이란?

AI 크루는 AI가 텍스트를 처리하는 기본 단위인 '토큰(Token)'을 기반으로 작동합니다. 질문의 길이, 답변의 복잡도, 분석하는 데이터의 양에 따라 소모되는 토큰이 달라집니다.

1. 무료 체험 토큰

디파이너리를 처음 사용하시는 모든 서비스에 무료 체험 토큰이 지급됩니다. 이 토큰은 모든 서비스 멤버가 함께 사용하며, 비용 걱정 없이 AI 크루의 강력한 기능을 체험해볼 수 있습니다.

Free Plan : 500만 토큰 또는 1,000만 토큰

• CRM 플랜에 따라 최초에 제공하는 무료 토큰 수가 상이합니다.

• 무료 토큰 한도는 증량이 불가하며, 플랜을 업그레이드 해주셔야 합니다.

2. 토큰 운영 정책

토큰은 매월 1일에 새로 충전되며, 남은 토큰은 이월되지 않고 소멸됩니다.

토큰 소진 시 최소 사용량 보장 정책

월 제공 토큰(무료 또는 유료)을 모두 사용하신 경우, 서비스 연속성을 위해 서비스 당 매일 3개의 질문을 할 수 있도록 최소 사용량을 보장해 드립니다. 이 정책은 유료 플랜을 사용하시더라도 동일하게 적용되오니, 이용에 참고 부탁드립니다. 더 많은 이용을 원하시면 다음 달 토큰 충전일까지 기다리시거나 플랜 업그레이드를 고려해 주세요.

플랜 및 결제 안내

기본 제공 토큰을 모두 사용하셨거나, 더 많은 사용량이 필요한 경우 아래 유료 플랜으로 업그레이드할 수 있습니다.

플랜명	월 제공 토큰	질문 수	비용 (USD)
AI Basic	5,000만 토큰	약 200~250개	$1,000 / 월
AI Plus	1억 토큰	약 400~450개	$1,500 / 월

• 질문 가능 횟수는 사용자의 질문 및 답변의 길이, 복잡도에 따라 달라질 수 있는 예상치입니다.

• Enterprise 플랜을 원하는 고객사는 [email protected] 으로 문의주시기 바랍니다.

플랜 적용 시점은 신청하신 달의 다음 달 1일부터 적용되며, 플랜 비용은 기존 디파이너리 이용료에 합산되어 청구됩니다. 아래 예시를 통해 플랜 적용과 결제 흐름을 쉽게 확인해 보세요.

[플랜 도입 예시]

• 25년 7월 15일 : ‘AI Basic’ 플랜 도입 신청

• 25년 8월 1일 : ‘AI Basic’ 플랜 적용 (5,000만 토큰 충전)

• 25년 9월 초 : 8월 사용분에 대한 정산 진행, 기존 이용료에 ‘AI Basic’ 플랜 비용이 청구됩니다.

비즈니스 정의

클레어와 이안이 서비스의 도메인 특성과 비즈니스 용어를 정확히 이해하도록, 서비스 설명과 표준 용어의 기준을 설정할 수 있습니다. (비즈니스 정의는 '관리자(Admin)' 권한만 설정 및 수정 가능합니다.)

1. 서비스 설명 설정

AI 크루가 데이터 분석 시 참고할 수 있도록 자사 서비스에 대한 설명을 입력할 수 있습니다. 서비스의 업종, 주요 타겟, 특징 등을 입력하면 AI가 맥락을 더 잘 파악합니다.

[서비스 설명 작성 예시]

우리 서비스는 2030 여성을 주요 타겟으로 하는 트렌디한 종합 패션 커머스 플랫폼입니다. 의류, 신발, 가방 등 다양한 패션 아이템을 큐레이션하여 제공하며, 사용자의 취향을 분석한 개인 맞춤형 스타일 추천 기능을 핵심으로 합니다. 당일 배송 서비스와 시즌별 정기 기획전을 통해 고객 만족을 최우선으로 하며, 데일리룩부터 오피스룩까지 다양한 스타일 콘텐츠를 제안하여 즐거운 쇼핑 경험을 제공합니다.

관용적 정의 우선 적용 안내

비즈니스 용어를 설정하면 자주 사용하는 개념을 미리 정의해둘 수 있지만 MAU, DAU 등의 표준 지표와 함께 사용할 경우, 지표의 관용적 정의가 우선 적용됩니다.

예시 질의 : 이번 달 활성유저 MAU 조회해줘

• MAU(월간 활성유저), DAU(일간 활성유저), WAU(주간 활성유저) 등은 업계 표준 기간이 우선 적용됩니다.

• 비즈니스 용어에 '최근 3개월내 구매 고객' 조건이 있어도, MAU의 표준 정의인 '월별'이 우선 적용됩니다.

2. 표준 용어 설정

'신규 고객', '이탈 고객' 등 비즈니스 분석에 필수적인 용어의 정의를 우리 서비스 기준에 맞춰 설정합니다.

[설정 가능한 용어]

• 신규 고객

• 활성 고객

• 기존 고객

• 휴면 고객

• 이탈 고객

• 재구매 고객

이벤트나 속성 미연동 시 주의 사항 안내

용어 정의에 필요한 이벤트나 속성이 데이터 연동 단계에서 미연동된 경우, 실제 질의 시 답변이 제공되지 않습니다.

예시 상황 : 신규 고객을 '최근 30일 신규 가입 고객'으로 설정 후, 회원가입 이벤트 미연동

• 질의 : 신규 고객 수 알려줘

• 결과 : 답변 불가

데이터 연동 및 분석 범위

AI 크루는 답변의 정확도와 효율성을 위해 설정된 범위 내의 데이터만 학습하고 활용합니다. (데이터 범위는 '관리자(Admin)' 권한만 설정 및 수정이 가능합니다.)

1. 분석 가능한 데이터 및 연동 정책

AI 크루는 기본적으로 디파이너리의 표준 데이터를 자동으로 참조하며, '커스텀 데이터'를 추가하여 분석 범위를 확장할 수 있습니다.

구분	대분류	데이터 참조 정책	제한 사항
이벤트 (Event)	표준 이벤트	✅ 자동 주입 구매, 회원가입 등 표준 이벤트는 기본 포함	개수 제한 없음
	커스텀 이벤트	⚙️ 수동 추가 (설정 필요) 직접 정의한 커스텀 이벤트는 분석 환경 설정 > 활용 데이터에서 추가 필요	최대 50개
속성 (Property)	표준 속성	✅ 자동 주입 표준 이벤트 및 유저 프로필 속성은 기본 포함	개수 제한 없음
	커스텀 속성	⚙️ 수동 추가 (설정 필요) 직접 정의한 커스텀 이벤트는 분석 환경 설정 > 활용 데이터에서 추가 필요	최대 50개
	기타 속성	✅ 자동 주입 수신 동의, 디바이스 정보 등은 에이전트 특성에 따라 시스템이 자동으로 관리	개수 제한 없음

2. 속성 값 상세 설정 가이드

서비스만의 고유한 속성 정보를 AI 크루가 정확하게 이해하도록, 주요 속성 값을 직접 선택할 수 있습니다.

[설정 전 확인 사항]

데이터 타입 제한

속성 값 데이터 타입 제한

값을 지정하는 기능은 '문자(String)' 타입의 속성에만 지원됩니다.

설정 가능 예시 : 구매 카테고리명, 회원등급명, 회원가입 채널명 등 (정확한 단어 매칭 필요)

왜 속성 값 설정이 필요한가요? 예를 들어, “회원등급 Green 유저 수 알려줘”라고 했을 때, 실제 데이터가 'Green'인지, '그린'인지 혹은 '신규 등급' 인지 AI는 알 수 없습니다. 따라서 “우리 서비스의 회원 등급에는 Green, Blue, Black이 있어”라고 옵션을 알려줘야, 정확한 분석이 가능합니다.

즉, 속성 값 설정은 AI가 해당 속성에서 수집되는 실제 ‘값’들을 미리 참조할 수 있도록 돕는 기능입니다.

선택 개수 제한

3. 속성 집계(Aggregation) 시 제약 사항

클레어나 이안에게 질의 시 속성을 필터링하거나 그룹핑하는 것은 자유롭지만, 속성의 합계나 평균과 같이 수치 연산(집계)을 하는 것은 데이터 정확도를 위해 아래 타입의 사용을 제한합니다.

이벤트 속성 데이터 타입	속성 집계 지원 여부	미지원 사유
문자(String)	✅	-
정수 (Number) 실수 (Double)	✅	-
문자 목록 (List of strings) 숫자 목록 (List of “Number | Double”)	❌	['사과', '배']나 [1000, 2000]처럼 하나의 이벤트에 여러 값이 존재할 경우, 이를 단순 건수로 볼지 합산할지 등 연산 기준이 모호하여 데이터 왜곡을 방지하기 위해 제한합니다.
참/거짓 (Boolean)	❌	성공/실패와 같은 값은 수치 연산(합계/평균)의 대상이 아니라, 데이터를 분류하는 '필터 조건'으로 활용하는 것이 분석 목적에 부합합니다.
날짜 및 시간 (Datetime)	❌	날짜끼리의 합계나 평균은 분석적 의미가 없습니다. (예: 1월 1일 + 1월 3일 = ?) 날짜는 연산이 아닌 '발생 시점'을 확인하는 기준으로 사용되어야 합니다.
일부 표준 속성(String enum)	❌	성별, 요일 등 고정된 값의 속성을 집계할 경우, 실제 유저 수가 아닌 단순 항목 수(예: 요일 종류 7개)만 산출되어 지표로서 의미가 없어 제외되었습니다.

[불가능한 질문 예시]

클레어 : 회원가입 이벤트의 ‘가입일시(Datetime)’ 속성의 평균을 구해줘

• 날짜 및 시간은 평균 연산 불가능

이안 : 최근 30일간 '로그인 성공 여부(Boolean)'의 평균이 높은 고객을 찾아줘

• 참/거짓 값은 평균 계산 불가능

AI 크루 FAQ

1. 제 대화와 데이터가 AI 모델 학습에 사용되나요?

아니요, 절대 사용되지 않습니다. 디파이너리는 고객의 데이터를 최우선으로 보호하며, 약속 사항은 다음과 같습니다.

• 모델 학습 미활용: 고객사의 모든 데이터와 대화 내용은 AI 모델 성능 향상을 위한 학습에 절대 사용되지 않습니다.

• 서버 저장 목적: 대화 내용은 사용자가 이전 대화 내역을 다시 보기 위한 목적으로만 디파이너리 서버에 저장됩니다.

2. 다른 회사의 데이터와 섞일 위험은 없나요?

네, 전혀 없습니다. 고객사별 데이터는 기술적으로 완벽히 분리되어 관리됩니다. AI 크루는 학습이 아닌 응답 생성에만 LLM을 활용하므로, 기술적인 프로세스상 데이터가 섞일 구간 자체가 존재하지 않습니다.

3. 가끔 잘못된 답변을 해요. 어떻게 해야 하나요?

AI 크루가 생성하는 모든 정보를 항상 검토해 주세요. AI의 답변 정확도를 높이려면, 질문(프롬프트)을 최대한 명확하고 구체적으로 작성하는 것이 중요합니다.

• 아쉬운 질문 : "어제 신규 유저 보여줘”

• 좋은 질문 : "2025년 7월 15일의 채널별 신규 가입자 수를 분석해 줘."

할루시네이션(환각) 이란? LLM이 사실에 근거하지 않은 그럴듯한 거짓 정보를 생성하는 현상입니다. 이는 LLM이 확률적으로 가장 적합한 단어를 예측하여 문장을 만들기 때문에 발생하는 자연스러운 한계입니다.

4. 우리 회사에서만 사용하는 용어(예: '진성 유저')를 AI가 알아듣게 할 수 있나요?

네, [분석 환경 설정 > 표준 용어 설정]을 통해 '신규 고객', '이탈 고객'과 같은 핵심 비즈니스 용어를 미리 정의하면 AI가 이를 학습하여 분석에 활용합니다.

하지만, 설정 항목에 없는 특정 용어(예: '진성 유저', '헤비 유저')를 사용하실 때는 질문(프롬프트) 내에 용어의 의미를 함께 설명해주셔야 정확한 답변을 얻을 수 있습니다.

• 아쉬운 질문 : "지난 달 진성 유저 알려줘”

• 좋은 질문 : "지난 달 '진성 유저' (조건: 3회 이상 접속 및 1회 이상 구매한 사용자)의 LTV를 계산해 줘"

5. 한국어 외 다른 언어도 이해할 수 있나요?

아니요. 현재 AI 크루는 한국어 서비스만 지원하고 있습니다. 다른 언어로 질문 시 답변이 제공되지 않을 수 있는 점 참고 부탁드립니다.

6. 토큰은 어떻게 차감되고, 남은 양은 어디서 확인하나요?

토큰은 질문의 길이, 답변의 복잡도, 에이전트의 종류에 따라 소모량이 달라집니다. 나의 질문뿐만 아니라 AI 크루의 답변을 생성하는 데에도 토큰이 사용됩니다. 남은 토큰과 사용량은 AI 크루 메뉴 하단 내 ‘토큰 관리’ 버튼을 누르면 확인하실 수 있습니다.

7. 구성원별 토큰 사용량을 관리하거나 제한할 수 있나요?

네, 관리자 권한을 가진 사용자는 토큰 관리 화면에서 구성원별 토큰 사용량을 모니터링 할 수 있습니다. 다만, 특정 사용자의 토큰 사용량을 사전에 제한하는 기능은 제공되지 않습니다.