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C2C 커머스의
블럭스 도입 사례집

AI 에이전트가 풀어낸 C2C 도메인의 핵심 문제들

구매자와 판매자 양면을 동시에 키워야 하고, 매칭 알람은 정밀해야 이탈을 막습니다.
C2C·리세일 마켓플레이스에서 블럭스 에이전트가 어떻게 작동하는지 정리했습니다.

C2CRESALEMARKETPLACETWO-SIDED
블럭스 · 2026 · 업종별 도입 사례집

목차

C2C 커머스에서 에이전트가 무엇을, 어떻게 하는지 네 개의 장으로 정리했습니다.

01
문제
도메인 특유의 구조적 문제
P. 04 — 06
02
시나리오
시간축 위의 캠페인 시퀀스
P. 07 — 08
03
구현
에이전트가 실제로 일하는 방식
P. 09 — 14
04
성과
A/B 실증 데이터와 도입 절차
P. 15 — 18

C2C 커머스, 한 장으로 요약하면

문제 정의부터 실증 데이터까지 — 이 자료가 담고 있는 내용입니다.

4가지
도메인 특유의 구조적 문제
양면 활성화 · 매칭 정밀도 · 첫 거래 신뢰 · 판매자 휴면
4개
자동 실행되는 캠페인 시퀀스
마케터는 의도만 정의하고, 나머지는 에이전트가 채웁니다
+62%
전환 수익 (A/B 실증)
국내 C2C 마켓 R사 · 동일 캠페인, 타겟팅 방식만 변경

도메인 특유의 문제를 정의하고, 그 문제를 시간축 캠페인으로 풀고, 에이전트가 실제로 세팅하는 화면까지 이어서 보여드립니다.

01 · 섹션

문제

도메인 특유의 구조적 문제

01
문제
도메인 특유의 구조적 문제
02
시나리오
시간축 위의 캠페인 시퀀스
03
구현
에이전트가 실제로 일하는 방식
04
성과
A/B 실증 데이터와 도입 절차

C2C 커머스가 만나는 4가지 구조적 문제

룰과 인력으로는 풀기 어려운 문제들입니다. 에이전트가 이 지점을 자동화합니다.

양면 활성화01

구매자인지 판매자인지 모른다

신규 가입자가 구매자로 갈지 판매자로 갈지는 첫 행동까지 알 수 없습니다. 일괄 온보딩으로는 양쪽 모두 어중간한 경험이 됩니다.

블럭스가입 후 첫 행동 신호를 자동 학습해, 페르소나별 온보딩 시퀀스로 자동 분기합니다.
매칭 정밀도02

매칭 알람은 정밀해야 산다

검색·찜 기반 신규 매물 알림은 양이 많고, 잘못된 알림이 쌓이면 곧바로 수신 거부로 이어집니다. 룰 기반으로는 한계가 분명합니다.

블럭스사용자 행동에 가격·위치·시간을 결합해 자동 매칭하고, 개인 피로도까지 함께 조절합니다.
첫 거래 신뢰03

첫 거래 신뢰가 활성화를 가른다

첫 거래의 안전성과 결제 신뢰가 활성 사용자 전환을 좌우합니다. 일률적인 안내로는 사용자별 우려를 짚지 못합니다.

블럭스첫 거래 단계별 시퀀스를 자동 구성하고, 카테고리·금액별 안전 가이드로 자동 분기합니다.
판매자 휴면04

출품 한 번 뒤에 잠드는 판매자

출품 1회 후 활동이 멈춘 판매자가 매출 정체의 핵심입니다. 일률적인 휴면 안내로는 다시 끌어내기 어렵습니다.

블럭스카테고리·시즌 기반 매물 추천을 학습해, 판매자 복귀 시퀀스를 D-30·D-60으로 자동 운영합니다.

룰을 더 만들어도 따라잡히지 않습니다

변수가 늘어날수록 조합은 기하급수로 늘고, 사람이 손으로 맞추는 속도는 그대로입니다.

지금까지 — 룰 기반 운영
  • 세그먼트를 만들 때마다 조건을 다시 정의합니다
  • 고객이 늘어도 메시지 종류는 그대로입니다
  • 타이밍은 평균값으로 일괄 발송합니다
  • 성과가 떨어져도 원인을 찾는 데 며칠이 걸립니다
에이전트와 — AI 기반 운영
  • 목표만 말하면 조건은 데이터에서 찾아냅니다
  • 고객 수만큼 다른 메시지가 만들어집니다
  • 고객별 최적 시점에 D-N 트리거로 나갑니다
  • 성과 원인과 다음 액션을 먼저 제안합니다
02 · 섹션

시나리오

시간축 위의 캠페인 시퀀스

01
문제
도메인 특유의 구조적 문제
02
시나리오
시간축 위의 캠페인 시퀀스
03
구현
에이전트가 실제로 일하는 방식
04
성과
A/B 실증 데이터와 도입 절차

C2C 커머스의 4가지 캠페인 시퀀스

앞의 네 가지 문제를 시간축 위의 시퀀스로 풀어냅니다. 마케터는 의도만 정의하면 됩니다.

01
가입 첫 행동 분기
양면 활성화
가입+0
첫 행동 신호 감지
인앱메시지 · 신규 가입자
D+1
페르소나별 온보딩
앱푸시 · 구매·판매 분기
D+3
카테고리 추천
브랜드메시지 · 행동 학습 기반
D+7
미활성 fallback
앱푸시 · 미클릭자
02
매칭 알람 정밀 발송
매칭 정밀도
매물 등록+0
신규 매물 매칭
앱푸시 · 검색·찜 학습
+1h
가격 변동 알림
앱푸시 · 피로도 조절
D+1
미반응 fallback
인앱메시지 · 유사 매물
D+3
주간 매칭 다이제스트
브랜드메시지 · 누적 매물
03
첫 거래 안전 가이드
첫 거래 신뢰
거래+0
첫 거래 안전 안내
인앱메시지 · 최초 거래자
거래+0
카테고리·금액별 가이드
앱푸시 · 금액 분기
D+3
거래 완료 확인
앱푸시 · 미완료자
D+3
리뷰 요청
브랜드메시지 · 완료자
04
휴면 판매자 회복
판매자 휴면
D+30
카테고리 시세 알림
브랜드메시지 · 휴면 판매자
D+30
시즌 매물 추천
앱푸시 · 카테고리 매칭
D+60
복귀 인센티브
브랜드메시지 · 미반응자
D+60
출품 가이드 fallback
인앱메시지 · 복귀자
03 · 섹션

구현

에이전트가 실제로 일하는 방식

01
문제
도메인 특유의 구조적 문제
02
시나리오
시간축 위의 캠페인 시퀀스
03
구현
에이전트가 실제로 일하는 방식
04
성과
A/B 실증 데이터와 도입 절차

에이전트는 네 단계로 일합니다

마케터가 매번 직접 하던 분석 · 기획 · 생성 · 집행을 그대로 가져갑니다.

01
분석

고객·재고·시즌 데이터에서 기회와 타깃을 찾아냅니다

02
기획

시퀀스·트리거·채널을 자연어 한 줄로 설계합니다

03
생성

개인화 메시지·이미지·랜딩을 자동으로 만들어냅니다

04
집행

스케줄·발송·결과 모니터링까지 자동 실행합니다

다음 세 장은 실제 콘솔에서 이 네 단계가 어떻게 이어지는지 보여주는 화면입니다. 모든 대화는 자연어 한 줄로 시작합니다.

실제 콘솔 화면 #1 · 분석 · 기획

가입 첫 행동 기반 온보딩 분기

AI 오디언스 + 페르소나별 온보딩 시퀀스 자동 분기

분석 · 기획 에이전트
블럭스 Agent방금
가입 직후 구매자와 판매자 페르소나 자동 분류해서 오디언스 만들어줘
첫 행동 신호 학습 · 페르소나 매칭 완료

신규 가입자 2,841명을 구매자와 판매자로 자동 분류했어요.

오디언스명신규 가입 페르소나
유저 수2,841명
분류검색·찜·PDP 조회 기반 구매자 68% / 판매자 32%
기대치활성화확률 상위 30% · 첫 행동까지 평균 1.4일
이어서 추천
→ 페르소나별 온보딩 분기→ 유사 행동 확장→ 시나리오 생성
무엇을 도와드릴까요?
블럭스 Agent방금
가입 D+0 / D+1 / D+3 페르소나별 온보딩 시나리오 짜줘
3단계 페르소나 분기 구성 완료

페르소나에 따라 갈라지는 3단계 온보딩 시나리오를 구성했어요.

시나리오명가입 첫 행동 분기 온보딩
트리거신규 가입 이벤트
시작가입 이벤트가 발생할 때
발송첫 행동 신호 감지 인앱
분기구매자 · 판매자 페르소나
발송구매자 카테고리 추천 | 판매자 출품 가이드
대기일주일
종료미활성 fallback 후 종료
이어서 추천
→ 미활성 fallback 추가→ A/B 메시지 변형→ 시나리오 활성화
무엇을 도와드릴까요?
실제 콘솔 화면 #2 · 분석 · 생성

매칭 알람 정밀화 + 피로도 자동 조절

검색·찜·가격 결합 매칭 + 사용자별 발송 피로도 조절

분석 · 생성 에이전트
블럭스 Agent방금
검색·찜 기반 신규 매물 알림, 잘못된 알림 줄여서 정밀 매칭 캠페인 만들어줘
행동 · 가격 · 위치 · 시간 결합 완료

매칭 정밀도를 38% 올리고 수신 거부는 42% 줄였어요.

매칭 정밀도개선
+38%
예상 수신 거부감소
−42%
이어서 추천
→ 피로도 임계치 자동→ 유사 매물 확장→ 시나리오 생성
무엇을 도와드릴까요?
블럭스 Agent방금
운동화 찜한 고객의 다음 행동 패턴 분석해서 매칭 알람 시나리오 짜줘
찜 이후 행동 패턴 학습 완료

찜한 뒤에 어떤 알림에 반응하는지 분포를 학습했어요.

매칭 알람
58%
가격 알림
24%
유사 매물
11%
이어서 추천
→ 트리거 시나리오 생성→ TOP 매물 자동 추천→ 발송 시점 최적화
무엇을 도와드릴까요?
실제 콘솔 화면 #3 · 집행

VIP 판매자 LTV + 휴면 판매자 회복

판매자 매출 상위 10% — 에이전트가 시즌 시세까지 자동 추천

집행 에이전트
블럭스 Agent방금
매출 상위 10% VIP 판매자에게 1년 자동 운영되는 LTV 시나리오 만들어줘
VIP 판매자 식별 · 월별 12개 분기 구성 완료

VIP 판매자 1,284명을 식별하고 월별 분기를 구성했어요.

시나리오명VIP 판매자 LTV 시나리오
대상1,284명 · 매출 상위 10%
분기시즌 매물 추천 → 카테고리 시세 알림 → 리뷰 요청
시작VIP 판매자로 분류될 때
발송시즌 매물 추천
대기한 달
분기출품 여부
발송미출품자 시세 알림 | 출품자 리뷰 요청
종료1년 순환 후 재진입
이어서 추천
→ 시나리오 활성화→ 월별 분기 미리보기→ 피로도 임계치 조정
무엇을 도와드릴까요?
블럭스 Agent방금
출품 1회 후 30일 미활동 판매자에게 시즌·시세 반영해서 복귀 메시지 보내줘
실시간 시세·시즌 변동 감지 완료

휴면 판매자 1,762명에게 보낼 복귀 메시지를 카테고리별로 구성했어요.

캠페인명휴면 판매자 회복
발송 대상1,762명 · 출품 후 30일 미활동
조건시세 상승 또는 시즌 수요 발생 시 자동 발송
채널카카오 브랜드메시지 + 앱푸시 멀티채널
이어서 추천
→ 멀티채널 자동화→ A/B 분기 추가→ 집행하기
무엇을 도와드릴까요?

에이전트에게, 이런 것도 시킬 수 있습니다

캠페인 밖의 일들도 말 한마디면 됩니다. 손이 많이 가던 일일수록 맡겨보세요.

예약 발송
원하는 시점을 말하면 발송까지 잡아둡니다
이 캠페인 내일 오전 10시에 나가게 해줘

내일 오전 10시로 발송을 예약해뒀어요. 발송 1시간 전에 최종 수치와 함께 알려드릴게요.

예약 완료 · 발송 전 리포트 자동 전송
보고서 파일 생성
분석 결과를 문서 파일로 바로 만들어줍니다
이번 달 성과, 보고용 파일로 정리해줘

이번 달 캠페인 성과를 형식별로 만들어뒀어요. 바로 내려받아 공유하시면 됩니다.

성과보고.pptx채널별 수치.xlsx요약.docx
에이전트 메모리
우리 팀의 규칙을 기억하고 다음부터 알아서 적용합니다
우리는 쿠폰 최대 15%까지만 써. 기억해줘

규칙으로 저장했어요. 앞으로 모든 제안에서 쿠폰은 15% 안에서만 설계할게요.

저장된 우리 팀 규칙 · 7개
커스텀 대시보드
보고 싶은 지표만 모아 나만의 화면을 만들어줍니다
재구매율이랑 VIP 매출만 모아서 보여줘

두 지표로 대시보드를 구성했어요. 매주 월요일 아침에 자동으로 갱신됩니다.

나만의 대시보드 · 지표 2개
04 · 섹션

성과

A/B 실증 데이터와 도입 절차

01
문제
도메인 특유의 구조적 문제
02
시나리오
시간축 위의 캠페인 시퀀스
03
구현
에이전트가 실제로 일하는 방식
04
성과
A/B 실증 데이터와 도입 절차

국내 C2C 마켓 R사 — C2C 마켓플레이스 A/B Test

매칭 알람 정밀화 캠페인 (검색·찜 기반 신규 매물 알림) — 블럭스 AI 오디언스 vs 기존 룰 기반 타겟팅

블럭스 도입 전인간 마케터 수작업 · 룰 기반
집행 비용16,572,816 원
전환 수익147,829,516 원
객단가17,679 원
ROAS892 %
발송 성공 수2,487,193
오픈 수203,950
전환 수8,362
오픈율 8.2%전환율 4.1%
블럭스 도입 후AI 에이전트 자동화 · AI 알고리즘 기반
집행 비용18,208,733 원
전환 수익238,716,492 원
객단가21,477 원
ROAS1,311 %
발송 성공 수2,442,851
오픈 수222,300
전환 수11,115
오픈율 9.1%전환율 5.0%
A/B 테스트 결과
동일 캠페인 · 동일 모집단 · 비교 변수만 변경
전환수익
+62%
148M → 239M 원
구매율
+22%
4.1% → 5.0%
ROAS
+47%
892% → 1,311%

도입의 전 과정을 함께합니다

연동 첫날부터 운영이 안정될 때까지, 전담 PM이 붙습니다.

01
데이터 연동
0~7일

고객·상품·행동 3가지 데이터만 있으면 됩니다. 카페24·NHN고도몰·샵바이는 앱 설치 원클릭, 그 외는 SDK 또는 3rd-party 연동으로 진행합니다.

02
온보딩
첫 달

전담 PM이 콘솔 사용법 안내부터 초기 캠페인 세팅까지 함께합니다. 기존 CRM에서 옮겨오는 캠페인·시나리오도 직접 이관해드립니다.

03
사후관리
지속

월·분기 단위 리포팅과 데이터 분석 세션을 진행합니다. 문제가 생기면 전담 PM과 엔지니어가 바로 응대합니다.

보안과 안정성은 단계가 아니라 기본입니다. AWS 인증 · SOC 2 Type II를 통과했고, 1회 최대 100만 건을 10분 이내에 발송하는 인프라 위에서 전 과정이 진행됩니다.

우리 데이터로 직접 확인해보세요

C2C 커머스 카탈로그와 고객 데이터를 그대로 써서, 에이전트가 실제로 작동하는 모습을 보여드립니다.

확인 포인트 1
데이터 연동

고객·상품·이벤트 데이터를 안전하게 연동합니다. 1~3일이면 준비가 끝납니다.

확인 포인트 2
Agent 시연

우리 데이터로 앞의 활용 사례를 실시간으로 시연합니다. 자연어 한 줄로 작동을 확인하세요.

확인 포인트 3
A/B 검증 설계

가장 적합한 시나리오 1개를 골라 A/B Test 설계까지 함께 준비합니다.

시연 + 데이터 연동 협의
우리 데이터로 작동하는 모습을 미팅 중에 바로 확인하실 수 있습니다.
contact@blux.ai · www.blux.ai · 월간 발송량 · 고객 수 · 연동 채널 기준 견적은 1~2영업일 내 보내드립니다.