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식품·건강 커머스의
블럭스 도입 사례집

AI 에이전트가 풀어낸 식품·건강 도메인의 핵심 문제들

정기구독은 쉽게 이탈하고, 건강 목표는 사람마다 다릅니다.
식품·건강기능식품·정기구독 커머스에서 블럭스 에이전트가 어떻게 작동하는지 정리했습니다.

FOODHEALTHSUPPLEMENTSUBSCRIPTION
블럭스 · 2026 · 업종별 도입 사례집

목차

식품·건강 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

식품·건강 커머스, 한 장으로 요약하면

문제 정의부터 실증 데이터까지 — 이 자료가 담고 있는 내용입니다.

4가지
도메인 특유의 구조적 문제
구독 이탈 · 목표 편차 · 번들 조합 · 재구매 주기
4개
자동 실행되는 캠페인 시퀀스
마케터는 의도만 정의하고, 나머지는 에이전트가 채웁니다
+106%
전환 수익 (A/B 실증)
국내 식품·건강 플랫폼 F사 · 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

식품·건강 커머스가 만나는 4가지 구조적 문제

룰과 인력으로는 풀기 어려운 문제들입니다. 에이전트가 이 지점을 자동화합니다.

구독 라이프사이클01

정기구독은 너무 쉽게 이탈한다

구독 3회차부터 이탈률이 급등합니다. 가장 큰 적은 잊혀짐이고, 일률 안내로는 이탈 임박 시점을 잡을 수 없습니다.

블럭스이탈 임박 시그널을 자동으로 학습해, D-N 트리거로 정확한 타이밍에 리텐션 메시지를 보냅니다.
건강 목표 편차02

건강 목표가 사람마다 다르다

다이어트·면역·수면·근력 — 같은 단백질도 목표마다 가치가 다릅니다. 일괄 메시지로는 개인의 동기에 닿지 않습니다.

블럭스구매·검색 기반으로 건강 목표를 자동 분류하고, 목표별 SKU 추천 메시지를 만들어냅니다.
번들 조합03

함께 사는 상품 조합이 강력하다

단백질+비타민, 유산균+오메가3 같은 조합 마케팅은 단품보다 ROAS가 2배입니다. 어떤 조합인지는 사람이 룰로 정의하기 어렵습니다.

블럭스동시 구매·재구매 조합을 자동 학습해, 단백질→비타민처럼 도메인에 맞는 추천을 만듭니다.
재구매 시점04

재구매 주기 정확도가 매출을 결정한다

잔여량 90%와 30%에서 메시지 효과는 완전히 다릅니다. 평균 30일로 일괄 발송하면 절반은 너무 빠르고 절반은 너무 늦습니다.

블럭스제품·고객별 재구매 주기를 예측해, 잔여량이 임박한 시점에 D-N 트리거로 발송합니다.

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

식품·건강 커머스의 4가지 캠페인 시퀀스

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

01
정기구독 이탈 방어
구독 라이프사이클
D-14
이탈 임박 사전
브랜드메시지 · 이탈 예측
D-7
리텐션 쿠폰
브랜드메시지 · 인센티브
D-Day
구독 변경 옵션
앱푸시 · 일시정지/변경
D+7
재유입 캠페인
이메일 · 이탈자
02
목표별 맞춤 추천
건강 목표 편차
진단+0
건강 목표 진단
이메일 · 신규 진단자
D+3
목표별 추천
브랜드메시지 · AI 매칭
D+7
리뷰·후기 푸시
앱푸시 · 미클릭자
D+14
번들 추가 제안
브랜드메시지 · 미구매자
03
번들 교차 추천
번들 조합
구매+0
번들 추천
이메일 · 단백질 구매자
D+7
다음 카테고리 (비타민 53%)
브랜드메시지 · Next-Best-Action
D+14
보완 라인업 fallback
브랜드메시지 · 미구매자
D+30
가격 변동 알림
앱푸시 · 카트 등록자
04
재구매 주기 D-N 알림
재구매 시점
D-14
잔여량 임박 사전
브랜드메시지 · 재구매 예측
D-7
재구매 쿠폰
브랜드메시지 · 가격 인센티브
D-Day
재구매 리마인드
앱푸시 · 카트 자동
D+7
교차 추천
브랜드메시지 · 보완 라인업

AI 오디언스 · 재고 트리거 · 멀티채널 자동화 · 개인화 콘텐츠 · A/B 분기 — 모든 단계가 블럭스 시나리오 빌더에서 조합됩니다

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

정기구독 이탈 방어 타겟팅

AI 오디언스 + 이탈 임박 D-14/D-7/D-Day 자동 트리거

분석 · 기획 에이전트
블럭스 Agent방금
이번 달 구독 갱신 임박한 이탈 위험 고객 오디언스 만들어줘
구독 행동·갱신 이력 학습 · 오디언스 추출 완료

이탈 위험이 높은 고객 2,184명을 찾았어요. 이탈 확률이 높은 순으로 정리했습니다.

오디언스명구독 갱신 임박 이탈 위험군
유형AI 오디언스 · 커스텀 세그먼트
유저 수2,184명 (구독 3회차 이상 1,530명)
조건최근 30일 앱 미접속 + 갱신 D-14 이내
기대치이탈확률 상위 30% · 평균 구독 객단가 4.8만원
이어서 추천
→ D-14 트리거 추가→ 리텐션 쿠폰 시뮬레이션→ 시나리오 생성
무엇을 도와드릴까요?
블럭스 Agent방금
구독 갱신 D-14가 되면 자동으로 발송되는 시나리오 짜줘
3단계 이탈 방어 트리거 구성 완료

갱신 전까지 세 번 나가는 시나리오를 짰어요. 해지 대신 고를 수 있는 선택지를 함께 줍니다.

시나리오명구독 이탈 방어 3단계 트리거
플로우
시작구독 갱신 D-14에 도달할 때
발송이탈 임박 고객에게 사전 안내
대기7일 뒤
분기앱 재접속 여부
발송미접속자에게 리텐션 쿠폰 | D-Day 일시정지·변경 옵션
종료갱신 완료 시 종료
이어서 추천
→ 일시정지 옵션 추가→ A/B 메시지 변형→ 시나리오 활성화
무엇을 도와드릴까요?
실제 콘솔 화면 #2 · 분석 · 생성

목표별 맞춤 추천 + 번들 교차

건강 목표 기반 추천 + 단백질→비타민 교차 시나리오

분석 · 생성 에이전트
블럭스 Agent방금
다이어트 목표 고객만 모아서 단백질 신상 캠페인 만들어줘
구매·진단 학습 · 목표별 그룹화 완료

다이어트를 목표로 하는 고객 1,872명을 묶었어요. 예상 응답률은 19.6%입니다.

매칭 고객+21.7%
1,872명
예상 응답률+5.9%p
19.6%
이어서 추천
→ 목표별 SKU 확장→ 번들 추천 포함→ 시나리오 생성
무엇을 도와드릴까요?
블럭스 Agent방금
단백질 산 고객의 다음 구매 패턴 분석해서 번들 추천 시나리오 짜줘
구매 전이 패턴 학습 완료

단백질을 산 뒤 다음으로 무엇을 사는지 분석했어요. 비타민이 가장 강한 다음 구매입니다.

비타민
53%
유산균
22%
오메가3
11%
이어서 추천
→ 교차 시나리오 생성→ TOP 번들 자동 추천→ 발송 시점 최적화
무엇을 도와드릴까요?
실제 콘솔 화면 #3 · 집행

VIP 정기구독 + 재구매 D-N 알림

구독·재구매 상위 10% — 잔여량까지 에이전트가 예측

집행 에이전트
블럭스 Agent방금
매출 상위 10% VIP에게 1년 자동 운영되는 정기구독 LTV 시나리오 만들어줘
VIP 식별 · 12개월 분기 구성 완료

VIP 1,432명을 대상으로 월별 12개 분기를 짰어요. 한 번 켜두면 1년 동안 알아서 돕니다.

시나리오명VIP 정기구독 12개월 시나리오
플로우
시작VIP 등급 진입 이벤트가 발생할 때 · 1,432명
발송월초 신상 우선 알림
대기생일월까지
발송생일 한정 쿠폰 | 분기말 등급 변동 안내
분기개인 피로도 임계치 초과 여부
종료12개월 주기 반복
이어서 추천
→ 시나리오 활성화→ 월별 분기 미리보기→ 피로도 임계치 조정
무엇을 도와드릴까요?
블럭스 Agent방금
잔여량 임박한 고객에게 재구매 알림 자동으로 보내줘
실시간 잔여량·가격 변동 감지 설정 완료

잔여량이 임박하거나 가격이 내려갈 때만 나가도록 걸었어요. 불필요한 발송은 자동으로 걸러집니다.

캠페인명재구매 D-N 알림 · 잔여량 임박
발송 대상1,108명 · 잔여량 30% 이하
발송 조건제품별 예측 소진 시점 또는 가격 인하 시 자동 발송
채널카카오 브랜드메시지 → 미오픈 시 앱푸시
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 식품·건강 플랫폼 F사 — 식품·건강 커머스 A/B Test

재구매 D-N 알림 캠페인 (건강기능식품) — 블럭스 AI 오디언스 vs 기존 룰 기반 타겟팅

블럭스 도입 전인간 마케터 수작업 · 룰 기반
집행 비용6,182,228 원
전환 수익29,609,950 원
객단가36,287 원
ROAS479 %
발송 성공 수206,376
오픈 수9,191
전환 수816
오픈율 4.5%전환율 8.9%
블럭스 도입 후AI 에이전트 자동화 · AI 알고리즘 기반
집행 비용8,725,493 원
전환 수익60,921,770 원
객단가20,708 원
ROAS698 %
발송 성공 수307,223
오픈 수16,882
전환 수2,942
오픈율 5.5%전환율 17.4%
A/B 테스트 결과
동일 캠페인 · 동일 모집단 · 비교 변수만 변경
전환수익
+106%
29.6M → 60.9M 원
구매율
+96%
8.9% → 17.4%
ROAS
+46%
479% → 698%

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

식품·건강 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.