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홈쇼핑 커머스의
블럭스 도입 사례집

AI 에이전트가 풀어낸 홈쇼핑 도메인의 핵심 문제들

편성표는 정해진 시간에 흐르고, 시청자는 비동시적으로 결제하며, 같은 고객이 TV·앱·콜센터에서 따로 식별됩니다.
TV홈쇼핑·모바일 라이브커머스·T-커머스에서 블럭스 에이전트가 어떻게 작동하는지 정리했습니다.

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블럭스 · 2026 · 업종별 도입 사례집

목차

홈쇼핑 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

홈쇼핑 커머스, 한 장으로 요약하면

문제 정의부터 실증 데이터까지 — 이 자료가 담고 있는 내용입니다.

4가지
도메인 특유의 구조적 문제
편성 타이밍 · 채널 분절 · 카테고리 혼재 · LTV 격차
4개
자동 실행되는 캠페인 시퀀스
마케터는 의도만 정의하고, 나머지는 에이전트가 채웁니다
+52%
전환 수익 (A/B 실증)
국내 홈쇼핑 플랫폼 H사 · 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

홈쇼핑 커머스가 만나는 4가지 구조적 문제

룰과 인력으로는 풀기 어려운 문제들입니다. 에이전트가 이 지점을 자동화합니다.

편성 타이밍01

편성표는 고정, 결제는 비동시적이다

방송 30분 중 발생 매출은 절반 이하입니다. 나머지는 24~48시간에 걸쳐 분산 결제됩니다. 방송 중에만 발송해서는 지연 구매자를 놓칩니다.

블럭스편성 D-1 · 30분 전 · 방송 중 · 직후 · D+2로 이어지는 시퀀스를 자동 구성하고, 시청자 행동 시점에 맞춰 트리거를 분산합니다.
채널 분절02

같은 고객이 TV·앱·콜센터에서 따로 식별된다

TV 시청자 ID, 앱 ID, 콜센터 주문번호가 서로 연결되지 않습니다. 동일인에게 중복 발송과 진짜 구매자 누락이 동시에 발생합니다.

블럭스가구원·결제수단·주소·전화번호 단서로 통합 ID를 자동 매칭하고, 채널 간 발송 피로도까지 통합 관리합니다.
카테고리 혼재03

한 플랫폼에 가전·식품·여행상품권이 공존한다

카테고리별 구매 주기·객단가·결제수단·연령대가 모두 다릅니다. ‘이번 주 신상’ 같은 일괄 메시지로는 어느 세그먼트에도 맞지 않습니다.

블럭스카테고리 × 결제수단 × 시청 시간대를 함께 학습해, 개인별 다음 카테고리와 PB·입점 우선순위를 자동 추천합니다.
LTV 격차04

카테고리별 LTV 곡선이 극단적으로 다르다

가전은 2~3년, 건강식은 30일 주기입니다. 무이자 할부 가전 구매자는 다음 가전까지 멀어 회수가 어렵고, 그 사이를 식품·여행으로 잇는 시나리오를 사람이 설계하기 어렵습니다.

블럭스카테고리별 재구매 곡선을 학습해, 가전 D+30 식품 브릿지와 건강식 3회차 위약 방지를 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

홈쇼핑 커머스의 4가지 캠페인 시퀀스

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

01
편성 D-1 ~ D+2 풀시퀀스
편성 타이밍
D-1
내일 방송 사전 알림
브랜드메시지 · 과거 구매자
방송 30분 전
곧 시작 알림
LMS · 사전예약자
방송 중
즉시주문 딥링크
앱푸시 · 활성 시청자
D+2
디지털 비활성 ARS 안내
SMS · 고연령층
02
통합 ID 기반 중복 제거
채널 분절
매칭+0
통합 ID 자동 식별
백엔드 · 전 채널 이력
ARS+0
디지털 전환 유도
브랜드메시지 · 콜센터 주문자
앱 미접속 D+7
주간 하이라이트
LMS · 모바일 이탈자
24h 2회
자동 suppression
발송 중단 · 피로도 보호
03
카테고리 × 시간대 매칭
카테고리 혼재
주간
다음 7일 편성 TOP3
브랜드메시지 · 카테고리 선호
신상 입고
유사 SKU 사전 알림
앱푸시 · 최근 60일 구매자
시청 직후
연관 카테고리 추천
LMS · 다른 카테고리 미탐색
주간
PB vs 입점 큐레이션
브랜드메시지 · 마진 + 선호 매칭
04
카테고리별 LTV 브릿지
LTV 격차
가전+30일
생활·식품 브릿지
브랜드메시지 · 무이자 구매자
구독 3회차 D-3
위약 방지 혜택
브랜드메시지 · 이탈 급증 코호트
상품권 D-30
사용 가능 상품 큐레이션
LMS · 미사용 보유자
가전+365일
다음 가전 사전 알림
브랜드메시지 · 1년차 구매자
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

편성 D-1 ~ D+2 풀시퀀스 자동 트리거

방송 시간축 분산 발송 — 자연어 한 줄로 5단계 자동 구성

분석 · 기획 에이전트
블럭스 Agent방금
내일 22시 LG 스타일러 방송 사전 알림 받을 가장 반응할 고객 오디언스 만들어줘
편성 메타데이터·시청 이력 학습 · 오디언스 추출 완료

편성 메타데이터와 시청 이력을 학습해 매칭 고객 187,400명을 찾았어요.

오디언스명LG 스타일러 사전 알림 타겟
유형AI 오디언스 · 편성 매칭
유저 수187,400명
조건최근 90일 가전 PDP 조회 + 위시 등록
기대치22시 시청 시간대 매칭 · 무이자 할부 이력 보유 · 평균 객단가 189만원
이어서 추천
→ 편성 D-1 트리거 추가→ 방송 30분 전 LMS 추가→ 사전예약 쿠폰 시뮬레이션
무엇을 도와드릴까요?
블럭스 Agent방금
편성 시작 30분 전부터 방송 후 48시간까지 자동으로 흐르는 시퀀스 짜줘
5단계 편성 트리거 구성 완료

방송 전후 시간축을 따라 5단계 편성 트리거 시나리오를 자동 구성했어요.

시나리오명편성 D-1 ~ D+2 풀시퀀스
트리거편성 시작 30분 전 · 방송 중 · 방송 직후 · D+2
시작편성 확정 이벤트가 발생할 때
대기방송 시작 30분 전까지
발송사전예약 고객에게 곧 시작 알림
분기방송 중 · 즉시주문 여부
발송미주문자 D+2 디지털 비활성 ARS 안내
종료시나리오 종료
이어서 추천
→ 재고 임계치 룰 추가→ 연령대별 채널 가중치→ 시나리오 활성화
무엇을 도와드릴까요?
실제 콘솔 화면 #2 · 분석 · 생성

통합 ID 매칭 + 카테고리 LTV 브릿지

TV·앱·콜센터 채널 단절 해소 + 가전에서 식품으로 자동 브릿지

분석 · 생성 에이전트
블럭스 Agent방금
어제 콜센터로 ARS 주문한 고객 중에 앱 미설치자 찾아서 디지털 전환 메시지 만들어줘
전화번호·주소·결제수단 단서로 통합 ID 매칭 완료

통합 ID 매칭으로 앱 미설치 고객 23,100명을 식별했어요.

매칭 고객통합 ID
23,100명
예상 앱 설치 전환+2.4%p
7.2%
이어서 추천
→ 브랜드메시지 + 앱 다운로드 딥링크→ 첫 앱 결제 쿠폰 첨부→ 시나리오 생성
무엇을 도와드릴까요?
블럭스 Agent방금
3개월 전 안마의자 산 고객한테 다음 카테고리로 자연스럽게 브릿지하는 시나리오 짜줘
가전 구매자 D+30 ~ D+120 다음 카테고리 분포 학습 완료

가전 구매자가 다음에 사는 카테고리 분포를 학습했어요. 건강식품이 가장 높습니다.

건강식품
38%
생활용품
24%
식품
19%
이어서 추천
→ 건강식 정기구독 진입 연결→ TOP 상품 자동 추천→ 발송 시점 D+30 설정
무엇을 도와드릴까요?
실제 콘솔 화면 #3 · 집행

정기구독 이탈 방지 + 방송 후 재구매 리마인드

3회차 이탈 코호트 + 시청 미구매자 — 에이전트가 채널·시점까지 자동 분기

집행 에이전트
블럭스 Agent방금
건강식 정기구독 3회차에서 이탈할 것 같은 고객 미리 잡는 시나리오 자동 운영해줘
구독 이탈 패턴 학습 · 위험군 식별 완료

3회차 D-3 이탈 위험군 12,400명을 자동 식별했어요.

시나리오명3회차 이탈 방지 시나리오
대상12,400명 · 구독 3회차 D-3
분기결제일 D-3 브랜드메시지 → 미반응 D-1 LMS 추가
혜택위약 방지 혜택(무료 1팩 또는 일시정지) 자동 안내
이어서 추천
→ 시나리오 활성화→ 위약 vs 일시정지 A/B 분기→ 결과 자동 리포팅
무엇을 도와드릴까요?
블럭스 Agent방금
어제 방송 본 고객 중에 24시간 안에 안 산 사람한테 방송가 유지 리마인드 보내줘
시청 로그 매칭 · 24h 내 미구매 식별 완료

24시간 내 미구매 78,200명을 찾았어요. 채널도 자동으로 분기했습니다.

캠페인명방송 후 리마인드
발송 대상78,200명 · 시청 후 24h 미구매
메시지방송가 유지 12h 한정 + 무이자 할부 옵션 강조
채널카카오 브랜드메시지 + 미수신자 SMS · 고연령층 LMS 자동 분기
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 홈쇼핑 플랫폼 H사 — 홈쇼핑 커머스 A/B Test

편성 D-1 ~ D+2 풀시퀀스 캠페인 (방송 시청자 통합 ID 기반) — 블럭스 AI 오디언스 vs 기존 룰 기반 타겟팅

블럭스 도입 전인간 마케터 수작업 · 룰 기반
집행 비용295,571,367 원
전환 수익1,418,742,560 원
객단가154,111 원
ROAS480 %
발송 성공 수2,841,627
오픈 수438,517
전환 수9,206
오픈율 15.4%전환율 2.1%
블럭스 도입 후AI 에이전트 자동화 · AI 알고리즘 기반
집행 비용273,902,512 원
전환 수익2,163,829,847 원
객단가146,661 원
ROAS790 %
발송 성공 수2,778,164
오픈 수433,924
전환 수14,754
오픈율 15.6%전환율 3.4%
A/B 테스트 결과
동일 캠페인 · 동일 모집단 · 비교 변수만 변경
전환수익
+52%
1,420M → 2,160M 원
구매율
+62%
2.1% → 3.4%
ROAS
+65%
480% → 790%

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

홈쇼핑 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.