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생활·리빙 커머스의
블럭스 도입 사례집

AI 에이전트가 풀어낸 생활·리빙 도메인의 핵심 문제들

이사·결혼이 매출을 만들고, 구매 주기는 길며, 시즌마다 수요가 폭증합니다.
가전·가구·인테리어 커머스에서 블럭스 에이전트가 어떻게 작동하는지 정리했습니다.

LIVINGFURNITUREAPPLIANCEINTERIOR
블럭스 · 2026 · 업종별 도입 사례집

목차

생활·리빙 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

생활·리빙 커머스, 한 장으로 요약하면

문제 정의부터 실증 데이터까지 — 이 자료가 담고 있는 내용입니다.

4가지
도메인 특유의 구조적 문제
라이프 이벤트 · 긴 구매 주기 · 룸 단위 보완 · 시즌 피크
4개
자동 실행되는 캠페인 시퀀스
마케터는 의도만 정의하고, 나머지는 에이전트가 채웁니다
+45%
ROAS (A/B 실증)
국내 리빙 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

생활·리빙 커머스가 만나는 4가지 구조적 문제

룰과 인력으로는 풀기 어려운 문제들입니다. 에이전트가 이 지점을 자동화합니다.

라이프 이벤트01

이사·결혼이 매출의 결정점

이사·결혼·출산 시점에 가전과 가구를 한 번에 삽니다. 이 타이밍을 놓치면 다시 잡기까지 평균 2~3년이 걸립니다.

블럭스주소 변경·결혼 시그널을 자동으로 감지해, 라이프 이벤트 D-N 트리거로 정확한 시점을 잡습니다.
긴 구매 주기02

구매 주기가 길고 빈도가 낮다

가전·가구는 평균 3~7년에 한 번 삽니다. 매월 발송하는 패턴으로는 의미 있는 임팩트를 만들 수 없습니다.

블럭스관심·검색·시즌 시그널을 학습해, 낮은 빈도를 적시 발송으로 보완합니다.
룸 단위 보완03

룸 단위 보완 카테고리가 존재한다

침실에 침대를 산 사람은 침구와 토퍼로, 거실에 소파를 산 사람은 러그와 테이블로 이어집니다. 룸 단위 보완 룰은 사람이 짜기 어렵습니다.

블럭스구매 후 룸별 보완 패턴을 학습해, 침대→침구, 소파→러그처럼 도메인에 맞는 추천을 만듭니다.
시즌 피크04

시즌마다 가전·가구 수요가 폭증한다

6월 선풍기·에어컨, 11월 전기난로, 12월 침구. 평소 발송 패턴으로는 시즌 피크를 잡을 수 없습니다.

블럭스시즌 가전 D-30/D-14/D-7 트리거를 걸고, 재고 데이터에 연동된 우선순위 캠페인을 자동 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

생활·리빙 커머스의 4가지 캠페인 시퀀스

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

01
라이프 이벤트 트리거
라이프 이벤트
주소변경+0
이사 알림
이메일 · 이사 시그널
D+7
핵심 가전 추천
브랜드메시지 · TOP SKU
D+14
가구·인테리어
브랜드메시지 · 카탈로그
D+30
잔여 카테고리 알림
앱푸시 · 미클릭자
02
룸별 보완 카테고리
룸 단위 보완
구매+0
보완 카테고리 추천
이메일 · 룸별 패턴
D+7
다음 카테고리 (침구 62%)
브랜드메시지 · Next-Best-Action
D+14
인테리어 코디
브랜드메시지 · 미구매자
D+30
가격 변동 알림
앱푸시 · 카트 등록자
03
시즌 가전 사전 푸시
시즌 피크
D-30
관심자 사전 알림
브랜드메시지 · 작년 검색자
D-14
얼리버드 쿠폰
브랜드메시지+푸시 · 위시 등록
D-7
한정 재고 알림
앱푸시 · 카트 미구매
D-Day
시즌 피크 안내
이메일 · 전체 미구매
04
VIP 인테리어 큐레이션
긴 구매 주기
월초
신상 큐레이션
브랜드메시지 · VIP 상위 10%
월중
VIP 행사 초대
브랜드메시지 · 등급별 차등
생일월
VIP 한정 쿠폰
이메일 · 개별 발송
분기말
등급 변동 안내
앱푸시 · 임박/유지

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

시즌 가전 사전 타겟팅

AI 오디언스 + 시즌 가전 D-30/D-14/D-7 자동 트리거

분석 · 기획 에이전트
블럭스 Agent방금
올여름 에어컨 캠페인, 가장 반응할 고객 오디언스 만들어줘
작년 시즌 행동·검색 학습 · 오디언스 추출 완료

에어컨에 반응할 가능성이 높은 고객 4,238명을 찾았어요. 구매 확률이 높은 순으로 정리했습니다.

오디언스명여름 가전 시즌 반응 예측 타겟
유형AI 오디언스 · 커스텀 세그먼트
유저 수4,238명 (비회원 포함 4,701명)
조건최근 90일 에어컨 PDP 조회 + 작년 시즌 미구매
기대치구매확률 상위 30% · 평균 객단가 120만원
이어서 추천
→ D-30 트리거 추가→ 유사 가전 확장→ 할인율 시뮬레이션
무엇을 도와드릴까요?
블럭스 Agent방금
시즌 시작 D-30이 되면 자동으로 발송되는 시나리오 짜줘
3단계 시즌 가전 트리거 구성 완료

시즌 피크 전까지 세 번 나가는 시나리오를 짰어요. 앞단에서 관심자를 먼저 잡습니다.

시나리오명시즌 가전 3단계 트리거
플로우
시작시즌 시작 D-30에 도달할 때
발송작년 검색 고객에게 사전 알림
대기16일 뒤
분기위시 등록 여부
발송얼리버드 쿠폰 | D-7 한정 재고 알림
종료시즌 피크와 함께 종료
이어서 추천
→ 재고 임계값 룰 추가→ A/B 메시지 변형→ 시나리오 활성화
무엇을 도와드릴까요?
실제 콘솔 화면 #2 · 분석 · 생성

룸 단위 보완 추천 + 교차 시나리오

룸별 구매 패턴 학습 + 침대→침구 교차 시퀀스

분석 · 생성 에이전트
블럭스 Agent방금
소파 산 고객에게 보완 가구 추천 캠페인 만들어줘
룸 단위 보완 패턴 매칭 완료

거실 카테고리 보완 대상 512명을 묶었어요. 예상 응답률은 16.2%입니다.

매칭 고객+14.3%
512명
예상 응답률+4.8%p
16.2%
이어서 추천
→ 즉시 발송 룰→ 룸별 카테고리 확장→ 시나리오 생성
무엇을 도와드릴까요?
블럭스 Agent방금
침대 산 고객의 다음 구매 패턴 분석해서 교차 추천 시나리오 짜줘
구매 전이 패턴 학습 완료

침대를 산 뒤 다음으로 무엇을 사는지 분석했어요. 침구가 가장 강한 다음 구매입니다.

침구
62%
매트리스 토퍼
28%
러그
7%
이어서 추천
→ 교차 시나리오 생성→ TOP 상품 자동 추천→ 발송 시점 최적화
무엇을 도와드릴까요?
실제 콘솔 화면 #3 · 집행

VIP 인테리어 큐레이션 + 장바구니 리마인드

구매 주기 긴 고가 라인업 — 피로도까지 에이전트가 조절

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

VIP 1,247명을 대상으로 월별 12개 분기를 짰어요. 한 번 켜두면 1년 동안 알아서 돕니다.

시나리오명VIP 인테리어 12개월 시나리오
플로우
시작VIP 등급 진입 이벤트가 발생할 때 · 1,247명
발송월초 신상 인테리어 큐레이션
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
장바구니에 넣고 24시간 안 산 고객, 재고·할인 변동 반영해서 리마인드 보내줘
실시간 재고·할인 변동 감지 설정 완료

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

캠페인명장바구니 리마인드 · 재고/가격 변동
발송 대상892명 · 24시간 내 미결제
발송 조건재고 임박 또는 가격 인하 감지 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 리빙 플랫폼 H사 — 생활·리빙 커머스 A/B Test

여름 가전 시즌 캠페인 (선풍기·에어컨 라인업) — 블럭스 AI 오디언스 vs 기존 룰 기반 타겟팅

블럭스 도입 전인간 마케터 수작업 · 룰 기반
집행 비용17,609,608 원
전환 수익190,258,131 원
객단가108,471 원
ROAS1,080 %
발송 성공 수1,036,787
오픈 수86,818
전환 수1,754
오픈율 8.4%전환율 2.0%
블럭스 도입 후AI 에이전트 자동화 · AI 알고리즘 기반
집행 비용13,701,160 원
전환 수익214,042,802 원
객단가156,464 원
ROAS1,562 %
발송 성공 수819,212
오픈 수55,215
전환 수1,368
오픈율 8.7%전환율 2.5%
A/B 테스트 결과
동일 캠페인 · 동일 모집단 · 비교 변수만 변경
전환수익
+13%
190M → 214M 원
구매율
+25%
2.0% → 2.5%
ROAS
+45%
1,080% → 1,562%

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

생활·리빙 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.