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O2O 커머스의
블럭스 도입 사례집

AI 에이전트가 풀어낸 O2O 도메인의 핵심 문제들

오프라인 매장은 위치를, 앱은 시그널을, 멤버십은 등급을 갖고 있습니다.
매장·앱·멤버십 세 축이 결합되는 O2O 커머스에서 블럭스 에이전트가 어떻게 작동하는지 정리했습니다.

RETAILBEAUTY STOREF&BCVS
블럭스 · 2026 · 업종별 도입 사례집

목차

O2O 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

O2O 커머스, 한 장으로 요약하면

문제 정의부터 실증 데이터까지 — 이 자료가 담고 있는 내용입니다.

4가지
도메인 특유의 구조적 문제
채널 ID 단절 · 트리거 차원 · 매장 단위 재고 · 등급 이탈
4개
자동 실행되는 캠페인 시퀀스
마케터는 의도만 정의하고, 나머지는 에이전트가 채웁니다
+87%
전환 수익 (A/B 실증)
국내 O2O 리테일 D사 · 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

O2O 커머스가 만나는 4가지 구조적 문제

룰과 인력으로는 풀기 어려운 문제들입니다. 에이전트가 이 지점을 자동화합니다.

채널 ID 단절01

오프라인 결제와 앱 ID가 끊어진다

매장 결제의 70% 이상이 적립 누락이거나 비회원 처리됩니다. ‘매장 방문자에게 앱 푸시’라는 단순한 요청도 ID 매칭이 없으면 불가능합니다.

블럭스카드 BIN·전화번호·멤버십 QR을 통합 ID로 자동 연결해, 매장 결제에서 앱 푸시까지 한 사이클로 자동화합니다.
트리거 차원02

트리거 차원이 너무 크다

‘비 오는 날 × 매장 반경 1km × 점심시간 × 단골’ 같은 4중 조건을 룰로 짜면 시나리오가 수십 갈래로 늘어 유지가 불가능합니다.

블럭스위치·시간·날씨·재고를 한 시나리오 노드로 결합해, 차원이 늘어나도 에이전트가 자동으로 처리합니다.
매장 단위 재고03

전국이 아니라 매장 단위 개인화가 필요하다

같은 고객도 강남점·분당점에서 살 수 있는 재고가 다릅니다. 근처 매장 픽업을 추천하려면 매장 재고·고객 위치·관심사 세 축을 함께 봐야 합니다.

블럭스매장별 재고를 자동 연동해, 가까운 매장에서 가능한 SKU 기준으로 개인 추천을 만들어냅니다.
등급 이탈04

멤버십 이탈은 룰로는 늦게 잡힌다

‘최근 30일 미방문’으로 잡으면 이미 이탈한 뒤입니다. 등급 정체, 적립 누락, 다른 매장 이동 같은 선행 신호가 핵심입니다.

블럭스등급 정체와 방문 변화, 적립 누락을 종합해 이탈 위험을 미리 예측하고 등급별 회복 시나리오를 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

O2O 커머스의 4가지 캠페인 시퀀스

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

01
매장 방문 → 앱 전환
채널 ID 단절
결제+0
매장 결제 직후
앱푸시 · ID 매칭 결제자
결제+1일
멤버십 가입 유도
브랜드메시지 · 비회원 결제자
결제+3일
영수증 사후 적립
알림톡 · 적립 누락자
결제+7일
온라인몰 첫 구매
앱푸시 · 첫 매장 방문자
02
위치 × 날씨 × 시간 결합
트리거 차원
반경 1km
오늘의 시그니처
앱푸시 · 단골 고객
강수 70%+
날씨 매칭 추천
브랜드메시지 · 우산·핫음료
피크 -1h
시간 한정 메뉴
앱푸시 · 반경 500m
체류 10분
매장 내 추가 적립
인앱 · 매장 방문 중
03
매장 재고 × 개인 픽업
매장 단위 재고
조회+0
근처 매장 재고
인앱 · 품절 SKU 조회자
조회+1h
도보 5분 픽업
앱푸시 · 미클릭자
도착 -30분
상품 준비 완료
브랜드메시지 · 픽업 예약자
구매+3일
연관 카테고리 교차
브랜드메시지 · 픽업 구매자
04
멤버십 등급 회복
등급 이탈
D-30
등급 유지까지 남은 횟수
앱푸시 · 등급 정체군
D-14
등급별 차등 쿠폰
브랜드메시지 · 미반응자
D-7
적립 회복 + 매장 안내
알림톡 · 적립 누락자
D-Day
재방문 부스터
이메일 · 강등 확정자
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

매장 방문에서 앱 전환까지

오프라인 결제 ID 매칭 + 비회원 멤버십 전환 시나리오

분석 · 기획 에이전트
블럭스 Agent방금
지난달 매장에서 결제했는데 앱에 매칭 안 된 비회원 결제자 찾아줘
카드 BIN·전화번호·POS 로그 교차 매칭 완료

비회원 매장 결제자 18,420명을 식별했어요. 70%는 전화번호로 매칭할 수 있습니다.

오디언스명비회원 매장 결제자
유저 수18,420명
매칭 가능전화번호 기반 12,940명 (70%)
기대치평균 객단가 2.4만원 · 재방문 가능군 8,210명
이어서 추천
→ 멤버십 가입 시퀀스 추가→ 매장별 분기→ 카드 BIN 추가 매칭
무엇을 도와드릴까요?
블럭스 Agent방금
매장 결제 후 3일 안에 앱 가입 유도하는 시나리오 짜줘
3단계 매장 → 앱 전환 시퀀스 구성 완료

결제 직후부터 일주일까지 이어지는 3단계 전환 시퀀스를 구성했어요.

시나리오명매장 결제 → 앱 가입 전환
트리거매장 POS 결제 이벤트
시작매장 결제가 발생할 때
발송가입 즉시 적립 안내
대기결제 후 3일
분기가입 여부
발송미가입자 사후 적립 가이드 | 가입자 온라인 첫 구매
종료시나리오 종료
이어서 추천
→ 매장별 발송 시간 분기→ A/B 메시지 변형→ 시나리오 활성화
무엇을 도와드릴까요?
실제 콘솔 화면 #2 · 분석 · 생성

위치 × 날씨 트리거 + 매장 재고 픽업

지오펜스와 강수 결합 + 매장별 재고 기반 개인 추천

분석 · 생성 에이전트
블럭스 Agent방금
강남점 반경 1km 안에 들어왔고 비 오는 날 점심시간인 단골에게 보낼 메시지 만들어줘
지오펜스 · 기상 · 시간대 · 방문 빈도 4중 조건 결합 완료

네 가지 조건을 한 번에 결합했어요. 매칭 단골은 1,240명입니다.

매칭 단골4중 조건
1,240명
예상 도달율+11%p
62%
이어서 추천
→ 매장별 시그니처 자동 삽입→ 강수 임계치 조정→ 시나리오 생성
무엇을 도와드릴까요?
블럭스 Agent방금
앱에서 품절된 상품을 본 고객에게 근처 매장 재고 안내 메시지 만들어줘
매장 재고 · 고객 위치 · 조회 SKU 3축 매칭 완료

매칭 고객 6,830명을 거리별로 나눴어요. 절반 이상이 도보 5분 안에 있습니다.

도보 5분 내
54%
도보 10분 내
34%
차량 이동
12%
이어서 추천
→ 픽업 예약 인앱 카드→ 매장별 운영시간 분기→ 발송 시점 최적화
무엇을 도와드릴까요?
실제 콘솔 화면 #3 · 집행

멤버십 등급 회복 + 통합 피로도 관리

이탈 위험 예측 + 매장·앱·온라인몰 메시지 캡 자동 조절

집행 에이전트
블럭스 Agent방금
다음 분기에 등급 강등될 위험 있는 멤버십 고객에게 30일 회복 시나리오 만들어줘
등급 정체 · 방문 하락 · 적립 누락 종합 예측 완료

강등 위험군 4,210명을 자동 식별했어요. 30일 회복 시나리오를 구성했습니다.

시나리오명등급 강등 위험군 회복
대상4,210명
분기D-30 / D-14 / D-7 / D-Day 4단계 자동 구성
혜택등급별 차등 쿠폰 · 회복 매출 자동 추적
이어서 추천
→ 시나리오 활성화→ 매장별 분기 미리보기→ 피로도 임계치 조정
무엇을 도와드릴까요?
블럭스 Agent방금
같은 고객에게 매장·앱·온라인몰 메시지가 동시에 가지 않게 통합 피로도 관리해줘
채널 간 발송 로그 통합 완료

개인별 주간 메시지 캡을 자동 적용했어요. 중복 캠페인은 자동으로 정리됩니다.

규칙명통합 피로도 룰
적용 범위전체 회원 · 매장 · 앱 · 온라인몰
주 3건 · 매장 인접 푸시 우선순위 가중
중복 처리중복 캠페인 자동 제거 · A/B 분기는 보존
이어서 추천
→ 채널별 우선순위 조정→ VIP 캡 별도 설정→ 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 O2O 리테일 D사 — O2O 커머스 A/B Test

위치 × 시간 × 날씨 결합 트리거 캠페인 (매장 반경 1km 단골) — 블럭스 AI 오디언스 vs 기존 룰 기반 타겟팅

블럭스 도입 전인간 마케터 수작업 · 룰 기반
집행 비용7,213,871 원
전환 수익419,847,268 원
객단가47,430 원
ROAS5,820 %
발송 성공 수981,426
오픈 수215,914
전환 수8,852
오픈율 22.0%전환율 4.1%
블럭스 도입 후AI 에이전트 자동화 · AI 알고리즘 기반
집행 비용8,900,413 원
전환 수익787,419,563 원
객단가43,985 원
ROAS8,847 %
발송 성공 수964,318
오픈 수226,614
전환 수17,902
오픈율 23.5%전환율 7.9%
A/B 테스트 결과
동일 캠페인 · 동일 모집단 · 비교 변수만 변경
전환수익
+87%
420M → 787M 원
구매율
+93%
4.1% → 7.9%
ROAS
+52%
5,820% → 8,847%

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

O2O 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.