INDUSTRIAL COLLABORATION
정규 세션은 산학 협력 프로젝트로써 실제 기업의 데이터를 바탕으로 비즈니스 문제 해결 및 목표 달성을 함께합니다.
산학 협력 프로젝트에서 Growth Hackers는 기업의 비즈니스 목표, 시장 상황 및 서비스 맥락을 반영하여 기업의 필요에 맞는 문제를 정의합니다.
또, 데이터에서 찾아낸 인사이트를 바탕으로 문제 해결 방안을 제시합니다.
프로젝트의 성격은 크게 Data Analysis와 Data Science로 나눌 수 있습니다.
Data Analysis
DA 프로젝트에서는 데이터 분석을 통해 인사이트를 도출하고 전략을 제시합니다. 주로 사업 전략, 제품 개선, 마케팅, CRM 등의 분야를 다룹니다.
Growth Hackers는 인사이트 도출, 가설 설정, A/B 테스트 실행 등을 수행합니다.
Data Science
DS 프로젝트는 데이터 분석 결과를 바탕으로 프로젝트 목적에 맞는
모델 구현에 중점을 둡니다.
통계와 데이터 이론을 바탕으로 로직을 설계하고, 이릍 통해 추천 시스템,
예측 모델링, NLP 기반 모델 등을 개발합니다. 구현한 모델을 실제 서비스에 적용하여 A/B 테스트를 진행하기도 합니다.
Recent Projects
2026년 겨울학기 & 2026년 1학기에 Growth Hackers가 진행하였던 프로젝트에 대해 소개드립니다.
NH투자증권
나무증권 신규가입자 유형 및 콘텐츠 기반 전환 트리거 발굴
고객의 거래 및 행동 데이터를 기반으로, 계좌개설 직후 적응 고객을 정의·유형화했습니다. 콘텐츠 소비 'Depth(몰입도)' 지표 설계 후, 콘텐츠 전환 및 재방문 유도 전략을 제안했습니다.
볼라
와이스(WYYYES) 어플 피드 개인화 추천 시스템 설계
개인화된 추천 시스템 설계를 통해 신규 판매자-구매자 쌍 생성을 촉진하고자 하였습니다. 라이브 방송 환경에 적합한 알고리즘을 구성하고, A/B 테스트를 통해 효과를 검증하였습니다.
코인원
신규 유저 안착 및 이탈 요인 분석을 통한 리텐션 개선 인사이트 도출
가상자산 거래소의 기존·신규 유저 행동 패턴과 시퀀스를 분석하여 이탈 위험 및 거래·활성 전환 가능성을 예측하고, 유저별 행동 경로를 바탕으로 세그먼트별로 개인화된 액션과 전략을 도출했습니다.
더브이씨
LLM 기반 R&D 과제 및 기업 정보 요약 파이프라인 구축
딥테크 기업의 R&D 과제·특허·뉴스 등 분산된 기술 데이터를 AI로 구조화하여, 투자자가 핵심 기술과 기업 가치를 빠르게 파악할 수 있도록 기술 정보를 요약·정제하는 LLM 기반 파이프라인을 설계했습니다.
슈퍼센트
광고 및 난이도 조정을 통한 Snake Clash 수익 개선 액션 도출
인게임 행동 로그를 분석하여 플레이 상태와 광고 반응 이력을 기반으로 유저별 광고·난이도 정책을 설계하고, 시뮬레이션을 통해 수익 개선 효과와 실행 방안을 제시했습니다.
원셀프월드
마이비(Myb) 앱 유저 세그먼테이션 기반 리텐션 및 전환 강화 전략
리워드 앱의 기존 세그먼트 로직을 진단·재설계해 유저 분류 정확도를 높이고, 저활성 유저의 매출 전환 병목과 신규 유저의 초기 이탈 원인을 분석하여 세그먼트별 리텐션 및 전환 강화 전략을 도출했습니다.