AI 기반 마케팅과 실행 프레임워크

프롤로그. 직관의 종말, 데이터가 증명하는 공학적 마케팅

Part 1. [기초] 매출을 설계하는 마케팅 엔지니어링
Chapter 1. 매출 방정식과 데이터 계측 설계
- 1. 성장 공식, 2. 데이터 표준, 3. 성장 루프, 4. 기술 스택, 5. 공장 설계도

Part 2. [진단] 액션으로 직결되는 AI 감지 시스템
Chapter 2. 위협 감지와 자동 대응 프로토콜
- 1. 거시환경 감지, 2. 가격 방어, 3. 광고 추적, 4. 자동 대응, 5. 기회 포착
Chapter 3. 고객 통찰과 프로덕트 백로그 자동화
- 1. VOC 통합, 2. 불만 군집화, 3. 기능 백로그, 4. 이탈 경보, 5. 지식 베이스

Part 3. [전략] 동적 스코어링 기반의 AI-STP
Chapter 4. 시장 세분화: 행동 데이터 기반 군집화
- 1. 동적 점수화, 2. K-평균 군집, 3. 실시간 등급, 4. 초정밀 세분화
Chapter 5. 타겟팅: 구매 확률 높은 고객 선별
- 1. 타겟 스코어링, 2. 유사 타겟, 3. 이탈 위험군, 4. 가상 포커스
Chapter 6. 포지셔닝: 대체 불가능한 가치 제안 (Positioning)
- 1. 빈틈 지도, 2. 맥락 주입, 3. USP 생성, 4. 메시지 하우스, 5. 개인화 랜딩

Part 4. [실행] 매출을 제조하는 4P 실행 팩토리
Chapter 7. 제품 전략: 팔리는 상품의 기획
- 1. 제품 주도 성장, 2. 기능 투표, 3. 린 캔버스, 4. 수명주기 관리
Chapter 8. 가격 전략: 이익 극대화의 기술
- 1. 지불 용의, 2. 번들 최적화, 3. 할인 시뮬레이션
Chapter 9. 유통 전략: 옴니채널과 고객 경험
- 1. 옴니채널 지도, 2. 재고 예측, 3. O2O 연결, 4. 채널 기여도
Chapter 10. 촉진 전략: 무한의 콘텐츠 엔진
- 1. SEO 공장, 2. OSMU 워크플로우, 3. 초개인화 뉴스레터, 4. 생성형 비주얼
Chapter 11. 영업 및 CRM: 전환과 리텐션
- 1. 리드 감지, 2. 윈백 자동화, 3. 교차 판매 넛지, 4. 스마트 챗봇, 5. 리뷰 부스터: 배송 직후 리뷰 유도 알림 발송

Part 5. [검증] 실험과 인과 추론을 통한 통제
Chapter 12. 성과 검증과 예측 분석
- 1. 증분 효과, 2. 다변량 테스트, 3. 미래 매출 예측, 4. 수요 감지
Chapter 13. 브랜드 안전과 준법 감시
- 1. 표시광고법 필터, 2. 개인정보 점검, 3. 브랜드 세이프티, 4. 인간 승인

에필로그. 마케팅 아키텍트의 탄생

부록. 실전 AI 마케팅 툴킷
- 1. 계측 설계서, 2. 컨텍스트 팩, 3. 표준 운영 절차