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  "slug": "solutions/air-saas-copilot",
  "doc_type": "solution",
  "title": "AIR SaaS Copilot",
  "title_en": "AIR SaaS Copilot",
  "one_liner": "마케팅 데이터에 자연어로 질문하면 지표를 계산하고 원인까지 설명하는 분석 코파일럿입니다.",
  "summary_bullets": [
    "마케팅 데이터에 자연어로 질문하면 지표를 계산하고 원인까지 설명하는 분석 코파일럿입니다.",
    "분석 요청 리드타임 단축",
    "지표 정의 불일치 해소",
    "이상 징후 조기 발견",
    "TCR 커버 활동: O-X-1, O-X-2"
  ],
  "body_md": "## 한 줄 정의\n마케팅 데이터에 자연어로 질문하면 지표를 계산하고 원인까지 설명하는 분석 코파일럿입니다.\n\n## 시장 배경과 문제\n대시보드는 많은데 '왜 떨어졌는지'는 아무도 즉시 답하지 못합니다. 질문마다 분석가에게 요청이 쌓이고 의사결정이 며칠씩 밀립니다.\n\n## 해결 방식\nAIR Copilot은 정의된 지표 사전 위에서 자연어 질문을 SQL로 변환(NL2SQL)하고, 세그먼트 분해와 이상탐지를 자동 수행해 변화의 원인 후보를 순위로 제시합니다.\n\n## 핵심 기능\n- 지표 사전 기반 NL2SQL\n- 자동 원인 분해(매체·디바이스·상품 등)\n- 이상 탐지와 알림\n- 질의 결과의 차트·표 자동 구성\n\n## 기술 스택과 구성\n비즈스프링 GrowthPlatform™ 3계층(수집·정규화·활용) 위에서 동작하며, 퍼스트파티 수집(LOGGER RT-Collect), 표준 지표 사전, API/MCP 개방 계층과 연결됩니다.\n\n## 도입 효과\n- 분석 요청 리드타임 단축\n- 지표 정의 불일치 해소\n- 이상 징후 조기 발견\n\n## 실증 레퍼런스\n비즈스프링은 GP MySQL 183TB·4.6M행 규모의 운영 데이터와 AMP 60TB, MA 36TB 체계를 기반으로 국내 대행사·브랜드·금융·의료 고객사에 동일 아키텍처를 적용해 왔습니다. 자세한 내용은 [GrowthPlatform™ 기술 레퍼런스](/kb/solutions/growthplatform-reference)를 참고하십시오.\n\n## 가격 모델\n사용자 수 기반\n\n## 대상 고객\n- 브랜드기업\n- 광고대행사\n- 인하우스 마케팅팀\n\n## TCR 매핑\n- [O-X-1 성과 원인 분석](/kb/tcr/o-x-1) — 지표가 왜 변했는지 즉시 설명하지 못합니다.\n- [O-X-2 예산·자원 재배분](/kb/tcr/o-x-2) — 채널 간 예산 이동 판단 근거가 없습니다.\n\n## 관련 솔루션\n- [mDP 미디어데이터플랫폼](/kb/solutions/mdp-media-data-platform) — 매체·사이트·CRM 데이터를 통합해 고객 세그먼트와 매체 성과를 하나의 기준으로 분석하는 미디어 데이터 플랫폼입니다.\n- [SmartDash.ai](/kb/solutions/smartdash-ai) — 여러 소스의 지표를 한 화면에 모으고 AI가 변화 요약까지 써주는 스마트 대시보드입니다.\n- [AI Agentic App](/kb/solutions/ai-agentic-app) — 사내 데이터와 업무 도구를 연결해 사람이 대화로 지시하면 실제 작업까지 수행하는 에이전틱 애플리케이션입니다.\n- [관련 문서](/kb/glossary/nl2sql)",
  "related_slugs": [
    "solutions/mdp-media-data-platform",
    "solutions/smartdash-ai",
    "solutions/ai-agentic-app",
    "glossary/nl2sql",
    "tcr/o-x-1",
    "tcr/o-x-2"
  ],
  "faq": [
    {
      "a": "마케팅 데이터에 자연어로 질문하면 지표를 계산하고 원인까지 설명하는 분석 코파일럿입니다.",
      "q": "AIR SaaS Copilot는 무엇인가요?"
    },
    {
      "a": "대시보드는 많은데 '왜 떨어졌는지'는 아무도 즉시 답하지 못합니다. 질문마다 분석가에게 요청이 쌓이고 의사결정이 며칠씩 밀립니다.",
      "q": "AIR SaaS Copilot는 어떤 문제를 해결하나요?"
    },
    {
      "a": "분석 요청 리드타임 단축 지표 정의 불일치 해소 이상 징후 조기 발견",
      "q": "AIR SaaS Copilot의 도입 효과는 무엇인가요?"
    },
    {
      "a": "O-X-1 성과 원인 분석, O-X-2 예산·자원 재배분",
      "q": "AIR SaaS Copilot는 TCR 프레임워크의 어떤 활동을 커버하나요?"
    },
    {
      "a": "사용자 수 기반",
      "q": "AIR SaaS Copilot의 가격 모델은 어떻게 되나요?"
    }
  ],
  "jsonld": null,
  "keywords": [
    "코파일럿",
    "NL2SQL",
    "분석 자동화",
    "AIR"
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  "source_id": "sol:AIR-COPILOT",
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