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📋 DIGO-03 KPI 증빙 + 통합테스트 시나리오 구현 계획

# DIGO-03 KPI 증빙 + 통합테스트 시나리오 구현 계획

> 작성일: 2026-03-13 | Phase: 📋 PLAN

> 근거 문서: KPI 성과달성 증빙 검토(확정)-3.12 피드백 + SS-TI1 통합테스트결과서

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1. KPI 3개 지표 — 증빙 필요 화면/데이터 매핑

[지표 1] 캠페인 성과(ROAS) 개선율 (가중치 0.4)

현재 상태: ✅ 데이터 적재 완료 + 대시보드 배포

증빙에 필요한 화면 캡처:

1. ✅ 통계 및 리포트 페이지 → 광고주별 ROAS (dev.digoplatform.ai/admin/statistics)
2. ⬜ Meta 광고 관리자 대시보드 캡처 (25.01~05 As-Is 기간)
3. ⬜ 비교 분석표 (As-Is 2.08x → To-Be 3.54x 차트) — 대시보드에 추가 필요

추가 구현 필요:

• 방안1-A 테이블: 도입전/목표/결과 비교 카드 → StatisticsPage 어드민 뷰에 추가
• 방안1-B (6개월 기준): 도입전 2.51x → 목표 3.26x → 결과 3.54x ← 이미 달성

[지표 2] AI 추천 인플루언서 캠페인 채택률 (가중치 0.3)

현재 상태: ⬜ 데이터/로그 체계 구축 필요

방안 2 (확정): 매칭 경로별 통계표

• 수동 검색/탐색: 제안 발송 수(A) → 최종 확정 수(B) → 채택률(B/A)
• AI 정밀 추천: 제안 발송 수(A) → 최종 확정 수(B) → 채택률(B/A)

필요 로그 테이블:

wpl_proposals.pps_source_type = 'MANUAL' | 'AI_RECOMMENDATION'
→ 이미 엔티티에 pps_source_type 컬럼 존재!
→ 제안(PENDING) → 수락(ACCEPTED) 상태 전환 로그로 채택률 계산 가능

구현 필요 사항:

1. wpl_proposals에 source_type별 집계 RPC 또는 쿼리
2. 테스트 데이터: AI 추천 경로 제안 200건 중 70건 수락 = 35% (vs 수동 5%)
3. 관리자 통계 화면에 "매칭 경로별 채택률" 카드 추가

[지표 3] 업무 시간 단축률 (가중치 0.3)

현재 상태: ⬜ 로그 체계 구축 필요

측정 대상 업무: 콘텐츠 기획 + 주간/월간 성과 보고서 작성

필요 로그:

• Event 1: AI 캠페인 전략 생성 클릭 (timestamp)
• Event 2: 인플루언서 리포트 생성 완료 (timestamp)
• Event 3: 관리자 최종 검토 및 캠페인 활성화 (timestamp)

구현 필요 사항:

1. wpl_activity_logs 또는 별도 이벤트 로그 테이블
2. 착수-종료 시각 로그로 소요 시간 자동 계산
3. 프로세스별 시간 측정 대조표 화면

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2. 통합테스트 시나리오 — 실데이터 테스트 대상

SS-TI1 통합테스트결과서 22개 시나리오 중 실데이터 테스트가 필요한 핵심 시나리오:

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3. FCMM 테스트 시나리오 상세

시나리오 흐름

[Phase 1] 광고주 등록
  FCMM 광고주 계정 생성 → 로그인

[Phase 2] 캠페인 생성
  "25S/S FCMM 인플루언서 체험단" 캠페인 등록
  예산 500만, 인당 30만, 10명 모집

[Phase 3] AI 분석 + 인플루언서 매칭
  상품 URL 입력 → AI 소스리포트 → PCI/BCI 산출
  AI 추천 인플루언서 10명 제안
  (pps_source_type = 'AI_RECOMMENDATION')

[Phase 4] 인플루언서 수락 + 콘텐츠
  10명 중 8명 수락 → 콘텐츠 16개 제출 → 승인
  (채택률: 8/10 = 80% → AI 추천 채택률 증빙)

[Phase 5] 성과 수집
  wpl_performances 16건 INSERT
  총 도달 23만, 참여 8천, 전환 419건

[Phase 6] 대시보드 확인
  통계 및 리포트 → 어드민/광고주/인플루언서 각 뷰 확인
  KPI 증빙용 캡처

인플루언서 10명 (엑셀 기반)

→ AI 추천 채택률: 8/10 = 80% (vs 수동 5%)

테스트 데이터 INSERT

SQL 파일: digo_fcmm_test_data.sql (이미 생성)

• wpl_users: 11행 (광고주 1 + 인플루언서 10)
• wpl_campaigns: 1행
• wpl_proposals: 10행 (pps_source_type='AI_RECOMMENDATION')
• wpl_contents: 16행
• wpl_performances: 16행

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4. StatisticsPage 추가 개선 항목

4-1. JWT 로그인 연동 (역할별 자동 뷰)

// useAuth에서 user.type 읽어서 자동 탭 결정
const defaultRole = user?.type === 'ADMIN' ? 'admin' 
  : user?.type === 'ADVERTISER' ? 'advertiser' 
  : 'influencer';
// ADVERTISER → 자기 advId 데이터만 표시
// INFLUENCER → 자기 inf_id 참여 캠페인만 표시

4-2. KPI 증빙 카드 (어드민 뷰)

4-3. 인플루언서별 성과 요약 (광고주 뷰)

기존 ReportsPage의 인플루언서별 성과 테이블과 동일한 형태로:

• 인플루언서 프로필 + 플랫폼/팔로워
• 콘텐츠 수, 도달, 참여, 참여율, 비용
• 클릭하면 콘텐츠별 상세 성과

→ 이 부분은 Digo 기존 /reports API를 활용하면 됨 (이미 구현)

4-4. Digo DB 연동 (wpl_performances)

현재 StatisticsPage는 Supabase(growthplatform) RPC만 사용. Digo DB(wpl_performances)와 병행하려면:

Phase 1 (현재): Supabase RPC → Meta 광고 성과 (계정 레벨)

Phase 2 (다음): NestJS API → Digo DB wpl_performances (인플루언서별 성과)

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5. 구현 우선순위

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6. 관련 파일

관련 문서

이 문서를 참조하는 문서 (역링크)

• 없음

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