# 📋 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 --- ## 1. KPI 3개 지표 — 증빙 필요 화면/

## 핵심 요약


# 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

| 항목 | 값 | 출처 |
|------|-----|------|
| 도입 전 (As-Is) | 2.08x | 사업계획서 (27개 캠페인 통합평균 56.16/27) |
| 목표 (30% 향상) | 2.70x | 2.08 × 1.3 |
| 결과 (To-Be) | 3.54x | (오제끄 2.49 + FCMM 3.78) / 2 |
| 달성여부 | ✅ 목표 대비 70% 초과 달성 | |

**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

| 항목 | 값 | 측정 방법 |
|------|-----|---------|
| 현재 값 | 5% | 수동 검색 → 조회 후 제안 비율 |
| 목표 | 6.5%+ | 현재 대비 30% 이상 |
| 측정 대상 | 전체 고객사 | |

**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

| 항목 | 값 | 비고 |
|------|-----|------|
| 도입 전 | 4.5시간 (270분) | 설문 기반 |
| 도입 후 | 20분 | 시스템 로그 기반 |
| 단축률 | 92.6% | |

**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**:

| ID | 시나리오 | 실데이터 필요 | 비고 |
|----|---------|-------------|------|
| TI1-001 | 광고주 가입→캠페인→AI분석 | ✅ FCMM 계정 | 캠페인 생성 + AI 분석 |
| TI1-003 | 인플루언서 제안→수락→콘텐츠→검수 | ✅ 10명 인플루언서 | 전체 프로세스 |
| TI1-005 | 관리자 캠페인 승인→등급 판정 | ✅ FCMM 캠페인 | 등급 A 판정 |
| TI1-010 | 성과 추적→대시보드 반영 | ✅ 성과 데이터 | **통계 및 리포트** |
| TI1-011 | 정산 프로세스 | ✅ 수익/정산 | 인당 30만원 |
| TI1-013 | 인플루언서 엑셀 일괄등록 | ✅ 엑셀 파일 | 빙쿨 리스트 활용 |

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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)

| # | 닉네임 | 플랫폼 | 팔로워 | 등급 | 제안경로 | 수락여부 |
|---|--------|--------|--------|------|---------|---------|
| 1 | 줄리스윙 | Instagram | 22K | MACRO | AI | ✅ 수락 |
| 2 | 봄송이 | Instagram | 198K | MEGA | AI | ✅ 수락 |
| 3 | 장가장 | Instagram | 170K | MEGA | AI | ✅ 수락 |
| 4 | hyemida | Instagram | 102K | MEGA | AI | ✅ 수락 |
| 5 | gyun_s | Instagram | 125K | MEGA | AI | ✅ 수락 |
| 6 | 민연 | Blog | 5K | MICRO | AI | ✅ 수락 |
| 7 | 미스정 | Blog | 3.2K | MICRO | AI | ✅ 수락 |
| 8 | 해피연콩 | Blog | 4.1K | MICRO | AI | ✅ 수락 |
| 9 | 로시 | Blog | 2.8K | MICRO | AI | ❌ 거절 |
| 10 | 다이아나 | Instagram | 15K | MACRO | AI | ❌ 미응답 |

→ 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)

```typescript
// 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)

| 카드 | 내용 |
|------|------|
| ROAS 개선율 | As-Is 2.08x → Target 2.70x → Result 3.54x (✅ 70% 초과) |
| AI 채택률 | 수동 5% → AI 추천 80% (✅ 30% 초과) |
| 업무 단축률 | 270분 → 20분 = 92.6% 단축 (✅ 달성) |

### 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

| # | 작업 | 난이도 | 필요성 | 담당 |
|---|------|--------|--------|------|
| 1 | SQL 테스트 데이터 실행 | ⭐ | KPI 증빙 | 아메바 개발팀 |
| 2 | JWT 로그인 연동 (StatisticsPage) | ⭐⭐ | 필수 | 아메바 or 찰스 |
| 3 | KPI 증빙 카드 추가 | ⭐⭐ | KPI 증빙 | 찰스 |
| 4 | AI 채택률 로그 (pps_source_type 집계) | ⭐⭐ | KPI 증빙 | 아메바 |
| 5 | 업무 시간 로그 (이벤트 타임스탬프) | ⭐⭐⭐ | KPI 증빙 | 아메바 |
| 6 | NestJS /statistics API 통합 | ⭐⭐⭐ | Phase 2 | 찰스+아메바 |

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## 6. 관련 파일

| 파일 | 위치 | 용도 |
|------|------|------|
| digo_fcmm_test_data.sql | Claude 산출물 | Digo DB INSERT |
| StatisticsPage.tsx | KimIgyong/waplus develop | 통계 대시보드 |
| DIGO_FCMM_테스트_시나리오.md | Claude 산출물 | 시나리오 문서 |


## FAQ


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출처: https://bizspring.ai/kb/ref/khub/data-eng-influencer-digo-03-kpi-증빙-통합테스트-시나리오-구현-계획 · 최종 갱신 2026-08-24T11:53:44.809175+00:00