매칭 진행 중
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ID
10079
강화학습 기반 자율 최적화 마케팅 엔진 개발
기업 용역
정부 지원 과제
기술 이전
을 함께 진행할
대학 연구실
을 찾는 공고입니다.
본 연구는 자사가 보유한 SNS 게시물 기획 자동화·SEO 최적화·AI 성과지표 추출 관련 특허 포트폴리오 및 130+ B2B 고객사 실 운영 데이터를 기반으로, 채널별 알고리즘 변화에 자동 적응하는 강화학습 기반 최적화 엔진, 멀티채널(SNS/SEO/광고/이메일) 성과를 통합 예측하는 마케팅 믹스 모델링(MMM), 콘텐츠-성과 인과관계를 설명 가능한 형태로 추론하는 인과추론 모델을 대학의 원천기술과 결합하여 자기학습형(Self-Optimizing) 마케팅 자동화 플랫폼을 구현하는 것을 목표로 합니다.
게시자 유형
기업
핵심 키워드
강화학습
자율 최적화 마케팅 엔진
LLM/NLP
과제 규모
협의 가능
공고 마감일
2026-07-31
기업 소개
기업 소개 및 사업 영역
해당 기업은 AI 기반 B2B 콘텐츠 마케팅 자동화 SaaS 및 매니지드 자동화 컨설팅을 주요 사업으로 하며, AI 콘텐츠 생성·배포 자동화 플랫폼(Allmize AI), 기업 맞춤형 마케팅·세일즈 자동화 솔루션 구축(Allmize Solution), 글로벌 GTM(Go-to-Market) 자동화 및 해외 진출 지원, AI 콘텐츠 제작 교육을 수행하고 있습니다.
대표 제품 및 서비스
- Allmize AI: SaaS형 AI 콘텐츠 자동화 플랫폼(구독형) - Allmize Solution: 기업 맞춤형 자동화 워크플로우 구축 및 운영 컨설팅 - 오파독(AI 숏폼공장): AI 기반 숏폼 콘텐츠 제작 교육 프로그램
정부과제 / 산학협력 경험
- 정부 R&D 수주 내역 2건 / 총 지원금액 120백만원 - 주요 과제명: 프리팁스, 초기창업패키지
웹사이트
과제 개요
연구 희망 주제
본 연구는 강화학습 기반 성과지표 최적화와 멀티채널 성과 예측(MMM), 인과추론 기반 설명가능성(XAI)을 통합하여 채널별 알고리즘 변화에 자율 적응하는 Self-Optimizing Marketing Automation Engine을 개발하는 것을 희망합니다. 이를 통해 콘텐츠 기획·생성·발행·성과 측정·재학습·자동 재최적화로 이어지는 폐쇄 루프(Closed-loop) 자동화를 실질적으로 구현하고자 합니다.
연구 진행 배경
글로벌 마케팅 자동화(MA) 시장은 2030년까지 연평균 13% 성장이 전망되나, 국내외 대다수 솔루션은 발송 스케줄링·캠페인 관리 수준에 머물러 있어 ‘진정한 AI 마케팅 자동화’에 요구되는 폐쇄 루프(Closed-loop) 자동화 구현이 미흡합니다. 이에 따라 콘텐츠 기획부터 생성, 발행, 성과 측정, 재학습, 자동 재최적화까지 전 과정을 연결하는 자기학습형 자동화 엔진을 연구개발할 필요가 있습니다.
연구 과제 개요
1. 강화학습 기반 채널/콘텐츠 최적화 엔진 설계 - 채널별 알고리즘 변화에 자동 적응하는 강화학습 기반 최적화 엔진 연구 - 자동 A/B 테스트를 위한 온라인 최적화(예: Contextual Bandits, PPO 등) 적용 검토 2. 멀티채널 성과 통합 예측 및 최적화(MMM) - SNS/SEO/광고/이메일 등 멀티채널 성과를 통합 예측하는 마케팅 믹스 모델링(MMM) 연구 - 성과 예측을 기반으로 한 예산/집행 최적화 방향성 도출 3. 인과추론 기반 콘텐츠-성과 영향 분석 및 설명가능성 - 콘텐츠-성과 인과관계를 설명 가능한 형태로 추론하는 인과추론 모델 연구 - 인과추론 결과를 활용한 설명 가능한 AI(XAI) 대시보드 상용화 검토 4. 데이터·플랫폼 기반 실증(PoC) 및 공동 성과 창출 - Allmize AI 플랫폼을 학습·검증 환경으로 활용한 PoC 구축 - 공동 특허·논문 등 성과 창출 체계 수립
세부 목표
- 콘텐츠 도달률 30%↑, 전환율(CTR/CVR) 2배↑, ROAS 2배↑ 달성 - 콘텐츠 기획~발행 소요 시간 90분 → 3분 이내 단축 - 강화학습 기반 자동 A/B 테스트 사이클 7일 → 24시간 이내로 단축 - 채널별 알고리즘 변화에 자율 적응하는 self-optimizing 엔진 PoC 구축 - 마케팅 성과 인과추론 모델 기반 설명 가능한 AI(XAI) 대시보드 상용화 - 공동 특허 출원 2건 이상 / SCI급 논문 1건 이상
협업 요건
협력 가능 분야
- 강화학습 기반 마케팅 자동화 및 자율 최적화 알고리즘 연구 - LLM·RAG 기반 콘텐츠 생성 및 프롬프트 최적화 기술 연구 - 자연어처리(NLP) 기반 AI 콘텐츠 기획·생성·추천 기술 - 마케팅 믹스 모델링(MMM) 기반 멀티채널 성과 예측 및 예산 최적화 - 인과추론(Causal Inference) 기반 콘텐츠-성과 영향 분석 및 설명가능한 AI(XAI) - 멀티채널 데이터 통합 분석 및 성과 시계열 예측 모델링 - Contextual Bandits, PPO 등 온라인 최적화 및 자동 A/B 테스트 - 멀티모달(텍스트·이미지·숏폼) AI 기반 콘텐츠 생성 및 성과 분석 - GPU 기반 AI 학습 환경을 활용한 대규모 모델 학습 및 성능 최적화 - MarTech 플랫폼 고도화 및 SaaS 적용을 위한 실증·사업화
파트너 기대 역할
기업 역할 - 130+ B2B 고객사의 실 운영 마케팅 데이터(SNS 게시물·SEO 블로그·성과 지표 시계열) 제공(누적 콘텐츠 뷰 1.5억 회 이상) - Allmize AI 플랫폼을 강화학습 모델 학습·검증 환경(테스트베드)으로 제공 - DDPS(갤러리디앤디), Outcome, CS쉐어링 등 엔터프라이즈 클라이언트 레퍼런스 케이스 데이터 셋 제공 - 정부 R&D 매칭자금 기업 부담분 일부 분담 가능 - 기존 130+ B2B 고객사 및 SK텔레콤 OI Connect 등 협력 채널을 통한 시장 검증 지원 - 자사 R&D 인력(자동화 엔지니어·데이터 사이언티스트) 풀타임 매칭 연구실 역할 - 강화학습 및 인과추론 기반 AI 원천기술 연구 및 알고리즘 개발 - LLM·추천시스템·마케팅 AI 모델 설계 및 성능 고도화 - 멀티채널 마케팅 데이터 분석 및 성과 예측 모델 개발 - AI 모델 검증 체계 구축 및 성능 평가·실험 수행 - AI 기반 자율 최적화 엔진 핵심 기술 자문 및 기술 이전 지원 - 공동 특허·논문 창출 및 정부 R&D 과제 공동 기획
협업 파트너 희망 요건
- 경희대학교 산하 연구실과의 협업을 희망합니다. - 강화학습 기반 콘텐츠/광고 최적화 연구 경험(Contextual Bandits, PPO, Off-policy Evaluation 등) - LLM 파인튜닝 및 RAG/FAISS/LangChain 아키텍처 설계 역량 - 시계열 성과 데이터 기반 인과추론 모델링 경험 - GPU 클러스터(A100급 이상) 또는 학내 AI 연구 인프라 활용 가능 - NIPA·IITP·NRF 등의 AI/NLP/추천시스템 정부 R&D 과제 수행 경험(우대)