SAMPLE아래는 베타 단계에서 가상으로 구성한 케이스 스터디입니다. 실제 고객 데이터·성과 수치 아님을 알려드려요.
이런 상태였어요
- 월요일 오전마다 매니저 1명이 4시간 동안 좋아요·댓글·저장·도달을 수기 정리
- 어떤 콘텐츠가 잘 됐는지 알아도 "왜 잘 됐는지"는 추정에 의존
- 주간 단위 운영 결정이 부분적으로 "감"으로 진행
이렇게 달라졌어요
- Layer 2 주간 리포트가 매주 월요일 오전 슬랙으로 자동 도착
- Layer 1 게시글 진단이 캐러셀·릴스에 자동으로 붙어 톤 일관성 점검
- 운영 가이드가 "감"에서 "4주 누적 데이터"로 이동
5주, 매주의 변화
- WEEK 0
Feedro 도입 + URL 등록
@hyojin.beauty 핸들 등록 후 6주 분량의 과거 데이터가 Apify를 통해 자동 수집. 첫 Layer 2 리포트 생성까지 약 40분.
- WEEK 1
첫 Layer 2 주간 리포트 도착
월요일 오전 슬랙으로 첫 한국어 한 페이지 리포트 도착. 매니저가 직접 정리하던 영역의 약 60%가 자동화 — 남은 시간은 "다음 주 무엇"에 할당.
- WEEK 2
BTS 시리즈 화·수 21시 패턴 발견
Layer 2 리포트가 "화·수 저녁 21시대 BTS 콘텐츠의 ER이 다른 시간대 대비 1.7배"라는 패턴을 짚어줌. 운영 가이드에 즉시 반영.
- WEEK 4
평균 ER 1.8배 도달
BTS 시리즈 화·수 21시 슬롯을 4주 유지한 결과, 직전 4주 대비 평균 ER이 약 1.8배 수준으로 상승한 것으로 확인.
- WEEK 6
월간 회고 + Layer 3 비교 리포트 추가
동일 카테고리 3개 경쟁 계정을 추가해 Layer 3 비교 리포트도 함께 받기 시작. 톤·시간대·포맷 격차를 한 문장씩 정리.
“차트는 항상 봤어요. 그런데 매주 "뭘 해야 하지"에 답이 없었거든요. Feedro는 그 한 줄을 줍니다. 매니저 한 명이 월요일 오전 4시간을 다른 일에 쓸 수 있게 됐어요.”
이 팀이 Feedro에 던진 질문 + 받은 답
아래는 운영팀이 실제로 Layer 1/2/3에 던졌던 질문과, 그에 대한 Feedro의 한국어 한 문장 답변입니다.
Q. 이번 캐러셀(수분크림 시리즈 3편)의 저장률 분포와 동일 카테고리 평균 비교
A. 저장률 평균 대비 1.6배, 분포가 좁아 일관된 톤이 유지된 것으로 보임 — 다음 신제품도 동일 포맷 권장
Q. 지난 4주 시간대별 ER 표준편차 + 톤 일관성 진단
A. 화·수 21시대 BTS 시리즈의 표준편차가 다른 시간대 대비 0.4배 — 안정성이 가장 높은 슬롯
Q. 동일 카테고리 3개 경쟁 계정 대비 우리 톤·포맷·시간대 격차
A. 캐러셀 비율이 경쟁 대비 12%p 낮음 — 카테고리 평균 수준으로 끌어올리면 도달 손실 없이 저장률 상승 가능성