Use Case
고객 행동 기반 디지털 서비스 최적화 - 금융 선도기업 K보험
웹 서비스 로그 수집 인프라가 부재했던 K보험사는 비동기 메시징 프레임워크로 유연한 연계 아키텍처를 구축하고, 사용자 행동 로그를 실시간 스트리밍하여 내부 시스템 및 외부 솔루션과 연계했습니다. 이를 통해 사용자 트래픽 분석 기반의 니즈 파악과 서비스 개선 속도가 향상되어 디지털 서비스 품질이 크게 강화되었습니다.
과제
디지털 전환을 가속화하고 있는 K보험은 고객 행동 로그를 활용한 서비스 개선이 필요했지만, 기존 연계 시스템은 실시간 데이터 처리에 한계가 있었습니다. 대량 로그 처리를 위한 아키텍처가 미흡하여 사용자 행동 기반 서비스 최적화가 지연되고, 시스템 간 복잡한 연계로 인해 확장성과 운영 효율성이 저하되고 있었습니다.
솔루션
Kafka 기반의 고성능 메시징 플랫폼을 도입하여 연계 시스템 간 데이터 처리 병목을 해소하고, 비동기 데이터 흐름을 구현했습니다. UI 로그를 Kafka Topic으로 실시간 수집하고 Confluent Sink 커넥터를 활용해 분석 플랫폼으로 자동 연계되는 구조를 구축했습니다. DevOps 환경에 최적화된 설계와 통합 모니터링 체계로 로그 파이프라인의 자동화와 가시성을 확보했습니다.
성과
- 고객 행동 데이터 실시간 분석: 사용자 인터랙션 기반 서비스 개선 주기 단축
- 시스템 유연성 및 확장성 강화: 느슨한 결합 구조로 변경 용이성 확보
- 로그 처리 자동화 및 분석 효율성 향상: 데이터 파이프라인 최적화로 인사이트 도출 가속화
- 개인화된 보험 서비스 경험 제공: 고객 행동 패턴 기반 맞춤형 서비스 구현