2017①Opener






2017.08.06-페이스북 운영 사이트

posted Aug 6, 2017, 4:17 PM by Sung Youn PAK   [ updated Aug 6, 2017, 4:17 PM]

  1. 댓글 메시지 추출 서비스 팬케이크 thefancake.co.kr
  2. 페이지 포스트 사용자 분석 서비스 bigfoot9.com
  3. 카드 뉴스 제작. tyle.io 
  4. 이벤트 위젯 제작  avivapp.com
  5. 동영상 제작 shakr.com

2017.07.16-아이디어 오프너 그림

posted Jul 16, 2017, 12:01 PM by Sung Youn PAK   [ updated Jul 16, 2017, 12:11 PM]

B2C 서비스의 전개 

Biz 의 핵심 criteria 
  1. new 
  2. useful
  3. simple 
  4. circulation (자가발전 & 선순환) 
핵심 아이디어 - 아이디어 오프너 
  1. Important Question 
    1. Why (reason to exist) - 사람들을 크리베이트하게 하기 위해서 everybody's creativity, everything's innovation 
    2. Who - 자신을 교육하고 있는 사람 + 임직원 교육자 
    3. Values - 성장
    4. Result (결과에 대한 규정. 측정. 성과에 대한 개선) - 가입자, 활동자, 추천율, 정기적 챗봇으로 조사. 
    5. Plan - 
  2. Offering Question  
    1. Why - 사람들의 thinking 훈련 교육 
    2. What - 하루에 5분간 생각하는 습관을 형성해 thinking 훈련을 시키는 앱 
    3. How 
      1. viewing + 투표 
        1. 혁신 사례 조합 아이디어 
        2. 사람들이 낸 아이디어 
      2. creating 
        1. 특정 시간 알람 
        2. 창의력 미션. 씽킹 훈련 미션  
        3. 답 
        4. Feedback 
          1. 다른 사람들의 답 
          2. 다른 사람이 내 답에 매긴 점수  
        5. Reward 
          1. 점수. 높은 점수를 받은 사람. 포인트 -> 선물 
          2. 빈도. 투표를 많이 한 사람. 포인트 -> 선물 
  3. Distributing Question 
    1. Sales : B2B2C 
    2. Aware : 
      1. 5분 창의. 동영상 컨텐츠. 해석. youtube -> 여기로 들어오도록 유도  
      2. 각종 워크샵 -> 여기로 들어오도록 유도 
  4. Plan 
    1. 7월에 프로토타입 
    2. 8월에 정식 돌리기
    3. 8월에 삼성  
    4. 9월에 본격 영업 


2017.02.02-아이디어 봇 초기 개념

posted Apr 17, 2017, 7:23 AM by Sung Youn PAK   [ updated Apr 17, 2017, 7:23 AM]

2017-아이디어봇

 
Open 2017-아이디어봇

2017.04.17-Kick off

posted Apr 17, 2017, 7:21 AM by Sung Youn PAK   [ updated Apr 18, 2017, 11:58 PM]

회의 때 나온 내용 

  1. 기대 
    1. 잘 되어서 후속으로 계속 무엇인가를 같이 한다. from 최박사 
  2. 성공 실패 
    1. working 하는 게 나오기는 한다. 
    2. 실패 - 사람이 하는 것과 차이가 없다. 
    3. 과정도 중요하다. 협업과, sharing from 성연 
  3. 커뮤니케이션 
    1. 엉뚱이, 이성이. 현 단계에서 하는 건지 다음 단계인지 명확히 하자. 
    2. 한달에 한 번. 3개월 동안에는 3번 정도 만나자
  4. 이후 
    1. 개인화. 사용자 feedback을 설계해서 사람들 반응을 보자. 
      1. 어떤 매칭을 더 좋아하는지
      2. 성격에 따라 다른지 
  5. 아이디어 
    1. 엉뚱하게 mix해서 유용함의 범위를 파악하자 
    2. 키워드 분석해 보면 토픽에 따라 기대가 다를 수 있다. 자동차는 convention 결과를 원할 수도 있고, 패션은 더 wild 한 아이디어를 원할 수도 있고 
    3. keyword history를 보면 흥미로운 게 나올 수 있다. 나이, 성별, 직업. 관심 키워드 
    4. 키워드 단에서 분석, 속성 단에서 분석. 매칭 단에서 알고리즘 
    5. 형용사로 입력하면 키워드를 붙여 줄 수도 있고, 키워드를 입력하면 더 괜찮은 속성을 붙여 줄 수도 있고, 또 속성과 키워드로 입력하면 그거에 덧 붙여서 무엇인가를 제시할 수 있을 것이다. 

박성연 

1. 개인적 기대, 회사의 기대 
  • 개인적 기대 - 데이터 세계의 경험, 글로벌 서비스의 시작  
  • 회사의 기대 - 오프너. 아이디어 봇의 탄생. 인공지능의 첫발. 
2. 결과물과 일정 
  • A-1,A-2,A-3,B-1 / 매칭 
  • API
  • 매칭 알고리즘 전까지 3개월 / 매칭 2개월 = 총 5개월  
3. 성공과 실패 
  • 성공 
    • 결과가 좋아서 서비스로 진화하는데 별다른 이슈가 없다. 
      • 결과가 좋으려면? 
        • 인공지능에 대해서 좀 알자. 공부하자. 
        • 알고리즘에 대해서 고민하자. 
    • 과정이 재미있어서 또 다른 프로젝트로 발전한다.   
      • 과정이 재미있으려면? 
        • 지속적으로 공유한다. -> 정기적 공유. 전체 메일  
        • 모든 걸 설명할 수 없겠지만, 아는 만큼 보이니 학습한다. 교육 받는다. -> 
  • 실패 
    • 결과가 안 좋아서 쓸수가 없다.   
      • 막으려면? 

    • 결과가 너무 좋아서 서로 욕심낸다. 
      • 막으려면? 
    • 팀웍이 깨져서 서로 안보는 사이가 된다.  
      • collaboration 다른 팀과의 일하는 방식의 어려움 <- 커뮤니케이션 어려움. 
        • 막으려면? 
          • 빈정. 마음 상하는 일 -> 털자. congruent 일치적인
          • 낯선 프로세스, 방식 -> why, what, how의 커뮤니케이션. 스타일을 익혀야 하지만 최소화는 시킬 수 있지 않을까?  
          • 잘 모르는 분야 -> 용어, 개념 consensus 동의    
      • sharing 혼자서만 공유X -> 외로움. 힘들거나 
          • 막으려면? 전체 메일 
 

2017.03.29-아이디어 봇 R&D with 인포리언스

posted Mar 29, 2017, 11:07 PM by Sung Youn PAK   [ updated Mar 29, 2017, 11:26 PM]

RFP 

제목 : 아이디어 봇의 인공지능 모듈 개발 (인공미, 인공지능의 미래 프로젝트) 
작성일 : 2017.03.29 
작성자 : 크리베이트 박성연 

1.1. 목적
인공 지능을 활용해 현재 크리베이트에서 제공하고 있는 아이디어 봇 업그레이드  

1.2 용어 정의 
개념이 헷갈리므로 편의상 몇 가지 용어를 정의함 
- 예를 들어 "뜨거운 + 콜라"라는 아이디어가 있을 때 뜨거운(A,속성)+콜라(B,사용자가 입력한 아이디어 키워드, 이하 키워드)라고 함
- 웹 크롤링을 통해서 아이디어 속성을 추출하는 방식을 줄여서 '기계가 작성한'이라고 표현함    

1.3. 과제 범위 

A. 웹 크롤링을 통한 아이디어 속성 DB 
- 새로운 아이디어를 만드는 방식인 기존 3가지(크리베이트가 작성, 사람들이 작성, 형용사) 외에 제 4의 방식인 웹에서 크롤링한 데이터에서 추출해 아이디어 속성 제시  
- 웹 크롤링 데이터는 크리베이트가 제시 (이 부분은 저희 개발자가 지원할 수 있을 것 같다고 합니다) 
- 1차 5개 웹사이트로 국한 : stylus, trendhunter, psfk, springwise 등 (미정) 
- 속성 DB Data는 영문으로 예상  
- 크리베이트가 인공지능이라고 생각하는 지점 : 추후 크롤링한 사이트를 input으로 넣어주면, 이를 학습해서 지속적으로 아이디어 '속성'을 제시할 수 있을 것이다.  
- 예를 들면: the new smile activated vending machines이라는 Article 에서 smile -activated를 추출 (1차는 5개 사이트로 한정)  
- 이것이 되면 : smile-activated + 사용자가 넣은 keyword와 조합 시 활용 예정  

B. 아이디어 제시 
- 4가지 방식으로 구성된 아이디어 속성 DB에서, 사용자가 키워드(B)를 입력하였을 때 아이디어 display 순서 제시   
- 4가지 방식이란 크리베이트가 작성한, 사람들이 작성한, 형용사, 기계가 작성한 
- 형용사는 크리베이트가 제시할 예정 (국립국어원 자료를 그대로 쓸 수는 없을 것 같고, 다시 context를 고려하여 형용사 DB를 제시할 예정) 
- 최적의 순서 제시 알고리즘 제안 및 구현   
- 예를 들어, 랜덤 제시라고 할 때 어떤 알고리즘으로 랜덤하게 할 것인지 등 
- 초기에는 사용자 피드백이 많지 않기 때문에 이 피드백에 대한 추천은 쉽지 않을 것으로 예상 되어, 사용자 피드백에 대한 추천 부분은 제외 

1.4. 산출물 형태 
- 최종 사용자를 위한 UX를 고려하지 않은 개발자 상호간 이해 가능한 결과물 
- 이 결과물을 활용해 UI를 구성할 예정이며, 이는 크리베이트 개발자가 진행 할 예정임 

1.5. 과제 기간 
- A. 1개월 
- B. 1개월 
- 가안이므로 예상 기간은 제안 주시면 좋겠습니다.  

1.6. 과제 Fee
- 2000만원(VA별도) 
- 1000만월/월 로 계산한 것이라,  금액도 제안 주시면 좋겠습니다. 

2017.01.13-Biz Model

posted Jan 13, 2017, 5:14 PM by Sung Youn PAK   [ updated Jan 13, 2017, 5:16 PM]

AS-IS 
  1. insight / ideation / idea bot 
To-Be 
  1. Trend bot => insight 
    1. input : URL 주고...긁어와서...사람이 승인 
    2. output : 카드 형태 현재 insight 페이지처럼 제공 
  2. Trend bot => insight => idea bot  
    1. input : Trend bot에서 ideabot 
    2. output : 개인화 
  3. Data Analysis 
Idea Opener Mobile. ideaopener.com 
  1. trend bot + 아이디어 봇 => 챗봇 형태로 
  2. Quartz 형태로 울트라 심플 UI 
  3. 최신 트렌드와 아이디어 뿌려주기 
Idea Opener Biz는 PC로...biz.ideaopener.com

Biz model 
  1. B2C 모바일 계정/ 월 3-5만원 
  2. B2B2C. 모바일 계정 + PC 버전 =  전체 인원이 되면 PC 버전 접근할 수 있도록  한다든지...
Scenario 
  1. 제일 잘 되면 new start up. ideabot. 아이디어 계. 인공 지능 선점 
  2. 제일 안되면 인턴대신 trend report 발간