크림 (KREAM)

전략팀 대시보드 업데이트 같은 반복 업무에 매일 몇 시간이 들고 휴먼 에러가 끼어든다.

전사 구성원이 AI(Gemini)를 실제 업무에 어떻게 녹일지 감을 잡기 어렵다.

SDUI 도입 후 서버가 색상·여백·패딩 등 시각적 속성까지 담당하며 SDUI 모듈이 3,000줄 이상으로 비대해지고, UI 구조와 비즈니스 로직이 뒤엉켜 유지보수성 저하

KREAM 셀러팀은 Raw Data를 수동으로 대시보드에 입력하는 데 매일 30분 이상 소요되고, SQL 쿼리 작성 능력에 의존해 데이터 인사이트 발굴에 한계가 있었다.

Matrix Factorization 기반 추천시스템은 Cold-start 문제와 복잡한 사용자-아이템 상호작용 포착에 한계가 있었다.

KREAM의 기존 구매량 기반 추천은 사용자 장·단기 선호를 반영하지 못하고, 실시간 모델 추론은 응답 속도가 부족했다.

지속 배포 웹 서비스에 Git Flow를 적용하니 master·develop 동기화와 복잡한 브랜치 구조로 충돌이 잦아졌다.

iOS App Extension은 메인 앱 위주 개발로 예외 처리가 미흡하고, 크래시가 발생해도 조용히 기능이 사라져 Crashlytics·Sentry 같은 기존 도구만으로는 감지가 어려웠다.