← 공장장 AI 모듈
단골반장 AI
검증 완료재방문
한 번 온 손님이 다시 오게 하는 건 정비소 매출의 절반입니다. 단골반장 AI는 주행거리로 교환 시점을 예측해, 올 때가 된 고객에게 먼저 알립니다. 통제실험으로 검증한 모듈입니다.
한 번 온 손님이 다시 오게 하는 건 정비소 매출의 절반입니다. 단골반장 AI는 주행거리로 교환 시점을 예측해, 올 때가 된 고객에게 먼저 알립니다. 통제실험으로 검증한 모듈입니다.
정비소 매출의 절반 가까이는 다시 온 손님에게서 나옵니다. 새 고객을 데려오는 비용은 비싸고, 이미 한 번 믿고 맡긴 고객을 다시 부르는 게 훨씬 쌉니다.
그런데 정비소엔 ‘이 고객이 언제 다시 와야 하는지’ 데이터가 없습니다. 엔진오일이든 타이어든 교환 시점은 주행거리에 달려 있는데, 그걸 추적하지 않으니 고객은 올 때를 놓치고 옆 가게로 가거나 경고등이 켜질 때까지 미룹니다. 일일이 전화를 돌릴 여력도 없어, 단골 관리는 사실상 운에 맡겨집니다.
교환 시점은 주행거리에 달려 있는데, 그걸 추적하지 않으면 고객이 언제 다시 와야 하는지 알 수 없습니다.
일일이 연락을 돌릴 사람도 시간도 없습니다. 단골 관리가 정비에 밀려 뒷전이 됩니다.
교환 시점을 놓치면, 받을 수 있던 정비를 옆 가게나 빠른 정비소에 뺏깁니다.
“검사 고객의 절반은 이미 다시 옵니다. 나머지 절반을, 올 때가 됐을 때 먼저 알리면 — 데이터로 그게 되더군요.”
감이 아니라 주행거리로 시점을 잡습니다. 통제실험으로 재방문 효과를 검증한 모듈입니다. 아래는 실제 작동 화면 예시입니다.
방문 때 주행거리를 남깁니다. 차량별로 누적되어 다음 시점 예측의 기준이 됩니다.
주행거리와 마지막 작업을 바탕으로 소모품별 교환·점검 시점을 예측합니다. 감이 아니라 데이터로 잡습니다.
시점이 오면 고객에게 알림톡으로 먼저 안내합니다. 광고가 아니라, 실제 필요한 시점에 한 번.
언제 다시 와야 하는지는 데이터가 잡아줍니다. 사장이 할 일은 올 때가 된 단골을 챙기는 것뿐입니다. 시점에 맞춰 안내가 나가고, 사장은 오래 본 고객과의 관계에 집중합니다.
주행거리 기준 교환 시점에만 안내하므로, 불필요한 광고성 연락이 아닙니다. 실제 필요한 시점에 한 번 가는 안내라 거부감이 적습니다.
통제실험으로 재방문 효과를 검증한 모듈입니다. 감이 아니라 주행거리 데이터로 시점을 잡습니다.
알림톡 등 고객이 받기 편한 채널로 보냅니다. 발신 명의·문구도 정비소에 맞춰 조정합니다.
방문 때 주행거리만 남으면 시작할 수 있습니다. 기록이 쌓일수록 예측이 정교해집니다.
자사·제휴 정비소에서 단골반장 AI가 실제 어떻게 도는지 시연합니다. 가입료 없이, 매출에 연동해서만 과금합니다.