1. 제로·퍼스트파티 데이터 구조화 - AI가 바로 쓰는 데이터 자산
• 제로파티(ZPD) 스키마로 설계된 고급 데이터 항목을 도출
• 기술: 모델 피처(Feature)와 1:1 매핑된 Feature Store 구조 설계. 기존 CRM/CDP/마케팅 툴과 연계 가능한 ID 체계 구축.
• 결과: 단순 설문 데이터가 아닌, 추천, 세그먼트, LTV 예측에 즉시 투입 가능한 AI 친화적 데이터 레이어 확보.

2. 능동형LMS 기반 AI 학습·파인튜닝 데이터 :사용자 응답과 행동을 고품질 학습 데이터셋으로 재가공합니다.
• 핵심: 퀴짓(Quizzit) 문항 설계 단계부터 가격 민감도, 학습 스타일을 정의하여 측정합니다.
• 데이터셋:
- 추천/개인화 모델용 구조화 피처 데이터셋
- LLM 파인튜닝용 Instruction·Feedback 데이터셋
- LMS용 정답/오답 패턴·실력 추정 데이터셋
• 결과: 단순히 '퀴즈 한 번 돌렸다'가 아니라, 브랜드 고유의 도메인 특화 AI 모델을 만드는 입력 데이터 축적.

3. AI 리스크·품질 Red Teaming 데이터
잘못된 답변·편향·품질 저하를 찾는 테스트 데이터를 설계합니다.
• 핵심: 실제 서비스 시나리오를 기준으로 AI가 오답/위험발언/편향적 추천을 할 수 있는 취약 케이스 시나리오를 설계합니다.
• 수집: '유저가 헷갈리는 질문' 및 **'민감한 맥락($\text{e.g.,}$ 연령, 건강, 금융)'**이 섞이는 상황을 집중적으로 수집하여 Red Teaming용 테스트 세트로 구조화.
• 결과: 단순 Accuracy가 아닌, 안전성, 공정성, 신뢰성까지 포함한 AI 품질 관리 체계 구축.

4. 성과·평가 데이터 :AI와 캠페인이 '얼마나 효과 있었는지'를 수치로 증명합니다.
• 핵심: ZPD 기반 개인화 전략 $\text{vs}$ 기존 전략을 비교하는 A/B·밴딧 실험 설계 및 로그 구조를 제공합니다.
• KPI 추적: 전환율, 재방문, LTV, 학습 완강률/점수 향상 등 비즈니스·교육 KPI를 직접 추적 가능한 평가 데이터셋 설계.
• 결과: “AI 덕분에 매출/학습 성과가 몇 % 올랐다”를 데이터로 명확하게 증명하여 ROI를 확보합니다.