피처링코에서는 콘텐츠 마케팅 캠페인의 성과를 리포트 형태로 제공합니다. 초기에는 기획자가 설계한 UI를 기준으로 정해진 지표만을 시각화하여, 그 결과를 그대로 전달하는 방식으로 리포트 시스템이 운영되었습니다. 하지만 캠페인 규모가 커지고, 기업마다 분석하고자 하는 지표 조합이나 방식이 달라지면서 … Server-Driven UI로 설계한 위젯 기반 리포트 시스템Read more
Design
피처링 디자인 시스템 구축기 – Token부터 계단식 구조까지
안녕하세요, 피처링의 프로덕트 디자이너 Sini입니다🙂 이번 글에서는 약 1년 전, 피처링에서 디자인 시스템을 새롭게 구축하게 된 계기와, 그 이후 실제 제품에 적용하며 얻은 경험들을 공유하고자 합니다. 2024년, 피처링은 신규 서비스 ‘데이터이펙트’의 런칭과 함께, 기존 서비스 … 피처링 디자인 시스템 구축기 – Token부터 계단식 구조까지Read more
Frontend
Vanilla-Extract 도입하기 2
안녕하세요. 피처링 프론트엔드 파트의 리키입니다. 1부에서는 Vanilla-Extract를 도입하게된 계기와 피처링의 디자인 토큰들을 어떻게 세팅했는지를 다뤘다면, 2부에서는 Vanilla-Extract가 제공하는 api, 그 중에서도 저희가 자주 사용했던 api를 위주로 소개하고 각 api를 사용하여 실제 어떤식으로 스타일링을 하는지에 대해 … Vanilla-Extract 도입하기 2Read more
Frontend
Release Drafter부터 Jira, Notion까지, 릴리즈 노트 자동화 구축기
안녕하세요, 피처링에서 프론트엔드 개발자로 일하고 있는 라운입니다. 피처링의 프론트엔드 팀은 고객에게 배포되는 최종 제품의 버전을 직접 관리하고 있습니다. 고객과 명확한 소통을 위해서는 각 버전마다 어떤 기능이 추가되었고 어떤 변경사항이 있었는지 정확히 정리된 릴리즈 노트와 체계적인 … Release Drafter부터 Jira, Notion까지, 릴리즈 노트 자동화 구축기Read more
Design
인플루언서 리포트 개편을 통해 배운 데이터 시각화 UX 원칙
인플루언서 리포트 개편을 통해 배운 데이터 시각화 UX 원칙 이 글에서는 피처링 스쿼드가 진행했던 피처링 인플루언서 분석 리포트 개편 사례를 바탕으로, UX 디자이너 관점에서 얻은 데이터 시각화 원칙들을 공유하고자 합니다. 데이터 시각화는 방대한 데이터를 이해하기 … 인플루언서 리포트 개편을 통해 배운 데이터 시각화 UX 원칙Read more
AI
체스 엔진 해킹으로 본 정렬 위장과 피처링 사례
안녕하세요. 데이터사이언티스트 주아입니다. AI 기술이 빠르게 발전하면서 이전에는 상상할 수 없던 속도와 퀄리티의 다양한 작업을 자동화할 수 있게 되었습니다. 그러나 강력한 모델을 개발·운영하는 과정에서 필연적으로 등장하는 이슈가 있습니다. 바로 “AI 정렬”과, 겉으로는 규칙을 지키는 듯 … 체스 엔진 해킹으로 본 정렬 위장과 피처링 사례Read more
Frontend
Vercel 중심 배포 흐름에서 GitHub Actions로 재구성한 모노레포 전략
모노레포를 운영하는 많은 팀들이 겪는 공통적인 고민 중 하나는, “각 프로젝트의 배포 주기를 어떻게 분리할 것인가?”입니다. 코드는 하나의 저장소에 있지만, 실제로는 앱과 웹, 국가별 서비스, 등 프로젝트마다 릴리즈 전략과 타이밍이 모두 다릅니다. 그래서 단일한 브랜치 … Vercel 중심 배포 흐름에서 GitHub Actions로 재구성한 모노레포 전략Read more
Culture
피처링도 AWS Re:invent 2024 in LAS VEGAS, NV
안녕하세요, 피처링에서 개발빼고 다 하고 있는 Poza입니다. 이번에 저희 회사 대표로 AWS re:Invent 2024에 참석하게 되어, 일정을 약 6일간 소화했습니다. 미국 현지에서 느낀 스케일과 뜨거운 열기는 정말 인상 깊었고, 매일매일 쏟아지는 세션과 신기술들에 적응하기 위해 … 피처링도 AWS Re:invent 2024 in LAS VEGAS, NVRead more
Culture
프로덕트 디자이너 인턴의 회고
안녕하세요. UXD 인턴 카일입니다. 피처링 인턴 입사 이후 약 5개월 간의 작업 및 업무에 대한 회고를 해보려 합니다. 현재 글을 작성하고 있는 시점이 하반기 공채가 많이 올라오는 기간이다보니 디자이너 취준생, 디자인학도, UX/UI에 관심있으신 분들께 조금이나마 도움이 … 프로덕트 디자이너 인턴의 회고Read more
AI
AI 컨퍼런스 연사 참여 – 인플루언서 마케팅의 자동화
안녕하세요! CTO Poza 입니다. 이번에 AI Cloud Future Summit 2025에서 발표할 수 있는 값진 기회를 얻게 되어, 우선 저를 이 자리에 초대해 주신 bloter 관계자분들께 깊은 감사의 말씀을 전하고 싶습니다. 본 행사는 업계 최전선에서 활약하시는 … AI 컨퍼런스 연사 참여 – 인플루언서 마케팅의 자동화Read more
Frontend
일본 서비스 프론트엔드 개발 회고
안녕하세요, 피처링 프론트엔드 파트 루카입니다. 올해 저희는 일본 서비스를 성공적으로 런칭하며 새로운 도전을 시작했습니다!🎉 일본 서비스 개발 과정에서 겪었던 경험과 문제 해결 과정을 여러분과 공유하고자 합니다. 1) 인플루언서 찾기 / 관리의 개편 일본 서비스를 준비하며 … 일본 서비스 프론트엔드 개발 회고Read more
AI
LLM을 이용한 인플루언서 추천 (1/2)부
Abstract 피처링에서는 2억개 이상의 SNS 데이터를 가지고 있으며, 인플루언서 탐색뿐만 아니라 직접 캠페인 등을 진행하고 있습니다. 이를 바탕으로 Data Analysis 파트에서는 여기서의 데이터들을 통해 인플루언서 마케팅과 캠페인 운영의 효율화를 도모하고 있습니다. 현재는 내부의 작업을 개선하는데 … LLM을 이용한 인플루언서 추천 (1/2)부Read more
Backend
더 나은 데이터 관리를 위한 기술 스택 전환
안녕하세요, 백엔드 개발자 제리입니다. 이번 글에서는 저희 B2B 인플루언서 분석 서비스의 데이터 관리 방식과 이를 개선하기 위해 준비 중인 기술 스택 전환 과정에 대해 공유드리려고 합니다. 현재 저희는 Django와 PostgreSQL, ElasticSearch를 조합해 데이터를 관리하고 있으며, … 더 나은 데이터 관리를 위한 기술 스택 전환Read more
Frontend
Vanilla-Extract 도입하기 1부 (w/ design-token)
안녕하세요. 피처링 프론트엔드 파트의 리키입니다. 올해 저희는 DataEffect라는 신규 프로덕트와 함께 새로운 디자인 시스템을 구축하였습니다. 그 과정에서 CSS툴로서 Vanilla-Extract를 새로이 도입하였고, 그 과정을 공유하고자 합니다. CSS 툴을 바꾸고자 했던 이유 피처링의 프론트엔드는 기존에 Styled-Components를 Next … Vanilla-Extract 도입하기 1부 (w/ design-token)Read more
AI
KOTE 모델을 활용한 감정 분석과 비즈니스 활용 사례
안녕하세요, 피처링 엔진 팀 DA 파트의 Patty입니다 🙂 오늘은 피처링에서 활용되고 있는 감정분석 모델과 감정분석이 비즈니스적으로 어떻게 활용되고 있는지에 대한 구체적인 사례를 공유해보고자 합니다. 최근 많은 브랜드가 고객의 소리(VOC)에 집중하고 있는데요. 고객의 소리에 귀를 기울임으로써 … KOTE 모델을 활용한 감정 분석과 비즈니스 활용 사례Read more