Fibr AI

Fibr AI란?

Fibr AI는 마케터를 위한 AI-CRO(Conversion Rate Optimization) 워크포스로, 웹사이트 방문자를 전환으로 이끄는 데 필요한 테스트와 개인화를 자동화합니다. Liv(개인화), Max(최적화), Aya(24/7 웹사이트 모니터링) 같은 AI 에이전트가 방문자 행동과 퍼널 데이터를 분석해 메시지, 레이아웃, 오퍼를 적시에 조정하고, 성과가 입증된 변형을 빠르게 배포합니다. 추가 인력 채용이나 에이전시 의존, 새로운 도구 도입 없이 실험 설계–검증–반영의 전 과정을 지속적으로 수행해 전환율을 높이는 것이 핵심 가치입니다. 실시간 신호에 반응하는 자동화와 상시 모니터링으로 누수 구간을 조기에 탐지하고 손실을 줄이며, 마케팅 팀이 전략과 크리에이티브에 집중할 수 있도록 운영 부담을 경감합니다. 트래픽 규모나 캠페인 복잡도와 무관하게 일관된 속도로 학습과 개선을 반복해 비용 효율적인 성장 기반을 제공합니다.

Fibr AI의 주요 기능

• 역할 기반 AI 에이전트: Liv(개인화), Max(최적화), Aya(24/7 모니터링)가 각기 다른 CRO 업무를 분담해 협업합니다.
• 개인화 퍼스널라이제이션: 방문자 속성·맥락에 맞춘 메시지와 오퍼를 자동 적용해 이탈을 줄이고 전환을 높입니다.
• 자동화된 실험 운영: 가설 수립부터 A/B 및 변형 배포까지 실험 사이클을 반복 실행합니다.
• 24/7 웹사이트 모니터링: 퍼널 이상 징후와 전환 저하를 실시간으로 감지하고 대응합니다.
• 비용 효율성: 추가 채용, 외부 에이전시, 새로운 툴 없이도 최적화 역량을 확장합니다.
• 데이터 기반 개선: 성과 신호를 학습해 고효과 변형을 우선 적용하고 저효율 요소는 빠르게 제외합니다.
• 확장 가능 운영: 다수 랜딩 페이지와 캠페인에서도 일관된 속도로 테스트를 병렬 수행합니다.

Fibr AI을(를) 사용할 사람

Fibr AI는 전환율 개선이 중요한 모든 디지털 마케팅 팀에 적합합니다. 전자상거래 운영자, SaaS 그로스 팀, 퍼포먼스 마케터, 리드 제너레이션 담당자처럼 빠른 테스트와 개인화가 필요한 팀에 특히 유용합니다. 인력과 시간이 제한된 스타트업·중소기업은 자동화를 통해 운영 효율을 높일 수 있고, 다수의 캠페인을 동시에 운영하는 기업은 확장성 있는 실험 체계를 구축할 수 있습니다.

Fibr AI 사용 방법

1. 목표 정의: 전환, 리드, ARPU 등 핵심 KPI와 우선순위를 정합니다.
2. 에이전트 구성: Liv(개인화), Max(최적화), Aya(모니터링) 중 필요한 역할을 활성화합니다.
3. 가설 및 변형 설계: 카피, 레이아웃, 오퍼 등의 개선 가설과 변형을 준비합니다.
4. 타기팅 규칙 설정: 트래픽 분배와 세그먼트 규칙을 정의해 실험 적용 범위를 정합니다.
5. 배포 및 관측: 실험을 시작하고 전환 퍼널 성과와 이상 징후를 상시 관찰합니다.
6. 분석과 반영: 결과를 검토해 우승 변형을 롤아웃하고, 다음 실험으로 반복 학습합니다.

Fibr AI의 산업별 활용 사례

전자상거래에서는 장바구니 이탈 구간을 감지해 배송 혜택 메시지나 추천 상품을 개인화하여 결제를 유도할 수 있습니다. SaaS에서는 가격 페이지의 카피와 CTA 배치를 실험해 무료 체험 전환을 높이고, 유입 채널별로 온보딩 메시지를 최적화합니다. 콘텐츠·미디어 분야에서는 구독 폼 노출 타이밍과 오퍼를 세그먼트별로 조정해 가입률을 개선할 수 있습니다. 이처럼 Fibr AI는 다양한 산업에서 테스트와 개인화를 자동화해 퍼널 성과를 안정적으로 끌어올리는 데 활용됩니다.

Fibr AI 요금제

현재 공개된 상세 요금 정보는 제한적입니다. 무료 버전 또는 체험 제공 여부와 구체적인 가격 구조는 변동될 수 있으니, 최신 요금제는 Fibr AI 공식 웹사이트에서 확인하시기 바랍니다.

Fibr AI의 장점과 단점

Fibr AI 관련 자주 묻는 질문

• Fibr AI의 AI-CRO는 무엇이 다른가요?

  개인화, 최적화, 모니터링을 전담하는 에이전트가 협업해 테스트 운영과 개선 반영을 자동화함으로써 전환 개선 사이클을 상시 가동합니다.

• A/B 테스트 도구와의 차별점은 무엇인가요?

  단순 실험 집행을 넘어 가설 수립, 배포, 모니터링, 학습 반영까지 전체 CRO 파이프라인을 자동화한다는 점이 다릅니다.

• Liv, Max, Aya는 어떻게 협력하나요?

  Liv는 개인화를 적용하고, Max는 실험과 최적화를 주도하며, Aya는 24/7 모니터링으로 이상을 감지해 개선 루프를 가속합니다.

• 마케팅 팀을 대체하나요?

  대체가 아니라 반복적 운영을 자동화해 팀이 전략, 메시지, 크리에이티브에 더 집중하도록 지원합니다.

• 데이터 품질이 전환 성과에 영향을 주나요?

  그렇습니다. 정확한 타기팅과 신뢰할 수 있는 퍼널 데이터가 있어야 학습과 최적화의 효과가 극대화됩니다.

• 도입 전에 무엇을 준비해야 하나요?

  핵심 KPI, 우선 퍼널 구간, 테스트 가능한 변형 아이디어와 메시지 자산을 정리해두면 빠르게 성과를 확인할 수 있습니다.