Key Performance Indicators The partner must demonstrate solution success through quantifiable metrics that align with the case study documentation. Their submission must identify and detail at least two specific Key Performance Indicators that directly measure business impact and improvement. Each KPI must include baseline measurements, improvement targets, actual results, and clear methodology for measurement, providing concrete evidence of how the solution enhanced customer operations. What two (2) specific KPIs were measured to help improve the customer business?

**핵심 성과 지표 (Key Performance Indicators, KPI)** 파트너는 사례 연구 문서와 일치하는 정량화 가능한 지표를 통해 솔루션의 성공을 입증해야 합니다. 제출 자료에는 비즈니스 임팩트와 개선 효과를 직접적으로 측정하는 최소 2개의 구체적인 핵심 성과 지표(KPI)를 식별하고 상세히 기술해야 합니다. 각 KPI에는 기준선 측정값(baseline measurements), 개선 목표, 실제 결과, 그리고 명확한 측정 방법론이 포함되어야 하며, 솔루션이 고객의 운영을 어떻게 향상시켰는지에 대한 구체적인 증거를 제공해야 합니다. **고객 비즈니스 개선에 도움이 된 것으로 측정된 구체적인 2가지 KPI는 무엇입니까?**

In this project, we measured business performance through two core KPIs. First, promotion page loading time was reduced by 93% from 3 seconds to 0.2 seconds, measured through CloudFront and Real User Monitoring. This performance improvement led to a noticeable decrease in page bounce rates and a significant increase in promotion conversion rates, substantially enhancing marketing ROI and user engagement. Second, data transfer costs were reduced by 75%, verified through AWS Cost Explorer and CloudFront usage reports. Costs that had unpredictably surged during each promotion period were stabilized, and achieving a 90% cache hit rate dramatically reduced origin load, improving EC2 CPU utilization from 80% to 60%. This cost efficiency provided the foundation for the customer to reinvest their infrastructure budget into business growth. --- System availability and response performance improved dramatically, with peak-time response speed improving from seconds to milliseconds and system downtime reduced noticeably, measured through continuous monitoring systems. This improvement enabled the platform to handle concurrent user surges of approximately 50 times normal levels during government program announcements, with the number of technical documents processable simultaneously increasing several dozen times, directly supporting service scalability and reliability objectives. Development efficiency and operational agility increased substantially, with development and deployment cycles shortened from weekly to daily, verified through internal tracking systems. Infrastructure costs were considerably reduced through resource optimization, while the ability to process independent deployments by function eliminated total service outages. This efficiency gain enabled technology matching accuracy to improve noticeably through data analysis capabilities, leading to increases in monthly successful technology transfer cases and customer satisfaction rising from average to excellent levels, directly supporting business growth and ecosystem development objectives. --- OCR accuracy and processing efficiency improved from 60% recognition rate to 85%, measured through internal validation systems, eliminating synchronous processing bottlenecks that previously caused user wait times. This improvement directly contributed to increased problem recognition success rates, resulting in daily active users more than doubling and app session duration increasing substantially, directly supporting user engagement and retention objectives. AI infrastructure cost efficiency improved dramatically, with costs reduced by 40% while simultaneously improving system performance and availability. This was verified through internal cost tracking and resource monitoring, with response times decreasing from 15-30 seconds to under 2 seconds for certain operations and peak-time processing capacity improving by 10x. This efficiency gain enabled premium feature utilization to increase substantially, leading to significant improvements in monthly subscriber conversion rates and overall business profitability. --- System availability and performance improved dramatically, with page loading times reduced by 60% and server downtime—which previously occurred several times monthly—completely eliminated. This was measured through continuous monitoring tools, resulting in page abandonment rates decreasing by nearly half and average session duration more than doubling, directly supporting reader engagement and retention. Operational efficiency increased substantially, with time spent on server management drastically reduced by more than half and emergency failure responses—which previously required night and weekend interventions—completely eliminated. This efficiency gain was verified through internal team tracking, enabling the editorial team to focus on content creation rather than infrastructure management, leading to substantial increases in monthly page views and new reader acquisition more than doubling, directly supporting platform growth and business sustainability objectives.

다음은 자연스러운 한국어 번역입니다: **첫 번째 프로젝트** 이 프로젝트에서는 두 가지 핵심 KPI를 통해 비즈니스 성과를 측정했습니다. 첫째, 프로모션 페이지 로딩 시간이 3초에서 0.2초로 93% 단축되었으며, 이는 CloudFront와 실사용자 모니터링(Real User Monitoring)을 통해 측정되었습니다. 이러한 성능 개선으로 페이지 이탈률이 눈에 띄게 감소하고 프로모션 전환율이 크게 증가하여 마케팅 ROI와 사용자 참여도가 대폭 향상되었습니다. 둘째, 데이터 전송 비용이 75% 절감되었으며, 이는 AWS Cost Explorer와 CloudFront 사용 리포트를 통해 검증되었습니다. 각 프로모션 기간마다 예측할 수 없이 급증했던 비용이 안정화되었고, 90%의 캐시 적중률(cache hit rate) 달성으로 오리진 서버 부하가 극적으로 감소하여 EC2 CPU 사용률이 80%에서 60%로 개선되었습니다. 이러한 비용 효율성은 고객이 인프라 예산을 비즈니스 성장에 재투자할 수 있는 기반을 제공했습니다. **두 번째 프로젝트** 시스템 가용성과 응답 성능이 극적으로 개선되어, 피크 시간대 응답 속도가 초 단위에서 밀리초 단위로 개선되었고 시스템 다운타임이 눈에 띄게 감소했으며, 이는 지속적인 모니터링 시스템을 통해 측정되었습니다. 이러한 개선으로 플랫폼은 정부 프로그램 발표 시 평상시의 약 50배에 달하는 동시 사용자 급증을 처리할 수 있게 되었고, 동시 처리 가능한 기술 문서 수가 수십 배 증가하여 서비스 확장성과 안정성 목표를 직접적으로 뒷받침했습니다. 개발 효율성과 운영 민첩성이 대폭 향상되어, 개발 및 배포 주기가 주 단위에서 일 단위로 단축되었으며, 이는 내부 추적 시스템을 통해 검증되었습니다. 리소스 최적화를 통해 인프라 비용이 상당히 절감되었고, 기능별 독립 배포 능력으로 전체 서비스 중단이 제거되었습니다. 이러한 효율성 향상으로 데이터 분석 역량을 통한 기술 매칭 정확도가 눈에 띄게 개선되어 월별 성공적인 기술 이전 사례가 증가하고 고객 만족도가 평균에서 우수 수준으로 상승했으며, 이는 비즈니스 성장과 생태계 발전 목표를 직접적으로 뒷받침했습니다. **세 번째 프로젝트** OCR 정확도와 처리 효율성이 60% 인식률에서 85%로 개선되었으며, 이는 내부 검증 시스템을 통해 측정되었고, 이전에 사용자 대기 시간을 야기했던 동기식 처리 병목현상을 제거했습니다. 이러한 개선은 문제 인식 성공률 증가에 직접적으로 기여하여 일일 활성 사용자가 2배 이상 증가하고 앱 세션 지속 시간이 대폭 늘어나 사용자 참여도와 유지율 목표를 직접적으로 뒷받침했습니다. AI 인프라 비용 효율성이 극적으로 개선되어 시스템 성능과 가용성을 동시에 향상시키면서 비용을 40% 절감했습니다. 이는 내부 비용 추적 및 리소스 모니터링을 통해 검증되었으며, 특정 작업의 응답 시간이 15-30초에서 2초 미만으로 단축되고 피크 시간대 처리 용량이 10배 향상되었습니다. 이러한 효율성 향상으로 프리미엄 기능 활용률이 대폭 증가하여 월별 구독자 전환율과 전반적인 비즈니스 수익성이 크게 개선되었습니다. **네 번째 프로젝트** 시스템 가용성과 성능이 극적으로 개선되어 페이지 로딩 시간이 60% 단축되었고, 이전에 월 수 차례 발생했던 서버 다운타임이 완전히 제거되었습니다. 이는 지속적인 모니터링 도구를 통해 측정되었으며, 페이지 이탈률이 거의 절반으로 감소하고 평균 세션 지속 시간이 2배 이상 증가하여 독자 참여도와 유지율을 직접적으로 뒷받침했습니다. 운영 효율성이 대폭 향상되어 서버 관리에 소요되는 시간이 절반 이상 극적으로 단축되었고, 이전에 야간과 주말 대응이 필요했던 긴급 장애 대응이 완전히 제거되었습니다. 이러한 효율성 향상은 내부 팀 추적을 통해 검증되었으며, 편집팀이 인프라 관리보다는 콘텐츠 제작에 집중할 수 있게 하여 월별 페이지 뷰가 대폭 증가하고 신규 독자 확보가 2배 이상 늘어나 플랫폼 성장과 비즈니스 지속가능성 목표를 직접적으로 뒷받침했습니다.