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Initial commit - Dongwon persona simulation

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+ # MiriMarket — LLM-based Consumer Persona Simulation
2
+ Dongwon X KAIST AI Competition (Award-winning Project)
3
+
4
+ ## 🔍 Overview
5
+ MiriMarket는 새로운 제품을 출시하기 전에
6
+ 실존 소비자들이 어떤 반응을 보일지 **LLM 기반 가상 소비자(Persona) 시뮬레이션**을 통해
7
+ 수요를 예측하는 시스템입니다.
8
+
9
+ Dongwon X KAIST AI Competition에서 개발되었으며,
10
+ 제품 기획 / 마케팅 / 타겟 세그먼트 전략 수립을 위해 설계되었습니다.
11
+
12
+ ---
13
+
14
+ ## ✨ Key Features
15
+ - LLM 기반 가상 소비자 생성 (Adult / Health-conscious / Convenience / B2B 등)
16
+ - Persona-specific 시장 반응(선호/구매의향/Flavor 선택) 시뮬레이션
17
+ - Monte Carlo 기반 다회 샘플링
18
+ - Bass Diffusion 기반 조기 수요 예측
19
+ - Streamlit 대시보드 가능 (선택)
20
+
21
+ ---
22
+
23
+ ## 🧠 System Architecture
24
+
25
+ ```plaintext
26
+ Product Idea
27
+
28
+ ├── PromptManager
29
+ │ ├─ segment-specific persona templates
30
+ │ └─ product briefing → persona reaction
31
+
32
+ ├── Persona Generator (LLM)
33
+ │ └─ synthetic consumers (100~200 samples)
34
+
35
+ ├── Persona Reaction Simulator
36
+ │ ├─ flavor preference
37
+ │ ├─ purchase intention
38
+ │ └─ NPS/emotional response
39
+
40
+ └── Market Forecast Engine
41
+ ├─ Monte Carlo sampling
42
+ └─ Bass diffusion (optional)
43
+ ```
44
+
45
+ ---
46
+
47
+ ## 📊 Example Output
48
+ - Persona distribution
49
+ - Flavor preference prediction
50
+ - 시나리오별 수요 변화 그래프(옵션)
51
+
52
+ ---
53
+
54
+ ## 📁 Repository Structure
55
+ ```
56
+ /src
57
+ /persona_generator
58
+ /prompt_manager
59
+ /simulator
60
+ /notebooks
61
+ - analysis.ipynb
62
+ /data
63
+ - sample_personas.json (경량 샘플)
64
+ /README.md
65
+ ```
66
+
67
+ ---
68
+
69
+ ## 📌 License
70
+ **CC-BY-NC-4.0** (비영리 사용만 허용됩니다)
71
+
72
+ ---
73
+
74
+ ## 🏆 Awards
75
+ Dongwon X KAIST AI Competition — 장려상 수상
76
+ 팀장 역할 + 전체 파이프라인 제작
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1
+ import google.generativeai as genai
2
+ import pandas as pd
3
+ import json
4
+ import os
5
+ import time
6
+ import re
7
+ import logging
8
+ import numpy as np
9
+ import random
10
+ from pathlib import Path
11
+ import warnings
12
+
13
+ warnings.filterwarnings('ignore', category=FutureWarning)
14
+
15
+ # 기본 설정: 경로, 로거, API 키
16
+ VERSION_NAME = "0904"
17
+ timestamp = time.strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
18
+
19
+ DATA_PATH = './data/'
20
+ SUBMISSION_PATH = './submission/'
21
+ SAVE_PATH = './save/'
22
+
23
+ PERSONA_CACHE_PATH = os.path.join(SAVE_PATH, f'personas_cache_{VERSION_NAME}')
24
+ os.makedirs(SUBMISSION_PATH, exist_ok=True)
25
+ os.makedirs(PERSONA_CACHE_PATH, exist_ok=True)
26
+ os.makedirs(SAVE_PATH, exist_ok=True)
27
+
28
+ # 로깅 설정
29
+ log_filename = os.path.join(SAVE_PATH, f'log_{VERSION_NAME}_{timestamp}.log')
30
+ logger = logging.getLogger(__name__)
31
+ if logger.hasHandlers():
32
+ logger.handlers.clear()
33
+ logger.setLevel(logging.INFO)
34
+ formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
35
+
36
+ stream_handler = logging.StreamHandler()
37
+ stream_handler.setFormatter(formatter)
38
+ logger.addHandler(stream_handler)
39
+
40
+ file_handler = logging.FileHandler(log_filename, encoding='utf-8')
41
+ file_handler.setFormatter(formatter)
42
+ logger.addHandler(file_handler)
43
+ logger.info("✔️ 로깅 설정 완료.")
44
+
45
+ # API 및 시뮬레이션 모드 설정
46
+ USE_API_TO_GENERATE_PERSONAS = False
47
+ SIMULATION_RUNS = 10 # 몬테카를로 시뮬레이션 반복 횟수
48
+
49
+ RANDOM_SEED = 3314
50
+ random.seed(RANDOM_SEED)
51
+ np.random.seed(RANDOM_SEED)
52
+
53
+ if USE_API_TO_GENERATE_PERSONAS:
54
+ try:
55
+ GEMINI_API_KEY = os.environ.get("GEMINI_API_KEY", "")
56
+ if not GEMINI_API_KEY:
57
+ raise ValueError("환경변수 GEMINI_API_KEY가 설정되어 있지 않습니다.")
58
+
59
+ genai.configure(api_key=GEMINI_API_KEY)
60
+ model = genai.GenerativeModel(
61
+ model_name='gemini-2.5-flash-lite',
62
+ generation_config={"temperature": 0, "top_p": 1.0, "response_mime_type": "application/json"}
63
+ )
64
+ logger.info("✔️ Gemini API 키 설정 완료.")
65
+ except Exception as e:
66
+ logger.error(f"✖️ API 키 설정 중 오류 발생: {e}")
67
+ USE_API_TO_GENERATE_PERSONAS = False
68
+ logger.warning("✖️ API 사용 불가. [캐시/샘플 사용 모드]로 전환.")
69
+
70
+ # 1. 마켓 및 제품 데이터 정의
71
+ DEFAULT_MODIFIERS = [1.0] * 12
72
+ NEW_PRODUCT_LAUNCH_DATES = {
73
+ '덴마크 하이그릭요거트 400g': '2025-02-07',
74
+ '소화가 잘되는 우유로 만든 바닐라라떼 250mL': '2025-02-21',
75
+ '소화가 잘되는 우유로 만든 카페라떼 250mL': '2025-02-21',
76
+ '리챔 오믈레햄 200g': '2025-05-22',
77
+ '리챔 오믈레햄 340g': '2025-05-22',
78
+ }
79
+ # 간단한 제품 특징을 정의 (페르소나 생성 프롬프트에 활용)
80
+ MARKET_DATA = {
81
+ '덴마크 하이그릭요거트 400g': {"launch_date": (2024, 2, 7), "price": 3980, "features": "프리미엄, 덴마크산 유산균, 고단백(28g), 락토프리, 무첨가, 아연/칼슘 함유.", "marketing": "2025년 6월부터 TV CF/소셜미디어 대규모 캠페인. 2024년 6-7월 TV/Youtube/SNS 광고, 6-8월 수도권 아파트 엘리베이터 광고. 광고모델: 일반인", "target": "건강과 자기관리에 관심 많은 20-40대, 1인 가구, 중상 소득층.", "insights": "론칭 1년 만에 누적 매출 200억 원 돌파. 연 매출 1,000억 원 메가 브랜드 목표."},
82
+ '리챔 오믈레햄 200g': {"launch_date": (2024, 5, 22), "price": 5080, "features": "오믈렛(케첩, 계란)과 햄의 결합, 저나트륨, 내열성 케첩 소스, 간편조리.", "marketing": "출시 초기 집중 마케팅 예상됨.", "target": "편의성 추구 1인 가구, 학생, 직장인, 요리 초보자.", "insights": "소비자들이 캔햄을 케첩, 계란과 함께 즐긴다는 점에서 착안."},
83
+ '리챔 오믈레햄 340g': {"launch_date": (2024, 5, 22), "price": 7480, "features": "오믈렛(케첩, 계란)과 햄의 결합, 저나트륨, 내열성 케첩 소스, 간편조리.", "marketing": "출시 초기 집중 마케팅 예상됨.", "target": "3-4인 가구 주부, 캠핑족.", "insights": "200g 제품과 동일한 컨셉이나, 용량이 커 가족 단위 소비자를 타겟."},
84
+ '소화가 잘되는 우유로 만든 바닐라라떼 250mL': {"launch_date": (2024, 2, 21), "price": 2800, "features": "락토프리(유당 100% 제거), 1등급 국산 원유, 저당 트렌드 반영.", "marketing": "별도 광고 없이 SNS 바이럴로 급성장.", "target": "유당불내증을 겪는 20-50대, 달콤한 커피 선호 젊은 층, 직장인.", "insights": "출시 2개월 만에 300만 개 돌파. 편의점 채널에서 특히 인기."},
85
+ '소화가 잘되는 우유로 만든 카페라떼 250mL': {"launch_date": (2024, 2, 21), "price": 2800, "features": "락토프리(유당 100% 제거), 1등급 국산 원유, 저당 트렌드 반영.", "marketing": "별도 광고 없이 SNS 바이럴로 급성장.", "target": "유당불내증을 겪는 20-50대, 부드러운 커피 선호층, 직장인.", "insights": "출시 2개월 만에 300만 개 돌파. 바닐라라떼와 함께 시장 견인."},
86
+ '동원맛참 고소참기름 135g': {"launch_date": (2023, 8, 22), "price": 2880, "features": "바로 먹는 밥반찬 컨셉, 고소한 참기름, 고단백(24g), HMR.", "marketing": "모델 안유진 활용 TV CF, SNS 챌린지. 2024년 대한민국광고대상 금상 수상. 2025년 3월 '마요참기름' 파생 신제품 출시.", "target": "MZ세대, 1-2인 가구, 자취생, 바쁜 직장인.", "insights": "출시 1년 만에 매출 3배 성장. 추석 등 명절 선물세트로도 인기."},
87
+ '동원맛참 고소참기름 90g': {"launch_date": (2023, 8, 22), "price": 2380, "features": "바로 먹는 밥반찬 컨셉, 고소한 참기름, 고단백, HMR, 1인용 소용량.", "marketing": "135g 제품과 동일한 마케팅 활동.", "target": "1인 가구, 학생 등 소용량 선호 소비자.", "insights": "135g 제품의 성공에 힘입어 라인업 확대."},
88
+ '동원맛참 매콤참기름 135g': {"launch_date": (2023, 8, 22), "price": 2880, "features": "바로 먹는 밥반찬 컨셉, 매콤한 특제소스, 고단백(24g), HMR.", "marketing": "모델 안유진 활용 TV CF, SNS 챌린지.", "target": "매운맛 선호 MZ세대, 1-2인 가구.", "insights": "고소참기름 맛과 함께 맛참 브랜드의 양대 축."},
89
+ '동원맛참 매콤참기름 90g': {"launch_date": (2023, 8, 22), "price": 2380, "features": "바로 먹는 밥반찬 컨셉, 매콤한 특제소스, 고단백, HMR, 1인용 소용량.", "marketing": "135g 제품과 동일한 마케팅 활동.", "target": "1인 가구, 매운맛 선호 학생 등 소용량 선호 소비자.", "insights": "소용량 시장 공략을 위한 라인업."},
90
+ '동원참치액 순 500g': {"launch_date": None, "price": 7980, "features": "훈연참치추출물 80%, 깔끔한 맛, 멸치 숙성액 함유.", "marketing": "참치 명가 노하우 강조. 명절 선물세트 포함.", "target": "요리 초보자, 맑은 국물 요리 선호 주부.", "insights": "참치액 시장 연 42% 성장. 2024년 참치액 매출 50% 이상 증가. 동원F&B의 핵심 성장 동력."},
91
+ '동원참치액 진 500g': {"launch_date": None, "price": 7980, "features": "훈연참치추출물 80%, 진한 가쓰오 풍미.", "marketing": "참치 명가 노하우 강조. 명절 선물세트 포함.", "target": "요리 애호가, 깊은 맛 선호 주부, 자영업자(식당).", "insights": "순 제품과 함께 시장 점유율 확대. 2025년 1분기 조미식품 사업 두 자릿수 성장."},
92
+ '프리미엄 동원참치액 500g': {"launch_date": None, "price": 14990, "features": "황다랑어 추출물, 훈연참치추출물 85%, 사양벌꿀 등 고급 부재료.", "marketing": "프리미엄 포지셔닝.", "target": "미식가, 요리 고관여자, 소득 수준 높은 주부, 선물용.", "insights": "고가 라인업으로 브랜드 이미지 제고 및 수익성 강화."},
93
+ '동원참치액 순 900g': {"launch_date": None, "price": 12990, "features": "순 500g과 동일, 대용량.", "target": "헤비 유저, 4인 이상 가구.", "insights": "참치액 시장의 성장세에 따른 대용량 수요 충족."},
94
+ '동원참치액 진 900g': {"launch_date": None, "price": 12990, "features": "진 500g과 동일, 대용량.", "target": "헤비 유저, 자영업자.", "insights": "업소용 및 다빈도 사용 가구를 위한 제품."},
95
+ '프리미엄 동원참치액 900g': {"launch_date": None, "price": 22990, "features": "프리미엄 500g과 동일, 대용량.", "target": "선물용, 고급 식당.", "insights": "프리미엄 제품군의 구색 강화."},
96
+ }
97
+
98
+ MARKET_CONTEXT = {
99
+ "market_definitions": {
100
+ "health_conscious_market": {"size": 300000}, "convenience_seekers_market": {"size": 500000},
101
+ "lacto_free_market": {"size": 150000}, "premium_cooking_market": {"size": 100000},
102
+ "fan_consumption_market": {"size": 100000}, "camping_outdoor_market": {"size": 100000},
103
+ "b2b_foodservice_market": {"size": 100000}
104
+ },
105
+ "persona_segmentations": {
106
+ # "health_focused_segment": {
107
+ # "적극적 헬스인": {"share": 0.3, "description": "주 3회 이상 운동, 단백질 섭취에 적극적"},
108
+ # "가벼운 유지어터": {"share": 0.4, "description": "주 1-2회 가볍게 운동, 저당/저칼로리 간편식 선호"},
109
+ # "건강 관심 중년": {"share": 0.2, "description": "근감소증 예방 등 건강 유지를 위해 단백질 섭취 필요"},
110
+ # "저당 선호층": {"share": 0.1, "description": "건강·다이어트 이유로 저당 제품을 선택하는 20~40대 여성"}
111
+ # },
112
+ "health_focused_segment": {
113
+ "적극적 헬스인": {"share": 0.1, "description": "주 3회 이상 운동, 단백질 섭취에 적극적"},
114
+ "가벼운 유지어터": {"share": 0.5, "description": "주 1-2회 가볍게 운동, 저당/저칼로리 간편식 선호"},
115
+ "건강 관심 중년": {"share": 0.15, "description": "근감소증 예방 등 건강 유지를 위해 단백질 섭취 필요"},
116
+ "저당 선호층": {"share": 0.25, "description": "건강·다이어트 이유로 저당 제품을 선택하는 20~40대 여성"}
117
+ },
118
+
119
+ # "convenience_focused_segment": {
120
+ # "바쁜 1인 가구 직장인": {"share": 0.4, "description": "시간 절약을 위해 간편한 식사를 선호하는 2040 직장인"},
121
+ # "자취생/대학생": {"share": 0.2, "description": "저렴하고 간단하게 한 끼를 해결하려는 10~20대"},
122
+ # "간편 요리 선호 주부": {"share": 0.15, "description": "직접 요리하되, 조리 과정을 최소화하는 밀키트/반조리 제품 선호"},
123
+ # "맞벌이 부부" : {"share" : 0.25, "description" : "시간 절약을 위해 간편한 식사를 선호하는 2인 이상 가구"}
124
+ # },
125
+ "convenience_focused_segment": {
126
+ "바쁜 1인 가구 직장인": {"share": 0.3, "description": "시간 절약을 위해 간편한 식사를 선호하는 2040 직장인"},
127
+ "자취생/대학생": {"share": 0.3, "description": "저렴하고 간단하게 한 끼를 해결하려는 10~20대"},
128
+ "간편 요리 선호 주부": {"share": 0.1, "description": "직접 요리하되, 조리 과정을 최소화하는 밀키트/반조리 제품 선호"},
129
+ "맞벌이 부부" : {"share" : 0.3, "description" : "시간 절약을 위해 간편한 식사를 선호하는 2인 이상 가구"}
130
+ },
131
+ # "b2b_segment": {
132
+ # "요식업 사업자": {"share": 0.45, "description": "식당 운영자 (참치액 대량구매)"},
133
+ # "단체급식 담당자": {"share": 0.35, "description": "학교, 기업 급식소 (참치액, 참치캔)"},
134
+ # "기업 복지담당자": {"share": 0.2, "description": "명절 선물세트 구매 결정권자"}
135
+ # },
136
+ "b2b_segment": {
137
+ "요식업 사업자": {"share": 0.3, "description": "식당 운영자 (참치액 대량구매)"},
138
+ "단체급식 담당자": {"share": 0.15, "description": "학교, 기업 급식소 (참치액, 참치캔)"},
139
+ "기업 복지담당자": {"share": 0.55, "description": "명절 선물세트 구매 결정권자"}
140
+ },
141
+ # "lifestyle_segment": {
142
+ # "프리미엄 요리족": {"share": 0.12, "description": "고급 조리재료에 투자하는 3040 주부·가정요리층"},
143
+ # "가성비커피족": {"share": 0.26, "description": "카페 대신 편의점·RTD 커피로 합리적으로 즐기는 10~50대"},
144
+ # "유당불내증": {"share": 0.42, "description": "락토프리 제품 필수 구매층"},
145
+ # "캠핑족": {"share": 0.07, "description": "주말 캠핑, 간편조리 선호 (리챔, 맛참)"},
146
+ # "광고 친화 MZ": {"share": 0.05, "description": "광고·SNS에서 본 제품을 빠르게 소비하는 2030"},
147
+ # "팬덤소비층": {"share": 0.05, "description": "광고모델 팬덤 및 MZ 브랜드 충성 기반 소비"},
148
+ # "신제품 체험러": {"share": 0.03, "description": "신제품·한정판 제품을 꼭 시도하는 얼리어답터형 소비자"}
149
+ # }
150
+ "lifestyle_segment": {
151
+ "프리미엄 요리족": {"share": 0.05, "description": "고급 조리재료에 투자하는 3040 주부·가정요리층"},
152
+ "가성비커피족": {"share": 0.15, "description": "카페 대신 편의점·RTD 커피로 합리적으로 즐기는 10~50대"},
153
+ "유당불내증": {"share": 0.2, "description": "락토프리 제품 필수 구매층"},
154
+ "캠핑족": {"share": 0.15, "description": "주말 캠핑, 간편조리 선호 (리챔, 맛참)"},
155
+ "광고 친화 MZ": {"share": 0.15, "description": "광고·SNS에서 본 제품을 빠르게 소비하는 2030"},
156
+ "팬덤소비층": {"share": 0.15, "description": "광고모델 팬덤 및 MZ 브랜드 충성 기반 소비"},
157
+ "신제품 체험러": {"share": 0.15, "description": "신제품·한정판 제품을 꼭 시도하는 얼리어답터형 소비자"}
158
+ }
159
+ },
160
+ "persona_framework": {
161
+ "attributes": {
162
+ "운동 빈도": {}, "건강 관심도": {}, "핵심 니즈": {}, "성별": {}, "가구 형태": {},
163
+ "직업": {}, "가격 민감도": {}, "식단 관리 여부": {}, "브랜드 선호도": {}, "간편식 선호도": {},
164
+ "연령대": {}, "소득 수준": {}, "주 사용 쇼핑 채널": {}, "신제품 수용성": {}, "광고 모델 영향력": {}
165
+ }
166
+ },
167
+ "seasonal_and_events": {
168
+ "event_effects": {
169
+ "2024-08": {"name": "동원 40주년 + 추석 선물세트", "uplift": 0.02, "products": ["맛참", "참치액"]},
170
+ "2024-09": {"name": "동원 40주년 + 추석 선물세트", "uplift": 0.05, "products": ["맛참", "참치액"]},
171
+ "2025-01": {"name": "설 선물세트", "uplift": 0.03, "products": ["맛참", "참치액"]},
172
+ "2025-03": {"name": "마요참기름 신제품 출시", "uplift": 0.02, "products": ["맛참"]},
173
+ "2025-06": {"name": "하이그릭 대규모 캠페인", "uplift": 0.03, "products": ["하이그릭요거트"]}
174
+ }
175
+ }
176
+ }
177
+ logger.info("✔️ 1. 마켓 및 제품 데이터 정의 완료.")
178
+
179
+ # 2. SKU 파라미터 설정
180
+ PRODUCT_PARAMS = {
181
+ '덴마크 하이그릭요거트 400g': {
182
+ 'tam': 9500000, 'market_share': 0.15,
183
+ 'modifiers': [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1.08, 1.02, 0.85, 0.7, 1.4],
184
+ 'initial_rate': 0.12, 'p_churn': 0.005
185
+ },
186
+ '소화가 잘되는 우유로 만든 바닐라라떼 250mL': {
187
+ 'tam': 2800000, 'market_share': 0.33,
188
+ 'modifiers': [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1.0, 1.2, 1.25, 1.3, 2.0],
189
+ 'initial_rate': 0.16, 'p_churn': 0.003,'jump_factor': {8: 7}
190
+ },
191
+ '소화가 잘되는 우유로 만든 카페라떼 250mL': {
192
+ 'tam': 2800000, 'market_share': 0.33,
193
+ 'modifiers': [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1.0, 1.4, 1.5, 1.7, 2.8],
194
+ 'initial_rate': 0.2, 'p_churn': 0.003,'jump_factor': {8: 7.5}
195
+ },
196
+ '동원맛참 고소참기름 135g': {
197
+ 'tam': 8500000 , 'market_share': 0.148,
198
+ 'modifiers': [0.85, 0.87, 0.89, 0.91, 0.93, 0.99, 1.0, 1.1, 1.5,0.78, 0.75, 0.73],
199
+ 'initial_rate': 0.53, 'p_churn': 0.025
200
+ },
201
+ '동원맛참 고소참기름 90g': {
202
+ 'tam': 8500000 , 'market_share': 0.102,
203
+ 'modifiers': [0.85, 0.87, 0.89, 0.91, 0.93, 0.97, 1.0, 1.1, 1.5, 0.78, 0.75,0.73],
204
+ 'initial_rate': 0.52, 'p_churn': 0.03
205
+ },
206
+ '동원맛참 매콤참기름 135g': {
207
+ 'tam': 8500000 , 'market_share': 0.14,
208
+ 'modifiers': [0.85, 0.87, 0.89, 0.91, 0.93, 0.99, 1.0, 1.1, 1.5, 0.78, 0.75,0.73],
209
+ 'initial_rate': 0.53,'p_churn': 0.028
210
+ },
211
+ '동원맛참 매콤참기름 90g': {
212
+ 'tam': 8500000 , 'market_share': 0.1,
213
+ 'modifiers': [0.85, 0.87, 0.89, 0.91, 0.93, 0.99, 1.0, 1.1, 1.5, 0.78, 0.75,0.73],
214
+ 'initial_rate': 0.52,'p_churn': 0.03
215
+ },
216
+ '리챔 오믈레햄 200g': {
217
+ 'tam': 800000, 'market_share': 0.32,
218
+ 'modifiers': [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1.0, 1.0],
219
+ 'initial_rate': 0.17, 'p_churn': 0.0001, 'jump_factor': {11: 4.2}
220
+ },
221
+ '리챔 오믈레햄 340g': {
222
+ 'tam': 800000, 'market_share': 0.30,
223
+ 'modifiers': [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1.0, 1.0],
224
+ 'initial_rate': 0.025, 'p_churn': 0.0001,'jump_factor': {11: 2.5}
225
+ },
226
+ '동원참치액 순 500g': {
227
+ 'tam': 3000000, 'market_share': 0.08,
228
+ 'modifiers': [2.5, 0.9, 1.0, 1.2, 1.3, 1.5, 1.0, 1.2, 3.3, 1.1, 1.1, 1.1],
229
+ 'initial_rate': 0.33, 'p_churn': 0.0008,
230
+ },
231
+ '동원참치액 순 900g': {
232
+ 'tam': 2000000, 'market_share': 0.08,
233
+ 'modifiers': [
234
+ 2.5, 0.9, 1.0, 1.2, 1.3, 1.5, 1.0, 1.2, 3.3, 1.1, 1.1, 1.1],
235
+ 'initial_rate': 0.36, 'p_churn': 0.0001,
236
+ },
237
+ '동원참치액 진 500g': {
238
+ 'tam': 4200000, 'market_share': 0.08,
239
+ 'modifiers': [
240
+ 2.5, 0.9, 1.0, 1.2, 1.3, 1.5, 1.0, 1.2, 3.3, 1.2, 1.3, 1.5],
241
+ 'initial_rate': 0.4, 'p_churn': 0.0008,
242
+ },
243
+ '동원참치액 진 900g': {
244
+ 'tam': 2800000, 'market_share': 0.08,
245
+ 'modifiers': [
246
+ 2.5, 0.9, 1.0, 1.2, 1.3, 1.5, 1.0, 1.2, 3.3, 1.2, 1.3, 1.5],
247
+ 'initial_rate': 0.4, 'p_churn': 0.0004,
248
+ },
249
+ '프리미엄 동원참치액 500g': {
250
+ 'tam': 1250000,
251
+ 'market_share': 0.072,
252
+ 'modifiers': [1.9, 0.8, 1.0, 1.2, 1.3, 1.5, 1.0, 1.1, 3.5, 0.85, 1.0, 1.1],
253
+ 'initial_rate': 0.155, 'p_churn': 0.00001, 'jump_factor': {0: 2.2, 6: 1.4
254
+ }
255
+ },
256
+ '프리미엄 동원참치액 900g': {
257
+ 'tam': 850000,
258
+ 'market_share': 0.072,
259
+ 'modifiers': [1.9, 0.9, 1.0, 1.2, 1.3, 1.5, 1.0, 1.1, 3.5, 1.5, 1.6, 1.7],
260
+ 'initial_rate': 0.16, 'p_churn': 0.0001, 'jump_factor': {0: 3, 6: 1.4}
261
+ },
262
+ # 기본값
263
+ 'default': {'tam': 1000000, 'market_share': 0.10, 'modifiers': DEFAULT_MODIFIERS, 'initial_rate': 0.1, 'p_churn': 0.01}
264
+ }
265
+
266
+ # 시뮬레이션 시작 월(7월)에 맞춰 기존 제품의 modifiers 리스트를 재정렬
267
+ START_MONTH_INDEX = 6 # 0=1월, 1=2월, ... 6=7월
268
+ for product, params in PRODUCT_PARAMS.items():
269
+ if product not in NEW_PRODUCT_LAUNCH_DATES:
270
+ original_modifiers = params['modifiers']
271
+ reordered_modifiers = original_modifiers[START_MONTH_INDEX:] + original_modifiers[:START_MONTH_INDEX]
272
+ PRODUCT_PARAMS[product]['modifiers'] = reordered_modifiers
273
+ logger.info("✔️ 2. SKU 파라미터 설정 완료.")
274
+
275
+ # 3. 페르소나 생성 및 관리 함수
276
+ # 헬퍼 함수
277
+ def sanitize_filename(name):
278
+ return re.sub(r'[\\/*?:"<>|]', '_', name)
279
+
280
+ def get_target_market_size(product_info):
281
+ """제품명에 따라 타겟 시장 규모를 반환합니다."""
282
+ product_name = product_info['product_name']
283
+ if "하이그릭요거트" in product_name: return 40000
284
+ elif "라떼" in product_name: return 97500
285
+ else: return 50000
286
+
287
+ def get_product_segments(product_info):
288
+ """제품명에 따라 페르소나 세그먼트 그룹을 반환합니다."""
289
+ product_name = product_info['product_name']
290
+ if "하이그릭요거트" in product_name: return MARKET_CONTEXT['persona_segmentations']['health_focused_segment']
291
+ elif "맛참" in product_name: return MARKET_CONTEXT['persona_segmentations']['convenience_focused_segment']
292
+ else: return MARKET_CONTEXT['persona_segmentations']['lifestyle_segment']
293
+
294
+ def create_single_persona_generation_prompt(product_info, persona_id, target_segment_name):
295
+ """Gemini API에 전송할 단일 페르소나 생성용 프롬프트를 만듭니다."""
296
+ market_size = get_target_market_size(product_info)
297
+ max_population = min(market_size // 10, 10000)
298
+
299
+ prompt = f"""
300
+ [제품 정보]
301
+ - 제품명: {product_info['product_name']}
302
+ - 특징: {product_info.get('features', 'N/A')}
303
+
304
+ [생성 목표]
305
+ - 페르소나 ID: {persona_id}
306
+ - 타겟 세그먼트: "{target_segment_name}"
307
+
308
+ [지시사항]
309
+ 1. 반드시 아래 JSON 스키마를 준수하여 **단 하나의 페르소나 객체만**을 생성하고, 다른 설명 없이 JSON만 출력하세요.
310
+ 2. `population_estimate` 값은 100부터 {max_population} 사이의 숫자로 설정하세요.
311
+ 3. `monthly_freq` 값은 0.1부터 1.5 사이의 소수로 설정하세요.
312
+ 4. `core_attributes`에는 정의된 15개 속성을 모두 포함하여 구체적인 값을 할당하세요.
313
+
314
+ [출력 JSON 스키마]
315
+ {{
316
+ "persona_id": "{persona_id}",
317
+ "population_estimate": 1000,
318
+ "monthly_freq": 0.8,
319
+ "core_attributes": {{
320
+ "성별": "여성",
321
+ "연령대": "30대",
322
+ "가구 형태": "1인 가구",
323
+ "직업": "직장인",
324
+ "소득 수준": "중상",
325
+ "운동 빈도": "주 3-4회",
326
+ "건강 관심도": "높음",
327
+ "식단 관리 여부": "철저하게 관리",
328
+ "핵심 니즈": "고단백질 간식",
329
+ "간편식 선호도": "보통",
330
+ "가격 민감도": "낮음",
331
+ "브랜드 선호도": "품질 우선",
332
+ "주 사용 쇼핑 채널": "온라인",
333
+ "신제품 수용성": "높음",
334
+ "광고 모델 영향력": "보통"
335
+ }}
336
+ }}
337
+ """
338
+ return prompt
339
+
340
+ def get_or_generate_personas(product_info, num_personas=10):
341
+ """캐시된 페르소나를 로드하거나, API를 통해 새로 생성합니다."""
342
+ safe_product_name = sanitize_filename(product_info['product_name'])
343
+ persona_cache_file = os.path.join(PERSONA_CACHE_PATH, f'{safe_product_name}_personas.json')
344
+
345
+ # API를 사용하지 않고 캐시 파일이 존재하면, 캐시를 로드
346
+ if not USE_API_TO_GENERATE_PERSONAS and os.path.exists(persona_cache_file):
347
+ try:
348
+ with open(persona_cache_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
349
+ personas = json.load(f)
350
+ logger.info(f"✔️ [캐시 파일 사용] '{product_info['product_name']}' 페르소나 {len(personas)}명 로드 완료")
351
+ return personas
352
+ except json.JSONDecodeError:
353
+ logger.warning(f"✖️ 캐시 파일 손상: {persona_cache_file}. API로 생성 시도.")
354
+ pass # API 생성 로직으로 넘어감
355
+
356
+ # API 사용 모드일 경우 페르소나 생성
357
+ if USE_API_TO_GENERATE_PERSONAS:
358
+ logger.info(f"'{product_info['product_name']}' 페르소나 생성 시작...")
359
+ all_personas = []
360
+ segments = get_product_segments(product_info)
361
+ segment_names = list(segments.keys())
362
+
363
+ for i in range(num_personas):
364
+ persona_id = f"{safe_product_name}_P{i+1:03d}"
365
+ segment_name = random.choice(segment_names)
366
+ logger.info(f" 페르소나 {i+1}/{num_personas} 생성 중 (세그먼트: {segment_name})...")
367
+ try:
368
+ prompt = create_single_persona_generation_prompt(product_info, persona_id, segment_name)
369
+ response = model.generate_content(prompt)
370
+ cleaned_text = re.sub(r'```json\n?|```', '', response.text).strip()
371
+ single_persona = json.loads(cleaned_text)
372
+ all_personas.append(single_persona)
373
+ time.sleep(1) # API 과부하 방지를 위한 대기
374
+ except Exception as e:
375
+ logger.error(f" ✖️ 페르소나 {persona_id} 생성 실패: {e}")
376
+ logger.error(f" - 실패한 응답 내용: {response.text if 'response' in locals() else 'N/A'}")
377
+
378
+ if all_personas:
379
+ with open(persona_cache_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
380
+ json.dump(all_personas, f, ensure_ascii=False, indent=4)
381
+ logger.info(f" 페르소나 {len(all_personas)}명 생성 및 캐시 저장 완료")
382
+ return all_personas
383
+
384
+ # API 사용 불가 및 캐시 없음
385
+ logger.warning(f"✖️ API 사용이 비활성화되었고 캐시 파일도 없어 페르소나를 ���성할 수 없습니다.")
386
+ return []
387
+
388
+ # 4. 에이전트 & 마켓 시뮬레이션 클래스
389
+ class PersonaAgent:
390
+ """개별 페르소나 그룹을 대표하는 에이전트"""
391
+ def __init__(self, persona_data):
392
+ self.id = persona_data.get('persona_id', 'N/A')
393
+ self.attributes = persona_data.get('core_attributes', {})
394
+ self.population = persona_data.get('population_estimate', 0) # 대표 인구수
395
+ # 월별 구매 빈도를 일별 구매 확률로 변환
396
+ self.base_purchase_rate = persona_data.get('monthly_freq', 0) / 30.0 # 일일 구매확률
397
+ self.state = 'Unaware' # 초기 상태
398
+ self.p_churn = 0.01 # 이탈 확률
399
+
400
+ def update_state(self, p_innovation, p_imitation, adoption_rate):
401
+ """Bass Model에 따라 에이전트의 상태(인지/활성/이탈)를 업데이트합니다."""
402
+ if self.state == 'Unaware':
403
+ # 매월 인지도 확산 계산
404
+ prob_aware = p_innovation + p_imitation * adoption_rate
405
+ if np.random.rand() < prob_aware:
406
+ self.state = 'Active'
407
+ elif self.state == 'Active':
408
+ if np.random.rand() < self.p_churn:
409
+ self.state = 'Churned'
410
+
411
+ def attempt_purchase(self, month_modifier):
412
+ """이번 달에 구매를 시도하는 인구 수를 계산합니다."""
413
+ if self.state == 'Active' and self.population > 0:
414
+ # 1단계: 기본 일일 구매율에 계절성 가중치 적용
415
+ modified_daily_rate = self.base_purchase_rate * month_modifier
416
+ # 2단계: 일일 → 월간 구매 확률 변환 (30일 기준)
417
+ monthly_purchase_prob = 1 - (1 - modified_daily_rate)**30
418
+ # 3단계: 이항분포로 실제 구매 인원 결정
419
+ num_purchases = np.random.binomial(n=self.population, p=min(monthly_purchase_prob, 1.0))
420
+ return num_purchases
421
+ return 0
422
+
423
+ class MarketSimulation:
424
+ """여러 페르소나 에이전트를 관리하며 시장 전체의 시뮬레이션을 실행합니다."""
425
+ def __init__(self, personas, initial_adoption_rate, p_churn=0.01):
426
+ self.agents = [PersonaAgent(p) for p in personas if p]
427
+ self.total_population = sum(agent.population for agent in self.agents)
428
+ self.p_innovation = 0.01 # Bass Model 혁신 계수
429
+ self.q_imitation = 0.15 # Bass Model 모방 계수
430
+ self.initial_adoption_rate = initial_adoption_rate
431
+
432
+ for agent in self.agents:
433
+ agent.p_churn = p_churn
434
+
435
+ self.active_population = 0 # 현재 활성 인구
436
+ logger.info(f" - 시뮬레이션 초기화. 총 페르소나 인구: {self.total_population}")
437
+
438
+ def run_simulation(self, months=12, modifiers=None, jump_factors=None):
439
+ monthly_sales_results = []
440
+ if not self.agents: return [0] * months
441
+
442
+ is_launched = False
443
+
444
+ for month_index in range(months):
445
+ # 제품 출시 및 초기 구매자 설정 로직
446
+ is_selling_this_month = modifiers[month_index] > 0
447
+ if is_selling_this_month and not is_launched:
448
+ is_launched = True
449
+ logger.info(f" {month_index + 1}개월차에 제품 출시!")
450
+ # 목표 초기 활성 인구 계산
451
+ target_active_population = self.total_population * self.initial_adoption_rate
452
+ current_active_population = 0
453
+ # 공정한 선택을 위한 에이전트 랜덤 셔플
454
+ shuffled_agents = list(self.agents)
455
+ random.shuffle(shuffled_agents)
456
+ activated_agent_count = 0
457
+ # 목표 인구에 도달할 때까지 순차 활성화
458
+ for agent in shuffled_agents:
459
+ if current_active_population >= target_active_population:
460
+ break
461
+ if agent.state == 'Unaware':
462
+ agent.state = 'Active'
463
+ current_active_population += agent.population
464
+ activated_agent_count += 1
465
+
466
+ self.active_population = current_active_population
467
+ logger.info(f" - 초기 활성 인구: {self.active_population} (에이전트 {activated_agent_count}명 활성화)")
468
+
469
+ # Jump Factor 로직: 활성 인구(Adopter) 수를 영구적으로 증가시킴
470
+ # 이 로직은 판매량 계산 전에 실행되어, 증가된 인구가 해당 월부터 바로 판매에 기여하도록 합니다.
471
+ if is_launched and jump_factors and month_index in jump_factors:
472
+ jump_multiplier = jump_factors[month_index]
473
+ if self.active_population > 0:
474
+ logger.info(f" {month_index + 1}개월차에 Jump Event 발생! (배율: {jump_multiplier}x)")
475
+
476
+ # 1. 목표 활성 인구 계산 (기존 활성 인구 * 배율), 총인구를 넘지 않도록 제한
477
+ target_jump_population = min(
478
+ int(self.active_population * jump_multiplier),
479
+ self.total_population)
480
+
481
+ # 2. 추가로 활성화시켜야 할 인구 계산
482
+ population_to_activate = target_jump_population - self.active_population
483
+
484
+ if population_to_activate > 0:
485
+ # 3. 아직 비활성 상태('Unaware')인 에이전트 목록 확보
486
+ unaware_agents = [agent for agent in self.agents if agent.state == 'Unaware']
487
+ random.shuffle(unaware_agents) # 무작위로 선택하기 위해 섞음
488
+
489
+ newly_activated_population = 0
490
+ # 4. 목표한 인구를 채울 때까지 비활성 에이전트를 'Active'로 전환
491
+ for agent in unaware_agents:
492
+ if newly_activated_population >= population_to_activate:
493
+ break
494
+ agent.state = 'Active'
495
+ newly_activated_population += agent.population
496
+
497
+ # 5. 전체 활성 인구를 재계산하여 self.active_population 업데이트
498
+ # 이 값이 다음 달의 Bass Model 계산의 기반이 됨
499
+ self.active_population = sum(agent.population for agent in self.agents if agent.state == 'Active')
500
+ logger.info(f" - Jump 결과: 활성 인구가 {self.active_population}으로 증가했습니다.")
501
+
502
+ # 월별 판매량 및 상태 업데이트 로직
503
+ adoption_rate = self.active_population / self.total_population if self.total_population > 0 else 0
504
+
505
+ current_month_sales = 0
506
+ next_month_active_population = 0
507
+ for agent in self.agents:
508
+ if not is_launched:
509
+ continue
510
+
511
+ # Bass Model에 따른 유기적 성장 (또는 이탈)
512
+ agent.update_state(self.p_innovation, self.q_imitation, adoption_rate)
513
+
514
+ # 현재 활성 상태인 에이전트들의 구매 시도
515
+ month_modifier = modifiers[month_index] if modifiers else 1.0
516
+ current_month_sales += agent.attempt_purchase(month_modifier)
517
+
518
+ # 다음 달의 활성 인구 집계
519
+ if agent.state == 'Active':
520
+ next_month_active_population += agent.population
521
+
522
+ self.active_population = next_month_active_population
523
+ monthly_sales_results.append(int(current_month_sales))
524
+
525
+ return monthly_sales_results
526
+
527
+ # 5. 메인 시뮬레이션 실행
528
+ try:
529
+ submission_df = pd.read_csv(os.path.join(DATA_PATH, 'sample_submission.csv'))
530
+ except FileNotFoundError:
531
+ exit()
532
+
533
+ results_df = submission_df.copy()
534
+
535
+ # 몬테카를로 시뮬레이션 루프 적용
536
+ for index, row in results_df.iterrows():
537
+ product_name = row['product_name']
538
+
539
+ product_info = {
540
+ 'product_name': product_name,
541
+ 'features': MARKET_DATA.get(product_name, {}).get('features', '제품 특징 정보 없음')
542
+ }
543
+
544
+ product_personas = get_or_generate_personas(product_info)
545
+
546
+ if not product_personas:
547
+ logger.error(f" ✖️ 페르소나 데이터 없음")
548
+ results_df.iloc[index, 1:] = [0] * 12
549
+ continue
550
+
551
+ params = PRODUCT_PARAMS.get(product_name, PRODUCT_PARAMS['default'])
552
+
553
+ all_runs_sales = []
554
+ logger.info(f" [ {product_name} ] 몬테카를로 시뮬레이션 {SIMULATION_RUNS}회 실행 시작...")
555
+
556
+ for i in range(SIMULATION_RUNS):
557
+ # 매 시뮬레이션마다 MarketSimulation 객체를 새로 생성하여 초기화
558
+ market_sim = MarketSimulation(
559
+ personas=product_personas,
560
+ initial_adoption_rate=params['initial_rate'],
561
+ p_churn=params.get('p_churn', 0.01)
562
+ )
563
+
564
+ # 시뮬레이션 실행 (결과는 스케일링되지 않은 기본 판매량)
565
+ monthly_sales = market_sim.run_simulation(
566
+ months=12,
567
+ modifiers=params['modifiers'],
568
+ jump_factors=params.get('jump_factor')
569
+ )
570
+ all_runs_sales.append(monthly_sales)
571
+ logger.info(f" - 실행 {i+1}/{SIMULATION_RUNS} 완료. 첫 달 판매량: {monthly_sales[7] if len(monthly_sales) > 7 else 0}")
572
+
573
+ # 모든 실행 결과의 월별 평균 계산
574
+ average_sales = np.mean(all_runs_sales, axis=0)
575
+
576
+ # 스케일링 팩터 계산 및 최종 판매량 도출
577
+ total_persona_population = sum(p.get('population_estimate', 0) for p in product_personas)
578
+ target_market_size = params.get('tam', 1000000) * params.get('market_share', 0.1)
579
+ scaling_factor = target_market_size / total_persona_population if total_persona_population > 0 else 0
580
+
581
+ final_scaled_sales = (average_sales * scaling_factor).astype(int)
582
+
583
+ logger.info(f" - 스케일링 적용: TAM({target_market_size:.0f}) / 페르소나 인구({total_persona_population}) = 팩터({scaling_factor:.2f})")
584
+
585
+ results_df.iloc[index, 1:] = final_scaled_sales
586
+ logger.info(f"[ {product_name} ] {SIMULATION_RUNS}회 평균 최종 예측 완료")
587
+ logger.info(f" 판매량 : {final_scaled_sales.tolist()}")
588
+
589
+ if index < len(results_df) - 1:
590
+ wait_time = 1 # API 호출은 제품별로 한 번만 하므로 대기 시간 단축
591
+ time.sleep(wait_time)
592
+
593
+
594
+ # --- 최종 파일 저장 ---
595
+ submission_filename = os.path.join(SUBMISSION_PATH, f'submission_{VERSION_NAME}_{timestamp}.csv')
596
+ results_df.to_csv(submission_filename, index=False, encoding='utf-8-sig')
597
+ logger.info(f"\n\n 모든 제품의 시뮬레이션 완료 ")
598
+ logger.info(f" 최종 제출 파일 '{submission_filename}' 생성 완료.")
sample_data/덴마크 하이그릭요거트 400g_personas.json ADDED
@@ -0,0 +1,442 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ [
2
+ {
3
+ "persona_id": "덴마크 하이그릭요거트 400g_P001",
4
+ "population_estimate": 2500,
5
+ "base_purchase_frequency_per_month": 1.2,
6
+ "core_attributes": {
7
+ "성별": "여성",
8
+ "연령대": "30대",
9
+ "가구 형태": "1인 가구",
10
+ "직업": "직장인",
11
+ "소득 수준": "중상",
12
+ "운동 빈도": "주 3-4회",
13
+ "건강 관심도": "높음",
14
+ "식단 관리 여부": "철저하게 관리",
15
+ "핵심 니즈": "고단백질 간식",
16
+ "간편식 선호도": "보통",
17
+ "가격 민감도": "낮음",
18
+ "브랜드 선호도": "품질 우선",
19
+ "주 사용 쇼핑 채널": "온라인",
20
+ "신제품 수용성": "높음",
21
+ "광고 모델 영향력": "보통"
22
+ }
23
+ },
24
+ {
25
+ "persona_id": "덴마크 하이그릭요거트 400g_P002",
26
+ "population_estimate": 1000,
27
+ "base_purchase_frequency_per_month": 0.8,
28
+ "core_attributes": {
29
+ "성별": "여성",
30
+ "연령대": "30대",
31
+ "가구 형태": "1인 가구",
32
+ "직업": "직장인",
33
+ "소득 수준": "중상",
34
+ "운동 빈도": "주 3-4회",
35
+ "건강 관심도": "높음",
36
+ "식단 관리 여부": "철저하게 관리",
37
+ "핵심 니즈": "고단백질 간식",
38
+ "간편식 선호도": "보통",
39
+ "가격 민감도": "낮음",
40
+ "브랜드 선호도": "품질 우선",
41
+ "주 사용 쇼핑 채널": "온라인",
42
+ "신제품 수용성": "높음",
43
+ "광고 모델 영향력": "보통"
44
+ }
45
+ },
46
+ {
47
+ "persona_id": "덴마크 하이그릭요거트 400g_P003",
48
+ "population_estimate": 1000,
49
+ "base_purchase_frequency_per_month": 0.8,
50
+ "core_attributes": {
51
+ "성별": "여성",
52
+ "연령대": "30대",
53
+ "가구 형태": "1인 가구",
54
+ "직업": "직장인",
55
+ "소득 수준": "중상",
56
+ "운동 빈도": "주 3-4회",
57
+ "건강 관심도": "높음",
58
+ "식단 관리 여부": "철저하게 관리",
59
+ "핵심 니즈": "고단백질 간식",
60
+ "간편식 선호도": "보통",
61
+ "가격 민감도": "낮음",
62
+ "브랜드 선호도": "품질 우선",
63
+ "주 사용 쇼핑 채널": "온라인",
64
+ "신제품 수용성": "높음",
65
+ "광고 모델 영향력": "보통"
66
+ }
67
+ },
68
+ {
69
+ "persona_id": "덴마크 하이그릭요거트 400g_P004",
70
+ "population_estimate": 1000,
71
+ "base_purchase_frequency_per_month": 0.8,
72
+ "core_attributes": {
73
+ "성별": "여성",
74
+ "연령대": "50대",
75
+ "가구 형태": "2인 가구",
76
+ "직업": "전문직",
77
+ "소득 수준": "중상",
78
+ "운동 빈도": "주 2회",
79
+ "건강 관심도": "높음",
80
+ "식단 관리 여부": "꾸준히 관리",
81
+ "핵심 니즈": "건강한 간식, 포만감",
82
+ "간편식 선호도": "높음",
83
+ "가격 민감도": "보통",
84
+ "브랜드 선호도": "덴마크 브랜드 선호",
85
+ "주 사용 쇼핑 채널": "온라인, 오프라인",
86
+ "신제품 수용성": "보통",
87
+ "광고 모델 영향력": "낮음"
88
+ }
89
+ },
90
+ {
91
+ "persona_id": "덴마크 하이그릭요거트 400g_P005",
92
+ "population_estimate": 1000,
93
+ "base_purchase_frequency_per_month": 0.8,
94
+ "core_attributes": {
95
+ "성별": "여성",
96
+ "연령대": "50대",
97
+ "가구 형태": "2인 가구",
98
+ "직업": "전문직",
99
+ "소득 수준": "중상",
100
+ "운동 빈도": "주 2회",
101
+ "건강 관심도": "높음",
102
+ "식단 관리 여부": "매우 철저하게 관리",
103
+ "핵심 니즈": "건강한 고단백질 식품",
104
+ "간편식 선호도": "높음",
105
+ "가격 민감도": "보통",
106
+ "브랜드 선호도": "덴마크 브랜드 선호",
107
+ "주 사용 쇼핑 채널": "온라인 마켓",
108
+ "신제품 수용성": "높음",
109
+ "광고 모델 영향력": "낮음"
110
+ }
111
+ },
112
+ {
113
+ "persona_id": "덴마크 하이그릭요거트 400g_P006",
114
+ "population_estimate": 1000,
115
+ "base_purchase_frequency_per_month": 0.8,
116
+ "core_attributes": {
117
+ "성별": "여성",
118
+ "연령대": "50대",
119
+ "가구 형태": "2인 가구",
120
+ "직업": "전문직",
121
+ "소득 수준": "중상",
122
+ "운동 빈도": "주 2회",
123
+ "건강 관심도": "높음",
124
+ "식단 관리 여부": "매우 중요하게 생각",
125
+ "핵심 니즈": "건강한 간식, 포만감",
126
+ "간편식 선호도": "높음",
127
+ "가격 민감도": "보통",
128
+ "브랜드 선호도": "덴마크 브랜드 선호",
129
+ "주 사용 쇼핑 채널": "온라인, 오프라인",
130
+ "신제품 수용성": "보통",
131
+ "광고 모델 영향력": "낮음"
132
+ }
133
+ },
134
+ {
135
+ "persona_id": "덴마크 하이그릭요거트 400g_P007",
136
+ "population_estimate": 1000,
137
+ "base_purchase_frequency_per_month": 0.8,
138
+ "core_attributes": {
139
+ "성별": "여성",
140
+ "연령대": "30대",
141
+ "가구 형태": "1인 가구",
142
+ "직업": "직장인",
143
+ "소득 수준": "중상",
144
+ "운동 빈도": "주 3-4회",
145
+ "건강 관심도": "높음",
146
+ "식단 관리 여부": "철저하게 관리",
147
+ "핵심 니즈": "고단백질 간식",
148
+ "간편식 선호도": "보통",
149
+ "가격 민감도": "낮음",
150
+ "브랜드 선호도": "품질 우선",
151
+ "주 사용 쇼핑 채널": "온라인",
152
+ "신제품 수용성": "높음",
153
+ "광고 모델 영향력": "보통"
154
+ }
155
+ },
156
+ {
157
+ "persona_id": "덴마크 하이그릭요거트 400g_P008",
158
+ "population_estimate": 1000,
159
+ "base_purchase_frequency_per_month": 0.8,
160
+ "core_attributes": {
161
+ "성별": "여성",
162
+ "연령대": "30대",
163
+ "가구 형태": "1인 가구",
164
+ "직업": "직장인",
165
+ "소득 수준": "중상",
166
+ "운동 빈도": "주 3-4회",
167
+ "건강 관심도": "높음",
168
+ "식단 관리 여부": "철저하게 관리",
169
+ "핵심 니즈": "고단백질 간식",
170
+ "간편식 선호도": "보통",
171
+ "가격 민감도": "낮음",
172
+ "브랜드 선호도": "품질 우선",
173
+ "주 사용 쇼핑 채널": "온라인",
174
+ "신제품 수용성": "높음",
175
+ "광고 모델 영향력": "보통"
176
+ }
177
+ },
178
+ {
179
+ "persona_id": "덴마크 하이그릭요거트 400g_P009",
180
+ "population_estimate": 1000,
181
+ "base_purchase_frequency_per_month": 0.8,
182
+ "core_attributes": {
183
+ "성별": "여성",
184
+ "연령대": "50대",
185
+ "가구 형태": "2인 가구",
186
+ "직업": "전문직",
187
+ "소득 수준": "중상",
188
+ "운동 빈도": "주 2회",
189
+ "건강 관심도": "높음",
190
+ "식단 관리 여부": "매우 철저하게 관리",
191
+ "핵심 니즈": "건강한 고단백질 식품",
192
+ "간편식 선호도": "높음",
193
+ "가격 민감도": "보통",
194
+ "브랜드 선호도": "덴마크 브랜드 선호",
195
+ "주 사용 쇼핑 채널": "온라인 마켓",
196
+ "신제품 수용성": "높음",
197
+ "광고 모델 영향력": "낮음"
198
+ }
199
+ },
200
+ {
201
+ "persona_id": "덴마크 하이그릭요거트 400g_P010",
202
+ "population_estimate": 1000,
203
+ "base_purchase_frequency_per_month": 0.8,
204
+ "core_attributes": {
205
+ "성별": "여성",
206
+ "연령대": "50대",
207
+ "가구 형태": "2인 가구",
208
+ "직업": "전문직",
209
+ "소득 수준": "중상",
210
+ "운동 빈도": "주 2회",
211
+ "건강 관심도": "높음",
212
+ "식단 관리 여부": "매우 중요하게 생각",
213
+ "핵심 니즈": "건강한 간식, 포만감",
214
+ "간편식 선호도": "높음",
215
+ "가격 민감도": "보통",
216
+ "브랜드 선호도": "덴마크 브랜드 선호",
217
+ "주 사용 쇼핑 채널": "온라인, 오프라인",
218
+ "신제품 수용성": "보통",
219
+ "광고 모델 영향력": "낮음"
220
+ }
221
+ },
222
+ {
223
+ "persona_id": "덴마크 하이그릭요거트 400g_P011",
224
+ "population_estimate": 2500,
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60
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61
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62
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81
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82
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83
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100
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104
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105
+ "가격 민감도": "낮음",
106
+ "브랜드 선호도": "품질 우선",
107
+ "주 사용 쇼핑 채널": "온라인",
108
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109
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+ }
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62
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100
+ "운동 빈도": "주 3-4회",
101
+ "건강 관심도": "높음",
102
+ "식단 관리 여부": "철저하게 관리",
103
+ "핵심 니즈": "건강한 간식",
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+ "간편식 선호도": "높음",
105
+ "가격 민감도": "낮음",
106
+ "브랜드 선호도": "품질 우선",
107
+ "주 사용 쇼핑 채널": "온라인",
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11
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