import google.generativeai as genai import pandas as pd import json import os import time import re import logging import numpy as np import random from pathlib import Path import warnings warnings.filterwarnings('ignore', category=FutureWarning) # 기본 설정: 경로, 로거, API 키 VERSION_NAME = "0904" timestamp = time.strftime("%Y%m%d_%H%M%S") DATA_PATH = './data/' SUBMISSION_PATH = './submission/' SAVE_PATH = './save/' PERSONA_CACHE_PATH = os.path.join(SAVE_PATH, f'personas_cache_{VERSION_NAME}') os.makedirs(SUBMISSION_PATH, exist_ok=True) os.makedirs(PERSONA_CACHE_PATH, exist_ok=True) os.makedirs(SAVE_PATH, exist_ok=True) # 로깅 설정 log_filename = os.path.join(SAVE_PATH, f'log_{VERSION_NAME}_{timestamp}.log') logger = logging.getLogger(__name__) if logger.hasHandlers(): logger.handlers.clear() logger.setLevel(logging.INFO) formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s') stream_handler = logging.StreamHandler() stream_handler.setFormatter(formatter) logger.addHandler(stream_handler) file_handler = logging.FileHandler(log_filename, encoding='utf-8') file_handler.setFormatter(formatter) logger.addHandler(file_handler) logger.info("✔️ 로깅 설정 완료.") # API 및 시뮬레이션 모드 설정 USE_API_TO_GENERATE_PERSONAS = False SIMULATION_RUNS = 10 # 몬테카를로 시뮬레이션 반복 횟수 RANDOM_SEED = 3314 random.seed(RANDOM_SEED) np.random.seed(RANDOM_SEED) if USE_API_TO_GENERATE_PERSONAS: try: GEMINI_API_KEY = os.environ.get("GEMINI_API_KEY", "") if not GEMINI_API_KEY: raise ValueError("환경변수 GEMINI_API_KEY가 설정되어 있지 않습니다.") genai.configure(api_key=GEMINI_API_KEY) model = genai.GenerativeModel( model_name='gemini-2.5-flash-lite', generation_config={"temperature": 0, "top_p": 1.0, "response_mime_type": "application/json"} ) logger.info("✔️ Gemini API 키 설정 완료.") except Exception as e: logger.error(f"✖️ API 키 설정 중 오류 발생: {e}") USE_API_TO_GENERATE_PERSONAS = False logger.warning("✖️ API 사용 불가. [캐시/샘플 사용 모드]로 전환.") # 1. 마켓 및 제품 데이터 정의 DEFAULT_MODIFIERS = [1.0] * 12 NEW_PRODUCT_LAUNCH_DATES = { '덴마크 하이그릭요거트 400g': '2025-02-07', '소화가 잘되는 우유로 만든 바닐라라떼 250mL': '2025-02-21', '소화가 잘되는 우유로 만든 카페라떼 250mL': '2025-02-21', '리챔 오믈레햄 200g': '2025-05-22', '리챔 오믈레햄 340g': '2025-05-22', } # 간단한 제품 특징을 정의 (페르소나 생성 프롬프트에 활용) MARKET_DATA = { '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."}, '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."}, '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."}, '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."}, '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."}, '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."}, '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."}, '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."}, '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."}, '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."}, '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."}, '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."}, '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."}, '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."}, '프리미엄 동원참치액 900g': {"launch_date": None, "price": 22990, "features": "프리미엄 500g과 동일, 대용량.", "target": "선물용, 고급 식당.", "insights": "프리미엄 제품군의 구색 강화."}, } MARKET_CONTEXT = { "market_definitions": { "health_conscious_market": {"size": 300000}, "convenience_seekers_market": {"size": 500000}, "lacto_free_market": {"size": 150000}, "premium_cooking_market": {"size": 100000}, "fan_consumption_market": {"size": 100000}, "camping_outdoor_market": {"size": 100000}, "b2b_foodservice_market": {"size": 100000} }, "persona_segmentations": { # "health_focused_segment": { # "적극적 헬스인": {"share": 0.3, "description": "주 3회 이상 운동, 단백질 섭취에 적극적"}, # "가벼운 유지어터": {"share": 0.4, "description": "주 1-2회 가볍게 운동, 저당/저칼로리 간편식 선호"}, # "건강 관심 중년": {"share": 0.2, "description": "근감소증 예방 등 건강 유지를 위해 단백질 섭취 필요"}, # "저당 선호층": {"share": 0.1, "description": "건강·다이어트 이유로 저당 제품을 선택하는 20~40대 여성"} # }, "health_focused_segment": { "적극적 헬스인": {"share": 0.1, "description": "주 3회 이상 운동, 단백질 섭취에 적극적"}, "가벼운 유지어터": {"share": 0.5, "description": "주 1-2회 가볍게 운동, 저당/저칼로리 간편식 선호"}, "건강 관심 중년": {"share": 0.15, "description": "근감소증 예방 등 건강 유지를 위해 단백질 섭취 필요"}, "저당 선호층": {"share": 0.25, "description": "건강·다이어트 이유로 저당 제품을 선택하는 20~40대 여성"} }, # "convenience_focused_segment": { # "바쁜 1인 가구 직장인": {"share": 0.4, "description": "시간 절약을 위해 간편한 식사를 선호하는 2040 직장인"}, # "자취생/대학생": {"share": 0.2, "description": "저렴하고 간단하게 한 끼를 해결하려는 10~20대"}, # "간편 요리 선호 주부": {"share": 0.15, "description": "직접 요리하되, 조리 과정을 최소화하는 밀키트/반조리 제품 선호"}, # "맞벌이 부부" : {"share" : 0.25, "description" : "시간 절약을 위해 간편한 식사를 선호하는 2인 이상 가구"} # }, "convenience_focused_segment": { "바쁜 1인 가구 직장인": {"share": 0.3, "description": "시간 절약을 위해 간편한 식사를 선호하는 2040 직장인"}, "자취생/대학생": {"share": 0.3, "description": "저렴하고 간단하게 한 끼를 해결하려는 10~20대"}, "간편 요리 선호 주부": {"share": 0.1, "description": "직접 요리하되, 조리 과정을 최소화하는 밀키트/반조리 제품 선호"}, "맞벌이 부부" : {"share" : 0.3, "description" : "시간 절약을 위해 간편한 식사를 선호하는 2인 이상 가구"} }, # "b2b_segment": { # "요식업 사업자": {"share": 0.45, "description": "식당 운영자 (참치액 대량구매)"}, # "단체급식 담당자": {"share": 0.35, "description": "학교, 기업 급식소 (참치액, 참치캔)"}, # "기업 복지담당자": {"share": 0.2, "description": "명절 선물세트 구매 결정권자"} # }, "b2b_segment": { "요식업 사업자": {"share": 0.3, "description": "식당 운영자 (참치액 대량구매)"}, "단체급식 담당자": {"share": 0.15, "description": "학교, 기업 급식소 (참치액, 참치캔)"}, "기업 복지담당자": {"share": 0.55, "description": "명절 선물세트 구매 결정권자"} }, # "lifestyle_segment": { # "프리미엄 요리족": {"share": 0.12, "description": "고급 조리재료에 투자하는 3040 주부·가정요리층"}, # "가성비커피족": {"share": 0.26, "description": "카페 대신 편의점·RTD 커피로 합리적으로 즐기는 10~50대"}, # "유당불내증": {"share": 0.42, "description": "락토프리 제품 필수 구매층"}, # "캠핑족": {"share": 0.07, "description": "주말 캠핑, 간편조리 선호 (리챔, 맛참)"}, # "광고 친화 MZ": {"share": 0.05, "description": "광고·SNS에서 본 제품을 빠르게 소비하는 2030"}, # "팬덤소비층": {"share": 0.05, "description": "광고모델 팬덤 및 MZ 브랜드 충성 기반 소비"}, # "신제품 체험러": {"share": 0.03, "description": "신제품·한정판 제품을 꼭 시도하는 얼리어답터형 소비자"} # } "lifestyle_segment": { "프리미엄 요리족": {"share": 0.05, "description": "고급 조리재료에 투자하는 3040 주부·가정요리층"}, "가성비커피족": {"share": 0.15, "description": "카페 대신 편의점·RTD 커피로 합리적으로 즐기는 10~50대"}, "유당불내증": {"share": 0.2, "description": "락토프리 제품 필수 구매층"}, "캠핑족": {"share": 0.15, "description": "주말 캠핑, 간편조리 선호 (리챔, 맛참)"}, "광고 친화 MZ": {"share": 0.15, "description": "광고·SNS에서 본 제품을 빠르게 소비하는 2030"}, "팬덤소비층": {"share": 0.15, "description": "광고모델 팬덤 및 MZ 브랜드 충성 기반 소비"}, "신제품 체험러": {"share": 0.15, "description": "신제품·한정판 제품을 꼭 시도하는 얼리어답터형 소비자"} } }, "persona_framework": { "attributes": { "운동 빈도": {}, "건강 관심도": {}, "핵심 니즈": {}, "성별": {}, "가구 형태": {}, "직업": {}, "가격 민감도": {}, "식단 관리 여부": {}, "브랜드 선호도": {}, "간편식 선호도": {}, "연령대": {}, "소득 수준": {}, "주 사용 쇼핑 채널": {}, "신제품 수용성": {}, "광고 모델 영향력": {} } }, "seasonal_and_events": { "event_effects": { "2024-08": {"name": "동원 40주년 + 추석 선물세트", "uplift": 0.02, "products": ["맛참", "참치액"]}, "2024-09": {"name": "동원 40주년 + 추석 선물세트", "uplift": 0.05, "products": ["맛참", "참치액"]}, "2025-01": {"name": "설 선물세트", "uplift": 0.03, "products": ["맛참", "참치액"]}, "2025-03": {"name": "마요참기름 신제품 출시", "uplift": 0.02, "products": ["맛참"]}, "2025-06": {"name": "하이그릭 대규모 캠페인", "uplift": 0.03, "products": ["하이그릭요거트"]} } } } logger.info("✔️ 1. 마켓 및 제품 데이터 정의 완료.") # 2. SKU 파라미터 설정 PRODUCT_PARAMS = { '덴마크 하이그릭요거트 400g': { 'tam': 9500000, 'market_share': 0.15, 'modifiers': [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1.08, 1.02, 0.85, 0.7, 1.4], 'initial_rate': 0.12, 'p_churn': 0.005 }, '소화가 잘되는 우유로 만든 바닐라라떼 250mL': { 'tam': 2800000, 'market_share': 0.33, 'modifiers': [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1.0, 1.2, 1.25, 1.3, 2.0], 'initial_rate': 0.16, 'p_churn': 0.003,'jump_factor': {8: 7} }, '소화가 잘되는 우유로 만든 카페라떼 250mL': { 'tam': 2800000, 'market_share': 0.33, 'modifiers': [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1.0, 1.4, 1.5, 1.7, 2.8], 'initial_rate': 0.2, 'p_churn': 0.003,'jump_factor': {8: 7.5} }, '동원맛참 고소참기름 135g': { 'tam': 8500000 , 'market_share': 0.148, '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], 'initial_rate': 0.53, 'p_churn': 0.025 }, '동원맛참 고소참기름 90g': { 'tam': 8500000 , 'market_share': 0.102, '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], 'initial_rate': 0.52, 'p_churn': 0.03 }, '동원맛참 매콤참기름 135g': { 'tam': 8500000 , 'market_share': 0.14, '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], 'initial_rate': 0.53,'p_churn': 0.028 }, '동원맛참 매콤참기름 90g': { 'tam': 8500000 , 'market_share': 0.1, '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], 'initial_rate': 0.52,'p_churn': 0.03 }, '리챔 오믈레햄 200g': { 'tam': 800000, 'market_share': 0.32, 'modifiers': [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1.0, 1.0], 'initial_rate': 0.17, 'p_churn': 0.0001, 'jump_factor': {11: 4.2} }, '리챔 오믈레햄 340g': { 'tam': 800000, 'market_share': 0.30, 'modifiers': [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1.0, 1.0], 'initial_rate': 0.025, 'p_churn': 0.0001,'jump_factor': {11: 2.5} }, '동원참치액 순 500g': { 'tam': 3000000, 'market_share': 0.08, '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], 'initial_rate': 0.33, 'p_churn': 0.0008, }, '동원참치액 순 900g': { 'tam': 2000000, 'market_share': 0.08, '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], 'initial_rate': 0.36, 'p_churn': 0.0001, }, '동원참치액 진 500g': { 'tam': 4200000, 'market_share': 0.08, 'modifiers': [ 2.5, 0.9, 1.0, 1.2, 1.3, 1.5, 1.0, 1.2, 3.3, 1.2, 1.3, 1.5], 'initial_rate': 0.4, 'p_churn': 0.0008, }, '동원참치액 진 900g': { 'tam': 2800000, 'market_share': 0.08, 'modifiers': [ 2.5, 0.9, 1.0, 1.2, 1.3, 1.5, 1.0, 1.2, 3.3, 1.2, 1.3, 1.5], 'initial_rate': 0.4, 'p_churn': 0.0004, }, '프리미엄 동원참치액 500g': { 'tam': 1250000, 'market_share': 0.072, '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], 'initial_rate': 0.155, 'p_churn': 0.00001, 'jump_factor': {0: 2.2, 6: 1.4 } }, '프리미엄 동원참치액 900g': { 'tam': 850000, 'market_share': 0.072, '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], 'initial_rate': 0.16, 'p_churn': 0.0001, 'jump_factor': {0: 3, 6: 1.4} }, # 기본값 'default': {'tam': 1000000, 'market_share': 0.10, 'modifiers': DEFAULT_MODIFIERS, 'initial_rate': 0.1, 'p_churn': 0.01} } # 시뮬레이션 시작 월(7월)에 맞춰 기존 제품의 modifiers 리스트를 재정렬 START_MONTH_INDEX = 6 # 0=1월, 1=2월, ... 6=7월 for product, params in PRODUCT_PARAMS.items(): if product not in NEW_PRODUCT_LAUNCH_DATES: original_modifiers = params['modifiers'] reordered_modifiers = original_modifiers[START_MONTH_INDEX:] + original_modifiers[:START_MONTH_INDEX] PRODUCT_PARAMS[product]['modifiers'] = reordered_modifiers logger.info("✔️ 2. SKU 파라미터 설정 완료.") # 3. 페르소나 생성 및 관리 함수 # 헬퍼 함수 def sanitize_filename(name): return re.sub(r'[\\/*?:"<>|]', '_', name) def get_target_market_size(product_info): """제품명에 따라 타겟 시장 규모를 반환합니다.""" product_name = product_info['product_name'] if "하이그릭요거트" in product_name: return 40000 elif "라떼" in product_name: return 97500 else: return 50000 def get_product_segments(product_info): """제품명에 따라 페르소나 세그먼트 그룹을 반환합니다.""" product_name = product_info['product_name'] if "하이그릭요거트" in product_name: return MARKET_CONTEXT['persona_segmentations']['health_focused_segment'] elif "맛참" in product_name: return MARKET_CONTEXT['persona_segmentations']['convenience_focused_segment'] else: return MARKET_CONTEXT['persona_segmentations']['lifestyle_segment'] def create_single_persona_generation_prompt(product_info, persona_id, target_segment_name): """Gemini API에 전송할 단일 페르소나 생성용 프롬프트를 만듭니다.""" market_size = get_target_market_size(product_info) max_population = min(market_size // 10, 10000) prompt = f""" [제품 정보] - 제품명: {product_info['product_name']} - 특징: {product_info.get('features', 'N/A')} [생성 목표] - 페르소나 ID: {persona_id} - 타겟 세그먼트: "{target_segment_name}" [지시사항] 1. 반드시 아래 JSON 스키마를 준수하여 **단 하나의 페르소나 객체만**을 생성하고, 다른 설명 없이 JSON만 출력하세요. 2. `population_estimate` 값은 100부터 {max_population} 사이의 숫자로 설정하세요. 3. `monthly_freq` 값은 0.1부터 1.5 사이의 소수로 설정하세요. 4. `core_attributes`에는 정의된 15개 속성을 모두 포함하여 구체적인 값을 할당하세요. [출력 JSON 스키마] {{ "persona_id": "{persona_id}", "population_estimate": 1000, "monthly_freq": 0.8, "core_attributes": {{ "성별": "여성", "연령대": "30대", "가구 형태": "1인 가구", "직업": "직장인", "소득 수준": "중상", "운동 빈도": "주 3-4회", "건강 관심도": "높음", "식단 관리 여부": "철저하게 관리", "핵심 니즈": "고단백질 간식", "간편식 선호도": "보통", "가격 민감도": "낮음", "브랜드 선호도": "품질 우선", "주 사용 쇼핑 채널": "온라인", "신제품 수용성": "높음", "광고 모델 영향력": "보통" }} }} """ return prompt def get_or_generate_personas(product_info, num_personas=10): """캐시된 페르소나를 로드하거나, API를 통해 새로 생성합니다.""" safe_product_name = sanitize_filename(product_info['product_name']) persona_cache_file = os.path.join(PERSONA_CACHE_PATH, f'{safe_product_name}_personas.json') # API를 사용하지 않고 캐시 파일이 존재하면, 캐시를 로드 if not USE_API_TO_GENERATE_PERSONAS and os.path.exists(persona_cache_file): try: with open(persona_cache_file, 'r', encoding='utf-8') as f: personas = json.load(f) logger.info(f"✔️ [캐시 파일 사용] '{product_info['product_name']}' 페르소나 {len(personas)}명 로드 완료") return personas except json.JSONDecodeError: logger.warning(f"✖️ 캐시 파일 손상: {persona_cache_file}. API로 생성 시도.") pass # API 생성 로직으로 넘어감 # API 사용 모드일 경우 페르소나 생성 if USE_API_TO_GENERATE_PERSONAS: logger.info(f"'{product_info['product_name']}' 페르소나 생성 시작...") all_personas = [] segments = get_product_segments(product_info) segment_names = list(segments.keys()) for i in range(num_personas): persona_id = f"{safe_product_name}_P{i+1:03d}" segment_name = random.choice(segment_names) logger.info(f" 페르소나 {i+1}/{num_personas} 생성 중 (세그먼트: {segment_name})...") try: prompt = create_single_persona_generation_prompt(product_info, persona_id, segment_name) response = model.generate_content(prompt) cleaned_text = re.sub(r'```json\n?|```', '', response.text).strip() single_persona = json.loads(cleaned_text) all_personas.append(single_persona) time.sleep(1) # API 과부하 방지를 위한 대기 except Exception as e: logger.error(f" ✖️ 페르소나 {persona_id} 생성 실패: {e}") logger.error(f" - 실패한 응답 내용: {response.text if 'response' in locals() else 'N/A'}") if all_personas: with open(persona_cache_file, 'w', encoding='utf-8') as f: json.dump(all_personas, f, ensure_ascii=False, indent=4) logger.info(f" 페르소나 {len(all_personas)}명 생성 및 캐시 저장 완료") return all_personas # API 사용 불가 및 캐시 없음 logger.warning(f"✖️ API 사용이 비활성화되었고 캐시 파일도 없어 페르소나를 생성할 수 없습니다.") return [] # 4. 에이전트 & 마켓 시뮬레이션 클래스 class PersonaAgent: """개별 페르소나 그룹을 대표하는 에이전트""" def __init__(self, persona_data): self.id = persona_data.get('persona_id', 'N/A') self.attributes = persona_data.get('core_attributes', {}) self.population = persona_data.get('population_estimate', 0) # 대표 인구수 # 월별 구매 빈도를 일별 구매 확률로 변환 self.base_purchase_rate = persona_data.get('monthly_freq', 0) / 30.0 # 일일 구매확률 self.state = 'Unaware' # 초기 상태 self.p_churn = 0.01 # 이탈 확률 def update_state(self, p_innovation, p_imitation, adoption_rate): """Bass Model에 따라 에이전트의 상태(인지/활성/이탈)를 업데이트합니다.""" if self.state == 'Unaware': # 매월 인지도 확산 계산 prob_aware = p_innovation + p_imitation * adoption_rate if np.random.rand() < prob_aware: self.state = 'Active' elif self.state == 'Active': if np.random.rand() < self.p_churn: self.state = 'Churned' def attempt_purchase(self, month_modifier): """이번 달에 구매를 시도하는 인구 수를 계산합니다.""" if self.state == 'Active' and self.population > 0: # 1단계: 기본 일일 구매율에 계절성 가중치 적용 modified_daily_rate = self.base_purchase_rate * month_modifier # 2단계: 일일 → 월간 구매 확률 변환 (30일 기준) monthly_purchase_prob = 1 - (1 - modified_daily_rate)**30 # 3단계: 이항분포로 실제 구매 인원 결정 num_purchases = np.random.binomial(n=self.population, p=min(monthly_purchase_prob, 1.0)) return num_purchases return 0 class MarketSimulation: """여러 페르소나 에이전트를 관리하며 시장 전체의 시뮬레이션을 실행합니다.""" def __init__(self, personas, initial_adoption_rate, p_churn=0.01): self.agents = [PersonaAgent(p) for p in personas if p] self.total_population = sum(agent.population for agent in self.agents) self.p_innovation = 0.01 # Bass Model 혁신 계수 self.q_imitation = 0.15 # Bass Model 모방 계수 self.initial_adoption_rate = initial_adoption_rate for agent in self.agents: agent.p_churn = p_churn self.active_population = 0 # 현재 활성 인구 logger.info(f" - 시뮬레이션 초기화. 총 페르소나 인구: {self.total_population}") def run_simulation(self, months=12, modifiers=None, jump_factors=None): monthly_sales_results = [] if not self.agents: return [0] * months is_launched = False for month_index in range(months): # 제품 출시 및 초기 구매자 설정 로직 is_selling_this_month = modifiers[month_index] > 0 if is_selling_this_month and not is_launched: is_launched = True logger.info(f" {month_index + 1}개월차에 제품 출시!") # 목표 초기 활성 인구 계산 target_active_population = self.total_population * self.initial_adoption_rate current_active_population = 0 # 공정한 선택을 위한 에이전트 랜덤 셔플 shuffled_agents = list(self.agents) random.shuffle(shuffled_agents) activated_agent_count = 0 # 목표 인구에 도달할 때까지 순차 활성화 for agent in shuffled_agents: if current_active_population >= target_active_population: break if agent.state == 'Unaware': agent.state = 'Active' current_active_population += agent.population activated_agent_count += 1 self.active_population = current_active_population logger.info(f" - 초기 활성 인구: {self.active_population} (에이전트 {activated_agent_count}명 활성화)") # Jump Factor 로직: 활성 인구(Adopter) 수를 영구적으로 증가시킴 # 이 로직은 판매량 계산 전에 실행되어, 증가된 인구가 해당 월부터 바로 판매에 기여하도록 합니다. if is_launched and jump_factors and month_index in jump_factors: jump_multiplier = jump_factors[month_index] if self.active_population > 0: logger.info(f" {month_index + 1}개월차에 Jump Event 발생! (배율: {jump_multiplier}x)") # 1. 목표 활성 인구 계산 (기존 활성 인구 * 배율), 총인구를 넘지 않도록 제한 target_jump_population = min( int(self.active_population * jump_multiplier), self.total_population) # 2. 추가로 활성화시켜야 할 인구 계산 population_to_activate = target_jump_population - self.active_population if population_to_activate > 0: # 3. 아직 비활성 상태('Unaware')인 에이전트 목록 확보 unaware_agents = [agent for agent in self.agents if agent.state == 'Unaware'] random.shuffle(unaware_agents) # 무작위로 선택하기 위해 섞음 newly_activated_population = 0 # 4. 목표한 인구를 채울 때까지 비활성 에이전트를 'Active'로 전환 for agent in unaware_agents: if newly_activated_population >= population_to_activate: break agent.state = 'Active' newly_activated_population += agent.population # 5. 전체 활성 인구를 재계산하여 self.active_population 업데이트 # 이 값이 다음 달의 Bass Model 계산의 기반이 됨 self.active_population = sum(agent.population for agent in self.agents if agent.state == 'Active') logger.info(f" - Jump 결과: 활성 인구가 {self.active_population}으로 증가했습니다.") # 월별 판매량 및 상태 업데이트 로직 adoption_rate = self.active_population / self.total_population if self.total_population > 0 else 0 current_month_sales = 0 next_month_active_population = 0 for agent in self.agents: if not is_launched: continue # Bass Model에 따른 유기적 성장 (또는 이탈) agent.update_state(self.p_innovation, self.q_imitation, adoption_rate) # 현재 활성 상태인 에이전트들의 구매 시도 month_modifier = modifiers[month_index] if modifiers else 1.0 current_month_sales += agent.attempt_purchase(month_modifier) # 다음 달의 활성 인구 집계 if agent.state == 'Active': next_month_active_population += agent.population self.active_population = next_month_active_population monthly_sales_results.append(int(current_month_sales)) return monthly_sales_results # 5. 메인 시뮬레이션 실행 try: submission_df = pd.read_csv(os.path.join(DATA_PATH, 'sample_submission.csv')) except FileNotFoundError: exit() results_df = submission_df.copy() # 몬테카를로 시뮬레이션 루프 적용 for index, row in results_df.iterrows(): product_name = row['product_name'] product_info = { 'product_name': product_name, 'features': MARKET_DATA.get(product_name, {}).get('features', '제품 특징 정보 없음') } product_personas = get_or_generate_personas(product_info) if not product_personas: logger.error(f" ✖️ 페르소나 데이터 없음") results_df.iloc[index, 1:] = [0] * 12 continue params = PRODUCT_PARAMS.get(product_name, PRODUCT_PARAMS['default']) all_runs_sales = [] logger.info(f" [ {product_name} ] 몬테카를로 시뮬레이션 {SIMULATION_RUNS}회 실행 시작...") for i in range(SIMULATION_RUNS): # 매 시뮬레이션마다 MarketSimulation 객체를 새로 생성하여 초기화 market_sim = MarketSimulation( personas=product_personas, initial_adoption_rate=params['initial_rate'], p_churn=params.get('p_churn', 0.01) ) # 시뮬레이션 실행 (결과는 스케일링되지 않은 기본 판매량) monthly_sales = market_sim.run_simulation( months=12, modifiers=params['modifiers'], jump_factors=params.get('jump_factor') ) all_runs_sales.append(monthly_sales) logger.info(f" - 실행 {i+1}/{SIMULATION_RUNS} 완료. 첫 달 판매량: {monthly_sales[7] if len(monthly_sales) > 7 else 0}") # 모든 실행 결과의 월별 평균 계산 average_sales = np.mean(all_runs_sales, axis=0) # 스케일링 팩터 계산 및 최종 판매량 도출 total_persona_population = sum(p.get('population_estimate', 0) for p in product_personas) target_market_size = params.get('tam', 1000000) * params.get('market_share', 0.1) scaling_factor = target_market_size / total_persona_population if total_persona_population > 0 else 0 final_scaled_sales = (average_sales * scaling_factor).astype(int) logger.info(f" - 스케일링 적용: TAM({target_market_size:.0f}) / 페르소나 인구({total_persona_population}) = 팩터({scaling_factor:.2f})") results_df.iloc[index, 1:] = final_scaled_sales logger.info(f"[ {product_name} ] {SIMULATION_RUNS}회 평균 최종 예측 완료") logger.info(f" 판매량 : {final_scaled_sales.tolist()}") if index < len(results_df) - 1: wait_time = 1 # API 호출은 제품별로 한 번만 하므로 대기 시간 단축 time.sleep(wait_time) # --- 최종 파일 저장 --- submission_filename = os.path.join(SUBMISSION_PATH, f'submission_{VERSION_NAME}_{timestamp}.csv') results_df.to_csv(submission_filename, index=False, encoding='utf-8-sig') logger.info(f"\n\n 모든 제품의 시뮬레이션 완료 ") logger.info(f" 최종 제출 파일 '{submission_filename}' 생성 완료.")