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NBA OddsLab 강의
빌도리팀이 직접 설계·진행한 8주 실전형 강의 프로그램. Ethan 학생의 “AI NBA 승률 예측” 논문을 기반으로, 이론을 실제 서비스로 바꾸고 시장 반응까지 검증하는 전 과정을 함께한 프로젝트.
논문 → 서비스 → 데이터 → 포트폴리오
개요
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 강사 | 전재완, 김정수 |
| 대상 | Ethan (AI NBA 승률 예측 논문 저자) |
| 기간 | 2026-03-05 ~ 2026-04-23 (8주) |
| 형태 | 이론 + 실습 혼합 |
| 핵심 기술 | 워드프레스, 랜딩페이지, 마케팅, 데이터 분석 |
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3단계 여정
1단계 — 토대 쌓기 (1~3주차)
1주차 · 오리엔테이션 + 서비스 기획 기초
- 날짜: 2026-03-05
- 유형: 이론
- 핵심 질문: “우리는 무엇을 만들 것인가?”
- 핵심 내용: 프로젝트 방향성 공유, 웹 서비스 구조, HTML/CSS/JS, 워드프레스, 호스팅/DB
- 배움: 기술보다 먼저, 무엇을 누구를 위해 만드는지가 중요하다
핵심 개념 비유
| 비유 | 설명 |
|---|---|
| 🍔 식당 (Client-Server) | 손님=클라이언트(Request) / 요리사=서버(Processing) / 서빙=응답(Response) |
| 🏗️ 건축 (HTML/CSS/JS) | HTML=뼈대 / CSS=인테리어 / JavaScript=엘리베이터·전기 |
| 📞 전화번호부 (DNS) | 도메인명 → DNS → 숫자 IP 주소 |
| 🏘️ 아파트 (호스팅) | 서버 아파트의 방 한 칸 임대 / DB=도서관 색인 카드함 |
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2주차 · 랜딩페이지 개념 및 제작
- 날짜: 2026-03-12
- 유형: 실습
- 핵심 질문: “어떻게 첫인상을 만들 것인가?”
- 결과물: 와이어프레임, 랜딩페이지 기획안
- 배움: 좋은 랜딩페이지는 디자인이 아니라 구조에서 나온다
AIDA 7단계 랜딩페이지 구조
| 순서 | 섹션 | 핵심 카피 |
|---|---|---|
| 1 | Hero (Attention) | “통계 그 이상의 통찰, AI 전문가가 분석하는 NBA의 미래” |
| 2 | Problem (Agitation) | “왜 데이터 분석가는 져도, 시장은 이길까요?“ |
| 3 | Solution (Interest) | “6명의 AI 전문가가 실시간으로 토론하고 결론을 내립니다” |
| 4 | Features (Education) | Searcher → Predictor → Kelly Strategy |
| 5 | Proof (Desire) | “시뮬레이션 결과 누적 수익 +$408 기록” |
| 6 | Authority (Trust) | 논문 저자(Ethan, Leo, Woohyun) 소개 |
| 7 | Final CTA (Action) | “지금 바로 AI의 다음 경기 예측 보고서를 받아보세요” |
CTA 버튼 심리학 3요소
- 가치 중심 텍스트: ‘제출하기’ 대신 ‘예측 리포트 무료로 받기’
- 시각적 대비: 배경과 완전히 대비되는 보색
- 마찰 감소: “신용카드 등록 없이 3초 만에 시작하기”
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3주차 · 논문 분석 + 개발 환경 세팅
- 유형: 실습
- 핵심 질문: “논문의 어떤 부분을 서비스로 가져올 것인가?”
- 결과물: 논문 분석 문서(마인드맵), 세팅된 개발 환경
- 배움: 논문을 서비스로 옮기는 건 ‘번역’ 작업 — 무엇을 남기고 무엇을 단순화할지의 판단
이 주차가 가장 큰 전환점: 이론 → 실제 코드로 변환되는 순간
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2단계 — 실행하기 (4~6주차)
4주차 · 워드프레스 집중 개발 실습 1
- 유형: 실습
- 핵심 질문: “실제로 만들어보자”
- 결과물: 랜딩페이지 초안 (Home · About · Contact)
- 배움: 이론이 코드로 바뀌는 순간, 생각보다 많은 것들이 재조정된다
구현한 페이지 구조
| 페이지 | 내용 |
|---|---|
| HOME | 메인 랜딩, AIDA 구조 적용, 실제 예측 결과 표시 |
| ABOUT | 논문 소개 — Introduction · Method · Author 섹션 |
| CONTACT | 피드백 및 수요 데이터 수집용 폼 |
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5주차 · 워드프레스 집중 개발 실습 2
- 유형: 실습
- 핵심 질문: “완성도를 어떻게 높일 것인가?”
- 결과물: 완성된 랜딩페이지
- 배움: 80%를 만드는 시간과 나머지 20%를 다듬는 시간이 비슷하다
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6주차 · 개발 배포 + 마케팅 전략
- 유형: 이론 + 실습
- 핵심 질문: “어떻게 세상에 알릴 것인가?”
- 결과물: 배포된 사이트 URL, 마케팅 캠페인 자료
- 배움: 만드는 것과 알리는 것은 완전히 다른 작업이다
2단계 마케팅 캠페인 구조
| Phase 1 · 오프라인 | Phase 2 · 온라인 | |
|---|---|---|
| 슬로건 | ”내 친구가 만든 AI" | "Reddit 글로벌 공략” |
| 타겟 | 농구 좋아하는 학생·지인 | Reddit 글로벌 유저 |
| 전략 | Social Proof + Fandom | Academic Authority + Build in Public |
| 목표 | Seed User 확보, UI/UX 피드백 | 글로벌 수요 파악, DB 수집 |
| 채널 | 지인 네트워크 | r/SportsBetting · r/nba · r/DataIsBeautiful · r/MachineLearning |
| 카피 | ”아직도 감으로 배팅해? AI로 승률 확인해봐!” | Academic framing |
컨택폼 수집 항목 & 활용 계획
| 수집 항목 | 활용 목적 |
|---|---|
| 이메일 | 뉴스레터·베타 테스트 초대 |
| 국가 | 지역별 농구 인기·법적 규제 검토 |
| 성별/연령 | 마케팅 톤앤매너 결정 |
| 직업군 | 모델 타겟 페르소나 설정 |
| 관심군 | 유입 동기 분석 |
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3단계 — 회고하기 (7~8주차)
7주차 · 컨택폼 DB 기반 회고
- 유형: 이론 + 실습
- 핵심 질문: “시장은 우리에게 뭐라고 답했나?”
- 결과물: 데이터 기반 회고 문서, 사이트 문구 학술화 수정안
- 배움: 가설은 데이터로 검증될 때 진짜가 된다 / 같은 내용도 표현에 따라 완전히 다른 서비스로 읽힌다
데이터 피드백으로 얻은 핵심 인사이트 — 상업 서비스 → 학술 연구로 포지셔닝 이동
| 위치 | 변경 전 | 변경 후 |
|---|---|---|
| Home 제목 | Playing the Odds with Agentic LLMs | Probabilistic Sports Forecasting with Agentic LLMs |
| Home 부제 | Market Decision Intelligence | Multi-Agent Language Models |
| CTA | Get in Touch | Contact |
| Methodology | Trading Agent | Decision Evaluation Agent |
| Findings | Quality Over Quantity in Trading | Selectivity and Forecast Confidence |
| FAQ Q1 | Is this a commercial betting product? | What is the research question this study addresses? |
핵심 깨달음: “Playing the Odds”는 도박 관용구, “Market Decision Intelligence”는 투자 서비스처럼 들림. 단어 선택 하나로 학술 프로젝트와 상업 서비스의 경계가 갈림.
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8주차 · 포트폴리오 제작
- 유형: 이론 + 실습
- 핵심 질문: “이 경험을 어떻게 남길 것인가?”
- 결과물: 개인 포트폴리오
- 배움: 포트폴리오는 결과물이 아니라 문제 해결 과정의 증거다
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핵심 결과물 전체
| 주차 | 결과물 |
|---|---|
| 2주차 | 와이어프레임 — AIDA 구조 기반 랜딩페이지 설계도 |
| 3주차 | 논문 분석 문서 — 논문→서비스 변환 핵심 포인트 |
| 4~6주차 | 배포된 랜딩페이지 — 실제 작동하는 서비스 |
| 6주차 | 마케팅 캠페인 — 수요 검증용 2단계 콘텐츠 |
| 7주차 | 데이터 회고 — 실제 시장 반응 분석, 포지셔닝 전환 |
| 8주차 | 포트폴리오 — 8주 경험 응축 |
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