이커머스 데이터 수집 API · DATAFOX

상품 데이터를 넘어,
시장의 변화를 데이터로 연결합니다.

외부 쇼핑몰·공급처·시장의 상품·가격·재고·검색 데이터를 수집하고 구조화합니다.
기업 AI·분석 시스템에 필요한 외부 데이터를 지속적으로 공급합니다.

도입문의

외부 이커머스 데이터

수집 · 구조화 API

기업 AI · Agent

분석 · 의사결정

01 / WHY DATAFOX

AI와 자동화의 시작은 안정적인 데이터입니다.

AI Agent, RAG, 가격 분석, 경쟁사 모니터링. 필요한 데이터가 안정적으로 공급되어야 실제 비즈니스 환경에서 운영할 수 있습니다.

01JavaScript 기반 동적 페이지

02로그인 및 세션 유지

03복잡한 상품·옵션·가격 구조

04실시간 가격·재고 변화

05사이트마다 다른 데이터 구조

06빈번한 사이트 개편

07대량 상품 페이지 수집

08수집 제한 및 접근 환경 변화

09비정형 상품 데이터의 구조화

사이트별 수집 시스템을 직접 개발하고 유지보수하는 대신,
수집부터 구조화, 공급까지 하나의 이커머스 데이터 인프라로.

02 / COMMERCE DATA INFRASTRUCTURE

수집이 어려운 부분은 맡기고 필요한 데이터만 사용하세요.

필요한 데이터와 수집 대상을 정의하면 Welldata AI가 수집 환경을 구축하고 지속적으로 운영합니다.

기업은 수집 기술보다,
데이터를 활용해 서비스를 만드는 데 집중하세요.

01E-commerce Sources

02Data Collection Engine

03Processing & Structuring

04Commerce Data API

05AI · RAG · ERP · Analytics

03 / E-COMMERCE SPECIALIZED

범용 웹 수집이 아닌, 이커머스 데이터에 특화되어 있습니다.

단순 HTML 수집을 넘어, 국내외 이커머스 소스의 데이터를 프로젝트 목적에 맞게 구조화합니다.

PRODUCT DATA

상품 데이터

상품 DB와 상품 정보 자동화의 기반을 만듭니다.

수집 항목 예시

상품명브랜드카테고리상품코드이미지상세정보옵션

필요한 데이터 스키마와 활용 목적에 맞춰 구성

기업에서 필요한 데이터 스키마와 활용 목적에 맞춘 Commerce Data Pipeline.

04 / DATA COLLECTION ENGINE

1,000+ 소스 분석 경험으로 완성된 데이터 수집 엔진.

다양한 이커머스 소스를 분석하고 실제 서비스 환경에서 운영하며 축적한 기술로, 복잡한 수집 환경에 대응합니다.

1,000+이커머스 소스 분석 경험

한 번의 수집을 넘어,
지속적인 데이터 공급을 위해.

실제 브라우저 기반 수집

JavaScript 렌더링, 세션, 동적 콘텐츠 등 단순 HTTP 요청으로 처리하기 어려운 환경에 대응합니다.

대량 데이터 수집

수십만·수백만 페이지 규모의 데이터 공급을 고려한 수집 인프라를 운영합니다.

지속적인 운영

사이트 구조와 데이터 포맷의 변화에 대응합니다. 한 번 성공하는 것보다 계속 성공하는 것이 중요합니다.

05 / CUSTOM DATA SOURCING

수집하기 어려운 사이트도 맞춤 수집 환경을 구축합니다.

모든 사이트를 하나의 방식으로 처리할 수는 없습니다. 구조가 복잡하거나 필요한 데이터를 확보하기 어려운 경우, 맞춤 데이터 소싱을 이용할 수 있습니다.

01사이트 분석
02수집 가능성 검토
03필요 데이터 정의
04맞춤 수집 모듈 구성
05API 연결
06운영 및 유지보수

고객사가 별도 크롤러를 개발·관리하는 대신, Welldata AI가 데이터 공급 환경을 구축합니다.

06 / BUILT FOR SCALE

늘어나는 데이터에 맞춰, 인프라를 다시 구성할 필요 없이.

실제 서비스가 시작되면 수집 대상과 데이터는 운영 과정에서 자연스럽게 늘어납니다. Welldata AI는 증가하는 데이터 규모에 맞춰 수집·처리·공급을 확장할 수 있도록 설계되었습니다.

서비스 운영과 함께 늘어나는 데이터 규모

1,000건

100,000건

1,000,000+건

데이터 규모는 커져도, 인프라를 새로 구축할 필요는 없습니다.

늘어나는 수집량에 맞춰 데이터 공급을 확장하고, 기업은 서비스 운영과 데이터 활용에 집중할 수 있습니다.

데이터 증가 흐름을 설명하는 예시입니다. 실제 수집 범위와 공급 규모는 요구사항에 맞춰 구성합니다.

07 / COMPETITOR INTELLIGENCE

경쟁사가 무엇을 하고 있는지 데이터로 확인하세요.

단순한 가격 비교에서 끝나지 않습니다. 신상품, 브랜드와 카테고리 확대, 프로모션, 검색 노출까지 지속적으로 추적합니다.

가격 변화

상품별 가격과 할인율의 변화를 추적합니다.

신상품

새롭게 판매하기 시작한 상품을 파악합니다.

상품 구성 변화

상품 추가·삭제·품절·재입고에서 운영 동향을 읽습니다.

브랜드 / 카테고리 변화

확대하거나 축소하는 브랜드와 카테고리를 분석합니다.

프로모션 변화

할인·쿠폰·기획전의 변화를 추적합니다.

검색 노출 변화

주요 키워드의 상품·브랜드 노출을 확인합니다.

판매자 변화

신규 판매자와 판매처 변화를 모니터링합니다.

08 / MARKET & TREND DATA

시장이 어느 방향으로 움직이는지 데이터로 파악하세요.

하나의 상품 데이터는 하나의 정보입니다. 지속적으로 수집하고 축적하면 시장 변화를 파악할 수 있는 데이터 자산이 됩니다.

01 · DATA SOURCE

신규 상품의 등장 이력

상품 ID · 최초 관측일
브랜드 · 카테고리
판매처별 상품 목록

02 · CHANGE ANALYSIS

분석 예시

어디에서 신상품이 늘어나는가

신규 관측 상품 수

신상품 트렌드의 이전·현재 비교 예시
브랜드 / 카테고리	이전	현재	변화
브랜드 A · 러닝화	12개	28개	+16개
브랜드 B · 아우터	18개	21개	+3개
브랜드 C · 가방	9개	7개	−2개

브랜드 A의 러닝화에서 신규 관측 상품이 가장 많이 증가했습니다.

03 · MARKET & TREND

NEW PRODUCT TREND

어떤 브랜드와 카테고리에서 신상품이 증가하고 있는지 파악합니다.

09 / FROM DATA TO INTELLIGENCE

데이터를 수집하는 것에서 시장을 이해하는 것으로.

단순히 더 많은 데이터를 모으는 것이 아닙니다. 상품에서 경쟁사, 카테고리, 시장의 변화까지 이해할 수 있는 데이터 기반을 제공합니다.

COLLECT

상품·가격·재고·검색·판매자

STRUCTURE

정규화·상품 매칭·이력 구축

UNDERSTAND

경쟁사 동향·시장 트렌드

DECIDE

상품·가격·소싱·채널 전략

ACT

가격 변경·상품 운영·자동화

10 / AI READY DATA

AI에 필요한 이커머스 데이터를 바로 연결하세요.

AI 모델과 Agent가 실제 비즈니스에서 동작하기 위해서는 지속적으로 업데이트되는 외부 데이터가 필요합니다. Welldata AI는 데이터를 수집하는 것에서 끝나지 않고 기업의 AI Pipeline과 연결할 수 있는 데이터 환경을 제공합니다.

외부 이커머스 데이터

상품 · 가격 · 재고 · 검색

지속적으로 업데이트

Welldata AI

기업 AX를 위한
데이터 레이어

이커머스 데이터 수집에서
기업의 AI Pipeline 연결까지

기업 AI Pipeline

AI 모델 · Agent

실제 비즈니스에 필요한 데이터

기업에서는 이렇게 활용할 수 있습니다.

AI 활용 예시

Commerce Data상품 · 가격 · 재고 · 검색

기업의 AI Pipeline에 연결되는 이커머스 데이터

AI · Agent

AI Agent 데이터 소스
RAG 데이터 구축
사내 Commerce Data Agent

Intelligence

분석 · 판단

경쟁사 분석 AI
시장 트렌드 분석 AI
가격 분석 및 가격 정책 AI

Action

상품 · 업무 활용

상품 추천
상품 정보 자동 생성
상품 속성 추출
신규 상품 발굴
업무 자동화

기업의 AX를 위한 데이터 레이어를
Welldata AI로 구축할 수 있습니다.

11 / BUSINESS USE CASE

하나의 데이터 인프라로 다양한 비즈니스 문제를 해결합니다.

경쟁사 동향 분석

상품·가격·재고·신상품·프로모션 데이터를 축적해 경쟁사가 어디에 집중하는지 파악합니다.

시장 트렌드 분석

상품 증가, 가격, 브랜드와 카테고리 변화로 시장의 방향을 분석합니다.

신상품 / 상품 기회 발굴

여러 판매처에 새로 등장하거나 노출이 증가하는 상품을 기획·소싱에 활용합니다.

가격 인텔리전스

시장가격·경쟁사 가격·할인·프로모션을 수집해 가격 정책을 분석합니다.

상품 구성 분석

브랜드·카테고리·SKU를 비교해 부족한 상품과 새로운 기회를 탐색합니다.

검색 노출 분석

키워드별 상품 순위와 브랜드 노출로 검색 경쟁력을 비교합니다.

유통 / 판매자 모니터링

판매자와 판매가격을 추적해 신규·비공식 판매자와 유통가격 변화를 모니터링합니다.

AI / RAG 데이터 공급

외부 이커머스 데이터를 지속적으로 수집해 기업의 AI 및 RAG Pipeline에 공급합니다.

12 / ENTERPRISE DATA PIPELINE

기업 시스템에 맞게 데이터 공급 환경을 구성합니다.

기업마다 필요한 데이터와 시스템 환경은 다릅니다. 프로젝트 요구사항에 따라 다양한 형태의 데이터 공급 환경을 구성합니다.

전체 시스템을 바꾸지 않고,
필요한 Commerce Data Layer를 연결합니다.

01Welldata AI Collection Engine

02REST API · JSON · Database

03Data Warehouse · ERP · BI

04AI · RAG · Internal System

13 / INTEGRATIONS

기존 AI·데이터·자동화 환경과 연결하세요.

특정 플랫폼에 종속되지 않는 REST API를 기반으로 개발 환경, AI Framework, Workflow Automation, Enterprise System과 연결할 수 있습니다.

AI / Agent

LangChain
LlamaIndex
CrewAI
OpenAI 기반 시스템

Workflow Automation

n8n
Make
Zapier

Development

Python
Java
TypeScript
Go
PHP
C/C++

Enterprise

ERP
Data Warehouse
BI
자체 Backend
Internal AI

14 / FROM DATA TO ACTION